Prototyping Virtual Data Technologies in ATLAS Data Challenge 1 Production

Prototyping Virtual Data Technologies in ATLAS

Data Challenge 1 Production

A. Vaniachine, D. Malon

Argonne National Laboratory, Argonne, IL 60439, USA

P. Nevski

Brookhaven National Laboratory, Upton, NY 11973, USA

K. De

University of Texas at Arlington, Arlington, TX 76019, USA

A worldwide computing model, embracing a global data and computation infrastructure, is emerging to answer the LHC computing

challenges. A significant fraction of the ATLAS Data Challenge 1 (DC1) was performed in a Grid environment. For efficiency of the large production tasks distributed worldwide, it is essential to provide shared production management tools comprised of integratable and interoperable services. To enhance the ATLAS DC1 production toolkit, we introduced and tested a Virtual Data services component in the data management architecture for distributed production in ATLAS DC1. For each major data transformation step identified in the ATLAS data processing pipeline (event generation, detector simulation, background pile-up and digitization, etc) the Virtual Data Cookbook (VDC) catalogue encapsulates the specific data transformation knowledge and the validated parameters settings that must be provided before the data transformation invocation. Because Virtual Data technologies were in the prototyping stage at the start of DC1, the data volume allocated for production test s of the virtual data system was limited to about one fifth of all the DC1 data. To provide for local-remote transparency during DC1 production, the VDC database server delivered in a controlled way both the validated production parameters and the templated production recipes for thousands of the event generation and detector simulation jobs around the world, simplifying the production management solutions. The major benefit of Virtual Data technologies was demonstrated by simplifying the management of the parameter compositions that were different for each of the more than two hundred datasets produced in DC1.

Significant reduction in the parameter management overhead enabled successful processing of about half of all the DC1 datasets (representing 20% of the data) using the VDC services. Another benefit of Virtual Data Cookbook technologies is the simplification of the data reprocessing step. We have found it useful to distinguish (both conceptually and in the production system design) the data required before the invocation of the transformation from the information collected after the data transformation completion – data provenance. We further envision that templated recipe catalogues (experiments’ “cookbooks”) encapsulating production gurus’ knowledge in the ‘provender’ data that are necessary before the data transformation can be invoked will be integrated in a coherent system utilizing the Chimera technol o gy from the GriPhyN project. Chimera system eliminates the ‘manual’ tracking of the data dependencies between separate production steps and enables multi-step compound data transformations on-demand.

1.INTRODUCTION

1.1.Petascale Computing Challenge

The computational challenges facing the LHC experiments are unprecedented. For ATLAS alone the raw data itself will constitute 1.3 petabytes per year. Adding to that the ‘reconstructed’ and simulated events, the total expected data volume is 10 PB/year. The required CPU estimates including analysis are 1.6 MSI95.

To reduce the data management overhead, a traditional centralized computing infrastructure would be simpler. Since, in reality, CERN alone can handle only a fraction of these resources, the computing infrastructure, which was centralized in the past, has to be distributed, complementing the large distributed project features of high energy physics experiments. The emerging World Wide computing model is embracing a global data and computation infrastructure to answer the LHC computing needs.

A key component in the period before the LHC is a series of Data Challenges (DC) of increasing scope and complexity. The goals of the ATLAS Data Challenges are the validation of the computing model, of the complete software suite, of the data model, and ensuring the correctness of the technical choices to be made. To validate the new Grid computing paradigm, the ATLAS collaboration is using as much as possible the middleware being developed in Grid projects around the world. 1.2.ATLAS Data Challenges

ATLAS comp uting is in the early stages of a sequence of Data Challenges of increasing scope and complexity. These Data Challenges are executed at the prototype tier centers, and utilize the Grid middleware where possible. In close collaboration between the Grid and Data Challenge communities, ATLAS is evaluating large-scale testbed prototypes, deploying prototype components to integrate and test Grid software in a production environment, and running DC1 production, marshaling worldwide resources in an effective way [1]. Quite a promising start for ATLAS Data Challenges!

2.VIRTUAL DATA TECHNOLOGIES

2.1.Centralized Production Management During centralized production in ATLAS DC0, ATLAS began deployment of the infrastructure covering the Grid areas to enable distributed production in DC1. Grid technologies naturally offer all collaboration members a uniform way of carrying out computing tasks.

As a result, a significant fraction of ATLAS Data Challenge 1 was performed in a Grid environment. For efficiency of the large production tasks distributed worldwide, it is essential to provide shared production management tools. The ATLAS Metadata Catalogue AMI

Computing in High Energy and Nuclear Physics, 24-28 March 2003, La Jolla, California

[2] and the Replica Catalogue Magda [3] exemplify such Grid tools deployed in DC1. To complete the data management architecture for distributed production ATLAS prototyped Virtual Data services.

2.2.Capturing Experts’ Knowledge

It is instructive to separate between two different kinds of data used in HEP computing: the machine data and the “human data.” The machine data are acquired by detectors or generated by computers and characterized by very large volumes. The “human data” are provided by physicists to control the data transformation of the machine data. Because of the heavily data-intensive features of the high energy and nuclear physics experiments the principal focus in HENP sciences has been upon the machine data: we need to produce/process the data (often as soon as possible). The “human data” were encapsulated by the production “gurus” in their “recipes” that were traditionally managed by hand without any dedicated data management tools. Preparation of the recipes for data production requires significant effort and encapsulates a considerable knowledge. ATLAS experiment experience shows that development of the production recipes typically involves several feedback cycles providing the necessary validation to assure the correctness of the physics results obtained. The necessity to verify and reproduce the results makes the development of the production recipes a laborious iterative process. As a result, in ATLAS Data Challenge 0 it took more time to develop the proper recipes than to run the production itself. (Another contributing f actor was also the DC0 focus upon software readiness, and upon the production pipeline continuity/robustness test s that require a relatively small scale of production: one million events for leptonic channels analysis, and legacy Physics TDR data conversion.) Despite the complexity of the effort need to produce, validate, and maintain them, the inherent value of the production recipes has not been fully appreciated, as the “human data” remain largely beyond the scope of the grid computing projects.

2.3.Introducing Virtual Data

Innovative Virtual Data concepts from the GriPhyN project [4] introduced a generic aspect relevant to many data-intensive science domains. The production recipes can be considered a new kind of Virtual Data provided to control the applications performing the data transformations. An important distinction between the “human data” and the machine data makes it clear that the human knowledge (encapsulated in the production recipes) define the origin of all the massive machine data. In that regard the “human data” falls into the new ‘provender’ data category, which is distinct from meta-data and provenance. Since the content of the metadata and the provenance is associated with data processing, historical information, and data dependencies tracking (Virtual Data) it is appropriate to consider them as just another category of the machine data, though metadata may certainly be extended to include annotations representing human knowledge. An often overlooked aspect of the “human data” is their “primary” nature – these are the data that must be provided to machines (detectors, computers) before any machine data comes out.

Figure 1: ATLAS Database Architecture - ready for the Grid integration.

