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会员免费 - ganttproject中文指南ganttproject是开源项目管理工具,没有MSproject那么强大,但是管理小项目足够了,这个资源是关于该工具的中文指南,该指南是针对早期版本的,但是新版本工具的功能并没有发生很大变化,值得借鉴。
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会员免费 - 海康监控模具-VISIOVISIO大小:5MB海康监控模具VISIO,做系统原理图可以用上。海康监控模具VISIO,做系统原理图可以用上。
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会员免费 - ppt经典flash倒计时器(带模板)RAR大小:87KB打开PowerPoint 2003,选择“空演示文稿”,版式选为“只有标题”,在标题文本框中输入“英语口语比赛计时系统”字体设置为“加粗”。由于我们在播放幻灯片的时候,需要用的简单的宏命令,所以还需要将宏的安全性降低,方便我们使用。依次单击“工具/宏/安全性”,然后将“安全级别”降为“低”即可。打开PowerPoint 2003,选择“空演示文稿”,版式选为“只有标题”,在标题文本框中输入“英语口语比赛计时系统”字体设置为“加粗”。由于我们在播放幻灯片的时候,需要用的简单的宏命令,所以还需要将宏的安全性降低,方便我们使用。依次单击“工具/宏/安全性”,然后将“安全级别”降为“低”即可。
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会员免费 - SVN使用手册中文版快速入门SVN大小:680KB1. 介绍 Subversion是什么? Subversion的历史 Subversion的特性 Subversion的架构 安装Subversion Subversion的组件 快速入门 2. 基本概念 版本库 版本模型 文件共享的问题 锁定-修改-解锁 方案 拷贝-修改-合并 方案 Subversion实战 工作拷贝 修订版本 工作拷贝怎样追踪版本库 修订版本混合的限制 摘要 3. 指导教程 帮助! 导入 修订版本: 号码、关键字和日期,噢,我的! 修订版本号 修订版本关键字 修订版本日期 初始化的Checkout 基本的工作周期 更新你的工作拷贝 修改你的工作拷贝 检查你的修改 svn status svn diff svn revert 解决冲突(合并别人的修改) 手工合并冲突 拷贝覆盖你的工作文件 下注:使用svn revert 提交你得修改 检验历史 svn log svn diff 比较本地修改 比较工作拷贝和版本库 比较版本库与版本库 svn cat svn list 关于历史的最后一个词 其他有用的命令 svn cleanup svn import 摘要 4. 分支与合并 什么是分支? 使用分支 创建分支 在分支上工作 分支背后的关键概念 在分支间拷贝修改 拷贝特定的修改 合并背后的关键概念 合并的最佳实践 手工追踪合并 预览合并 合并冲突 关注还是忽视祖先 常见用例 合并一条分支到另一支 取消修改 找回删除的项目 常用分支模式 发布分支 特性分支 转换工作拷贝 标签 建立最简单的标签 建立复杂的标签 分支维护 版本库布局 数据的生命周期 摘要 5. 版本库管理 版本库基本知识 理解事务和修订版本 未受版本控制的属性 版本库数据存储 Berkeley DB FSFS 版本库的创建和配置 钩子脚本 Berkeley DB配置 版本库维护 管理员的工具箱 svnlook svnadmin svndumpfilter svnshell.py Berkeley DB工具 版本库清理 管理磁盘空间 版本库的恢复 版本库的移植 版本库备份 添加项目 选择一种版本库布局 创建布局,导入初始数据 摘要 6. 配置服务器 概述 网络模型 请求和响应 客户端凭证缓存 svnserve,一个自定义的服务器 调用服务器 内置的认证和授权 创建一个用户文件和域 设置访问控制 SSH认证和授权 SSH配置技巧 初始设置 控制调用的命令 httpd,Apache的HTTP服务器 必备条件 基本的Apache配置 认证选项 基本HTTP认证 SSL证书管理 授权选项 整体访问控制 每目录访问控制 关闭路径为基础的检查 额外的糖果 版本库浏览 其它特性 支持多种版本库访问方法 7. 高级主题 运行配置区 配置区布局 配置和Windows注册表 配置选项 服务器 config 属性 为什么需要属性? 处理属性 特别属性 svn:executable svn:mime-type svn:ignore svn:keywords svn:eol-style svn:externals svn:special 自动属性设置 Peg和实施修订版本 外部定义 卖主分支 常规的卖主分支管理过程 svn_load_dirs.pl 本地化 理解地区 Subversion对地区的支持 Subversion版本库URL 8. 开发者信息 分层的库设计 版本库层 版本库访问层 RA-DAV(使用HTTP/DAV版本库访问) RA-SVN(自定义协议版本库访问) RA-Local(直接版本库访问) 你的RA库在这里 客户端层 使用API Apache可移植运行库 URL和路径需求 使用C和C++以外的语言 进入工作拷贝的管理区 条目文件 原始拷贝和属性文件 WebDAV 使用内存池编程 为Subversion做贡献 加入社区 取得源代码 开始熟悉社区政策 作出修改并测试 贡献你的修改 9. Subversion完全参考 Subversion命令行客户端:svn svn选项 svn子命令 svn add svn blame svn cat svn checkout svn cleanup svn commit svn copy svn delete svn diff svn export svn help svn import svn info svn list svn log svn merge svn mkdir svn move svn propdel svn propedit svn propget svn proplist svn propset svn resolved svn revert svn status svn switch svn update svnadmin svnadmin Switches svnadmin Subcommands svnadmin create svnadmin deltify svnadmin dump svnadmin help svnadmin hotcopy svnadmin list-dblogs svnadmin list-unused-dblogs svnadmin load svnadmin lstxns svnadmin recover svnadmin rmtxns svnadmin setlog svnadmin verify svnlook svnlook选项 svnlook svnlook author svnlook cat svnlook changed svnlook date svnlook diff svnlook dirs-changed svnlook help svnlook history svnlook info svnlook log svnlook propget svnlook proplist svnlook tree svnlook uuid svnlook youngest svnserve svnserve选项 svnversion svnversion mod_dav_svn mod_dav_svn Configuration Directives A. Subversion对于CVS用户 修订版本号现在不同了 目录的版本 更多离线操作 区分状态和更新 分支和标签 元数据属性 冲突解决 二进制文件和转化 版本化的模块 认证 转化CVS版本库到Subversion B. 