第一章-数据库发展史PPT课件
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
第一章数据库基础知识
实例
有三个关系R、S和T如下图，注：关系中的B C D 代表的字段名
B A B
C D 0 K1 1 N1
B
C
D
F
A N
3
0 2
H2
K1 X1
B A
C 0
D K1
请问有关系R和S通过运算得到的关系T，则所使用的运算为 A并 B 自然连接 C 差 D 交
思考：如果R和S 进行并运算，那么分别得到的关系T是如何组成？ 思考：如果上题进行差运算，那么有两种情况 （1）R和S进行差运算 （2）S和R进行运算 两种情况得到的结果是不同的。
问题：下面两个表是否可以使用并、差、交 运算
专门的关系运算
1、选择：从表中找出满足给定条件的元组（记录）的操作称为选择，选择的结果是一 个新的关系（表）。选择的条件以逻辑表达式的形式给出，使逻辑表达式的值为真的元 组（记录）将被选出组成一个新的关系。 例如：打开“学生.mdb”access数据库文档。在查询使用设计查询器，在设计查询器 中添加” HYA13“表。使用用查询，查找出性别为”男“的记录信息。 在显示表中将HYA13表添加到设计器中后，关闭显示表窗口。 双击HYA13表中的*号（代表添加所有字段并显示） 鼠标移动在字段行第二个单元格，后双击HYA13表中的性别（作为查询条件）在条 件栏中输入”男”，把显示的 去掉。因为*号已经代表显示表中的所有字段了。
13题考点：“关键字”=主关键字
10题考点：如何进行多表联系。这里的
指的是跟S和C表建立联系的外关键字
12题解题重点：题目中提到的主键，指的是表的主关键字。而表中可以作为 主关键字的字段必须是唯一的。唯一对唯一
二、关系（表）运算
关系之间的运算前提：进行运算的两个表必须具有相同的关系模式（表的字段结构要相同） 1、并：是指由属于这两个表的元组（记录）组成的集合，从而组成一个新的关系（表） 2、差：是由一个表中去掉在另一个表中也有的元组（记录），而组成一个新的关系（表） 3、交：结果是由两个表中的共同元组（记录），组成一个新的关系
上海交通大学-研究生-工业数据库与数据挖掘课件-第一章
第一章 绪 论
数据管理技术的发展
文件系统阶段
•特点： –数据可以长期保存在磁盘上 –文件系统提供了数据与程序之间的存取方法 –数据冗余度大 –文件之间缺乏联系，相互孤立 _访问困难 _多用户的并发访问问题；
第一章
数据管理技术的发展
数据库系统阶段 •时间:20世纪60年代末 •背景： –硬件：大容量的磁盘 –联机实时处理
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
数据管理的三个阶段：
–人工管理阶段 –文件系统阶段 –数据库系统阶段
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
人工管理阶段
•时间：20世纪50年代中期以前 •背景： –硬件：外存只有卡片．纸带．磁带 –软件：汇编语言 –数据批处理
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
人工管理阶段
绪论
第一章 绪 论
数据管理技术的发展
数据库系统阶段 特点： –面向全组织的复杂的数据结构。(数据的结构化是数据库系 统的主要特征，是与文件系统的根本差别。) –数据冗余小，易扩充 –数据独立性好，具有较高的数据和程序独立性 –统一的数据控制功能(数据的安全性、完整性、并发控制) –最小存取单位是数据项(数据粒度小)
工业数据库与数据挖掘
上海交通大学自动化系 何星
Email : Xhe@ ftp :
user:xhe password :public
教材及参考书
数据库系统概念hatz 等著 杨冬青等译，机械工业出版社
数据库系统原理
王能斌 电子工业出版社
数据挖掘概念与技术
Jiawei Han 等著 范明等译，机械工业出版社
特种数据库技术
何新贵 唐常杰等著 科学出版社
分布式数据库系统及其应用 邵佩英 科学出版社
《数据库系统实现》课件
索引的种类和选择
介绍不同类型的索引，包括 B树索引和哈希索引，并讨 论如何选择适当的索引来优 化数据库。
数据库性能优化和调优
提供优化数据库性能的最佳 实践，包括查询调优、表分 区和缓存技术等。
第五章 数据库安全和备份
数据库安全的概念和意义
了解数据库安全的基本概念和重 要性，并探讨如何使用加密技术 来保护数据库。
学习数据库系统实现的重要性和意义
