JMP Start Statistics A Guide to Statistics and Data Analysis Using JMP(6th) 英文无水印原版pdf 第6版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

IK分词器是Elasticsearch的一个中文分词插件，它能够帮助Elasticsearch更好地处理中文文本数据。8.15.0版本的IK分词器主要用于Elasticsearch 8.15.0版本，提供了一系列的中文分词功能，以满足用户在搜索和文本分析时对中文分词的需求。 IK分词器的核心功能是通过不同的分词算法来对中文文本进行处理。常见的分词算法包括了基于词典的精确分词和基于统计的自然语言分词。精确分词通常采用最大匹配算法，对文本进行精确匹配，尽可能地按照最大长度来切分词汇；自然语言分词则利用语料库，根据词语出现的频率和上下文信息来进行分词。IK分词器可以根据用户的需求选择使用不同的算法，以达到优化搜索结果的目的。 在实际应用中，IK分词器的优势主要体现在以下几个方面：它提供了中文特有的分词处理，如中文姓名识别、地名识别、专业术语的识别等；IK分词器支持用户自定义词典和停用词，这使得用户可以根据自己的业务场景调整分词的精度和效果；另外，IK分词器支持多种分词模式，如最细粒度模式（每个字都单独分词）、最粗粒度模式（尽可能少分词）、智能分词模式（根据上下文智能判定分词的粒度），以及搜索热词的自动优化等。 IK分词器还考虑了安全性，提供了安全策略文件plugin-security.policy，这表明它支持细粒度的权限控制，允许系统管理员针对插件的不同部分设置访问权限，以保护关键数据的安全。另外，通过plugin-descriptor.properties文件，系统可以了解该插件的基本信息，如插件的名称、版本、作者和描述等，这些都是部署和使用插件时不可或缺的信息。 在技术实现方面，IK分词器包含了多个jar文件，每个jar文件都承担着不同的职责。httpclient-4.5.13.jar、httpcore-4.4.13.jar提供了HTTP协议的客户端支持，便于分词器与Elasticsearch集群进行交互；commons-codec-1.11.jar提供了常用的数据编码和解码功能，使得分词器在处理数据时更加灵活；commons-logging-1.2.jar提供了一种日志记录的机制，有助于开发者对分词器进行调试和监控；elasticsearch-analysis-ik-8.15.0.jar是IK分词器的核心实现文件；ik-core-1.0.jar则是分词核心算法的具体实现。 IK分词器的config目录包含了分词器的配置文件，这通常是用户在使用过程中需要关注和修改的部分。通过合理配置，用户可以实现对分词效果的精细调整。 在使用IK分词器时，系统管理员首先需要在Elasticsearch集群中下载并安装对应的版本，然后根据实际情况调整配置文件，选择合适的分词模式和词典。安装完毕后，管理员还需要对Elasticsearch的权限策略进行相应的调整，确保IK分词器的安全运行。 IK分词器8.15.0版本是专门为Elasticsearch 8.15.0版本设计的中文分词插件，它集成了丰富的中文分词算法和用户自定义功能，提供了多种分词模式以适应不同的搜索需求。通过提供安全策略文件和日志记录支持，它在保证分词精度的同时，也确保了系统的安全性和可监控性。IK分词器在各种需要中文分词的场景中都表现出了优异的性能，是处理中文文本数据不可或缺的工具。

elasticsearch-analysis-hanlp-8.15.0是一款专门针对Elasticsearch 8.15.0版本的中文分词插件，它是由作者精心打包并集成HanLP中文处理库的成果。HanLP是一个高效的自然语言处理工具库，它能够对中文文本进行深度分析和处理。这一插件利用HanLP强大的中文分词能力，能够高效准确地识别出中文文本中的词语，包括那些具有特定意义的专有名词，如人名、地名和机构名。 Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch天生支持多语言搜索，但对于中文搜索来说，原生的分词能力有限，不能很好地理解和处理中文特有的语义和语法结构。因此，引入专门为中文设计的分词插件是非常有必要的。elasticsearch-analysis-hanlp-8.15.0正是为了解决这一问题而生，它能够极大地提高Elasticsearch处理中文内容的效率和准确性。 使用这个插件，用户可以在Elasticsearch中实现更加精确的中文内容索引和搜索功能。通过HanLP的深度分析，elasticsearch-analysis-hanlp-8.15.0能够识别出文本中的各种专有名词，并将它们作为独立的搜索项索引。这不仅提升了搜索结果的相关性，还增强了Elasticsearch处理中文文本的能力。 此插件的安装和配置相对简单，用户只需将其解压并放置在Elasticsearch的插件目录下，然后重启Elasticsearch服务即可完成安装。插件安装后，会自动将HanLP作为Elasticsearch的一个分析器（analyzer）集成进来。之后，用户在创建索引时指定使用HanLP分析器，即可实现中文分词功能。 elasticsearch-analysis-hanlp-8.15.0插件的推出，对于需要在Elasticsearch中处理大量中文数据的用户来说，无疑是一个福音。它不仅优化了中文内容的索引和搜索体验，还为Elasticsearch的用户群体提供了更多的灵活性和功能性。