故障解决 共同问题 使用Subversion的问题 每当我尝试访问版本库,我的Subversion客户端挂起。 每当我尝试运行svn,它告诉我工作拷贝已经锁定。 我在查找和打开版本库时得到错误,而我知道我的版本库URL是正确的。 我怎样在file://的URL中指定一个Windows驱动器盘符? 通过网络对Subversion版本库进行写操作发生问题。 在Windows XP下,Subversion服务器有时候看起来发送损坏的数据。 跟踪Subversion客户端和Apache服务器通话最好的方法是什么? 我刚刚编译了二进制分发版本,当我尝试检出Subversion,我得到一个“Unrecognized URL scheme”错误。 为什么svn revert命令要有一个明确的目标?为什么缺省不是递归的?它的行为方式与大多数其它子命令不同。 当我启动Apache,mod_dav_svn抱怨说发现一个“bad database version”,它发现了db-3.X而不是db-4.X。 我在RedHat 9得到“Function not implemented”错误,无法工作,我如何修正这个问题? 为什么日志说通过Apache(ra_dav)提交或导入的文件“(no author)”? 我偶然在Windows得到“Access Denied”错误,它们看起来随即出现。 在FreeBSD,某些操作(特别是svnadmin create)有时会挂起。 我可以在web浏览器看到我的版本库,但是svn checkout给我一个301 Moved Permanently错误。 我尝试察看我的文件的一个老版本,但是svn告诉我“path not found”。 C. WebDAV和自动版本化 WebDAV基本概念 仅是平常的WebDAV DeltaV扩展 Subversion和DeltaV 影射Subversion到DeltaV 自动版本化支持 选择mod_dav_lock 自动版本化交互性 Win32网络文件夹 Mac OS X Unix: Nautilus 2 Linux davfs2 D. 第三方工具 客户端和插件 语言绑定 版本库转化 高级工具 版本库浏览工具 E. 版权 术语表 插图清单 1.1. Subversion的架构 2.1. 一个典型的客户/服务器系统 2.2. 需要避免的问题 2.3. 锁定-修改-解锁 方案 2.4. 拷贝-修改-合并 方案 2.5. 拷贝-修改-合并 方案(续) 2.6. 版本库的文件系统 2.7. 版本库 4.1. 分支开发 4.2. 开始规划版本库 4.3. 拷贝后的版本库 4.4. 一个文件的分支历史 8.1. 二维的文件目录 8.2. 版本时间—第三维! 表格清单 2.1. 版本库访问URL 5.1. 版本库数据存储对照表 6.1. 网络服务器比较 8.1. Subversion库的摘要目录 范例清单 5.1. 使用svnshell浏览版本库 5.2. txn-info.sh(异常事务报告) 6.1. 匿名访问的配置实例。 6.2. 一个认证访问的配置实例。 6.3. 一个混合认证/匿名访问的配置实例。 6.4. 关闭所有的路经检查 7.1. 注册表条目(.reg)样本文件。 8.1. 使用版本库层 8.2. 使用Python处理版本库层 8.3. 一段检出工作拷贝的简单脚本 8.4. 典型的.svn/entries文件内容 8.5. 有效地池使用1. 介绍 Subversion是什么? Subversion的历史 Subversion的特性 Subversion的架构 安装Subversion Subversion的组件 快速入门 2. 基本概念 版本库 版本模型 文件共享的问题 锁定-修改-解锁 方案 拷贝-修改-合并 方案 Subversion实战 工作拷贝 修订版本 工作拷贝怎样追踪版本库 修订版本混合的限制 摘要 3. 指导教程 帮助! 导入 修订版本: 号码、关键字和日期,噢,我的! 修订版本号 修订版本关键字 修订版本日期 初始化的Checkout 基本的工作周期 更新你的工作拷贝 修改你的工作拷贝 检查你的修改 svn status svn diff svn revert 解决冲突(合并别人的修改) 手工合并冲突 拷贝覆盖你的工作文件 下注:使用svn revert 提交你得修改 检验历史 svn log svn diff 比较本地修改 比较工作拷贝和版本库 比较版本库与版本库 svn cat svn list 关于历史的最后一个词 其他有用的命令 svn cleanup svn import 摘要 4. 分支与合并 什么是分支? 使用分支 创建分支 在分支上工作 分支背后的关键概念 在分支间拷贝修改 拷贝特定的修改 合并背后的关键概念 合并的最佳实践 手工追踪合并 预览合并 合并冲突 关注还是忽视祖先 常见用例 合并一条分支到另一支 取消修改 找回删除的项目 常用分支模式 发布分支 特性分支 转换工作拷贝 标签 建立最简单的标签 建立复杂的标签 分支维护 版本库布局 数据的生命周期 摘要 5. 版本库管理 版本库基本知识 理解事务和修订版本 未受版本控制的属性 版本库数据存储 Berkeley DB FSFS 版本库的创建和配置 钩子脚本 Berkeley DB配置 版本库维护 管理员的工具箱 svnlook svnadmin svndumpfilter svnshell.py Berkeley DB工具 版本库清理 管理磁盘空间 版本库的恢复 版本库的移植 版本库备份 添加项目 选择一种版本库布局 创建布局,导入初始数据 摘要 6. 配置服务器 概述 网络模型 请求和响应 客户端凭证缓存 svnserve,一个自定义的服务器 调用服务器 内置的认证和授权 创建一个用户文件和域 设置访问控制 SSH认证和授权 SSH配置技巧 初始设置 控制调用的命令 httpd,Apache的HTTP服务器 必备条件 基本的Apache配置 认证选项 基本HTTP认证 SSL证书管理 授权选项 整体访问控制 每目录访问控制 关闭路径为基础的检查 额外的糖果 版本库浏览 其它特性 支持多种版本库访问方法 7. 高级主题 运行配置区 配置区布局 配置和Windows注册表 配置选项 服务器 config 属性 为什么需要属性? 处理属性 特别属性 svn:executable svn:mime-type svn:ignore svn:keywords svn:eol-style svn:externals svn:special 自动属性设置 Peg和实施修订版本 外部定义 卖主分支 常规的卖主分支管理过程 svn_load_dirs.pl 本地化 理解地区 Subversion对地区的支持 Subversion版本库URL 8. 开发者信息 分层的库设计 版本库层 版本库访问层 RA-DAV(使用HTTP/DAV版本库访问) RA-SVN(自定义协议版本库访问) RA-Local(直接版本库访问) 你的RA库在这里 客户端层 使用API Apache可移植运行库 URL和路径需求 使用C和C++以外的语言 进入工作拷贝的管理区 条目文件 原始拷贝和属性文件 WebDAV 使用内存池编程 为Subversion做贡献 加入社区 取得源代码 开始熟悉社区政策 作出修改并测试 贡献你的修改 9. Subversion完全参考 Subversion命令行客户端:svn svn选项 svn子命令 svn add svn blame svn cat svn checkout svn cleanup svn commit svn copy svn delete svn diff svn export svn help svn import svn info svn list svn log svn merge svn mkdir svn move svn propdel svn propedit svn propget svn proplist svn propset svn resolved svn revert svn status svn switch svn update svnadmin svnadmin Switches