阿爾伯克基大學英語怎麼說

① 一段英語短文翻譯--高手進--急急急4

1955年十月28日，威廉蓋茨三世出生於華盛頓西雅圖。小名特里，因為他是家裡第三個叫威廉的了。1967年湖岸母親俱樂部買下一台數字訓練終端，通過撥號連接到當地一家電話公司，那時起他對電腦產生了極大興趣。就像後來他爸爸說的那樣，比爾完完全全著了迷。
當還在讀高中的時候，比爾就和其他兩個朋友成立了湖岸編程小組。比爾最初程序的其中一個就是編一個學校的課程時間表。他設計這個表，就可以區分那些有最漂亮女生去上的課了。他因為這個項目賺了4200美元。
那之後不久，他進入哈佛攻讀法律。後來他在朋友保羅阿蘭的催促下離開了學校。他看過計算機科技的一篇文章，感到計算機領域正向他們展開。他們都搬到新墨西哥的阿爾布開克。1975年微軟成立，後來公司失敗，他們不得不把產品賣給其他公司。轉機是當Tandy公司僱用微軟開發RadioShake的軟體。在這期間，他們又把公司遷回了西雅圖。

② 阿爾伯克基大學怎麼樣啊

還可以的吧，起碼是大學啦

③ 高三畢業去美國大學留學，寄宿家庭需要注意什麼

1。洗浴方面：
洋人一般很注重個人衛生，洗澡很勤。寄宿學生最好搬入後就詢問清楚自己洗澡的合適時間，以免時間發生沖突或沒有熱水。洗澡時盡量縮短時間，以10分鍾左右為宜。洗完後要將浴室清潔一下，用布擦拭乾凈，最後開窗換氣。
2。練習會話：
能夠經常有機會與洋人練習英語是很多寄宿學生選擇寄宿的初衷。
但最好是找機會、找話題與房東聊天，而不能不分場合、不看臉色死纏爛打地讓房東與你練習英語。
3。朋友來訪：
一般情況下，在事前一定要徵得homestay father和mother的同意方可邀請朋友來訪，切不可自作主張經常讓朋友前來，以防打擾美國寄宿家庭的日常生活，絕對不要留宿朋友在自己房間過夜。
4。適當幫忙：
主動參與是融入家庭的最好表現，寄宿學生最好不要心存「我付錢你勞動」的想法，應適當參與一些家務勞動，如飯前擺放與飯後收拾餐桌，洗碗，幫助清潔房屋，等等。
5。作息時間：
洋人大多喜歡早睡早起，寄宿學生晚上9點以後最好不要再使用電話與人聊天，也不要洗澡、洗漱搞出很大響動，更不要夜半歸來，以免影響房東休息。

④ 一篇英語論文求翻譯（計算機相關）

對預測的Java對象輩子
肇井上，米里stefanovi c ，會員的IEEE ，和Stephanie福里斯特，會員的IEEE
摘要-准確預測對象的壽命是很重要的改善記憶管理系統。目前垃圾收集
相對粗粒的預言（例如， "短命"和"長壽命" ） ，並依靠應用獨立啟發式
有關地方特色的分配。本文介紹了一種預測方法，是完全准確，使得其
預言基於特定應用的培訓，而不是應用獨立啟發式。由"完全准確" ，就是實現了
粒度的預言是相等的最小單位分配。所述的方法，是第一家結合了高精確度和
效率，在一個單一的壽命預估。全面准確預報，使我們，這是第一次，以研究零一輩子的對象。文件
報告結果顯示零一輩子物體的重要組成部分物件分配基準程序，為
Java編程語言和表示，他們是與它們的分配語境（調用棧和分配舊址） 。超越zerolifetime
物體時，文件報告結果預測較長的居住對象，而在某些情況下，這是可以預測的壽命
物體根據其分配的背景下（調用棧和分配舊址） 。為規范基準節目中，有多少個
動態分配的對象，其要求的地點有準確的預測范圍之內，由0.2 ％至61 ％ 。這種方法可以