Site 1

Just

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Computing in High Energy and Nuclear Physics, 24-28 March 2003, La Jolla, California

Figure 2: Architectural view of the relationships between the three catalogs envisioned in the Data Grid Architecture [6] and the corresponding ATLAS Grid tools that were deployed and used in ATLAS Data Challenge 1 as the integratable components of data management architecture supporting the processing workflow.

Given the validated recipes, processing the data is straightforward. With the prevailing view that data are primary and recipes are secondary, it has not been clear what to do with the validated recipes after the data have been processed. The GriPhyN project laid the foundation for a different perspective: recipes are as valuable as the data. If you have the recipes you do not need the data: you can reproduce the data ‘on-demand’ with the help of the Virtual Data System. 3. DATA CHALLENGE 1 PRODUCTION

3.1. ATLAS Data Management Architecture

The ATLAS database architecture blueprint documented in [5] emphasized the distributed nature of Grid data processing (Figure 1). Figure 2 shows the relationships between the three catalogs envisioned in the Virtual Data System [6] and the corresponding ATLAS Grid tools deployed and used in ATLAS Data Challenge 1. The fully implemented DC1 workflow comprised of multiple independent data transformation steps is rather complicated (Figure 3). For each data transformation step in the DC1 processing pipeline, the essential content of the verified data production recipes was captured and preserved in a Virtual Data Cookbook database. The collection of production recipes – the Virtual Data Cookbook –

complements ATLAS Grid tools deployed in ATLAS Data Challenge production. We have found it useful to distinguish (both conceptually and in design) the data required before the invocation of the transformation from the data provenance information

collected during and a fter the data transformation. In that regard the Virtual Data Cookbook catalogue encapsulates the specific data transformation knowledge and the validated parameters settings that must exist before any transformation

can be invoked.

Figure 3: The fully implemented data-driven workflow of ATLAS Data Challenge 1 production is comprised of multiple independent data transformation steps involving a rather complicated manual production management. AMI -

ATLAS Metadata

Interface MAGDA - MAnager for Grid -based DAta VDC -

Virtual Data Cookbook

QA.ntuple

Atlfast.root

During DC1 production, the Virtual Data Cookbook database server delivered in a controlled way the validated production parameters and the templated production recipes for thousands of event generation and detector simulation jobs around the world, simplifying production management. The production VDC server was also used in ATLAS Computing demo presentation during the Supercomputing 2002 Conference in Baltimore.

3.2.Production Experience

Because Virtual Data technologies were in the prototyping stage at the start of DC1, the data volume allocated for the production test of the system was limited to about one fifth of all the DC1 data. A production system, utilizing the Virtual Data Cookbook prototype, implemented the scatter-gather data processing architecture to enable high-throughput computing.

Both ATLAS DC0 and DC1 parameters for simu lations were cataloged in the Virtual Data Cookbook database, with attribute collections normalized according to their non-overlapping domains: data reproducibility, application complexity, and grid location.

Table 1: VDC services usage in DC1 production.

Production Entity Count

Data Transformation 1 · 102

Transformation Invocation 8 · 103

Compute Element 0.7 · 103

Network Domain 32

Country8

To provide local-remote transparency during DC1 production, the VDC database server delivered in a controlled way both the validated production parameters and the templated production recipes for thousands of event generation and detector simulation jobs around the world, simplifying the production management solutions. Table 1 summarizes the production experience collected during the use of the Virtual Data Cookbook database.

Given that the production system relied on the VDC server running at one central location (at CERN), the reported failure rate due to such a ‘single point of failure’ architecture was remarkably low (better than 0.001) over the whole DC1 production period. Further improvement in the VDC services robustness will be achieved by deploying catalog replicas at different geographic locations.

Use of Virtual Data Cookbook services enabled automatic ‘garbage collection’ in the production planner: when a data derivation has not been completed within the specified timeout period, it is invoked again.

The major benefit of Virtual Data technologies was demonstrated by simplifying the management of the parameter collections that were different for each of the more than two hundred datasets produced in DC1. Significant reduction in the parameter management overhead enabled successful processing of about half of all the DC1 datasets, representing 20% of the total data volume, using the Virtual Data services prototype.

Another benefit of Virtual Data technologies is the simplification of the data reprocessing step that is necessary due to the iterative nature of the Quality Assurance process, introducing a feedback loop into the otherwise acyclic data-processing pipeline.

4.CONCLUSIONS

Based on the positive experience with Virtual Data technologies prototyping in DC1 where a significant contribution to the production have been done using the Virtual Data Cookbook database, the VDC database is being considered for deployment in ATLAS Data Challenges. We envision that the production recipe knowledge encapsulated in the Cookbook database will be integrated in a uniform system utilizing the Chimera technology from the GriPhyN project, eliminating ‘manual’ tracking of the data dependencies between separate production steps and enabling multi-step compound data transformations on demand.

Our persistency solutions for both the domain of virtualized production recipe catalogs and the domain of Primary Numbers for Detector Description [7] encapsulate valuable experts’ knowledge acquired in a time-consuming iterative process similar to the fundamental knowledge discovery. We envis ion that coherent database solutions formalizing extensible “institutional memory” will provide a foundation for future scalable Knowledge Management Services that will innovatively integrate two advancements in Computing Sciences – Grid Computing technology, providing access to vast resources, and novel meta-computing approaches from the Software Assurance community, to deliver knowledge navigability, accessibility, and assurance to the data management framework. Acknowledgments

We thank all of our ATLAS collaborators and, in particular, all the Data Challenge production managers whose participation was instrumental to enable the rapid prototyping cycles and early users’ feedback. We also wish to thank Solveig Albrand, Rick Canavaugh, Luc Goossens, Rob Gardner, John Huth, Ed May, Steve O’Neil, Laura Perini, Gilbert Poulard, Alois Putzer, Mike Wilde and Torre Wenaus for numerous discussions, interest and support of this work during the ATLAS Data Challenges. The Argonne National Laboratory’s work was supported by the U.S. Department of Energy, Office of Science, Office of High Energy and Nuclear Physics, and Office of Advanced Scientific Computing Research, under U.S. Department of Energy contract W-31-109-Eng-38.

TUCP012

References

[1] G. Poulard, ATLAS Data Challenge 1, paper

MOCT005 in these proceedings.

[2] S. Albrand, J. Collot, J. Fulachier, The AMI Database

Project, paper MONT003 in these proceedings. [3] T. Wenaus, W. Deng, Magda - Manager for grid-

based data, paper TUCT010 in these proceedings. [4] GryPhyN: Grid Physics Network project,

https://www.doczj.com/doc/98815010.html,. [5] G.H. Chisholm et al., ATLAS DataBase (ADB)

Architecture Design Document, ANL/DIS, September

2001.

[6] J. V?ckler, M. Wilde, I. Foster, The GriPhyN Virtual

Data System, GriPhyN 2002-2, January 2002.

