软件架构是结构和系统结构，包含了软件元素、这些组件的外部可视化属性以及他们之间的关系。Software Architecture is the structure or structures of the system, which comprise software elements, the externally visible properties of these components, and the relationship among them.（In practice 书中的定义）
单独的盒式模型不是架构，但是是一个开始的点 Box-and-line drawings alone are not architecture, but a starting point.
架构包含了组件的行为 Architecture includes behaviour of components.
本文对校史博物馆提供的解说词进行了如下修改：
- 对部分专有名词进行注解；
- 对部分史实漏错加以订正；
- 对个别不通顺不正式的表达和错别字进行订正；
- 对部分未提及的重要事实和讲解重点加以补充。
这是 2002 年南大百年校庆时确立的校训“诚朴雄伟，励学敦行”。它激励全体南大人：为人、为学要以诚为本、朴实无华，要志存高远、大雄无畏，要勤奋求学、不断开拓创新。
这是校友江泽民在中南海接待八位南京中央大学校友的苏绣“高山流水校友情”。苏州姚建萍刺绣研究所请了 38 个绣娘、用了五公斤丝线，用时四个多月完成这份作品，其价值超 380 万元，由南京大学苏州校友会捐赠。
正厅两边的走廊名为“时光长廊”，展示了南大及其前身各个时期的主要建筑及师生合影。
政治经济学家说：劳动是一切财富的源泉。其实劳动和自然界一起才是一切财富的源泉，自然界为劳动提供材料，劳动把材料变为财富。但是劳动还远不止如此。它是整个人类生活的第一个基本条件，而且达到这样的程度，以致我们在某种意义上不得不说：劳动创造了人本身。
在好几十万年以前，在地质学家叫作第三纪的地球发展阶段的某个还不能确切肯定的时期，据推测是在这个阶段的末期，在热带的某个地方——大概是现在已经沉入印度洋底的一片大陆，生活着一种特别高度发展的类人猿。达尔文曾经向我们大致地描述了我们的这些祖先：它们满身是毛，有须和尖耸的耳朵，成群地生活在树上。
这些猿类，大概首先由于它们的生活方式的影响，使手在攀援时从事和脚不同的活动，因而在平地上行走时就开始摆脱用手帮助的习惯，渐渐直立行走。这就完成了从猿转变到人的具有决定意义的一步。
现在还活着的一切类人猿，都能直立起来并且单凭两脚向前移动。但是它们只是在迫切需要的时候才这样做，并且非常不灵便。它们自然的走法是半直立的姿势，而且需要用手来帮助。大多数的类人猿是以捏成拳头的手的指节骨支撑在地上，两脚蜷起，使身体穿过长臂之间前进，就象跛子撑着两根拐杖行走一样。一般讲来，我们现在还可以在猿类中间观察到从四肢行走到两脚行走的一切过度阶段。但是一切猿类都只是在不得已的时候才用两脚行走。
如果说我们遍体长毛的祖先的直立行走，一定是首先成为惯例，而后来才渐渐成为必然，那末必须有这样的前提：手在这个时期已经愈来愈多地从事于其他活动了。在猿类中，手和脚的运用已经有了某种分工。正如我们已经说过的，在攀援时手和脚是有不同用途的。手主要是用来摘取和拿住食物，就象比较低级的哺乳动物用前掌所作的那样。有些猿类用手在树林中筑巢，或者象黑猩猩一样在树枝间搭棚以避风雨。它们用手拿着木棒抵御敌人，或者以果实和石块向敌人投掷。它们在被捉住以后用手做出许多简单的模仿人的动作。但是，正是在这里我们看到：在甚至和人最相似的猿类的不发达的手和经过几十万年的劳动而高度完善化的人手之间，有多么巨大的差别。骨节和筋肉的数目和一般排列，在两种手中是相同的，然而即使最低级的野蛮人的手，也能做几百种为任何猿手所模仿不了的动作。没有一只猿手曾经制造过一把哪怕是最粗笨的石刀。
单选 3 分 * 10 个，散步在各个 PPT，没有多选，重在理解，各凭本领。
| 题目 | 判断 |
|---|---|
| IT 服务和非 IT 服务都满足服务的基本要求，但他们也有区别。他们的区别包括：KPIs（关键绩效指标）不同、服务雇员不同【应为需求管理不同】、变化的步调不同。 | × |
| 铁三角发布 MSR7 限量版耳机。在普通 MSR7 耳机的基础上，限量版耳机听取了消费者的建议和需求，对模具和发声单元进行了大幅改进。4 月 1 日上市贩售，限量 10000 只，每只耳机均附带唯一编号的收藏证明。这个模式偏服务模式【为制造模式】。 | × |
| 服务模式（Service Mode）和制造模式（Manufacturing Mode）的最大差异在于：服务模式的产物是服务（Service），而制造模式的产物是货物（Goods）。服务是无形的、挥发的，并可能以消费者参与的方式定制化生产；而货物是有型的、可存储的，消费者不直接参与货物的生产过程。 | √ |
| 服务也可以以实物作为载体。如采用定制化的方式设计、裁剪和制作衣服。虽然衣服是有型的，但是满足了消费者的个性化定制需求，可以被认为是一个以服务为主的过程。 | √ |
| 可口可乐公司中的企业资源管理（ERP）偏服务模式。ERP 系统是一个服务系统。 | √ |
| 很多行业兼具制造模式和服务模式的特点，但随着时代的发展和竞争的要求，单纯的制造模式变得越来越少、服务模式的特点变得越来越显著。 | √ |
| 用来支持服务模式的 IT 系统被称为服务系统（Services System）。由于服务模式变的越来越普及，所有的软件系统【不是所有的软件系统都是服务系统，也不是所有的服务系统都需要使用面向服务的方式进行分析和设计】均可以使用服务系统的概念进行抽象，进一步的，可以使用面向服务的方式进行分析和设计。 | × |
| 只要满足自治、开放、自描述、与实现无关的特点，无论是本地构件还是网络构件【服务必须是网络构件】，都能够被认为是服务。 | × |
| 在面向对象的分析设计过程中间，如果我们将系统模块化，并采用统一的方式定义模块和模块之间的接口。如果这些接口是标准的，我们就可以把它们抽象为构件【构件不是接口，是模块化的、可部署、可替换的软件系统组成部分】。与对象相比，构件的粒度较大，利于复用。 | × |
| 引入面向服务的泛型后，一方面，复用的范围从单个服务系统扩大到了多个服务系统；另一方面，软件的开发任务被分为服务的生产和应用的开发。这使得各个服务系统的开发工作能够有效利用现有的 IT 资源和人力资源。 | √ |
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通过时间维度展示贷款账户汇总信息的变化趋势，以便了解不同指标在不同时间段的表现和变化情况，以指导贷款业务的后续发展。