潛在性能的改善垃圾收集。該文件提出了一個死命令的收藏家（ DOC ）的，並分析了其
實施間接及其盡可能最佳的性能。這項研究顯示，如何記憶體效能，可提高使用
額外提供的資料完全准確的預測。
指數計算物體在有生之年，工作量表徵， pretenuring ，面向對象編程語言，垃圾收集，
程序行為。
？
導言
垃圾收集的語言，如C ＃和Java等，是
越來越重要。垃圾收集（ GC ）的好轉
開發人員的生產率，都不再需要
外顯記憶填海區，從而消除
重要的來源編程錯誤。然而，
垃圾收集的語言招致增加開銷
，因此，要改善他們的表現
對於以持續成功的，這些語言。
許多演算法已提出過幾次
數十年以來，氣相色譜法，發明了，但他們的表現
已大量應用依賴性。舉例來說，
菲茨傑拉德和塔爾迪蒂顯示，一個垃圾回收器
必須加以調整，以適應計劃[ 1 ] 。另一種做法
依靠較大的堆的大小和根本背道而馳收集
演算法不那麼頻繁。不過，這並不總是
產生更好的績效[ 2 ] 。氣相色譜法通常演算法
做出某些假設有關輩子的
申請的對象，並針對收集演算法
這些假設。如果假設是不傳染的，
業績不佳的結果。什麼是需要的是
有能力作出准確和精確預測
物體在有生之年，並把這些預言成
一般的GC演算法，工程以及為廣泛的
申請。
間接的氣相色譜法相比，明確deallocation ，
源自成本的確定哪些物體仍在
活躍（現場直播） ，並不再需要（死亡） 。氣相色譜法
演算法，因此，去一些長度，以收集地區
記憶體大多死亡。理想的垃圾回收器
將收集所在地區的所有物體最近去世，使
這堆太空是沒有白費的，由死者的物體和生活
物不屬於加工不必要的。要做到這一點，
分配表，將需要知道確切的死亡時間的一個
物體的時候，它被分配，然後它可以撥
這一個地區，所佔用的物體具有相同的死亡時間。
至目前為止，此項工作現已完成，只有在一個有限度地
由一個過程，所謂" pretenuring " 。 pretenuring演算法
使粗大的預言對象輩子，預測
其中分配將導致長壽命的對象，然後
分配給他們的地區，是不是經常收集。
舉例來說，在布萊克本等人。奇摩pretenuring計劃[ 3 ]
對象分配到短命的，壽命很長，與永恆
地區。正如本文將顯示，無法預測
輩子恰恰是一個障礙，以理想的垃圾
收藏家。
現代語言運行時環境，提供一個
財富仿形機制，以調查該國
申請。在虛擬機（船民）的環境中，如
由於C ＃和爪哇，剖面是一個重要的組成部分（准時化）
編制過程，並可能被利用來改善
高性能的所有越南船民組成部分。在這篇文章中，我們查看
如何分配-站點信息提供給船民可
杠桿比率，以改善對象壽命的預測及如何
這種能力可能受到剝削，由JIT編譯器和
收集系統。
該組織的這份文件具體內容如下：第一，我們
證明有顯著相關
國家對棧上分配點和分配
880的IEEE交易電腦上，第一卷。 55 ，沒有。 7 ， 2006年7月
。每小時井上是與學校的計算機科學，卡爾頓大學，
赫茲伯格建設， 11時25分，由上校駕駛，渥太華，安大略省， k1s 5b6
加拿大。電子郵箱： [email protected] 。
。四stefanovi C和美國福里斯特分別與計算機科學系，
msc01 1130名， 1新墨西哥大學，阿爾伯克基，新墨西哥州87131 -
0001 。電子郵箱： （米，福里斯特） @ cs.unm.e 。