[7] A. Vaniachine et al., Primary Numbers Database for

ATLAS Detector Description Parameters, paper

MOCT006 in these proceedings.

Computing in High Energy and Nuclear Physics, 24-28 March 2003, La Jolla, California

(完整版)初级语法总结(标准日本语初级上下册)

1.名［场所］名［物/人］力*笳◎去歹/「仮歹 名［物/人］总名［场所］笳◎去歹/「仮歹 意思：“ ~有~ ”“~在~”，此语法句型重点在于助词“心‘ 例：部屋忙机力?笳◎去歹。 机总部屋 2.疑问词+哲+动(否定) 意思：表示全面否定 例：教室忙疋沁o 3?“壁①上”意思是墙壁上方的天棚，“壁才是指墙壁上 例：壁 4. ( 1)名［时间］动 表示动作发生的时间时，要在具体的时间词语后面加上助词“V”，这个一个时间点 例：森总心比7時V 起吉去To 注意：只有在包含具体数字的时间时后续助词“V”，比如“ 3月14 日V, 2008年V”；星期后面可加V,比如“月曜日V” ,也可以不加V;但是“今年、今、昨日、明日、来年、去年”等词后面不能加V。 此外：表示一定时间内进行若干次动作时，使用句型“名［时间］V 名［次数］+动” 例：李1週間V2回7°-^^行吉去T。 (2)名［时间段］动：说明动作、状态的持续时间，不能加“ V” 例：李毎日7時間働^^L^o (PS: “V”的更多用法总结请看初级上第15课) ( 3)名V 【用途】【基准】 表示用途时，前接说明用途的名词，后面一般是使"去T等动词 表示基准时，前名词是基准，后面一般是表示评价的形容词。 例：--乙①写真总何V使"去T力、。「用途」 --申請V使"去T。「用途」 乙①本总大人V易L^^ToL力'L、子供V总難L^^To 「基准」 X —X—力*近乙買⑴物V便利^To 「基准」 (4)动(基本形) OV 【用途】【基准】：使用与上述( 3)一样 例：乙O写真求一卜总申請T^OV 使"去T。 ^OV>^3>^ 買“物T^OV 便利^To (5)小句1 (简体形)OV，小句2:名/形動+肚+OV 表示在“小句1 ”的情况下发生“小句2”的情况不符合常识常理，翻译为“尽管…还是…，虽

firmware升级流程

Firmware升级流程 一．概述 AN5116-02系统中，EC2以及各种ONU的芯片firmware版本均由TEKNOCUS公司提供，且更新比较频繁。目前最新中试的版本为R140，而工程是普遍使用的为R105版本，因此，工程上的AN5116-02系统迫切需要升级以满足新的功能需求和维护要求。一般情况下，我们可通过图形网管命令直接对局/远端的芯片firmware升级。参考拓扑图如下： 二．升级操作方法 升级的对象主要有EC2的firmware和ONU的firmware两项，每一项目又分为三个子项：boot程序，app程序和personality程序（boot可能不是必需的）。升级时，我们不关心三个子项的名称，仅关心这些程序是属于EC2的，还是ONU的，如果我们要升级的子项是EC2上的，则应在图形网管上选择升级“EC2 firmware”;反之，如果是ONU 上的子项升级，则应在图形网管上选择升级“ONU firmware”。另外，boot，app,personality这三个子项一般是严格按照顺序来升级的，即先升级boot，然后是app，最后是personality。升级时，待升级的对象必须在位，如果是ONU，它应该是已经授权了的状态。 下面介绍整个升级流程。 假设目前网管具有以下条件： 网管服务器ip地址为10.26.1.2/16 欲使用的FTP服务器的用户名为test , 密码为test 文件目录为D:\ ONU的授权号为5，其对应在线的EC2槽位号为2。 首先准备好FTP服务器和要升级的所有文件： 1.打开FTP server 软件，并设置用户名和密码均为test，文件存放目录为D:\ 。 2.准备好升级文件。根据归档提供的*.tkf文件编辑好ONU的personality文件 （编辑方法见文档后的附录），并任意改好文件名，如ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f ，onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f，

英国文科类专业申请的情况

免费澳洲、英国、新西兰留学咨询与办理 官网：https://www.doczj.com/doc/98815010.html, 英国文科类专业申请的情况 随着2019年英国申请季的开始，选专业又成为我们面临的重大事情。今天我们主要帮助学生梳理一下英国文科类专业申请的情况。 英国文科类的专业主要包括：教育学、政治学、社会学和人类学、传媒等。教育学 顾名思义就是研究当老师的学问。英国大学教育学专业分支丰富，不仅有倾向于教学的分支，例如倾向于教学方法的分支， 主要培养教学这个方向。还有倾向于管理的分支。例如教育领导管理的分支。主要培养学校的行政管理人员。所以如果想去大学当辅导员的学生，可以考虑这个专业分支哦。 政治学

免费澳洲、英国、新西兰留学咨询与办理 官网：https://www.doczj.com/doc/98815010.html, 顾名思义研究国家和国际政治的专业。英国大学政治学主要开设专业分支有政治理论、国际关系和公共政策等。这一类专业申请比较多的是国际关系，因为国际关系相对于政治学，学习内容更加具体。例如国际关系会关注国际安全、人权与公平正义、比较政治经济学等。申请该专业的优势在于不需要专业背景，一般接受转专业申请的学生。分数要求也不高，例如去年有一个学生来自福建师范大学，本科是传播学，82分。申请到曼彻斯特大学和伯明翰大学。对于条件比较普通 的学生，可以考虑这个专业。 近期有一个学生来自于上海师范大学天华学院，本科国际商务贸易专业，分数是77分，学生比较想去好学校，在推荐学校和专业时，首先从文科出发，相对于教育学和传媒，学生申请国际关系更能申请到比较到的学校。 传媒 传媒属于我们申请的热门专业之一。传媒主要包括新闻，电影，媒体和创意产业等专业。新闻专业要求比较高的写作水平，所以新闻专业不太好申请，除非写作功底比较好的同学可以尝试。电影专业分支比较适合本科专业就是电影专业，因为课程涉及到一些动画设计等课程。媒体类和创意产业属于大家选择比较多的分支，因为专业背景比较宽泛，雅思要求比较适中，一般都是总分要求6.5（6.0）。典型学校有利兹大学、诺丁汉大学、华威大学、格拉斯哥大学、谢菲尔德大学。如果条件比较适中的学生可以选择纽卡斯尔大学、莱斯特大学、东英吉利亚大学等。去年有一个三本的学生，均分为 83，本科就读汉语言文学专业，拿到了上述3个大学的offer 。 人类学和社会学

标准日本语初级语法总结(上)