svnadmin Subcommands svnadmin create svnadmin deltify svnadmin dump svnadmin help svnadmin hotcopy svnadmin list-dblogs svnadmin list-unused-dblogs svnadmin load svnadmin lstxns svnadmin recover svnadmin rmtxns svnadmin setlog svnadmin verify svnlook svnlook选项 svnlook svnlook author svnlook cat svnlook changed svnlook date svnlook diff svnlook dirs-changed svnlook help svnlook history svnlook info svnlook log svnlook propget svnlook proplist svnlook tree svnlook uuid svnlook youngest svnserve svnserve选项 svnversion svnversion mod_dav_svn mod_dav_svn Configuration Directives A. Subversion对于CVS用户 修订版本号现在不同了 目录的版本 更多离线操作 区分状态和更新 分支和标签 元数据属性 冲突解决 二进制文件和转化 版本化的模块 认证 转化CVS版本库到Subversion B. 故障解决 共同问题 使用Subversion的问题 每当我尝试访问版本库,我的Subversion客户端挂起。 每当我尝试运行svn,它告诉我工作拷贝已经锁定。 我在查找和打开版本库时得到错误,而我知道我的版本库URL是正确的。 我怎样在file://的URL中指定一个Windows驱动器盘符? 通过网络对Subversion版本库进行写操作发生问题。 在Windows XP下,Subversion服务器有时候看起来发送损坏的数据。 跟踪Subversion客户端和Apache服务器通话最好的方法是什么? 我刚刚编译了二进制分发版本,当我尝试检出Subversion,我得到一个“Unrecognized URL scheme”错误。 为什么svn revert命令要有一个明确的目标?为什么缺省不是递归的?它的行为方式与大多数其它子命令不同。 当我启动Apache,mod_dav_svn抱怨说发现一个“bad database version”,它发现了db-3.X而不是db-4.X。 我在RedHat 9得到“Function not implemented”错误,无法工作,我如何修正这个问题? 为什么日志说通过Apache(ra_dav)提交或导入的文件“(no author)”? 我偶然在Windows得到“Access Denied”错误,它们看起来随即出现。 在FreeBSD,某些操作(特别是svnadmin create)有时会挂起。 我可以在web浏览器看到我的版本库,但是svn checkout给我一个301 Moved Permanently错误。 我尝试察看我的文件的一个老版本,但是svn告诉我“path not found”。 C. WebDAV和自动版本化 WebDAV基本概念 仅是平常的WebDAV DeltaV扩展 Subversion和DeltaV 影射Subversion到DeltaV 自动版本化支持 选择mod_dav_lock 自动版本化交互性 Win32网络文件夹 Mac OS X Unix: Nautilus 2 Linux davfs2 D. 第三方工具 客户端和插件 语言绑定 版本库转化 高级工具 版本库浏览工具 E. 版权 术语表 插图清单 1.1. Subversion的架构 2.1. 一个典型的客户/服务器系统 2.2. 需要避免的问题 2.3. 锁定-修改-解锁 方案 2.4. 拷贝-修改-合并 方案 2.5. 拷贝-修改-合并 方案(续) 2.6. 版本库的文件系统 2.7. 版本库 4.1. 分支开发 4.2. 开始规划版本库 4.3. 拷贝后的版本库 4.4. 一个文件的分支历史 8.1. 二维的文件目录 8.2. 版本时间—第三维! 表格清单 2.1. 版本库访问URL 5.1. 版本库数据存储对照表 6.1. 网络服务器比较 8.1. Subversion库的摘要目录 范例清单 5.1. 使用svnshell浏览版本库 5.2. txn-info.sh(异常事务报告) 6.1. 匿名访问的配置实例。 6.2. 一个认证访问的配置实例。 6.3. 一个混合认证/匿名访问的配置实例。 6.4. 关闭所有的路经检查 7.1. 注册表条目(.reg)样本文件。 8.1. 使用版本库层 8.2. 使用Python处理版本库层 8.3. 一段检出工作拷贝的简单脚本 8.4. 典型的.svn/entries文件内容 8.5. 有效地池使用
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会员免费 - 无线网卡802.11驱动802.11大小:679KB免费的,出现问题重装即可。“我的电脑”单机右键,选择“管理”丨设备管理器丨网络适配器丨右击“802.11n”,选择:“属性”丨“驱动程序”项丨更新驱动程序丨从列表安装丨搜索你下载的,已解压的驱动,安装自动完成或不要搜索,选择原来的驱动,就是名字是802.11n的装上就是了!免费的,出现问题重装即可。“我的电脑”单机右键,选择“管理”丨设备管理器丨网络适配器丨右击“802.11n”,选择:“属性”丨“驱动程序”项丨更新驱动程序丨从列表安装丨搜索你下载的,已解压的驱动,安装自动完成或不要搜索,选择原来的驱动,就是名字是802.11n的装上就是了!
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会员免费 - win7下运行k3客户端成功配置说明win7大小:194KBwin7下运行k3 远程组件注册 出错,无法使用k3,及报表系统 提示KDSpreadU.ocx不能注册的解决方法,经win7+k310.3sp1客户端环境成功。win7下运行k3 远程组件注册 出错,无法使用k3,及报表系统 提示KDSpreadU.ocx不能注册的解决方法,经win7+k310.3sp1客户端环境成功。
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会员免费 - 完美pck解包pck大小:31KB1 pwpack.exe是完美世界客户端的文件压缩工具,压缩算法为zip,客户端安装目录下的.pck文件都是用它产生的 2 pwpack可以把一个文件夹打包成.pck文件,也可以把一个.pck文件解压缩,但无法从.pck文件中抽取一个指定文件 3 使用方法: ▲pwpack -x a.pck 把a.pck解压缩,输出到名为"a.pck files" ▲pwpack -c foldername a.pck 把文件夹foldername下的所有文件打包,输出为a.pck文件 ▲pwpack -r -z [0-9] a.pck 把a.pck重新压缩,-z参数指定压缩率,0为无压缩,9为最大压缩率1 pwpack.exe是完美世界客户端的文件压缩工具,压缩算法为zip,客户端安装目录下的.pck文件都是用它产生的 2 pwpack可以把一个文件夹打包成.pck文件,也可以把一个.pck文件解压缩,但无法从.pck文件中抽取一个指定文件 3 使用方法: ▲pwpack -x a.pck 把a.pck解压缩,输出到名为"a.pck files" ▲pwpack -c foldername a.pck 把文件夹foldername下的所有文件打包,输出为a.pck文件 ▲pwpack -r -z [0-9] a.pck 把a.pck重新压缩,-z参数指定压缩率,0为无压缩,9为最大压缩率