手稿收到2003年12月19日;修訂2004年12月16日;接納12月7日
2005年在網上公布2006年5月22日。
信息獲取轉載這篇文章，請發送電子郵件至：
[email protected] ，並參考ieeecs登錄號碼- 0291年至1203年。
0018-9340/06 /二十○點○○二○○六美元的IEEE出版的由IEEE計算機學會
物體的一生。接下來，我們描述了如何這方面的資料
可以用來預測對象輩子當時，他們正
分配完畢。然後，我們顯示，有顯著比例的
對象是零一輩子。接下來，我們分析的行為
一個假設性的混合選區（死亡下令收藏家）
利用我們的預測方法，檢查其執行情況
間接成本，竟將其最佳的情況下的行為。最後，我們
比較我們的研究結果與相關工作，並討論其他
應用潛力。
二對象壽命預測
我們的方法是啟發，巴雷特和佐恩的工作
對象壽命預測在C應用[ 4 ] 。特別是，
兩種方法都使用類似的資料，預測是
建造同樣使用運行簡況，我們有
通過他們的"自我預測"的考驗。此外，我們已
幾次擴建工程。首先，我們用的是垃圾
回收的語言， Java的，其中deallocation是含蓄了。
第二，我們推行了全面准確的預測;巴雷特
和佐恩只用了兩個回收箱-短期和長期的居住。最後，
我們已進行了較詳細的分析，內容
形成散裝這份文件。
如前所述，一個目標對象的一生
預測是，以提高性能，提供運行
咨詢，以內存分配子系統約一
反對的，可能在一生的時間，這是分配。同樣
以巴雷特和佐恩，我們完成這項工作，由建設
對象壽命預估指出，它預測
資料顯示，在分配時間。這包括
語境的配置要求，即，動態
序列的方法調用，導致了這一請求，並
實際類型的對象被分配完畢。我們所說的，這
信息作為分配的背景下，如果觀察輩子
所有的物體具有相同配置的背景是相同的，
那麼，預估應預測值在運行時為
所有的對象分配地盤。
我們尚未整合，我們預測到
內存分配子系統，所以我們的測試是軌跡驅動
而不是表現在運行。如果能夠得到全面實施，我們的
系統的運作，同樣以其他簡介驅動
優化系統。首先，一個小的訓練來說，將
用來產生預測，而不是採伐跡。
隨後運行，然後用預估為
各種優化下文討論。
我們認為，在兩種情況下的預測：自我
預測與真正的預測。自我預測[ 4 ]使用
同樣的程序跟蹤訓練（預估建造）作為
為測試（預估使用） 。自預報提供了一個初步
測試的假設，即分配的語境是好的
預測對象有生之年實現這一目標。雖然自我揣測並不
預測什麼新的東西，它使我們能夠研究在多大程度上
其中國家的棧是與壽命
對象分配在這一點上。這提供證據
真正的預測是可能的。真正的預測是較為
現實的情況下，在一間小型訓練追查是用來
構建預估，以及不同的較大微量（生成
從同一程序，但使用不同的投入）
用於試驗。如果自我預測業績欠佳，那麼
真正的預測是不可能得逞的。但是，准確的自我
預測中，並不一定意味著真正的成功
預測。雖然我們有沒有分析，它在細節，
我們期待著這次後者而言，是最可能發生在
大量數據驅動程式。
負載對內存管理子系統
定堆分配和死亡的事件，這是
獨立於其他運算的影響，這一計劃。
因此，在一生中的一個對象，在氣相色譜法研究會是
定位元組數的新的記憶體。
之間的分配它的誕生和死亡。更多
具體而言，物體的一生，是被界定為總和的
大小與其它物體之間的分配給定對象的
分配和死亡的，它主要體現在位元組或字。
我們評估預估業績用4個定量
措施：精確，范圍，准確性和大小：