第一部分——名词 名词：名词是词性的一种，也是实词的一种，是指待人、物、事、时、地、情感、概念等实体或抽象事物的词。在日文中的充当句子成分时可以做主语，宾语，目的语等。与数量词、代词等构成体言。在单词方面完全由汉字组成的词汇如：説明せつめい 等很多是音读即类似汉语发音，当然也有训读的时候（海うみ ），甚至一个词有音读和训读两种念法（紅葉こうよう 和紅葉もみじ ）。由汉字和假名组成的词语大多训读念法例：お知らせ 名词无变形但有时态的差别： 名词 简 体 敬 体 现在式 过去式 现在式 过去式 肯定 名词+だ 例：学生だ 名词+だった 学生だった 名词+です 学生です 名词+でした 学生でした 否定 名词+ではない 学生ではない 名词+ではなかった 学生ではなか った 名词+ではありません 学生ではありません 名词+ではありませんでした 学生ではありませんでした 另外名词的中顿形：名词+で、～～～。 名词的推量形，表示推测或向对方确认：でしょう。 初级上名词相关时态、句型： 敬体： １．现在肯定：N です わたしは 王です。「３」２．现在否定：N ではありません わたしは 日本人では ありません。「３」 ３．过去肯定：Ｎでした 前の 会社は 日系企業でした。「１１」 ４．过去否定：Ｎでは ありませんでした 先週，大阪は いい 天気では ありませんでした。「１１」 简体： １．现在肯定：Ｎだ 今日は 日曜日だ。「１８」 ２．现在否定：Ｎではない クリスマスは 祝日では ない。「１８」 ３．过去肯定：Ｎだった 恋人からの 誕生日の プレゼンは ネクタイだった。「１８」 ４．过去否定：Ｎではなかった 昨日は 休みでは なかった。「１８」

标准日本语初级上册语法总结(改：动词原形)

日语初级上册语法总结 ㈠日语常用的词汇分类及用法： 1 名词：在句子中作主语，谓语，宾语，定语（名词+の名词）。 2 形容词：定语，谓语。 3 形容动词：定语，谓语。 4 动词：定语，谓语。 5 副词：可做状语，修饰动词，形容词，形容动词。 6 助词：相当中文里的助词，用于说明一个句子或一个词，与其它句子或词的关系。 ㈡动词的分类及「て形」、「ない形」、「た形」的变形规则。 ㈣上册所学语法中与「て」「ない」「た」相关的语法。 ①「て」：～ています、～てから、～てもいいです、～てください、～てはいけません、～ても 补充：动词的「て」形表示动作的先后顺序，以及动作行为的方式方法。 例えば：顔を洗って学校へ行きます。 歩いて駅へ行きます。 ②「ない」：～なくてもいいです、～ないでください、～ないほうがいいです、～なければならない 补充：动词的「ない」形表示否定。 例えば：会社へ行かない。 ③「た」：～たことがあります、～たほうがいいです、～たり～たりします、～たら 补充：动词的「た」形表示过去时。 例えば：フランスへ行った。

㈢名词，形容词，形容动词，动词的简体及敬体变形 ㈤常见助词用法的归纳总结。 １「は」用与提示主语，像「には、では、へは、からは、までは等」属于助词的重叠使用。 起加强语气或提示为主题的作用。 例えば：田中さんは日本人です。 教室には学生がいます。 2「が」提示主语和描述状态的作用。 常用「が」的情况有：1其后为形容词。 2表示自然现象。 3其前为疑问词。 4整句中的一小部分的主语。 5另外自动词前也用「が」来提示而不用「を」。 例えば：天気がいいです。 空は青いです。 誰がいますか。 私は足が痛い。 電気が付いている。 3「も」表示后项事物和前项事物一样。相当于中文的[也]。 例えば：陳さんは中国人です。 李さんも中国人です。

新标准日本语语法点总结(初级上)

新標準日本語語法點總結（初級上） 1.名【场所】名【物/人】力* / 庭忙何力?笳◎去T力、。 部屋忙誰力"、去T力、。 2.名【物/人】总名【场所】笳◎去T /「岷T 図書館乙忙笳◎去T力、。 猫总椅子 3. 表示方位 上*9^隣 下L尢中忌 力、 前外 後6 九勺 4.疑问词+哲+动词（否定）教室V誰去乜人。 冷蔵庫忙何哲笳◎去乜人。 5.去T 去乜人 6.时间的表达方式 今何時何分IT力、。 今四時三十分IT。 毎日何時忙寝去T力、。 11時3 0分忙寝去T。 （叙述包含数字的时间后续助词V,例3月14日V, 但是今日、今、昨日、明日、毎日、去年等词后不加V,星期后一般加V,但也可以不加。午前中 試験总始去◎去T力、。 来週①木曜日IT。 （詢問時間用 ^^,當詢問的時間很具體時，在表示時間的詞語后加V,如何時V、何曜日V、何日V ）力、5……表示某动作发生在某个期间，也可以表示某移動動作的起點和終點森月曜日力、5水曜日去疋休注5。

表達時刻【何時何分】 1點一時7點七時 2點二時8點八時 3點三時9點九時

新版标准日本语初级上册语法总结

新版标准日语初级上册语法总结 ㈠日语常用的词汇分类及用法： 1 名词：在句子中作主语，谓语，宾语，定语（名词+の名词）。 2 形容词：定语，谓语。 3 形容动词：定语，谓语。 4 动词：定语，谓语。 5 副词：可做状语，修饰动词，形容词，形容动词。 6 助词：相当中文里的助词，用于说明一个句子或一个词，与其它句子或词的关系。㈡动词的分类及［ます形］「て形」、「ない形」、「た形」的变形规则。 动词的分类：ます形:て形: ない形: た形: ㈢名词，形容词，形容动词，动词的简体及敬体变形 ㈣上册所学语法中与「て」「ない」「た」相关的语法。 ㈤常见助词用法的归纳总结。 ㈥连词：连接句子于句子的词。 ㈦疑问词： ㈧副詞及接续词： 动词的分类： 动词「て形」「た形」的变形规则： １、一类动词： ①动词的最后一个假名以「うつる」结尾时，将它们改为「って」「た」 買う買って 立つ立って 終わる終わって

②动词的最后一个假名以「むすぶ」结尾时，将它们改为「んで」「た」 読む読んで 遊ぶ遊んで 死ぬ死んで ③动词的最后一个假名以「くぐ」结尾时，将它改为「いて」「た」 書く書いて 泳ぎぐ泳いで ④行く行って「た」 ⑤話す話して「た」 ２、二类动词:直接去掉加「て」「た」 食べる食べて出かける出かけて 鍛える鍛えて起きる起きて ３、三类动词：直接去掉「する」加「して」「た」。「来るー来（き）て」「た」。運動する運動して復習する復習して 買い物する買い物してチェックするチェックして 动词「ない形」的变形规则： １、一类动词：将动词「ます形」的最后一个假名改为其「あ」段假名。若动词「ます形」的最后一个假名以「い」结尾时不要将其改为「あ」，而要改为「わ」。 買う買わない 立つ立たない 読む読まない