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会员免费 - 软件开发管理制度第四条 软件开发遵循项目管理和软件工程的基本原则。项目管理涉及立项管理、项目计划和监控、配置管理、合作开发管理和结项管理。软件工程涉及需求管理、系统设计、系统实现、系统测试、用户接受测试、试运行、系统验收、系统上线和数据迁移。
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会员免费 - sphinx中文语音训练手册sphinx大小:53MB本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项,与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。 本文档编写日期 2013-04-23 1、为什么要训练? sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。中文的库是PTM或semi类型的,在java版sphinx中无法使用。 2、Sphinx的训练指哪些内容? 在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念,如果你不想了解这些,请参考以下内容: a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注 这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic(下称这类文件为发音字典),在sphinx网站上可以下载,我们也包含了它。 下面是该文件的片断,它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。 昌 ch ang 昌北 ch ang b ei 昌必 ch ang b i 昌都 ch ang d u 昌赫 ch ang h e a2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些,它们出现的频率如何 由于开放式语音识别尚难实现,所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。 因此,针对特定的领域,告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。 a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音 发音字典告诉sphinx每个字的标准读音,但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。 因此sphinx需要学习说话人的“口音”。 如果训练时的读者发音比较标准,则sphinx能“举一反三”,识别其他不那么标准的读者的语音。 推荐的做法是训练一些典型的口音:标准男、女声,童音,最后再考虑特定用户的口音。 3、如何准备训练内容所需的原料? 需要准备两大内容:1)文本语料文件,2)语料录音文件。 文本语料文件给出2.a2中需要的内容,在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。 它以行为单位,给出了150个中文句子。 语料录音文件是根据文本语料文件,朗读它的每行/句话,保存到每一个语音文件即可。 语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的,在覆盖领域内名词的前提下,覆盖尽可能多的通用词汇。 4、训练环境及注意事项 本文的训练软硬件如下: 硬件:T60P笔记本,机器自带录音设备;操作系统为Win7 32位。 软件:Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip,用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip,可进行录音和声音文件处理(如降噪),免费软件 FairStars.zip,可进行批量录音(V3.5绿色版) 文本编辑软件UltraEdit,UltraEdit-32.rar绿色版 注意: 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑, 在编辑后,使用 文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑),指定文件中的中文使用utf8编码。 在保存前,设置格式如下: 换行符:UNIX终束符 - LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式:UTF-8 - 无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车! 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符,训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。 录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件,则在使用FairStars录音时作如下设定: 进入菜单和对话框 选项-显示录音选项-编码-WMA, 设定:采样率(16000Hz)、通道(单声道)、比特率(16Kbps) 5、训练步骤 下面逐步从零开始进行训练 5.1 软件环境的安装 将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\,即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt 1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi; 2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下 3)安装audacity-win-2.0.3rc1.zip和FairStars.zip 4)安装UltraEdit-32.rar(绿色,解压即可) 5.2 准备文本语料 这里需要使用我们提供的脚本对berginput.txt进行处理,得到所需的文件。 1)将d:\sphinxtrain\cnprepare.py剪切到D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python目录。 2)将d:\sphinxtrain\jieba.rar解压到D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python目录, 确保jieba.rar中的文件dict.txt解压后的目录是D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python\jieba\dict.txt jieba.rar是一个python下的中文分词模块,主页是https://github.com/fxsjy/jieba 3)打开一个DOS命令行(这个应该都知道吧),运行下面的命令 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python\cnprepare.py D:\sphinxtrain\zh_broadcastnews_utf8.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\berginput.txt D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.txt D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.transcription D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.fileids cnprepare.py命令的格式是cnprepare <dictMapFile> <inFile> <txtFile> <tranFile> <dicFile> <fileidFile> dictMapFile是发音字典文件,上面的是zh_broadcastnews_utf8.dic,我们删除里面的数字和英文。 