。精度是粒度的預測中的bytes.a
全面准確預估精密1位元組，例如，它
可能預測某一分配點總是
產量物體一輩子10304個位元組。較少
准確預報預測可能從一組幾何
比例回收箱，如8,192-16,383 （我們
提及這些顆粒預測因素） ，或者是，我們
以前所說，從一個小的一套回收箱等
短命的，壽命很長，和永恆。我們的目的是要
實現高精度（窄幅波動） 。在實踐中，
理想的精度將取決於如何記憶
配置子系統，利用預言。
。涵蓋面的百分比為對象，其中
預估作出了預測。我們構建
預測因素，使他們做出預測只為
分配的背景下，可以預見高
信心。因此，在某些情況下，預估將
沒有預測，而不是只有一個，就是不太可能
以正確的，以及記憶體分配子系統
將需要一個後備分配策略，為這些
例。盡管決定預測是百分之
分配地盤時，自然衡量覆蓋是
百分比的實際用途撥款的事件是
預言（動態計數） ，而不是百分比
地點在哪一個預測，可以取得（一
靜態計數） 。理想的情況下，涵蓋范圍應高
可能的。
。精度的百分比，就是預言物體
預測正確。這就是，在所有的物體
分配在運行時，為其中一個預測是，
有些人有一個真正的一生中屬於在同一個
射程為預測壽命;范圍界定
由精確參數。准確度應為
盡可能地高。
。尺寸是多少作品中預估，那裡
反饋意見的一個廣義的分配網站
並預測該網站。由於預估
應負有空間和時間開銷在運行時，規模較小
大小都更好。
有有趣的權衡取捨之間的精確度，范圍，
精確度高，規模不大。舉例來說，要預測
選擇范圍和精確度。增加
預估尺寸（添加更多參賽作品）允許或者更大
報道（列明預測物體以前未
蓋）或更高的精度（通過指定
井上等：對預測的Java對象輩子881
不同的預測，這些物體） 。也有一些
顯而易見貿易小康之間的覆蓋面和准確度。
我們構建的預測分兩個階段進行。首先，我們收集了一個
執行追蹤每個程序，然後我們構建
預估本身。微量包括准確記錄每
對象分配和死亡。每個分配活動，我們
記錄對象標識的，其類型，並執行
語境。執行的背景下，代表國家對
整個堆在時間的分配，構成了
標識符的方法和位元組偏移，儲存
整數。我們參考這方面的資料，作為棧字元串。在
大多數情況下，我們能夠減少信息量，由
錄音只有頂部少數作品棧（棧
字元串前綴，或ssp1 ）的影響進行研究，更改
這么長的前綴。每死亡事件，是有記錄到一個
精度為1位元組。這充分精度是獨一無二的對象
一生的痕跡，垃圾收集的語言。反對輩子
文獻報告中，幾乎總是有顆粒狀
粒度為垃圾收集語言[ 3 ] 。這是
因為反對死刑的活動，只能被發現，在
收集站及收藏品都是相對生疏。我們
用了一個實施的Merlin一代微量
演算法[ 5 ]內部jikesrvm開放源代碼Java虛擬
機[ 6 ]搜集充分准確的對象壽命數據。
梅蘭作出絕對准確的實際，不執行
頻繁的垃圾藏品。相反，它imprints戳
對物體在記憶的根，當分配
occurs.2在收集，一個對象的死亡時間，可
計算所定的最後戳在
傳遞閉的一組對象。
預測構成了一套預估參賽作品。 1
預估入境是一個3元組<ssp, type, lifetime> ，正如
顯示圖。 1 。微量元素，是用來建造一個預估
相應的程序。就是一個條目添加到
預估當且僅當所有輩子在訓練
相應的SSP和類型是一致的。這
意味著，如果任何兩個物體分配在同
分配網站有不同的壽命，或發生碰撞，