总结学习《数据库系统实现》的重要性，以及 如何应用数据库技术提升个人和组织的竞争力。
数据库安全管理和策略
介绍数据库安全管理的关键原则 和策略，包括访问控制和权限管 理。
数据库备份和恢复
学习数据库备份和恢复的方法和 策略，以确保数据的可靠性和持 久性。
第六章 数据库应用案例
1
电商网站的数据库设计和实现
以电商网站为例，展示如何设计和实现一个功能强大的数据库来支持用户管理、 订单处理和数据分析等功能。
《数据库系统实现》PPT 课件
数据库系统实现 PPT课件将为您介绍数据库的基本概念、设计方法、SQL语 言基础、索引和优化、数据库安全和备份，以及应用案例等内容。
第一章 数据库概述
数据库定义和特点
我们将探讨数据库的定义、 主要特点以及为什么数据库 在现代信息系统中如此重要。
数据库系统的组成和结 构
3
接。
SQL语言的基本概念和语法
学习结构化查询语言 (SQL) 的基本语法 和关键概念，以便进行据查询和操作。
数据更新和修改
了解如何使用SQL语言进行数据更新、 插入和修改操作，以及数据完整性的保 证。
第四章 数据库索引和优化
索引的原理和作用
讲解数据库索引的基本原理 和作用，以及如何为数据库 表添加索引来提高查询性能。
数据库系统概述
2012-10-28
概念级
物理级
数据库系统的三级模式结构
27
模式
¡ 也称为逻辑模式、概念模式
¡ 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述 ¡ 模式不涉及数据的物理存储细节和硬件环境，
与具体应用程序和开发工具无关 ¡ 定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，还要 定义数据间的联系
2012-10-28
28
数据库系统阶段特点
¡ 数据结构化
¡ 数据共享性高、冗余度低 ¡ 数据独立性高
¡ 有统一的数据控制功能
™ 数据的安全性 ™ 数据的完整性 ™ 并发控制 ™ 数据恢复
2012-10-28
例子：学生成绩管理系统
学生表(学号,姓名,性别,系别,年龄) 课程表(课程号,课程名) 成绩表(学号,课程号,成绩)
22
5
第一章 数据库系统概述
¡ 1.1 基本术语和概念
¡ 1.2 数据库技术的产生和发展 ¡ 1.3 数据库系统的模式结构
¡ 1.4 数据库系统的外部体系结构
¡ 1.5 数据库管理系统 ¡ 1.6 数据模型 ¡ 1.7 数据库系统的发展 ¡ 1.8 数据库技术与其他技术的结合
2012-10-28Fra bibliotek6¡ 信息（Information）
2012-10-28
31
可有多 个 外模式 模式
数据库用户能看到并允许使用的那 部分局部数据的逻辑结构和特征的描述
数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
只有一个
内模式
它是对数据库存储结构的描述， 是数据在数据库内部的表示方式
¡ 内模式是整个数据库实际存储的表示 ¡ 模式是整个数据库实际存储的抽象表示 ¡ 外模式是概念模式的某一部分的抽象表示
概念级
物理级
数据库系统的三级模式结构
27
模式
¡ 也称为逻辑模式、概念模式
¡ 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述 ¡ 模式不涉及数据的物理存储细节和硬件环境，
与具体应用程序和开发工具无关 ¡ 定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，还要 定义数据间的联系
2012-10-28
28
数据库系统阶段特点
¡ 数据结构化
¡ 数据共享性高、冗余度低 ¡ 数据独立性高
¡ 有统一的数据控制功能
™ 数据的安全性 ™ 数据的完整性 ™ 并发控制 ™ 数据恢复
2012-10-28
例子：学生成绩管理系统
学生表(学号,姓名,性别,系别,年龄) 课程表(课程号,课程名) 成绩表(学号,课程号,成绩)
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第一章 数据库系统概述
¡ 1.1 基本术语和概念
¡ 1.2 数据库技术的产生和发展 ¡ 1.3 数据库系统的模式结构
¡ 1.4 数据库系统的外部体系结构
¡ 1.5 数据库管理系统 ¡ 1.6 数据模型 ¡ 1.7 数据库系统的发展 ¡ 1.8 数据库技术与其他技术的结合
2012-10-28Fra bibliotek6¡ 信息（Information）
2012-10-28
31