Elasticsearch是基于Lucene构建的开源搜索引擎，它的核心功能是实时搜索和分析大数据。Elasticsearch中的一个非常重要的组成部分是分析器（Analyzers），它们负责将文本数据转换为可搜索的标记（tokens）。分析器通常由字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和标记过滤器（Token Filters）组成。Elasticsearch的分词器负责将文本分割成一个一个的标记，而基于拼音的分词器是其中一种重要的分词方式，特别是对于中文搜索场景。 “elasticsearch-analysis-pinyin”插件是专门为Elasticsearch设计的一个拼音分词插件，它允许用户对中文文本进行拼音转换，从而实现对中文的拼音搜索。在某些场景下，用户可能需要通过拼音而非汉字进行搜索，比如输入“pinyin”而不是“拼音”，这时拼音分词器就能发挥其作用。这个插件特别适用于中文搜索，甚至可以支持多音字的不同拼音搜索，极大提升了用户体验。 以“elasticsearch-analysis-pinyin-8.16.2”版本为例，该版本是专门为Elasticsearch 8.16.2版本设计的拼音分词插件。用户下载并安装该插件后，可以在Elasticsearch中利用该插件的拼音分词功能来扩展搜索能力。这个插件包含了一些特有的设置，比如控制拼音生成时是否忽略大小写、是否仅保留全拼、是否支持拼音首字母搜索等。 压缩包内包含的核心文件有： - pinyin-core-1.0.jar：这是拼音分词插件的核心库文件，包含了实现拼音分词功能的所有必要代码。 - elasticsearch-analysis-pinyin-8.16.2.jar：这是为Elasticsearch 8.16.2版本定制的拼音分词插件，它依赖于pinyin-core-1.0.jar，并提供了与Elasticsearch版本兼容的接口。 - plugin-descriptor.properties：这个文件描述了插件的基本信息，包括插件的名称、版本、作者、所需依赖等，它对于Elasticsearch来说是识别和加载插件的关键。 通过这些文件，用户可以在Elasticsearch中通过配置拼音分词插件，来对索引的文本字段进行拼音分词处理，从而实现拼音搜索，进一步提升了搜索的灵活性和覆盖度。例如，对于一个中文字段，可以通过插件分析得到其拼音表示，并将这些拼音作为额外的标记存储起来。在搜索时，如果用户输入的是拼音，Elasticsearch同样可以通过这些拼音标记找到对应的中文内容，从而实现了中文搜索的拼音查询功能。 Elasticsearch的拼音分词插件是针对中文搜索的一种优化手段，它通过将中文文本转换为拼音标记的方式，使得Elasticsearch能够处理拼音搜索的查询，极大地拓展了其在中文搜索场景下的应用范围和便利性。