inFile是准备好的领域内语料文本,例如berginput.txt里关于图形用户界面和语音朗读、计算机方面的文本。 txtFile是将输出用于sphinx进行统计的语料文件 tranFile是sphinx中的transcription文件,它告诉sphinx将要训练的语句有哪些。 dicFile是transcription文件语句中所有单词的发音字典,显然它是dictMapFile的一个覆盖inFile的子集。 fileids告诉sphinxtranscription文件中每条语句对应的发音文件。 上面的命令行为我们准备好了训练时需要的语料信息,还有三个文件需要准备: bergtrain.filler 告诉sphinx,transcription文件中一些不需要处理的哑元符号,这个文件已经自带了。 bergtrain_test.fileids bergtrain_test.transcription 用于测试的transcription文件和语音对应文件,可以直接拷贝用于训练的两个文件,命令行如下: copy D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.transcription D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_test.transcription copy D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.fileids D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_test.fileids 5.3 录音 如果打开5.2中生成的bergtrain_train.fileids文件,可以看到一下片断: speaker_1/1_1 speaker_1/1_2 speaker_1/1_3 speaker_1/1_4 speaker_1/1_5 speaker_1/1_6 它告诉sphinx在训练时如何找到句子的读音。以speaker_1/1_4为例,它指示sphinx, 对于bergtrain_train.transcription中的第4个句子,读音文件是 D:\sphinxtrain\bergtrain\wav\speaker_1\1_4.wav。 读音文件的格式和扩展名可以在后面生成的训练配置文件中修改,幸运的是如果按照4中的格式进行录音,就不需要修改。 录音可以采用FairStars软件,它支持批量录音,设定你喜欢的快捷键,可以使你的录音过程轻松得多。 好吧,我们提供了一份个人的录音文件,原始信息在D:\sphinxtrain\bergtrain\wav原始\speaker_1中, D:\sphinxtrain\bergtrain\wav\speaker_1中的是经过audacity进行归一化处理的语音文件。 6、开始训练 我们已经按照sphinx的教程准备好了训练用的命令行,分为三部分:生成训练目录、语料预处理、训练与测试。 6.1 使用下面的命令行,告诉sphinx我们要在bergtrain目录下进行训练 rem 进入bergtrain目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain d: rem 建立训练环境bergtrain rem 会在bergtrain目录下生成etc目录(feat.params和sphinx_train.cfg) python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain -t bergtrain setup 6.2 语料预处理的脚本如下,拷贝到命令行中运行即可: rem 进入etc目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\ d: rem 将语料文件转换生成DMP文件 D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\text2wfreq < bergtrain.txt > bergtrain.wfreq D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\wfreq2vocab < bergtrain.wfreq > bergtrain.vocab D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\text2idngram -vocab bergtrain.vocab -idngram bergtrain.idngram < bergtrain.txt D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\idngram2lm -idngram bergtrain.idngram -vocab bergtrain.vocab -arpa bergtrain.arpa D:\sphinxtrain\sphinxbase-0.8-win32\bin\Release\sphinx_lm_convert -i bergtrain.arpa -o bergtrain.lm.DMP rem 生成.phone文件 D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\prepare\make_phoneset.pl bergtrain.dic bergtrain.filler > bergtrain.phone 6.3 训练和测试的脚本你如下,拷贝到命令行中运行即可。训练的时间根据语料多少和机器性能而定,我的训练花了5分钟的样子。 rem 进入bergtrain目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain d: rem 开始进行运行训练 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain run rem 运行测试,可以不执行测试 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain -s decode run 7、试验和使用 训练完毕,将需要的文件拷贝到test目录中,运行命令进行朗读测试,所需的脚本如下: rem 拷贝需要的文件 rem 创建目标目录并拷贝数据文件 md D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.cd_cont_200 copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\model_parameters\bergtrain.cd_cont_200\*.* D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.cd_cont_200\ rem 拷贝字典和语料文件 copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.dic copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.lm.DMP D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.lm.DMP rem 进入测试目录,启动测试程序 cd D:\sphinxtrain\bergtrain\test d: pocketsphinx_continuous -hmm bergtrain.cd_cont_200 -lm bergtrain.lm.DMP -dict bergtrain.dic 开始测试后,可以朗读内容,例如“计算机”,会有如下的输出。 