預估將不會作出預測說，分配地盤。
這種類型的預估計算效率高和
可調。舉例來說，通常單身稱霸
預估並增加其大小。單身
參賽，其中只有一個對象被分配在
訓練，所以並沒有發生碰撞，可以消除了他們。這些
參賽作品可能被拆除，以形成一個較小的預估
未經大大減少覆蓋面（因為每一個參賽作品。
用如此少見） ，如圖所示，在圖。 4.3更先進
策略，也可以設計出最佳的平衡
范圍和規模。
我們考慮以下3個方面的壽命預測：
。全面准確壽命預測。對象壽命
預計到確切位元組。
。粒狀壽命預測。低精度
辦法，其中預估回收箱輩子
根據該計劃彬？ log2elifetime噸排放計劃。
因為大部分物體英年早逝，有效
精度這種方法仍高。
。零壽命預測。預測只是預測
零一輩子對象（那些死在下次
對象分配） 。我們發現有些基準
產生了一大批零一生
物體。預測零一輩子物體是一個很有意思的
子的完全精確的預測。
我們說明了這些概念和權衡，就
例如基準pseudojbb.4圖。 2顯示如何預估
覆蓋范圍和規模，在很大程度上依賴於過磷酸鈣長度，因為它是多樣
從0至20 ，我們充分利用精確的壽命預測和
單身被保留在預估。圖。二地塊
過磷酸鈣長度沿橫軸。每個策劃過磷酸鈣
價值，我們合成了一種預測，從訓練得無影無蹤。
預測的范圍，即百分比對象
分配在追查其中的預測作出了
預測中，是策劃沿縱軸。預估
覆蓋率提高了越來越過磷酸鈣長度隨著越來越多的
資料，以供disambiguate分配的語境。
但是，這種影響高原上過磷酸鈣約長10 ，
暗示10是一個充分過磷酸鈣長度。圖。 2還
顯示出增長的預估規模，即有多少
參賽作品，由於人們日益過磷酸鈣長度。
圖。三，讓我們看看效果去除單身
從預估。值得注意的是，預測涵蓋面幾乎
不變，但預估人數急劇減少。
不包括單身揭示有趣相依
882的IEEE交易電腦上，第一卷。 55 ，沒有。 7 ， 2006年7月
圖。 1 。一個單一的預估入境：過磷酸鈣描述的執行路徑的
該程序。每個整數編碼方法和立場，內部
方法在下方法調用。整個弦樂指分配
網站。所有位元組數組（ JVM的類[二）獲配這個棧字元串前綴
過了一生的64個位元組。
圖。 2 。效果棧前綴長度就預估規模和范圍
為例子基準pseudojbb （包括單身） 。
1 。這是不容混淆與上司堆棧指針，其中有
同樣的縮寫。
2 。記憶的根是參照對象，程序，可以
直接操控。例子是選民登記冊及，特別是在爪哇，
提到在節目棧。
3 。基準周長從爪哇古組曲[ 7 ] ， [ 8 ]用在這里
因為它顯示了行為原型。 4 。第3節描述了所用的基準，在我們學習。
其中過磷酸鈣長度，預估規模，和覆蓋面。有一個
貿易小康之間的碰撞和單身人士-如果是過磷酸鈣
太短，有太多的物體相撞;如果是太長了，過磷酸鈣
轉換進入單身人士和bloats預估
大小。這種作用是體現在周邊基準，
顯示圖。 4 ，其中有一個最高約為過磷酸鈣
全長8 ，然後衰變到一個高原。最高
劃分制度的碰撞，就在左邊，而該制度
單身人士，以正確的。
我們報告結果，在物體計數，而不是位元組
因為我們感興趣的是如何做好預報
的表現而定。對象計數是自然的單位，這
考慮。然而，位元組通常用在垃圾
收藏家文學與我們搜集這些數據以及與
類似的結果。這就是說，物體大小並不顯著
相關能否預測對象有生之年實現這一目標。
三基準和實驗試驗
我們報告的數據就specjvm98和SPECjbb2000是
