第八章 数据处理方法

第八章排序：习题习题一、选择题1．在所有排序方法中，关键字比较的次数与记录的初始排列次序无关的是( )。

A.希尔排序B.冒泡排序C.插入排序D.选择排序2．设有1000个无序的记录，希望用最快的速度挑选出其中前10个最大的记录，最好选用( )排序法。

A.冒泡排序B.快速排序C.堆排序D.基数排序3．在待排序的记录序列基本有序的前提下，效率最高的排序方法是( )。

A.插入排序B.选择排序C.快速排序D.归并排序’4．不稳定的排序方法是指在排序中，关键字值相等的不同记录的前后相对位置( )。

A.保持不变B.保持相反C.不定D.无关5．内部排序是指在排序的整个过程中，全部数据都在计算机的( )中完成的排序。

A. 内存储器B.外存储器C.内存储器和外存储器D.寄存器6．用冒泡排序的方法对n个数据进行排序，第一趟共比较( )对记录。

A.1B.2C.n-lD.n7．直接插入排序的方法是从第( )个记录开始，插入前边适当位置的排序方法。

A.1B.2C.3D.n8．用堆排序的方法对n个数据进行排序，首先将n个记录分成( )组。

A.1B.2C.n-lD.n9．归并排序的方法对n个数据进行排序，首先将n个记录分成( )组，两两归并。

A.1B.2C.n-lD.n10．直接插入排序的方法要求被排序的数据( )存储。

A.必须是顺序B.必须是链表C.顺序或链表D.二叉树11．冒泡排序的方法要求被排序的数据( )存储。

A.必须是顺序B.必须是链表C.顺序或链表D.二叉树12．快速排序的方法要求被排序的数据( )存储。

A.必须是顺序B.必须是链表C.顺序或链表D.二叉树13．排序方法中，从未排序序列中依次取出记录与已排序序列（初始时为空）中的记录进行比较，将其放入已排序序列的正确位置上的方法，称为( )。

A.希尔排序B.冒泡排序C.插入排序D.选择排序14．每次把待排序的记录划分为左、右两个子序列，其中左序列中记录的关键字均小于等于基准记录的关键字，右序列中记录的关键字均大于基准记录的关键字，则此排序方法叫做( )。

汇编语言王爽第三版检测点答案带目录在学习汇编语言的过程中，王爽老师的《汇编语言（第三版）》无疑是一本备受推崇的经典教材。

而对于学习者来说，检测点的答案能够帮助我们更好地巩固知识，查漏补缺。

接下来，我将为大家详细呈现这本教材中各个章节检测点的答案，并附上清晰的目录，方便大家查阅和学习。

第一章基础知识检测点 11（1）1 个 CPU 的寻址能力为 8KB，那么它的地址总线的宽度为。

答案：13 位。

因为 8KB ＝ 8×1024 ＝ 2^13B，所以地址总线的宽度为 13 位。

检测点 12（1）8086 CPU 有根数据总线。

答案：16 根。

（2）8086 CPU 有根地址总线。

答案：20 根。

检测点 13（1）内存地址空间的大小受的位数决定。

答案：地址总线。

（2）8086 CPU 的地址总线宽度为 20 位，其可以寻址的内存空间为。

答案：1MB。

因为 2^20 ＝ 1048576B ＝ 1MB。

第二章寄存器检测点 21（1）写出每条汇编指令执行后相关寄存器中的值。

mov ax,62627 AX ＝ 62627mov ah,31H AH ＝ 31H，AX ＝ 31627mov al,23H AL ＝ 23H，AX ＝ 3123H检测点 22（1）给定段地址为 0001H，仅通过变化偏移地址寻址，CPU 的寻址范围为到。

答案：00010H 到 1000FH。

（2）有一数据存放在内存 20000H 单元中，现给定段地址为 SA，若想用偏移地址寻到此单元。

则 SA 应满足的条件是：最小为，最大为。

答案：最小为 1001H，最大为 2000H。

第三章内存访问检测点 31（1）下面的程序实现依次用内存 0:0~0:15 单元中的内容改写程序中的数据。

完成程序。

assume cs:codesgcodesg segmentdw 0123H,0456H,0789H,0abcH,0defH,0fedH,0cbaH,0987Hstart: mov ax,0mov ds,axmov bx,0mov cx,8s: mov ax,bxmov bx+16,axadd bx,2loop smov ax,4c00hint 21hcodesg endsend start检测点 32（1）下面的程序将“Mov ax,4c00h ”之前的指令复制到内存 0:200 处。