INFO: ngram_search.c(1266): lattice start node <s>.0 end node 璁$畻鏈?2 INFO: ngram_search.c(1294): Eliminated 40 nodes before end node INFO: ngram_search.c(1399): Lattice has 84 nodes, 1 links INFO: ps_lattice.c(1365): Normalizer P(O) = alpha(璁$畻鏈?2:104) = -256768 INFO: ps_lattice.c(1403): Joint P(O,S) = -256768 P(S|O) = 0 INFO: ngram_search.c(888): bestpath 0.00 CPU 0.000 xRT INFO: ngram_search.c(891): bestpath 0.01 wall 0.010 xRT 000000002: 璁$畻鏈? READY.... 注意,由于编码的原因,出现的是乱码,拷贝该乱码; 到ultraedit中,新建一个文件,粘贴,使用utf8转ascii,就可以看到正确的内容了。 上面的貌似被识别成了(计算暿)。 在sphinx4的java中使用上面训练的成果,简单的方法是将bergtrain.cd_cont_200目录下的文件连同 bergtrain.dic、bergtrain.lm.DMP文件,放入一个目录(如bergtrain),将该目录压缩为一个zip文件, 重命名为jar文件,然后参考sphinx4的hello world修改其中的配置文件,使之使用我们提供的jar包即可。 注意,要把jar包放到classpath哦。 经过个人的测试,识别率还是比较高的。 8、总结与问题 总的来讲,训练时只需要提供语料文件和录音文件,形式上比较简单,但要给一个好的语料文件还需要不断试验。 上面的步骤和脚本都是根据sphinx的文档来的。需要注意的是,版本不同,内容可能也会不同。 8.1 中文的字和词的问题 中文和英文的一个差别是:英文的单词之间有空格,而中文没有。而sphinx显然是按照空格来划分单词的。 因此,进行中文训练前需要进行分词,即为字和词之间添加空格。例如: 命令的层次根据应用程序的不同而不同。 将被分为: <s> 命令 的 层次 根据 应用程序 的 不同 而 不同 </s> 当然,你也可以直接将它分割为单个的字,即: <s> 命 令 的 层 次 根 据 应 用 程 序 的 不 同 而 不 同 </s> 分词的优点是“可能”提高识别率。 由于中文的这一特点,在java中使用sphinx定义语法文件时,需要做额外的工作。 例如定义下面的语法 (我们) (是|不是) (好孩子 | 计算机高手) 可能会因为bergtrain.dic中不存在“计算机高手”而报错,解决的办法如下: 1、复杂型:使用分词将“计算机高手”划分到bergtrain.dic所包含的 “计算机 高手”。 2、简单型:直接添加空格,划分为“计 算 机 高 手”。 总之就是要使每个词在bergtrain.dic中,同时又符合语法。 8.2 中文、英文和数字的混合训练 在语料文件中添加包括英文和数字的语句, 在发音字典中确保新的单词和数字有对应的发音即可。 结巴分词可以处理中文、英文和数字混合的文件。 ——你可以按照上面的教程直接进行训练,而无需下载附件。当然,下载后评价一下,也可以回收你的1分。 由于csdn的文件大小限制,只能将用到的软件都删除了,请自行下载或找我直接要吧。本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项,与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。 本文档编写日期 2013-04-23 1、为什么要训练? sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。中文的库是PTM或semi类型的,在java版sphinx中无法使用。 2、Sphinx的训练指哪些内容? 在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念,如果你不想了解这些,请参考以下内容: a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注 这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic(下称这类文件为发音字典),在sphinx网站上可以下载,我们也包含了它。 下面是该文件的片断,它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。 昌 ch ang 昌北 ch ang b ei 昌必 ch ang b i 昌都 ch ang d u 昌赫 ch ang h e a2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些,它们出现的频率如何 由于开放式语音识别尚难实现,所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。 因此,针对特定的领域,告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。 a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音 发音字典告诉sphinx每个字的标准读音,但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。 因此sphinx需要学习说话人的“口音”。 如果训练时的读者发音比较标准,则sphinx能“举一反三”,识别其他不那么标准的读者的语音。 推荐的做法是训练一些典型的口音:标准男、女声,童音,最后再考虑特定用户的口音。 3、如何准备训练内容所需的原料? 需要准备两大内容:1)文本语料文件,2)语料录音文件。 文本语料文件给出2.a2中需要的内容,在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。 它以行为单位,给出了150个中文句子。 语料录音文件是根据文本语料文件,朗读它的每行/句话,保存到每一个语音文件即可。 语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的,在覆盖领域内名词的前提下,覆盖尽可能多的通用词汇。 4、训练环境及注意事项 本文的训练软硬件如下: 硬件:T60P笔记本,机器自带录音设备;操作系统为Win7 32位。 软件:Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip,用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip,可进行录音和声音文件处理(如降噪),免费软件 FairStars.zip,可进行批量录音(V3.5绿色版) 文本编辑软件UltraEdit,UltraEdit-32.rar绿色版 注意: 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑, 在编辑后,使用 文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑),指定文件中的中文使用utf8编码。 在保存前,设置格式如下: 换行符:UNIX终束符 - LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式:UTF-8 - 无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车! 