基準。我們還收集了有關爪哇歐登
基準[ 9 ] （數據未顯示） ，但它們的大小，合成
自然產生離群行為。該規范基準
構成有用的"真實世界"節目（除
的分貝，屬於一種合成基準建造，以模擬
資料庫查詢） ，並打算以代表
實際應用上運行的Java虛擬機器。他們是
寫在各種編程風格，並可以行使
堆不同。為詳細的研究，個人
基準'記憶行為，見dieckmann和何¨ lzle
[ 10 ] 。表1描述了個別的基準和
表2給出了一些一般性的運行特徵分析
基準。
我們採用了jikesrvm Java虛擬機版本2.0.3
來自IBM 。具體配置是optbasesemispace
與梅蘭擴建[ 5 ] 。這就是說，
優化編譯器被用來編纂船民和
基線編譯器編譯基準。該氣相色譜法
默認semispace收藏家（雖然注意了
產生的微量是獨立的集電極使用） 。
四自我預測
自預報考驗預估使用相同的微量元素，從
它所建造的。因此，預報精度不
一個問題-如果預測作出了預測，它會
正確的。感興趣的是權衡取捨之間的精確度，
覆蓋率高，規模不大。我們報告結果進行全面的精度和
對數粒度的，我們考慮的影響
包括或不包括單身，從預測。
表3顯示的結果。每個基準，一套
初步運行進行了確定最佳
過磷酸鈣值（顯示在欄目標記的"過磷酸鈣" ） 。該
過磷酸鈣最優值確定，分別為充分
精密和對數例。
4.1完全准確的自我預測
結果，為全面准確的自我預測（確實粒度）
顯示在左側的一半表3中，為預測指標與
無單身人士。
4.1.1預測因子包括單身
所有的基準，顯示了某種程度的覆蓋面，特別是
就在這種合成的基準分貝。大於50 ％
井上等：對預測的Java對象輩子883
圖。 3 。效果棧前綴長度就預估規模和范圍
為例子基準pseudojbb （不包括單身） 。
圖。 4 。效果棧前綴長度就預估規模和范圍
為爪哇古代基準周長（不包括單身） 。
表1
基準，並有簡短的描述
什麼樣的，他們計算
第一組包含specjvm98基準和第二
組包含SPECjbb2000是基準。
涵蓋面取得了壓縮， mpegaudio ， mtrt ， pseudojbb ，
和傑克和20 ％以上對其餘兩個，
陳燕萍和javac 。預測取得更大的百分之九十以上
報導只分貝。從我們的經驗與DB和一套
規模較小的基準不報，在這里，我們相信
非常高覆蓋數字並不那麼典型的現實
申請。這些結果表明完全准確
預測可以達到合理報導一些，但
不是所有的應用程序。正如我們將看到的，但是，即使
溫和的范圍可能有益（第8條） 。
4.1.2預測因子排除單身
當單身條目被刪除，從預測因子
（欄目4-5 ，在表3 ） ，我們預期覆蓋率下降，但
我們想知道是多少。
兩項基準，壓縮和mpegaudio ，有預測因子
這包括大批單身人士。涵蓋范圍
每滴大約一半的時候，單身是
被排除在外。對於剩下的，覆蓋面下降不到一
個百分點，而人數預估作品縮水
戲劇性：最小的跌幅是百分之三十下降
javac ，而分貝是不到1 ％ ，其以往的規模。該
平均跌幅在尺寸大於76 ％ 。再次，分貝
可反常，因為它是合成。
雖然其他研究的壽命，如哈里斯[ 11 ]
根據預測，只有對現行方法和類型，我們
沒有發現基準哪種僅足以
產生的預測有顯著的報道。基準
陳燕萍和mtrt至少需要方法遏制
分配網站（過磷酸鈣的長度一）為有顯著
覆蓋和休息需要更多。或許類型是不