firmware升级流程

版本均由TE R140，而工 系统迫切需要升级以满足新的功能需求和爱护要求。一样情形下，我们可通过图形网管命令直截了当对局/远端的芯片firmware升级。参考拓扑图如下： 升级操作方法 升级的对象要紧有EC2的firmware和ONU的firmware两项，每一项目又分为三个子项：boot程序，app程序和personality程序（boot可能不是必需的）。升级时，我们不关怀三个子项的名称，仅关怀这些程序是属于E C2的，依旧ONU的，如果我们要升级的子项是EC2上的，则应在图形网管上选择升级“EC2 firmware”;反之，如果是ONU上的子项升级，则应在图形网管上选择升级“ONU firmware”。另外，boot，app,personality这三个子项一样是严格按照顺序来升级的，即先升级boot，然后是app，最后是personality。升级时，待升级的对象必须在位，如果是ONU，它应该是差不多授权了的状态。 下面介绍整个升级流程。 假设目前网管具有以下条件： 网管服务器ip地址为10.26.1.2/16 欲使用的FTP服务器的用户名为test , 密码为test 文件名目为D:\ ONU的授权号为5，其对应在线的EC2槽位号为2。 第一预备好FTP服务器和要升级的所有文件： 打开FTP server 软件，并设置用户名和密码均为test，文件存放名目为D:\ 。

预备好升级文件。按照归档提供的*.tkf文件编辑好ONU的personality 文件（编辑方法见文档后的附录），并任意改好文件名，如ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , e c2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f ，onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f , onu_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f，分别放置于FTP对应的名目D:\下。注意文件名不要太长，应在网管能识别的范畴之类，一样来讲，包括后缀名在内，文件名不应超过16个字符。 然后升级EC2的firmware： 保证系统正常，网管连接正常。然后通过图形网管界面单击系统模块的GSW盘，依次选择配置----升级系统软件，将弹出一个对话框，第一填写对话框如下： 单击“升级系统软件”，并等待升级终止，EC2的boot程序即升级完毕。但目前确信不需要升级EC2的boot程序，可省去这步。 将上图对话框中的“文件名”项改为ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f，再单击“升级系统软件”，并等待升级终止，EC2的app程序即升级完毕。 将上图对话框中的“文件名”项改为ec2_https://www.doczj.com/doc/98815010.html,f，再单击“升级系统软件”，并等待升级终止，EC2的pers程序即升级完毕。 EC2升级完成后，应登陆到系统的命令行网管中，在该EC2的debug 名目下执行restore olt 1 和restore olt 2命令。执行完毕后,两路EC2芯片将自行启动即可。 然后升级ONU的firmware： 保证系统正常，网管连接正常，ONU在线并差不多授权过。通过图形网管界面单击系统模块的GSW盘，依次选择配置----升级系统软件，将弹出一个对话框，第一填写对话框如下： 单击“升级系统软件”，并等待升级终止，ONU的boot程序即升级完毕。

新版标准日本语初级上册语法解释 第2课

新版标日初级·语法解释 第2课 1.これ/それ/あれは　[名]です 相当于汉语“这是/那是~”。 “これ”“それ”“あれ”是指代事物的词，相当于汉语“这、这个”“那、那个”。用法如下： （1）说话人与听话人有一点距离，面对面时： ·これ：距离说话人较近的事物 ·それ：距离听话人较近的事物 ·あれ：距离说话人和听话人都较远的事物 （2）说话人和听话人处于同一位置，面向同一方向时： ·これ：距离说话人、听话人较近的事物 ·それ：距离说话人、听话人较远的事物 ·あれ：距离说话人、听话人更远的事物 例：これは　本です。 それは　テレビです。 あれは　パソコンですか。 2.だれですか/何ですか 相当于汉语“~是什么？/~是谁？”。不知道是什么人是用“だれ”，不知道是什么东西时用“何”。句尾后续助词“か”，读升调。例：それは　何ですか。 あの人は　だれですか。 注意：“だれ”的礼貌说法是“どなた”。对方与自己是同辈、地位相当或地位较低时用“だれ”。对方比自己年长或地位高时用“どなた”。 例：吉田さんは　どなたですか。 3.[名]の[名]【所属】 助词“の”连接名词和名词，表示所属。 例：私のかぎ。 小野さんの傘。 4.この/その/あの[名]は　[名]です 相当于汉语“这个/那个~是~”。修饰名词时，要用“この”“その”“あの”。其表示的位置关系与“これ”“それ”“あれ”相同。例：このカメラは　私のです。 その傘は　小野さんのです。 あの車は　だれのですか。 5.どれ/どの[名] 三个以上的事物中，不能确定哪一个时用疑问词“どれ”“どの”。单独使用时用“どれ”，修饰名词时用“どの”。 例：森さんのかばんは　どれですか。 長島さんの靴は　どれですか。 私の机は　どの机ですか 扩展：100以下数字 0　れい/ぜろ 1　いち 2　に 3　さん 4　し/よん　 5　ご 6　ろく

武汉工程大学文科基金项目

所属学科及学科代码： 项目编号： 武汉工程大学文科基金项目 申请书 项目名称： 项目负责人： 联系电话： 依托学院部门： 申请日期： 武汉工程大学科技处制 2007年9月

简表填写要求 一、简表内容将输入计算机，必须认真填写，采用国家公布的标准简化汉 字。简表中学科（专业）代码按GB/T13745-92“学科分类与代码”表填写。 二、部分栏目填写要求： 项目名称——应确切反映研究内容，最多不超过25个汉字（包括标点符号）。 学科名称——申请项目所属的第二级或三级学科。 申请金额——以万元为单位，用阿拉伯数字表示，注意小数点。 起止年月——起始时间从申请的次年元月算起。 项目组其他主要成员——指在项目组内对学术思想、技术路线的制定理论分析及对项目的完成起主要作用的人员。

一、项目信息简表

二、选题：本课题国内外研究现状述评；选题的意义。 三、内容：本课题研究的基本思路和方法；主要观点。 四、预期价值：本课题理论创新程度或实际应用价值。 五、研究基础：课题负责人已有相关成果；主要参考文献。 六、完成项目的条件和保证：包括申请者和项目组主要成员业务简历、项目申请人和主要成员承担过的科研课题以及发表的论文；科研成果的社会评价；完成本课题的研究能力和时间保证；资料设备；科研手段。 （请分5部分逐项填写）。

七、经费预算

六、项目负责人承诺 我确认本申请书及附件内容真实、准确。如果获得资助，我将严格按照学校有关项目管理办法的规定，认真履行项目负责人职责，积极组织开展研究工作，合理安排研究经费，按时报送有关材料并接受检查。若申请书失实或在项目执行过程中违反有关科研项目管理办法规定，本人将承担全部责任。 负责人签字： 年月日 七、所在学院意见 负责人签字：学院盖章： 年月日 八、科技处审核 已经按照项目申报要求对项目申请人的资格及项目申请书内容进行了审核。项目如获资助，科技处将根据项目申请书内容，落实项目研究所需经费及其它条件；以保证项目按时顺利完成。 科技处盖章 年月日