第八章 RTK 原始数据处理第八章 RTK原始数据处理近几年来由于RTK技术的广泛应用，差分仪的生产厂家也如雨后春笋般地涌现出来，而且其原始数据记录格式也各不相同。

不过无论哪种RTK差分仪，其在野外采集到的原始数据与我们所要求的成果数据格式都存在着或多或少的差异，因此要经过数据编辑、格式转换以及QC等事后的处理工作，才能达到所规定的上交要求。

原始数据的事后处理工作（以后简称后处理）主要包括以下几项内容：●RTK原始数据的下载●RTK原始数据的打开●RTK原始数据编辑●RTK原始记录QC●RTK原始数据处理：包括坐标转换、高程拟合、成果分离、统计分析等。

其中统计分析是对野外能够记录下来的有关观测数据（如点记录的QC值、记录瞬时的DOP值、天线高的变化…）进行统计分析，从而找出可能出错的不合理数据。

●RTK标准文本数据格式说明9．1 RTK原始数据的下载RTK原始数据的下载，通常是指RTK差分仪在野外将观测点的坐标及相关信息以一定的格式记录在存储设备上（如PC卡等），回到室内后通过厂家提供的传输软件将数据传输到计算机并以文本文件保存的过程。

保存的文本文件就是RTK仪器下载的格式文件。

为了在本系统中对各种不同RTK仪器所产生的RTK下载格式文件中的坐标及相关信息进行处理、分析，我们需要针对各种RTK仪器下载的格式文件，将其所包含的数据项转换成系统使用的统一的RTK原始记录格式。

9．2 RTK原始数据的打开在数据树窗口中右击某一项目下的打开一个下拉菜单, 从菜单中选择“打开原始记录文件”项或选择主菜单“RTK数据处理”下的“打开RTK数据文件”项，进入如图8-1所示的窗口。

注意：选择主菜单“RTK数据处理”下的“追加原始数据”项，可以把一段原始数据追加到当前窗口中，即相当于两段原始数据的合并。

图8-1我们看到，数据来源可以有三种途径：9．2．1 仪器下载文本文件（1）选择仪器类型（左击相应的仪器类型即可）。

TRIMBLE BUSINESS CENTER中文教程目录关于此教程 (1)第一章创建坐标系统 (1)第二章数据格式转换 (7)第三章创建项目 (9)3.1创建一个新项目 (9)3.2选择项目设置 (11)3.2.1 选择坐标系统设置 (12)3.2.2 选择单位设置 (14)3.2.3 选择基线处理设置 (15)3.2.4 选择视图设置 (16)3.3保存你的项目 (18)3.4创建项目模板 (18)第四章导入数据 (20)4.1导入GNSS数据 (20)4.1.1 导入GNSS数据 (20)4.1.2 合并点 (21)4.1.3 下载参考站数据 (24)4.1.6 下载精确轨道数据 (29)第五章数据处理 (30)5.1检查基线处理设置 (31)5.2基线处理 (32)5.3编辑任务和重复处理基线 (32)5.4检核和禁止非独立基线 (35)第六章回路闭合差（环闭合差） (41)第七章网平差 (43)7.1修改项目设置 (43)7.2执行最小的约束网平差 (45)7.3执行约束网平差 (51)第八章导出报告 (57)第九章使用电子表格、选择集 (61)9.1查看电子表格 (61)9.2选择集 (67)关于此教程在此教程中，主要讲述TBC使用的一系列流程，包含数据处理工作的整个流程。