需要在所有的，但它disambiguates分配稀有
案件的不同類型，是分配在同一分配
點。注意，我們用的是流量敏感的概念了
棧，錄制兩法和位元組偏移
每次通話。
概括地說，完全准確的預測范圍
相當一部分的所有基準。與單身
被排除在外，預測仍然有顯著的報道
同時減少的人數參賽作品平均
76 ％ 。
884的IEEE交易電腦上，第一卷。 55 ，沒有。 7 ， 2006年7月
表2
痕量統計
每個追查，物體的數目分配（第3欄）和總規模都分配對象（第4欄）給出。第五欄顯示
人數分配表;每個站點是算只有一次，即使簽一次以上，與網站不會被處死，在這些特殊
運行沒有什麼不好。最高段的表列出的痕跡，用於自我預測研究（第4條） 。底部的一部分，該表列出
訓練的痕跡，用在真正的預測研究（第5條） ;痕跡，從最高層的科重新用於測試的真正預測。
表3
自我預測結果
前兩欄的完全准確和對數粒度讓結果以預測因素包括單身者使用過磷酸鈣的長度20個，其中兩
例外情況：陳燕萍和javac ，為此，我們採用了較大的過磷酸鈣價值報道，在第五縱隊。
4.2對數粒度
正如我所期望者，表演者的顆粒狀
預測因素，還表現在表3中，是較充分
精確的預測，因為這是一個比較容易的問題。
改善覆蓋范圍之內，由分貝的不少於
1 ％至javac的大於60 ％ 。平均
七％的改善。該行為的顆粒狀
當預測因子去除單身是相似的完全
確切的情況。唯一的戲劇性變化是，在壓縮，其中
象其餘的基準; mpegaudio依然
離群。
由於其對數斌大小，預測均
高度精確的，為大量的短命的物體。
粒狀預言已經更為迫切的應用
較確切的案例，因為訓練期，而在
原則上，演出更迅速而不必依賴
關於梅蘭algorithm.5我們專注於確切的情況下，
然而，由於我們預期信息准確
行為將展現新的渠道，為優化。
4.3變異
我們研究了一個更廣泛的定義的預估，在其中
預測輩子處理不同的過每
分配作為一個算術級數。舉例來說，
考慮一個迴路分配對象的一個特定類型
一個鏈表。當環路出入口，有些計算
演出名單中，這是當時的搜集。每個對象
河套已一輩子是低於其前任所
常數是大小的物體。處理好這個，我們
需要預測採用的分歧。更正式地，
預估作品成為四元組<過磷酸鈣，類型，一生中，
增量> 。一生沒有設置在訓練中，除非
增量被查出為零。這是每一個更新時間
一個物體分配加入增量。在我國
例如，一進入預估將可創造，如果每個對象的
壽命差異由一個不斷增量的順序
它被分配完畢。預測的壽命會
初始化，由第一個對象分配測試過程中。
隨後的預言會被加入
增量（這將不利美元）的壽命。注
這絕對壽命的預測，不能在網上進行
直到後第一個對象匹配的條目已經死亡。
有趣的是，這一新的預測並沒有表現良好
對於任何的基準。我們發現，只有一個基準
為此它做得好， em3d從爪哇古組曲，
其中微分撥款佔36.39 ％
所有的預言。這不是一個很好的指標預測
實力，不過，因為幾乎所有的這些物體
單身人士。至於其他的基準，調高
預測能力平均為1.1 ％ 。
另一個變化是利用優化編譯器都
對於運行時間和基準（ optoptsemispace
配置） 。我們測試過這種變化，並對結果進行
定性類似早先的實驗（數據，而不是
如圖所示） 。
五真實預測
巴雷特和佐恩發現真正的預測精度高
對於基準有高覆蓋在自我
預測中，並沒有數據驅動的。我們測試過真正的預測
對一個子集的基準來看看這