202X美国留学文科专业申请建议.doc

202X美国留学文科专业申请建议 现在，去美国留学，文科专业比较容易申请一些，但是，美国的文科专业众多，该如何申请呢，下面来说说美国留学文科专业申请建议。 1、文科专业非常庞杂，常见专业有：语言类，新闻和传播，政治学，社会学，人类学，历史学，经济学，法学，教育学，心理学，建筑学，城市规划和景观设计，艺术类等。 2、若是英语专业，可以申请教育学，比如教育心理，TESOL，早期教育等；文学类，比如比较文学等；传媒类，公关，广告等；或者政治学、社会学、历史学。具体申请什么专业根据申请人的背景经历进行确定。中文和日语专业的可以申请东亚研究，有东亚研究设置的专业都是TOP50的学校，所以申请难度也是很大的。 3、美国的顶尖大学综合排名前30的学校里设置传播学院的并不多。因为传播学是后兴起的专业才有七、八十年的历史，很多老牌的学校他们排斥这样的新兴学科，所以他们不设置这样的学院，例如哈佛，耶鲁，牛津，剑桥等根本没有传播学校。有些学校虽然有传播学院或者有相关的专业但是规模一般也很小，有些学生甚至只招生本校的本科生。例如：斯坦福大学，传播学一直没有权威的专业排名，比较出名的学校有：哥伦比亚大学，纽约大学，但是这两个牛校都只设置新闻学院，并没有传播学研究。而且这两个学校的新闻类专业是属于那种超级牛人才能申请到的，一般在国内每年招生只有1-2个，甚至没有。总的来说新闻类专业申请难度很大。并且对申请人的英语及GRE成绩要求非常高，并且申请人最好有在央视，新华社，这样的背景才会比较有利。 4、政治学，社会学，人类学和历史，一般硕士的申请很难拿到奖学金，博士奖学金设置会很多，但是同时对学生的研究兴趣有要求，并希望看到学生对未来的职业发展规划。

高中理科申请书

篇一：高一文理分科申请表 高一文理分科申请表 明： 1、传 媒含播音与主持艺术、广播电视编导、服饰艺术与表演、影视表演、空中乘务等专业；美术含 绘画、书法艺术和书法教育、设计等专业；音乐含声乐、舞蹈、器乐、理论作曲、指挥等专业。 2、本 申请表经学生、家长、班主任签名后，不能再更改，学校以此为依据重新分班。 上梅 中学教务处 2013年12月28日 篇二：文理分科申请书 请书 敬的老师： 我 是，现在高（）班，本人喜欢科技制作、科普读物、科技发明和生命科学等相关 知识与能力锻炼，对理科的兴趣大于对文科的兴趣。经过慎重考虑，并与家长商量，我决定申 请就读（文科、理科、美术、体育、音乐、舞蹈、传媒）班，敬请批准。 谢谢！ （学 生本人签名）年月日 意上述申请。 （家 长签名）年月日 篇三：转班申请书 转班申请书尊敬的杨老师： 您好！ 我想转到理科高二（16）班.因为经过假期的思考，我发现自己对文科没有很大的兴趣，而且

我也了解到自己在文科方面很难得到提高。对此，我恳请杨老师能让我转到理科高二（16） 班，我真切希望自己能转理科高二（16）班，我总结了我转班的原因，有以下几点： 一、 我觉得自己对文科的兴趣没有了之前的那种热情，而且我觉得自己在理科方面还有待提高，我 对它也很感兴趣。人们都说兴趣是学习最好的老师，有了兴趣就是成功的一半。而现在我对文 科已经没有了那种热情，又怎么会对学习文科尽心尽力、认真努力的去做呢？所以我真心的想 转到理科。 二、 我的文科成绩不是很好，而且从小我就贪玩把英语落下了很多。然而英语在文科当中可以占很 大的优势，我的英语很差，读文科没有优势，所以我希望自己能转到理科。 三、 学习文科需要很好的记忆力，但我这个人很赖，不喜欢背诵，而文科又需要背诵和 忆。 四、 根据社会的需求和我个人的发展空间，我想理科更适合我。 亡羊 补牢，为时不晚，希望杨老师能给我一次机会。 此致 敬礼 申请 人： 011年7月31日 篇四：申请书 尊敬的政府领导： 我叫 xxx，19xx年xx月xx日生，系xxx居民，配偶19xx年生，也是xxx人，我们都无固定 职业，现有家庭成员x人，家庭月收入xxx元。我们也曾经多次想买房子，但就我们这点收 入想买完全属于我们自己的房子那简直是奢望。所以本人和家人至今也一直居无定所，但为了 生活，又不得不在城区内四处奔波打工，并租房居住。由于本人家庭生活的实际困难和无住房 的实际情况，现想申请政府廉租住房一套，望领导给予批准为盼！ 谢谢！ 请人：

标准日本语上册语法

第1课李さんは中国人です 1、名は名です 相当于汉语的“~是~”。“~は”是主语部分。“～です”是谓语部分。助词“は”用于提示主题，读做“わ”。 李さんは中国人です。（小李是中国人。） わたしは日本人です。（我是日本人。） わたしは王です。（我姓王。） 2、名は名ではありません 相当于汉语的“~不是~”。“ではありません”的“では”，在口语中有时会发成“じゃ”。 王さんは学生ではありません（王先生不是学生。） わたしは日本人ではありません（我不日本人。） わたしは田中じゃありません（我不是田中。） 3、疑问句及应答 （1）名は名ですか 相当于汉语的“～是～吗？”。助词“か”接在句尾表示疑问。日语的问句在句尾不使用“？”。回答时用“はい”或“いいえ”。 あなたは小野さんですか（您是小野女士吗？） ー－はい、小野です。（是的，我是小野。） キムさんは中国人ですか（金女士是中国人吗？） ‐ーいいえ、中国人ではありません（不不是中国人。） （2）应答 回答疑问句的时候，可以只用“はい”“いいえ"也可以在“はい”之后加上“そうです”，在“いいえ”之后加上“ちがいます”，即成“はい、そうです”“いいえ、ちがいます”。不知道时用“わかりません（不知道）”。 森さんは学生ですか。（森先生是学生吗？） はい、そうです。（是，是学生。） いいえ、ちがいます（不，不是。） 4、名の名[从属机构、国家][属性]助词“の”连接名词和名词，表示前面的名词是后面名词从属的机构、国家或属性。 李さんはＪＣ企画の社員です。（小李是JC策划公司的职员。）