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符,训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。 录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件,则在使用FairStars录音时作如下设定: 进入菜单和对话框 选项-显示录音选项-编码-WMA, 设定:采样率(16000Hz)、通道(单声道)、比特率(16Kbps) 5、训练步骤 下面逐步从零开始进行训练 5.1 软件环境的安装 将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\,即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt 1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi; 2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下 3)安装audacity-win-2.0.3rc1.zip和FairStars.zip 4)安装UltraEdit-32.rar(绿色,解压即可) 5.2 准备文本语料 这里需要使用我们提供的脚本对berginput.txt进行处理,得到所需的文件。 1)将d:\sphinxtrain\cnprepare.py剪切到D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python目录。 2)将d:\sphinxtrain\jieba.rar解压到D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python目录, 确保jieba.rar中的文件dict.txt解压后的目录是D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python\jieba\dict.txt jieba.rar是一个python下的中文分词模块,主页是https://github.com/fxsjy/jieba 3)打开一个DOS命令行(这个应该都知道吧),运行下面的命令 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\python\cnprepare.py D:\sphinxtrain\zh_broadcastnews_utf8.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\berginput.txt D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.txt D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.transcription D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.fileids cnprepare.py命令的格式是cnprepare <dictMapFile> <inFile> <txtFile> <tranFile> <dicFile> <fileidFile> dictMapFile是发音字典文件,上面的是zh_broadcastnews_utf8.dic,我们删除里面的数字和英文。 inFile是准备好的领域内语料文本,例如berginput.txt里关于图形用户界面和语音朗读、计算机方面的文本。 txtFile是将输出用于sphinx进行统计的语料文件 tranFile是sphinx中的transcription文件,它告诉sphinx将要训练的语句有哪些。 dicFile是transcription文件语句中所有单词的发音字典,显然它是dictMapFile的一个覆盖inFile的子集。 fileids告诉sphinxtranscription文件中每条语句对应的发音文件。 上面的命令行为我们准备好了训练时需要的语料信息,还有三个文件需要准备: bergtrain.filler 告诉sphinx,transcription文件中一些不需要处理的哑元符号,这个文件已经自带了。 bergtrain_test.fileids bergtrain_test.transcription 用于测试的transcription文件和语音对应文件,可以直接拷贝用于训练的两个文件,命令行如下: copy D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.transcription D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_test.transcription copy D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_train.fileids D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain_test.fileids 5.3 录音 如果打开5.2中生成的bergtrain_train.fileids文件,可以看到一下片断: speaker_1/1_1 speaker_1/1_2 speaker_1/1_3 speaker_1/1_4 speaker_1/1_5 speaker_1/1_6 它告诉sphinx在训练时如何找到句子的读音。以speaker_1/1_4为例,它指示sphinx, 对于bergtrain_train.transcription中的第4个句子,读音文件是 D:\sphinxtrain\bergtrain\wav\speaker_1\1_4.wav。 读音文件的格式和扩展名可以在后面生成的训练配置文件中修改,幸运的是如果按照4中的格式进行录音,就不需要修改。 录音可以采用FairStars软件,它支持批量录音,设定你喜欢的快捷键,可以使你的录音过程轻松得多。 好吧,我们提供了一份个人的录音文件,原始信息在D:\sphinxtrain\bergtrain\wav原始\speaker_1中, D:\sphinxtrain\bergtrain\wav\speaker_1中的是经过audacity进行归一化处理的语音文件。 6、开始训练 我们已经按照sphinx的教程准备好了训练用的命令行,分为三部分:生成训练目录、语料预处理、训练与测试。 6.1 使用下面的命令行,告诉sphinx我们要在bergtrain目录下进行训练 rem 进入bergtrain目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain d: rem 建立训练环境bergtrain rem 会在bergtrain目录下生成etc目录(feat.params和sphinx_train.cfg) python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain -t bergtrain setup 6.2 语料预处理的脚本如下,拷贝到命令行中运行即可: rem 进入etc目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\ d: rem 将语料文件转换生成DMP文件 D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\text2wfreq < bergtrain.txt > bergtrain.wfreq D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\wfreq2vocab < bergtrain.wfreq > bergtrain.vocab D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\text2idngram -vocab bergtrain.vocab -idngram bergtrain.idngram < bergtrain.txt D:\sphinxtrain\cmuclmtk-0.7-win32\idngram2lm -idngram bergtrain.idngram -vocab bergtrain.vocab -arpa bergtrain.arpa D:\sphinxtrain\sphinxbase-0.8-win32\bin\Release\sphinx_lm_convert -i bergtrain.arpa -o bergtrain.lm.DMP rem 生成.phone文件 D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\prepare\make_phoneset.pl bergtrain.dic bergtrain.filler > bergtrain.phone 6.3 训练和测试的脚本你如下,拷贝到命令行中运行即可。