Elasticsearch 是一款开源的搜索引擎，其主要功能是实现对大数据的实时搜索与分析。随着大数据和互联网的快速发展，Elasticsearch 在数据存储和检索方面的重要性日益增强，它广泛应用于日志分析、安全分析、网络监控、业务分析等多个领域。Elasticsearch 的高性能、高可用性和易于扩展等优点，使其成为处理大规模数据的首选工具之一。 HanLP 是一款基于自然语言处理的工具，由一系列模型与算法组成，专注于解决中文信息处理问题。HanLP 支持中文分词、词性标注、命名实体识别等多种中文处理任务，是中文自然语言处理领域的重要工具。它不仅精度高、速度快，还支持多种语言和多种分词模式，这使得 HanLP 在中文信息处理领域有着广泛的应用。 Elasticsearch-analysis-hanlp 插件，是将 HanLP 的强大中文处理能力集成到 Elasticsearch 中的一个插件。通过安装并配置该插件，可以使得 Elasticsearch 拥有处理中文文本的能力。它利用 HanLP 的中文分词和词性标注功能，极大地增强了 Elasticsearch 对中文数据的搜索与分析能力。尤其是在处理包含大量中文文本的场景下，如电商商品搜索、中文内容管理系统、论坛内容搜索等，该插件可以显著提高搜索结果的相关性和准确性。 从文件信息可以看出，该压缩包文件名为 "analysis-hanlp"，可能是含有该插件安装与配置文件的压缩包。该插件的版本号为 "8.18.0"，意味着它适用于 Elasticsearch 版本 8.18.0。从文件名可以看出，这个插件的用途是与 Elasticsearch 的分析模块相关，它提供了对中文文本处理的扩展。 安装并使用 Elasticsearch-analysis-hanlp 插件后，用户的 Elasticsearch 集群将能够对中文文本进行更为深入的处理，包括但不限于文本的分词、词性标注、关键词提取等。这将极大地提升 Elasticsearch 在处理中文文本数据时的性能和效果，为开发者提供了更为便捷和强大的中文数据处理能力。对于企业和开发者来说，这是提升其产品中文搜索功能体验的一条有效途径。 此外，Elasticsearch-analysis-hanlp 插件还支持个性化配置，用户可以根据自己的需要调整分词和处理参数，使其更加贴合特定应用场景的需求。插件的易用性和强大的功能，使其成为处理中文数据的 Elasticsearch 用户的理想选择。

软件开发失效模式和影响分析 Any kind of FMEA, whether design, functional, conceptual, or process-oriented, is nothing more than a tool for ordering thoughts in a systematic and standardized format. While the ostensible function of DFMEA is the analysis of potential failure modes, the document has many more possibilities: to remove defects, to analyze safety, to design tests, and to clarify product questions. ### 软件开发中的失效模式与影响分析（FMEA） #### 一、引言 在软件工程领域，为了确保产品的可靠性和安全性，各种形式的失效模式与影响分析（FMEA）被广泛应用。无论是设计阶段的DFMEA(Design Failure Modes and Effects Analysis)，还是功能性的、概念性的或过程导向的FMEA，它们都是为了系统地组织思路，通过标准化格式来识别潜在的问题，并采取预防措施。本文将深入探讨FMEA在软件开发中的应用及其重要性。 #### 二、FMEA的概念 FMEA是一种结构化的风险评估方法，旨在识别产品或过程中可能出现的故障模式，并评估这些故障对系统的潜在影响。通过这种方法，开发团队可以提前预测潜在问题，从而采取相应的纠正措施来减少或消除这些风险。 #### 三、软件FMEA(SWFMEA) 软件FMEA是指在软件开发过程中进行的一种特定类型的FMEA。它侧重于软件本身可能存在的问题，包括但不限于： 1. **设计缺陷**：如算法错误、逻辑错误等。 2. **性能问题**：如响应时间过长、内存泄漏等。 3. **安全漏洞**：如数据泄露、未经授权的访问等。 4. **兼容性问题**：软件与其他系统或组件之间的不兼容问题。 5. **用户体验问题**：如界面不友好、操作复杂等。 #### 四、SWFMEA的重要性 SWFMEA在软件开发中扮演着至关重要的角色，具体表现在以下几个方面： 1. **提高软件质量**：通过早期识别和解决潜在问题，可以显著提高软件的质量。 2. **降低风险**：及早发现并解决问题可以有效降低项目失败的风险。 3. **优化资源分配**：通过对关键问题的优先处理，可以更高效地利用资源。 4. **增强安全性**：识别并修复安全漏洞，可以提高软件的安全性，保护用户数据。 5. **提升客户满意度**：通过改善用户体验，提高产品的市场竞争力。 #### 五、实施SWFMEA的过程 1. **定义范围**：明确SWFMEA的目标和范围。 2. **识别故障模式**：列出所有可能发生的故障模式。 3. **评估严重度**：根据故障模式可能造成的后果评估其严重程度。 4. **评估发生概率**：评估每种故障模式发生的可能性。 5. **评估检测难度**：评估检测到该故障模式的难易程度。 6. **确定优先级**：基于以上三个维度确定故障模式的优先级。 7. **制定行动计划**：针对高优先级的故障模式制定改进计划。 8. **执行改进措施**：实施改进计划，并验证其有效性。 9. **持续改进**：定期审查和更新SWFMEA文档，以适应软件的变化和发展。 #### 六、案例研究 在实际的软件开发项目中，SWFMEA的应用可以帮助团队更好地管理风险。例如，在一个涉及金融交易的软件项目中，通过SWFMEA可以识别出如下关键问题： - **交易数据丢失**：可能导致资金损失。 - **未经授权的访问**：威胁用户账户安全。 - **系统崩溃**：影响服务可用性。 针对这些问题，团队可以通过加强数据备份机制、采用更高级别的身份验证方式以及增加冗余设计等方式来降低风险。 #### 七、结论 SWFMEA作为一种有效的风险管理工具，在软件开发中发挥着重要作用。通过系统地识别和评估潜在的故障模式及其影响，可以极大地提高软件产品的质量和安全性，同时也能降低项目的整体风险。因此，对于任何软件开发项目而言，实施SWFMEA都是必不可少的步骤之一。

Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

Java崩溃转储分析是Java应用程序出现问题时的一种诊断手段。当Java虚拟机（JVM）遇到不可恢复的错误或异常时，会生成一个“崩溃转储”（也称为堆转储或核心转储），其中包含了程序运行时刻的内存状态、线程信息、类加载情况等详细数据。这些信息对于定位问题原因至关重要。 本示例代码"crash-dump-analysis"旨在帮助开发者学习如何对Java Crash Dump进行解析和分析，以识别和修复应用中的问题。下面将详细介绍这个领域的关键知识点： 1. **Java虚拟机结构**：理解JVM的内存模型是分析崩溃转储的基础。JVM内存包括堆（Heap）、方法区（Method Area）、栈（Stack）、本地方法栈（Native Method Stack）和程序计数器（PC Register）等部分，每个区域都有其特定的功能和可能引发的问题。 2. **堆内存分析**：堆内存是Java对象的存储区域，常见的内存泄漏和OutOfMemoryError问题都与此有关。分析堆转储可以找出哪些对象占用内存过多，以及这些对象的引用链路，从而确定是否存在内存泄漏。 3. **线程分析**：崩溃转储通常包含所有线程的详细信息，如线程状态（运行、等待、阻塞等）和调用堆栈。通过分析线程状态，可以了解哪个线程在崩溃时执行的操作，可能有助于找到问题的触发点。 4. **异常信息**：在崩溃转储中，可能会包含导致JVM终止的异常信息。分析这些异常可以帮助我们识别出问题的直接原因，例如，如果是`NullPointerException`，则说明某个对象在使用时为null。 5. **类加载信息**：了解类加载机制有助于分析类冲突或加载问题。查看转储中的类加载器和已加载类，可以发现类加载问题，比如类循环依赖或者类版本不匹配。 6. **工具使用**：有一些工具可以辅助分析Java Crash Dump，如IBM的VisualVM、Eclipse Memory Analyzer (MAT) 和JDK自带的jstack和jhat命令。这些工具提供了图形界面和丰富的报告，使得分析过程更为直观和高效。 7. **性能优化**：通过对崩溃转储的深入分析，开发者不仅可以解决当前问题，还能优化应用程序的性能，减少未来出现类似问题的可能性。这可能包括调整JVM参数、改进内存管理策略、修复并发问题等。 8. **实战经验**：实际操作中，分析Crash Dump需要结合日志、代码逻辑和业务场景，有时还需要复现问题。通过多次实践，开发者可以积累经验，提高问题解决速度。 9. **最佳实践**：定期生成和检查堆转储可以作为日常监控的一部分，以预防潜在的性能问题。此外，编写健壮的异常处理代码和良好的日志记录也是防止和诊断问题的关键。 总结来说，"crash-dump-analysis"项目提供的示例代码是一个学习和实践Java Crash Dump分析的良好资源，它涵盖了从基础理论到实际工具使用的各个方面，对于提升Java开发者的问题诊断能力具有重要价值。通过深入研究并运用这些知识，开发者可以更好地理解和解决Java应用程序中出现的各种异常和故障。