北京旅行社は中国の企業です。（北京旅行社是中国的企业。） デュボンさんは大学の先生です。（迪蓬先生是大学的老师。） 注意在日语中，不论名词之间的是什么关系，一般加（の），如“（我的父亲）わたしの父”。汉语中说“我父亲”，而日语中不说“×わたし父” 国家/人/语言 国国名~人人～語语 中国中国中国人中国人中国語汉语 日本日本日本人日本人日本語日语 ?メリカ美国?メリカ人美国人?メリカ語英语 ?ギリス英国?ギリス人英国人?ギリス語英语 ?タリ?意大利?タリ?人意大利人?タリ?語意大利语 ?ンド印度?ンド人印度人?ンド語印地语 オーストラリ?澳大利亚オーストラリ?人澳大利亚人オーストラリ?語英语 韓国韩国韓国人韩国人韓国語韩语 スベ?ン西班牙スベ?ン人西班牙人スベ?ン語西班牙语 タ?泰国タ?人泰国人タ?語泰语 ド?ツ德国ド?ツ人德国人ド?ツ語德国语 ブラジル巴西ブラジル人巴西人ブラジル語葡萄牙语 フランス法国フランス人法国人フランス語法语 ベトナム越南ベトナム人越南人ベトナム語越南语 メキシコ墨西哥メキシコ人墨西哥人メキシコ語西班牙语 ロシ?俄罗斯ロシ?人俄罗斯人ロシ?語俄语 外国外国外国人外国人外国語外语 大陆 ?ジ?亚洲ヨーロッパ欧洲?メリカ北美洲 オーストラリ?澳洲?フリカ非洲?メリカ南美洲

操作系统升级步骤

Windows XP系统升级操作说明 目录 一、电脑兼容性检测 (1) 1.W INDOWS 7升级顾问使用说明 (1) 2.W INDOWS 8升级助手使用说明 (3) 二、数据备份与迁移 (5) 1.数据文件 (5) 2.电子邮件 (5) 1）Outlook文件备份 (6) 2）Outlook文件导入 (6) 3）Foxmail迁移 (8) 三、操作系统升级步骤 (9) 信息化技术中心 2014年3月

一、电脑兼容性检测 Windows 7升级顾问和Windows 8升级助手是工具软件，用于扫描电脑是否满足系统升级要求，检测电脑硬件、设备或已安装程序可能会影响操作系统升级安装的潜在问题，并提出升级前应执行哪些操作的建议。如果电脑满足升级要求，您就能将操作系统升级到更高的版本Windows 7/8/8.1；否则，您只能购买新电脑以满足更高版本操作系统的安装要求。 Windows 7升级顾问和Windows 8升级助手的下载途径：1）登录进入信息化用户服务平台网站https://www.doczj.com/doc/98815010.html,，在“自助服务”页面的校园正版软件栏内下载；2）登录进入信息门户https://www.doczj.com/doc/98815010.html,，点击右上角的“服务”进入信息化用户服务频道，在校园正版化软件栏目中下载。校外需要通过SSL VPN客户端连通校园网后下载。 1. Wind ows 7升级顾问使用说明 如果您想将Windows XP升级至Windows 7系统，可在Windows XP系统运行Windows 7升级顾问。使用 Windows 7升级顾问扫描电脑之前，需要将所有常用的 USB 设备或其他设备（如打印机、外部硬盘、扫描仪等）插好，并打开这些设备的电源。 在Windows XP系统下运行Windows7升级顾问，点击“开始检查”按钮（如图1-1所示），升级顾问对您的电脑进行扫描并进行兼容性检查（如图1-2所示），扫描完成后将生成预安装Windows 7 32/64位操作系统的兼容性报告，点击右上角的“保存报告”按钮（如图1-3所示）可将检测报告保存到您指定的路径下（如图1-4所示）。 检测报告为网页格式文件（如图1-5所示），报告会根据电脑的CPU主频、内存容量和硬盘已使用空间等参数告知您是否满足Windows 7 32/64位操作系统的安装要求。 图1-1 运行Windows 7升级顾问

法国文科类专业留学指南 如何申请适合自己的文科类专业.doc

法国文科类专业留学指南如何申请适合自己的文科类专业法国的商科和理工科在世界范围内都是非常出色的，文科虽稍微逊色，但也是很出色的，今天就和的我一起看看法国文科类专业留学指南如何申请适合自己的文科类专业？ 首先看看法国文科类专业留学有哪些优势？ 法国文学在欧洲乃至世界文坛上都很有影响力，今年再次获得诺贝尔文学奖就是明证，但是如果你打算去法国读文学专业，那么实在是不大正确的选择。 任何一种文学需要本国本民族的人去学习才会比较顺手，而且一旦毕业之后也更容易获得专业认可。研究中国现当代文学的很少有西方学者，去法国读文学专业也同样如此。 而去法国学习法国历史和社科类专业也同样如此。当然这类专业显得很高大上，但本身就是些“十年一坐冷板凳”的专业，更何况是外国人去研究法国的历史社会情况，我想大多数学生是不会去选择这类专业的。事实上也是很少有学生去法国留学报考这类专业。 接着再来看看申请法国文科生专业要做好哪些准备？ 1.合理选择专业，明确职业规划 法国公立学校原则上不允许学生自由转换专业，学生最好尽量申请跟自己国内专业相近或相关的专业，以避免专业跨度太大影响面签。而且法国学校非常重视学生的职业规划，建议学生申请时一定要明确自己未来计划学习的专业以及毕业后将要从事的领域，不能一味盲目追求热门专业，适合自己的才是最好的。 2.提前做好准备，语言学习充分 法国留学整个申请流程比较长，通常建议最好提前至少一年开始着手申请并开始学习法语，而且艺术设计类学校一般为全法语授课(只有少部分学校有英语授课项目)，而且公立学校在法国读完语言后升专业对法语

要求相对较高，需要通过学校的考试。学好法语是保证顺利通过面签和顺利通过考试升学的必要条件。 最后再来看看法国有哪些好的文科类专业？ 1.商学专业 法国大多数的商学院是独立于公立大学之外的。以前法国不少集团公司鉴于自己很难找到自己想要的实习生，因此就索性根据自己的需求成立了不少商业学院。 这样一来，对于学生来讲，理论和实践都能够结合起来。随着历史的发展，这类商学院毕业的学生能力普遍比较强，适合职场工作，因此很多法国公司甚至国际上的大型跨国公司都喜欢招聘这类商学院的毕业生。 其中，欧洲工商管理学院(INSEAD)、巴黎高等商学院(HEC)、法国著名高等学府(ESSEC)都是在国际上颇有声誉的法国商学院。像INSEAD是世界最大和最有影响力的独立商学院之一，也是欧洲最受尊重、历年排名首位的商学院。可以看到在文科专业之中，去法国留学就读这一方向的专业还是很有前途的。当然也需要注意，这类商学院的学费也比较高昂，INSEAD一年就要3-4万欧元，因此申请者需要较好的经济实力。 2.法学专业 学过法律的同学应该知道，现在我们国家的法系属于所谓的“大陆法系”。这里的“大陆”指的就是欧洲大陆。而欧洲大陆的法系的来源则是法国。 因此到法国学习法学专业，可以对于法律有更加清晰的了解和认知，更能接触到世界法学的原始样本和先进理念，其法学体系知识是非常完备的。 但是也要注意中国学生到法国去留学法学专业的话，难度会比较大。有个学生申请到法国里昂大学的法学院，可以说资质条件是非常好的，但是在那里学习的时候就曾反映，自己还是对于学习颇有些头疼。