训练的时间根据语料多少和机器性能而定,我的训练花了5分钟的样子。 rem 进入bergtrain目录 cd D:\sphinxtrain\bergtrain d: rem 开始进行运行训练 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain run rem 运行测试,可以不执行测试 python D:\sphinxtrain\sphinxtrain-1.0.8-win32\scripts\sphinxtrain -s decode run 7、试验和使用 训练完毕,将需要的文件拷贝到test目录中,运行命令进行朗读测试,所需的脚本如下: rem 拷贝需要的文件 rem 创建目标目录并拷贝数据文件 md D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.cd_cont_200 copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\model_parameters\bergtrain.cd_cont_200\*.* D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.cd_cont_200\ rem 拷贝字典和语料文件 copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.dic D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.dic copy /Y D:\sphinxtrain\bergtrain\etc\bergtrain.lm.DMP D:\sphinxtrain\bergtrain\test\bergtrain.lm.DMP rem 进入测试目录,启动测试程序 cd D:\sphinxtrain\bergtrain\test d: pocketsphinx_continuous -hmm bergtrain.cd_cont_200 -lm bergtrain.lm.DMP -dict bergtrain.dic 开始测试后,可以朗读内容,例如“计算机”,会有如下的输出。 INFO: ngram_search.c(1266): lattice start node <s>.0 end node 璁$畻鏈?2 INFO: ngram_search.c(1294): Eliminated 40 nodes before end node INFO: ngram_search.c(1399): Lattice has 84 nodes, 1 links INFO: ps_lattice.c(1365): Normalizer P(O) = alpha(璁$畻鏈?2:104) = -256768 INFO: ps_lattice.c(1403): Joint P(O,S) = -256768 P(S|O) = 0 INFO: ngram_search.c(888): bestpath 0.00 CPU 0.000 xRT INFO: ngram_search.c(891): bestpath 0.01 wall 0.010 xRT 000000002: 璁$畻鏈? READY.... 注意,由于编码的原因,出现的是乱码,拷贝该乱码; 到ultraedit中,新建一个文件,粘贴,使用utf8转ascii,就可以看到正确的内容了。 上面的貌似被识别成了(计算暿)。 在sphinx4的java中使用上面训练的成果,简单的方法是将bergtrain.cd_cont_200目录下的文件连同 bergtrain.dic、bergtrain.lm.DMP文件,放入一个目录(如bergtrain),将该目录压缩为一个zip文件, 重命名为jar文件,然后参考sphinx4的hello world修改其中的配置文件,使之使用我们提供的jar包即可。 注意,要把jar包放到classpath哦。 经过个人的测试,识别率还是比较高的。 8、总结与问题 总的来讲,训练时只需要提供语料文件和录音文件,形式上比较简单,但要给一个好的语料文件还需要不断试验。 上面的步骤和脚本都是根据sphinx的文档来的。需要注意的是,版本不同,内容可能也会不同。 8.1 中文的字和词的问题 中文和英文的一个差别是:英文的单词之间有空格,而中文没有。而sphinx显然是按照空格来划分单词的。 因此,进行中文训练前需要进行分词,即为字和词之间添加空格。例如: 命令的层次根据应用程序的不同而不同。 将被分为: <s> 命令 的 层次 根据 应用程序 的 不同 而 不同 </s> 当然,你也可以直接将它分割为单个的字,即: <s> 命 令 的 层 次 根 据 应 用 程 序 的 不 同 而 不 同 </s> 分词的优点是“可能”提高识别率。 由于中文的这一特点,在java中使用sphinx定义语法文件时,需要做额外的工作。 例如定义下面的语法 (我们) (是|不是) (好孩子 | 计算机高手) 可能会因为bergtrain.dic中不存在“计算机高手”而报错,解决的办法如下: 1、复杂型:使用分词将“计算机高手”划分到bergtrain.dic所包含的 “计算机 高手”。 2、简单型:直接添加空格,划分为“计 算 机 高 手”。 总之就是要使每个词在bergtrain.dic中,同时又符合语法。 8.2 中文、英文和数字的混合训练 在语料文件中添加包括英文和数字的语句, 在发音字典中确保新的单词和数字有对应的发音即可。 结巴分词可以处理中文、英文和数字混合的文件。 ——你可以按照上面的教程直接进行训练,而无需下载附件。当然,下载后评价一下,也可以回收你的1分。 由于csdn的文件大小限制,只能将用到的软件都删除了,请自行下载或找我直接要吧。
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¥ 4.90 - 中国1:100万土壤质地空间分布数据1:100万大小:5MB中国土壤质地空间分布数据是根据1:100万土壤类型图和第二次土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成,是根据砂粒、粉粒、黏粒含量进行土壤质地划分。数据分为Sand(砂土)、Silt (粉砂土)、与clay (黏土) 三大类,每一类数据均通过百分比来反应不同质地颗粒的含量。中国土壤质地空间分布数据是根据1:100万土壤类型图和第二次土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成,是根据砂粒、粉粒、黏粒含量进行土壤质地划分。数据分为Sand(砂土)、Silt (粉砂土)、与clay (黏土) 三大类,每一类数据均通过百分比来反应不同质地颗粒的含量。
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