光学薄膜技术广泛应用于多种领域，包括光通信、光学仪器制造、激光技术等，它通过在介质表面制备一层或多层具有特定折射率和厚度的薄膜，以改变入射光的传输特性。MATLAB和GNU Octave作为强大的数学计算和工程仿真软件，提供了丰富的工具和函数，为光学薄膜分析与设计提供了便利。 在这些工具箱中，用户可以找到大量现成的函数和脚本，它们能够帮助工程师和研究人员完成光学薄膜的性能计算、薄膜层的厚度优化以及膜系的设计。这些工具箱通常包括基本的光学薄膜计算功能，如计算多层膜系的透射率、反射率，分析膜系的光学特性，以及借助遗传算法、模拟退火等优化算法来寻找最佳的膜层厚度组合，以达到预期的光学性能。 MATLAB和GNU Octave的光学薄膜工具箱不仅支持设计单一膜层，还支持设计复杂的多层膜系统。用户可以根据自己的需求，选择不同的设计方法和优化策略。例如，一些工具箱提供了用于增强抗反射、增透、滤光或反射等功能的膜层设计模块。此外，为了实现膜系的高精度控制和质量评估，某些工具箱还集成了膜层生长模型和膜层损伤分析，为实验和生产提供了理论支撑。 这些工具箱在方便用户进行复杂计算的同时，还提供了友好的图形用户界面。用户可以通过界面上的菜单和按钮，直观地进行设计输入、参数调整、计算过程控制和结果展示。这些图形界面大大降低了光学薄膜分析的难度，使得即使是初学者也能在较短的时间内掌握基本的设计方法和操作流程。 对于高级用户而言，MATLAB和Octave的光学薄膜工具箱还允许他们通过编程接口自定义脚本，以实现特定的设计需求。例如，可以通过编写自定义的算法来模拟不同的膜层材料和结构，分析其对光学特性的影响。在仿真和分析过程中，用户还可以利用这些工具箱内嵌的数学和统计功能，进行更深入的数据处理和结果分析。 除了计算和仿真功能，这些工具箱也往往包含大量的教学示例和案例分析，帮助用户理解光学薄膜设计中的基本概念和复杂问题。这对于光学工程教育和科研人员来说，是一个非常宝贵的学习资源。通过这些实例，学习者可以更好地理解理论与实际应用之间的联系，提高解决实际问题的能力。 此外，随着光电子技术的快速发展，新的光学薄膜材料和应用需求不断涌现，这些工具箱也在不断地更新和完善。开发者不断地将最新的研究成果和技术创新集成到工具箱中，以满足科研和工业界不断变化的需求。这使得工具箱不仅是光学薄膜分析和设计的重要工具，也成为了推动该领域技术进步和创新的重要平台。 随着科学技术的不断进步，MATLAB和GNU Octave的光学薄膜工具箱在未来的光学薄膜分析和设计中扮演的角色将越来越重要。工具箱的持续优化和升级，将为光学薄膜技术的应用和研究提供更加强大的支持，推动相关科学领域的进一步发展。

14.5 导轨装配螺栓的锁紧扭力建议值 安装导轨时装配螺栓的锁紧力大小会影响整体的组装精度，所以锁紧力的均 度非常重要，建议以扭力板手依 照下表的扭力值锁紧装配螺栓。不同材质的安装面，其锁紧的螺栓扭力值不同。 螺栓公称型号 锁紧扭力值 铁件 铸件 铝合金件 M2 0.6 0.4 0.3 M3 2 1.3 1 M4 4 2.7 2 M5 8.8 5.9 4.4 M6 13.7 9.2 6.8 M8 30 20 15 M10 68 45 33 M12 120 78 58 M14 157 105 78 M16 196 131 98 M20 382 255 191 单位：N-m * 1 N-m = 0.738 lbf-ft 直线导轨的安装 15.1 防尘 A. 防尘配件代码表 B. 密封垫片和金属刮板 各系列提供之密封垫片与金属刮板概述如下 滑块防尘配件 导轨防尘配件 端面密封垫片 底面密封垫片 金属刮板内部密封垫片 内面密封垫片 底面密封垫片 端面密封垫片 垫片 垫片 金属刮板 提供防尘效果优良的双向密封与阻力小的单向密封两种垫片。 防止异物从底面侵入滑块内的配件。 可排除高温铁屑与焊接火花等大型异物，并防止端面密封垫片 因而被破坏之配件。 防止异物从螺栓孔侵入滑块内的配件。 端面密封垫片 代码 防尘配件 无记号 金属刮板(两端) UU 端面双向密封垫片(两端) SS 端面双向密封垫片+底面密封垫片+内部密封垫片 ZZ SS+金属刮板 DD 双端面双向密封垫片+底面密封垫片+内部密封垫片 代码 防尘配件 KK DD+金属刮板 LL 阻力小的端面单向密封垫片 RR LL+底面密封垫片 代码 防尘配件 /CC 防尘钢带 /MC 金属螺栓盖 选购附件 15 B84 B85直线导轨综合技术型录Linear Guideway General Catalog