第一章建立坐标系统基准。

在TBC软件中选择“工具——坐标系统管理器坐标系统管理器”，出现如下界面：编辑—增加椭球。

输入椭球参数(以北京54坐标系为例):长半轴6378245，扁率298.3。

点击确定。

（西安80为6378140，扁率为298.1470）。

编辑—增加基准转换,选择”Molodensky”转换.选择”创建新的基准转换组”,点击确认。

名称—输入和坐标系统一致的名称椭球—选择上一步刚刚创建的椭球按照默认设置.点击确认编辑—增加坐标系统组.名称与上一步一致。

点击确认。

编辑—增加坐标转换，选择：“横轴墨卡托投影”。

使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。

SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。

本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。

第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。

在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。

通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。

第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。

在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。

通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。

第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。

在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。

通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。

第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。

在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。

在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。

通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。

第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。

数据服务规章制度模板第一章总则第一条为规范数据服务管理，提高数据服务效率和质量，促进数据资源共享与开发利用，制定本规章制度。

第二条数据服务是指为用户提供数据资源及相关服务的过程。

第三条本规章制度适用于所有提供数据服务的机构和个人。

第四条数据服务应当遵循依法合规、服务优质高效、保护隐私安全的原则。

第五条数据服务工作应当遵循科学规范、诚信服务、公平公正的原则。

第六条数据服务机构应当建立健全数据服务管理制度，实施数据服务评估和监督。

第七条数据服务机构应当建立健全数据服务专业团队，提升服务能力和水平。

第八条数据服务机构应当定期开展数据服务培训和交流活动，提高服务人员的专业素养和技术水平。

第九条数据服务机构应当建立健全数据服务质量评价机制，及时调整和改进服务模式和手段。

第十条数据服务机构应当建立健全数据服务回溯和追溯机制，确保数据服务过程可追溯和可溯源。

第十一条数据服务机构应当建立健全数据服务风险管理制度，提前预判和应对潜在风险。

第十二条数据服务机构应当建立健全数据服务信用监管制度，加强对服务对象的信用评估和监督。

第十三条数据服务机构应当建立健全数据安全保护制度，确保数据服务过程中的数据安全和隐私保护。

第十四条数据服务机构应当建立健全数据服务成本控制机制，提高服务效益和经济效益。

第十五条数据服务机构应当建立健全数据服务质量反馈机制，及时采纳用户反馈意见和建议。

第十六条数据服务机构应当建立健全数据服务投诉处理机制，及时处理用户投诉和纠纷。

第十七条数据服务机构应当建立健全数据服务诚信约束机制，确保服务行为合规合法。

第十八条数据服务机构应当建立健全数据服务监督检查机制，强化对数据服务过程的监督管理。

第十九条数据服务机构应当建立健全数据服务信息公开机制，便利用户获取服务信息和资料。

第二章数据服务流程第二十条数据服务流程包括服务需求确认、数据准备和获取、数据加工和分析、数据输出和传递、服务评估和反馈等环节。

第二十一条数据服务机构应当及时了解用户需求，确保服务目标明确和服务内容准确。

学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。

本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。

STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。

第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。

首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。

其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。

第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。

首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。

其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。

第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。

包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。

此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。

第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。

本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。

包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。

同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。

第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。

本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。

包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。

同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。

第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。

大数据处理与分析方法指南第一章：大数据概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据是指无法用传统数据处理工具处理的庞大数据集合，具有数据量大、速度快、种类多样等特点。

在这一章中，我们将介绍大数据的基本概念、特点和应用领域，并探讨为什么大数据处理和分析如此重要。

第二章：大数据处理方法在处理大数据时，传统的数据处理方法已经不再适用。

本章将介绍一些常用的大数据处理方法，包括分布式存储和计算、MapReduce、Spark等。

我们将详细说明这些方法的工作原理，并讨论它们的优缺点。

第三章：大数据预处理大数据的质量往往参差不齐，且存在噪声和不完整性。

因此，在进行大数据分析之前，必须对数据进行预处理。

本章将介绍常用的大数据预处理方法，例如数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。

我们将提供实际案例，以帮助读者更好地理解这些方法的应用。

第四章：大数据分析方法大数据分析是指通过对大数据进行挖掘和分析，以获取有价值的信息和知识。

本章将介绍大数据分析的常用方法，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

我们将详细说明这些方法的原理和实现方式，并提供一些实际案例，以帮助读者理解如何应用这些方法来解决实际问题。

第五章：大数据可视化大数据的可视化是将大数据通过图表、图形和可视化工具呈现出来，以帮助用户更好地理解数据和发现隐藏的模式和规律。

本章将介绍大数据可视化的基本原理和方法，包括数据可视化工具的选择、可视化技术的应用等。

我们将提供一些实际案例，以演示如何使用大数据可视化来提升数据分析的效果。

第六章：大数据隐私与安全大数据的处理和分析涉及大量的个人信息和商业机密，因此隐私和安全是大数据处理和分析必须要考虑的重要问题。

本章将介绍大数据隐私与安全的基本概念和相关法律法规，以及常见的隐私保护和安全措施。

我们还将探讨大数据隐私与安全面临的挑战，并提供一些应对措施。

第七章：大数据处理与分析工具本章将介绍一些常用的大数据处理和分析工具，包括Hadoop、Apache Spark、R、Python等。

病案信息学第八章病案统计概述病案统计是指使用统计学方法对病案进行整理、分析和总结的工作，通过对病案统计的研究，可以为医院管理和医疗质量的提升提供基础数据支持，为决策者提供科学依据。