文科主要科研项目申报信息汇总-推荐下载

主要文科科研项目申报信息 所属部委或单位：全国哲学社会科学规划办公室 所属部委或单位：国家自然科学基金委 、管路敷设技术弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，、电气课件中调试核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对、电气设备调试高中资料试卷技术常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资

所属部委或单位：国家科技部 所属部委或单位：国家教育部 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

完整版新版标准日本语初级上册语法总结1

新版标准日 语初级上册语法总结 ㈠ 日语常用的 词汇分类及用法： 1名词：在句子中作主 语，谓语，宾语，定语（名词+0名词）。 2 形容 词：定 语， 谓语 。 3 形容 动词 ：定 语 ，谓语 。 4 动词 ：定语， 谓语。 5 副词：可做状 语，修饰动词 ，形容 词，形容动词。 6 助词：相当中文里的助 词，用于 说明一个句子或一个 词，与其它句子或 词的关系。 ㈡ 动词的分类及「疋形」、「肚X 形」、「尢形」的变形规则。 动词的分类：「疋形」： 「肚X 形」：「尢形」： ㈢ 名词，形容词，形容动词，动词的简体及敬体 变形 ㈣上册所学语法中与「疋」「肚X 」「尢」相关的语法。 ㈤ 常见助词用法的归纳总结 。 ㈥ 连词 ：连接句子于句子的 词。 ㈦ 疑问词： ㈧ 副詞及接 续词： 动词的分类： 立弐去r 走◎去r 読族去r 例元運動L 去r 復習L 去r 練習L 去r 買x 物L 去r 夕|丿少夕L 去r 于工少夕L 去r 动词「疋形」的变形规则： 1、一 类动词 ： ① 动词「去r 形」的最后一个假名以 「x 、^、o 」 结 尾时，将它们改为「。疋」 買x 去r 買二疋 立弐去r 立二疋 走◎去r 走二疋 ② 动词「去r 形」的最后一个假名以 「族、厂、^」 结尾时，将它们改为「人^」 読族去r 読人疋 遊厂去r 遊人疋 死忙去r 死人疋 ③ 动词「去r 形」的最后一个假名以 「吉」结尾时， 将它改 为「xi 」 書吉去r 書x 疋 1 动词「去歹形」的最后一个假名以「X 」段假名 结尾时， 则为 一类动词 行吉去r 段假名 話L^r 结尾时， 则为二类动词 。 其中有一部 起吉召浴着召疋吉召 書吉去r 泳老注r 2 动词「去r 形」的最后一个假名以「元」 分特殊的二 类动词 （它们看起来类似一类） 見x§ 降 例元食卞去r 疋吉去r 降◎去r 3 通常情况下是两个 全部是片假名情况，除此之外 还有一个「来去r 」 这种类型的动词则为 三类动词。 借◎召足◎召 出 力、疗去r 見去r 足◎去r 鍛元去r 起吉去r 浴厂去r 着去r x 去r 借◎去r （部分特殊的二类动词） 汉字加上L 去r ，也有两个 汉字加上一个假名再加上L 去r ，或者

新版标准日本语初级语法总结,第五单元(上)

新版标准日本语初级语法总结 **************************** 第17课 **************************** 1、名が欲しいです ▲わたしは新しい洋服がほしいです。（我想有套新西服）ようふく ▲（あなたは）何が欲しいですか。（你想要什么） --新しいパソコン欲しいです。（想要新的电脑） 表示愿望时，使用“[名词1]は[名词2]が欲しいです”这一表达形式。“名词1”是 愿望的主体，“名词2”表示愿望的对象。 2、名を动たいです ▲（わたしは）映画を見たいです。（我想看电影） ▲今日はお酒を飲みたくないです。（今天不想喝酒） ▲（あなたは）何をしたいですか。（你想做什么） --何もしたくありません。（什么都不做） 表达相当于汉语“想～”的意思时，使用“[名词1]は[名词2]を～たいです”“名词1”是愿望的主体，“名词2”表示希望进行动作的对象。 “たい”前接动词“ます形”去掉“ます”的形式。使用“欲しいです”或“～たいです”的时候，如果是陈述句，则第一人称“わたし”是主语。如句子是疑问句则第二人称“あなた”是主语。这两种情况的主语都可以从句子的前后关系中判断出来，因此常常省略。 ▲水を飲みたいです。（我想喝水） ▲水が飲みたいです。（我想喝水） ▲水が欲しいです。（我想喝水） 如“わたしはお茶が飲みたいです”所示，たい”的对象有时不用“を”，而用“が”表示。但“欲しい”的对象只能用“が”来表示。※ ▲だれに会いたいですか。（你想见谁） --だれにも会いたくないです。（谁也不见） ▲どこへ行きたいですか。（你想去哪儿） --どこへも行きたくないです。（哪儿也不去）

项目升级操作步骤及规范

海鼎公司 项目升级操作步骤及规范 主题：项目升级操作步骤及规范 项目名称：海鼎公司 撰写单位：海鼎 作者：沈斌强 版本号：0.1 审核 文档历史 参考文档

文档概述 本文档描述HDPOS3的升级要求和升级步骤，用于规范HDPOS3版本升级工作。内容涵盖超市和便利的升级规范。 升级包括单需求和单BUG升级，以及版本升级，本文描述版本升级为主，单需求和单BUG 升级可参考此方式。 升级原则 1．升级前请做好充分准备，因为客户不会等你准备。 2．升级时尽量不要跨晚上12点。（建议12点以后日结完成开始升级） 3．升级目录结构清晰，避免由于文件取错而导致升级错误。 4．升级前一定要备份，待升级稳定前不要删除（一般的习惯是在下一次升级结束后删除上一次的备份，然后留一个备份）。 备份内容包括：正式数据库，目录文件，报表、键盘方案、打印模板（单据，价签）等。5．升级前一定要测试主业务流程，特别是客户的需求是否实现；升级后一定要简单测试，包括界面是否报错等。 6．一定要先升级测试库，让客户协同测试后，再升级正式库，并做简单测试。 7．提前整理升级报告，并提交给客户。 根据版本发布公告，整理升级报告，需包含：客户所提交的需求的完成情况，实现方式等； 其它客户提出的值得推广的需求，实现方式等；本次升级可能带来的风险及应对措施等。8．升级问题一定要归档反馈，以利于下一客户的升级。 9．注意相关JOB运转是否正常。 升级步骤 1.整理升级文件。 在Intra 公告栏下载从现用版本至升级目标版本，历次发布的升级包，以及所有相关的升级包，将所需文件放入如下升级目录中的对应文件夹。以日期为主文件夹，再区分产品和业态（超市，便利，卡等），然后再以版本划分先后顺序，并添加补充的脚本。 一定要对升级脚本做先后编号！ 存放目录参考如下： 2.对于客户端程序，由于始终取最新版本，顾只要根据产品和业态，有一个目录（Bin_new） 存放即可。