A huge number of informal messages are posted every day in social network sites, blogs and discussion forums. Emotions seem to be frequently important in these texts for expressing friendship, showing social support or as part of online arguments. Algorithms to identify sentiment and sentiment strength are needed to help understand the role of emotion in this informal communication and also to identify inappropriate or anomalous affective utterances, potentially associated with threatening behaviour to the self or others. Nevertheless, existing sentiment detection algorithms tend to be commercially-oriented, designed to identify opinions about products rather than user behaviours. This article partly fills this gap with a new algorithm, SentiStrength, to extract sentiment strength from informal English text, using new methods to exploit the de-facto grammars and spelling styles of cyberspace. Applied to MySpace comments and with a lookup table of term sentiment strengths optimised by machine learning, SentiStrength is able to predict positive emotion with 60.6% accuracy and negative emotion with 72.8% accuracy, both based upon strength scales of 1-5. The former, but not the latter, is better than baseline and a wide range of general machine learning approaches.
每天在社交网站、博客和论坛上都会发布大量非正式消息。 在这些文本中，情感似乎对于表达友谊、显示社会支持或作为在线争论的一部分很重要。 需要识别情绪和情绪强度的算法来帮助理解情绪在这种非正式交流中的作用，并识别不恰当或异常的情感表达，这些表达可能与对自己或他人的威胁行为有关。 尽管如此，现有的情绪检测算法往往是面向商业的，旨在识别对产品的看法而不是用户行为。 本文使用新算法 SentiStrength 部分填补了这一空白，该算法使用新方法从非正式英语文本中提取情感强度，利用网络空间的实际语法和拼写风格。 应用于 MySpace 评论和通过机器学习优化的术语情绪强度查找表，SentiStrength 能够以 60.6% 的准确度预测积极情绪，以 72.8% 的准确度预测消极情绪，两者均基于 1-5 的强度等级。 前者，而不是后者，优于基线和广泛的通用机器学习方法。
Most opinion mining algorithms attempt to identify the polarity of sentiment in text: positive, negative or neutral. Whilst for many applications this is sufficient, texts often contain a mix of positive and negative sentiment and for some applications it is necessary to detect both simultaneously and also to detect the strength of sentiment expressed. For instance, programs to monitor sentiment in online communication, perhaps designed to identify and intervene when inappropriate emotions are used or to identify at-risk users (e.g., Huang, Goh, & Liew, 2007), would need to be sensitive to the strength of sentiment expressed and whether participants were appropriately balancing positive and negative sentiment. In addition, basic research to understand the role of emotion in online communication (e.g., Derks, Fischer, & Bos, 2008; e.g., Hancock, Gee, Ciaccio, & Lin, 2008; Nardi, 2005) would also benefit from fine-grained sentiment detection, as would the growing body of psychology and other social science research into the role of sentiment in various types of discussion or general discourse (Balahur, Kozareva, & Montoyo, 2009; Pennebaker, Mehl, & Niederhoffer, 2003; Short & Palmer, 2008).