病案统计主要包括以下几个方面内容：1.病案分类统计：病案分类是将大量病案按照一定的规则进行归类，目的是为了方便对病案进行统计和分析。

常见的病案分类包括疾病分类、手术分类、分诊分类等。

疾病分类主要是根据疾病的性质和特点，将疾病进行分类。

疾病分类对于医院管理和医疗质量的评价非常重要，可以帮助医院了解疾病的分布情况，制定相应的防控措施。

手术分类主要是根据手术的性质和目的进行分类，包括大型手术、微创手术、介入手术等。

手术分类可以帮助医院了解手术的种类和数量，评估手术技术水平，为医院手术管理提供依据。

分诊分类主要是根据病案的紧急程度和疾病的种类进行分类，将病案进行分级处理。

分诊分类可以帮助医院合理分配医疗资源，提高医疗效率。

2.病案质量统计：病案质量统计是对病案质量进行评估和控制的过程，包括对病案的完整性、准确性、规范性等进行统计和分析。

完整性指的是病案中必要信息的完整程度，包括基本信息、就诊信息、诊断信息、治疗信息等。

病案的完整性对于保证医疗质量和医疗安全非常重要。

准确性指的是病案中各项内容的准确程度。

准确性对于疾病监测、医院管理和医疗质量评估具有重要影响。

规范性指的是病案的编写和填写是否符合相关规定，是否规范、一致。

规范的病案有助于提高病案的可比性和统计分析的准确性。

3.病案质量评价指标统计：病案质量评价指标是对病案质量进行度量和评估的标准和指标，可以从多个维度反映病案质量的好坏。

常见的病案质量评价指标包括病案完整性率、临床路径执行率、手术安全指标等。

这些指标可以帮助医院了解病案质量的水平，找出存在的问题和不足，进一步提高病案管理水平。

4.病案数据分析：病案数据分析是对病案数据进行统计和分析，提取有用的信息和知识。

病案数据分析可以从不同角度对医院的服务对象、服务内容、服务质量等进行分析，为医院管理决策提供科学依据。

三年级数学上册测量教案教学目标：1. 知识与技能：学生能够运用不同的长度单位进行测量，并能够进行单位之间的换算。

2. 过程与方法：通过实践活动，培养学生动手操作能力和团队协作能力。

3. 情感态度与价值观：激发学生对数学的兴趣，培养学生的耐心和细致观察能力。

第一章：认识长度单位1.1 教学内容：厘米、毫米、米1.2 教学重点：认识厘米、毫米、米，并能够进行单位换算。

1.3 教学难点：厘米、毫米、米之间的换算。

1.4 教学方法：讲解法、实践操作法1.5 教学步骤：1.5.1 导入：教师通过日常生活实例引入长度单位的概念。

1.5.2 讲解：教师讲解厘米、毫米、米的定义和换算关系。

1.5.3 实践操作：学生分组进行实践活动，测量和换算不同物体的长度。

1.5.4 总结：教师引导学生总结长度单位的概念和换算方法。

第二章：测量长度2.1 教学内容：使用尺子、卷尺等进行测量2.2 教学重点：学会使用尺子、卷尺等进行测量。

2.3 教学难点：准确地进行测量。

2.4 教学方法：讲解法、实践操作法2.5 教学步骤：2.5.1 导入：教师通过实例讲解测量长度的意义。

2.5.2 讲解：教师讲解如何使用尺子、卷尺等进行测量。

2.5.3 实践操作：学生分组进行实践活动，测量不同物体的长度。

2.5.4 总结：教师引导学生总结测量长度的方法和注意事项。

第三章：测量重量3.1 教学内容：克、千克、吨3.2 教学重点：认识克、千克、吨，并能够进行单位换算。

3.3 教学难点：克、千克、吨之间的换算。

3.4 教学方法：讲解法、实践操作法3.5 教学步骤：3.5.1 导入：教师通过日常生活实例引入重量单位的概念。

3.5.2 讲解：教师讲解克、千克、吨的定义和换算关系。

3.5.3 实践操作：学生分组进行实践活动，测量和换算不同物体的重量。

3.5.4 总结：教师引导学生总结重量单位的概念和换算方法。