可有多 个 外模式 模式
数据库用户能看到并允许使用的那 部分局部数据的逻辑结构和特征的描述
数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
只有一个
内模式
它是对数据库存储结构的描述， 是数据在数据库内部的表示方式
¡ 内模式是整个数据库实际存储的表示 ¡ 模式是整个数据库实际存储的抽象表示 ¡ 外模式是概念模式的某一部分的抽象表示
数据库技术应用基础 第1章 ACCESS数据库基本知识
学习目标：
通过对本章内容的学习，读者应该对数据 库的概念有比较清楚的了解，对Access2010 数据库的功能有直观的认识。Access 2010 采用了全新的用户界面，这对于用户的学习 也是一个挑战。用户应当通过本章的学习， 熟悉Access 2010 的新界面，了解功能区的 组成及命令选取方法等。通过学习，用户还 应当建立起数据库对象的概念，了解Access 的六大数据库对象及其主要功能。
1.2.1 ACCESS2010产品简介
▪ Access 2010还可以通过ODBC与Oracle、 Sybase、FoxPro等其他数据库相连，实现 数据的交换和共享。并且，作为Office办公 软件包中的一员，Access还可以与Word、 Outlook、Excel等其他软件进行数据的交 互和共享。
▪ 数据由DBMS统一管理和控制 DBMS的数据控制功能 ① 数据的安全性保护 ② 数据的完整性检查 ③ 并发控制 ④ 数据库恢复
人工管理->文件管理->数据库管理->分布式数据库 管理
因此,数据库是长期存储在计算机内有组织的 大量的共享的数据集合.它可以供各种用户共享, 具有最小冗余度和较高的数据独立性.DBMS在
二、关系数据模型
关系数据模型 关系模型是一种简单的二维表格结构，概念模型中的
每个实本和实体之间的联系都可以直接转换为对应的二 维表形式。每个二维表称做一个关系，一个二维表的表 头，即所有列的标题称为关系的型（结构），其表体（ 内容）称做关系的值。关系中的每一行数据（记录）称 做一个元组，每一列数据称做一个属性，列标题称做属 性名。同一个关系中不允许出现重复元组（即两个完全 相同的元组）和相同属性名的属性（列）。
实体间的联系也可用关系模型来表示，如学生 选课关系，既是学生关系与课程关系间的联系。
《高级数据库技术》课件
学习事务的 ACID 特性，了解事务的一致
性、原子性、隔离性和持久性。
3
事务隔离级别
掌握事务隔离级别的不同及其对并发操
锁机制与死锁处理
4
作的影响，学习如何选择合适的隔离级
别。
学习数据库的锁机制，以及如何检测和
处理死锁情况。
第四章 数据库备份与恢复
数据库备份
了解数据库备份的重要性，学习常用的备份方 法和策略，以保障数据的安全性。
Spark 分布式计算框架
掌握 Spark 分布式计算框架的特点和使用方法， 以提高大数据处理的效率和性能。
MapReduce 模型
了解 MapReduce 模型的概念和工作原理，学习 如何分布式计算和处理大数据。
NoSQL 数据库
了解 NoSQL 数据库的概念和特点，学习如何选 择和使用适合大数据处理的和过程，以确保数 据库的可靠性和一致性。
数据库恢复
学习数据库恢复的方法和步骤，以应对数据丢 失或损坏的情况。
增量备份与差异备份
掌握增量备份和差异备份的概念和应用，以提 高备份效率和节省存储空间。
第五章 数据库高可用性
主从复制
学习主从复制的原理和方法，以 提高数据库的冗余和可靠性。
流处理与批处理
学习流处理和批处理的概念和应用场景， 了解它们在实时数据处理中的作用。
流数据处理系统
了解流数据处理系统的架构和特点，学 习如何构建和管理实时数据处理系统。
第七章 大数据处理技术
Hadoop 分布式文件系统
学习 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的原理和 使用，掌握大数据存储和处理的基本方法。
《高级数据库技术》PPT 课件
欢迎来到《高级数据库技术》PPT课件！在这个课程中，我们将深入探讨数据 库设计、查询优化、事务管理、备份与恢复、高可用性、实时数据处理、大 数据处理、数据库安全与隐私等主题。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
三年或五年高校招生趋势：位次变化、均值变化、最值 变化、招生人数变化等。志愿填报规则 历年高校各专业分数线、线上、线下、位次、最高、最 低、平均等； 历年、各高校、各专业在各省的招生人数