大多数意见挖掘算法都试图识别文本中情绪的极性：正面、负面或中性。 虽然对于许多应用程序来说这已经足够了，但文本通常包含正面和负面情绪的混合，对于某些应用程序，有必要同时检测两者并检测表达的情绪强度。 例如，监控在线交流情绪的程序可能旨在识别和干预何时使用不当情绪或识别处于风险中的用户（例如，Huang、Goh 和 Liew，2007 年），需要对强度敏感 表达的情绪以及参与者是否适当地平衡了正面和负面情绪。 此外，了解情绪在在线交流中的作用的基础研究（例如，Derks、Fischer 和 Bos，2008 年；例如，Hancock、Gee、Ciaccio 和 Lin，2008 年；Nardi，2005 年）也将受益于细粒度的 情绪检测，以及越来越多的心理学和其他社会科学研究，研究情绪在各种类型的讨论或一般话语中的作用（Balahur、Kozareva 和 Montoyo，2009 年；Pennebaker、Mehl 和 Niederhoffer，2003 年；Short 和 Palmer , 2008).
我们的工作就是建立一个应用， 利用 WeatherData 对象取得数据，并更新三个布告板：目前状况、气象统计和天气预报。
1843 年 10 月份，马克思一家迁居巴黎。到了“这个古老的哲学大学和新世界的新首府”之后，马克思不仅同各个流派的思想家展开了广泛的交流，而且还直接深入工厂，参加工人的革命活动。也正是在这一过程中，在马克思面前敞开了一个全新的理论视域：政治经济学。受恩格斯、蒲鲁东和赫斯的直接影响，马克思从 1843 年底开始，第一次系统地研究经济学著作，作为研究成果的是《巴黎笔记》以及三个相对独立的笔记本，这三个相对独立的笔记本就是我们所说的《1844 年经济学哲学手稿》。在每一个笔记本中，马克思自己都对页码进行了编号，这也为我们理解《1844 年经济学哲学手稿》的写作过程留下了重要线索。
1840 年代的巴黎
第一个笔记本的写作十分特殊，从纸张的角度来看，第一笔记本的 27 页都以竖线分开，分栏写作。但是在最初的部分，页面被马克思用两道竖线分为三栏，这三栏被马克思分别标上了“工资”、“资本的利润”和“地租”这三个标题。有趣的是，从第 22（XXII）页开始，尽管仍然保留了分栏，但马克思讨论的内容却是统一的，这一部分也被后来的编辑者冠以“异化劳动和私有财产”的标题。也正是在这一部分中马克思提出并集中阐述了他对“异化劳动”的理解。
1883 年 3 月 14 日下午两点三刻，马克思在伦敦的寓所安详离世，享年 65 岁。在三天后举行的葬礼上，他的终生朋友与合作者恩格斯预言：“他的英名和事业将永垂不朽！”[^1] 历史已经证明这一预言是多么的正确。1999 年和 2005 年，英国广播公司（BBC）曾分别举办 “千年思想家”和“古今最伟大哲学家”调查，马克思均名列第一。这些充分说明了马克思在人类历史特别是思想史上的位置。
英国广播公司（BBC）于 1999 年和 2005 年发起的投票结果
| 千年思想家 | 古今最伟大哲学家 | |
|---|---|---|
| 1 | 马克思 | 马克思 |
| 2 | 爱因斯坦 | 休谟 |
| 3 | 牛顿 | 维特根斯坦 |
| 4 | 达尔文 | 尼采 |
| 5 | 托马斯·阿奎那 | 柏拉图 |
| 6 | 斯蒂芬·霍金 | 康德 |
| 7 | 康德 | 托马斯·阿奎那 |
| 8 | 笛卡尔 | 苏格拉底 |
| 9 | 詹姆斯·麦克斯韦 | 亚里士多德 |
| 10 | 尼采 | 卡尔·波普 |
按照历史学家的说法，马克思生活在“维多利亚时代（1837-1901）”。于是，人们不禁会问：100 多年过去了，曾经的“日不落帝国”早已是昨日黄花，马克思还没有过时吗？换种问法，在 21 世纪的今天，我们为什么还要读马克思呢？