第四章：测量面积4.1 教学内容：平方厘米、平方毫米、平方米4.2 教学重点：认识平方厘米、平方毫米、平方米，并能够进行单位换算。

实验九观察电容器的充、放电现象一、实验目的1．观察电容器的充、放电现象。

2．探究电容器的充、放电过程中，电流、电压、电量及能量的变化规律。

二、实验原理与器材1．实验原理实验电路如图所示，电流表可以测量电容器的充电或放电电流大小，电压表可以测量电容器两极间的电压。

(1)充电：开关S接1，电源给电容器充电，使电容器的两极板带上等量异种电荷。

如图甲所示。

学生用书第171页(2)放电：开关S接2，用导线将充好电的电容器的两极板相连，使两极板的异种电荷中和，如图乙所示。

(3)电容器充、放电时的能量转化：充电过程电容器储存了电能。

放电过程电容器将储存的电能释放出来，转化为其他形式的能。

2．实验器材：直流电源、电阻、电容器、电流表(或电流传感器和计算机)、电压表、单刀双掷开关、导线。

3．实验拓展：用电流传感器(代替电流表)与计算机相连可以直接测出电容器的放电电流随时间变化的关系图像。

三、实验步骤与操作1．按照上面的电路图，把直流电源、电阻、电容器、电流表、电压表以及单刀双掷开关组装成实验电路。

2．观察电容器的充电过程：把开关S接1，此时电源给电容器充电。

在充电过程中，可以看到电压表示数迅速增大，随后逐渐稳定在某一数值，表示电容器两极板具有一定的电势差。

通过观察电流表可以知道，充电时电流由电源的正极流向电容器的正极板；同时，电流从电容器的负极板流向电源的负极。

随着两极板之间电势差的增大，充电电流逐渐减小至0，此时电容器两极板带有一定的等量异种电荷。

即使断开电源，两极板上电荷由于相互吸引仍然被保存在电容器中。

3．观察电容器的放电过程：把开关S接2，电容器对电阻R放电。

观察电流表可以知道，放电电流由电容器的正极板经过电阻R流向电容器的负极板，正、负电荷中和。

此时两极板所带的电荷量减小，电势差减小，放电电流也减小，最后两极板电势差以及放电电流都等于0。

4．实验拓展：把电流表、电压表换成电流传感器和电压传感器，电路如图所示。

处理数据的方法
首先，我们需要了解数据的来源和类型。

数据可以来自各种不同的渠道，如传
感器、调查问卷、数据库等，而数据的类型也多种多样，包括数字、文本、图片、音频等。

在处理数据之前，我们需要对数据进行分类和整理，以便后续的分析和应用。

其次，我们需要选择合适的数据处理工具和方法。

数据处理工具可以是各种软件，如Excel、Python、R等，而数据处理方法则包括数据清洗、数据转换、数据
分析等。

在选择工具和方法时，需要根据数据的类型和处理的具体需求来进行合理的选择。

接着，我们需要进行数据清洗和预处理。

数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行处理，以确保数据的质量和准确性。

数据预处理则包括数据的标准化、归一化、特征提取等，以便为后续的分析和建模做好准备。

然后，我们可以进行数据分析和挖掘。

数据分析是指对数据进行统计、可视化、模式识别等，以发现数据中的规律和趋势。

数据挖掘则是利用各种算法和模型，从数据中挖掘出有用的信息和知识。

最后，我们需要对处理后的数据进行存储和分享。

数据的存储可以选择数据库、云存储等方式，以确保数据的安全和可靠性。

而数据的分享则可以通过报告、可视化、API等方式，让更多的人能够从数据中获得有益的信息和见解。

综上所述，处理数据的方法是一个复杂而又重要的过程，需要我们具备丰富的
知识和技能。

只有通过科学的方法和技术，我们才能更好地利用数据，为工作和生活带来更多的价值和意义。

希望本文所介绍的内容能够对您有所帮助，谢谢阅读！。