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
access第一章数据库基础知识
（3）数据独立性强。
（4）以关系代数为基础，数据库的研究更加科学化。
在关系操作的完备性、规范化及查询优化等方面，为数据库 技术的成熟奠定了很好的基础。
第11页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3.第三代数据库系统 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》 的文章，提出了第三代数据库应具有的三个基本特征。 （1）第三代数据库系统应支持数据管理、对象管理和知识管理。以支持
的。在此之前，数据管理经历了人工管理阶段和文件系统阶段。20世纪
60年代，计算机技术迅速发展，其主要应用领域从科学计算转移到数
据事务处理，从而出现了数据库技术，它是数据管理的最新技术，是计 算机科学中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。在短短的三十几年 里，数据库技术的发展经历了三代：第一代层次、网状数据库系统，第 二代关系数据库系统和第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 目前，数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计 技术、并行计算机技术等相互渗透，成为数据库技术发展的主要特征。
据具有较小的冗余度、较高的数据独立性和扩展性。
第4页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3．数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件， 属于系统软件。它是数据库系统的一个重要组成部分，是使数据库 系统具有数据共享、并发访问、数据独立等特性的根本保证，主要 提供以下功能： 数据定义功能。 数据操纵及查询优化。 数据库的运行管理。 数据库的建立和维护。
1.2 数据模型
数据模型有三个基本组成要素：数据结构、数据操作和 完整性约束。
数据结构。 数据操作。 完整性约束。
（4）以关系代数为基础，数据库的研究更加科学化。
在关系操作的完备性、规范化及查询优化等方面，为数据库 技术的成熟奠定了很好的基础。
第11页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3.第三代数据库系统 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》 的文章，提出了第三代数据库应具有的三个基本特征。 （1）第三代数据库系统应支持数据管理、对象管理和知识管理。以支持
的。在此之前，数据管理经历了人工管理阶段和文件系统阶段。20世纪
60年代，计算机技术迅速发展，其主要应用领域从科学计算转移到数
据事务处理，从而出现了数据库技术，它是数据管理的最新技术，是计 算机科学中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。在短短的三十几年 里，数据库技术的发展经历了三代：第一代层次、网状数据库系统，第 二代关系数据库系统和第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 目前，数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计 技术、并行计算机技术等相互渗透，成为数据库技术发展的主要特征。
据具有较小的冗余度、较高的数据独立性和扩展性。
第4页，共63页。
1.1 数据库系统的基本概念
3．数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件， 属于系统软件。它是数据库系统的一个重要组成部分，是使数据库 系统具有数据共享、并发访问、数据独立等特性的根本保证，主要 提供以下功能： 数据定义功能。 数据操纵及查询优化。 数据库的运行管理。 数据库的建立和维护。
1.2 数据模型
数据模型有三个基本组成要素：数据结构、数据操作和 完整性约束。
数据结构。 数据操作。 完整性约束。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
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