持有相關程度較高的精度。我們用
陳燕萍， javac ， mtrt ，千斤頂，並pseudojbb 。我們用過磷酸鈣長度
指定表3和包括單身人士。雖然這
是不是一個詳盡的研究，它表明真實
預測做得好，結果可比向
巴雷特和佐恩學習，即使有了更嚴格
要求全面精確。
結果為五個例子列在表4 。為
雙方都充分准確和對數粒度，所有的
的預測非常准確。三個基準，
然而，精度高，是在價格的范圍。
報導說是微不足道，為陳燕萍， javac ，並mtrt 。其他
基準的預測顯示出相當大的報道。該
差異報導可能是由於程度
該計劃是由數據驅動。舉例來說，訓練
運行陳燕萍頗為不同，其試運行。在pseudojbb ，
唯一不同的是，這么長的運行。盡管不是
巨細無遺，這些例子讓證據表明高
准確的，真實的預測是有可能的一些應用
而且，當精確的預報是可能的，這是非常
准確的。
六零一輩子物體
一場零和壽命的對象是撥，然後去世前
明年物體分配。我們的能力，以研究對象輩子
充分精確，讓我們學習的行為zerolifetime
物體。
表5顯示了一小部分零一輩子物體
所產生的每一個基準和小部分
我們能夠預測採用自我預測。
有趣的是，很多的基準撥出大
有多少零一輩子的對象。
所有的規格基準，產生了較高的比例。
零一輩子的物體，與javac分配，至少在
13 ％ 。我們探索的潛在後果，這
結果在第8條中。
井上等：對預測的Java對象輩子885
5 。這可完成使用世代收藏家中
收集整整一代人是被迫在時間的倍數，其以往
一代。培訓期間，舉例來說，第二代會
收集一次，每兩集苗圃為對數
粒度與基地規模的苗圃。這使得為pretenuring
優化型，但屬於短期的"理想"的垃圾收集。
表4
真正的預測
范圍和精度的預測產生的一個基準
運行使用一個較小的投入，雙方都充分准確和對數
粒度對一個單獨的，較大的基準。覆蓋是
百分比的對象，對此我們作出預言和准確度
百分比，而這些對象，為我們的預測壽命是正確的。
七日預測和對象類型
為了研究如何預測結果，是受一個
物體的類型，我們制定了一個簡單的分類
分配對象根據自己的類型。我們用
下列幾類：應用類型，圖書類型，並
虛擬機種（因為虛擬機，我們使用的是
寫在Java本身） 。圖書館類型，是那些班
屬於Java的層次。船民班都是很容易
確定自己的越南船民的前綴。應用班都是
等。
如表6顯示，全球覆蓋（定義為更大
百分之九十以上） ，通常與高覆蓋
的應用類型。這是有道理的，因為申請
各類主宰對於大多數基準。例外，小勺
和DB ，撥出許多圖書館的類型，專業性也高
報道。預測的涵蓋范圍將取決於它是否能夠
預測類型所造成的應用程序行為，而不是
超過潛在機制的編譯器或船民。

⑤ 新墨西哥州的文化簡介

新墨西哥州, 名稱來自印地安語, 其意義是"戰神" War God (西班牙人把格蘭河以北及以西之地, 都叫做墨西哥).

一六○五年開始殖民. 一九一二年一月六日成為美國第四十七州. 以絲蘭 Yucca 為州花. 本州別名叫做"迷人之地" Land of Enchantment.
本州箴言:"能向前行,就能進步" It Grows. as It Goes.

州府是聖塔非 Santa Fe, 位於本州北中部, 人口四萬. 大都市阿布奎基 Albuquerque, 在州府之西南方, 人口二四萬. 本州高等學府有十三所, 其中以新墨西哥大學最有名, 位於阿布奎基, 創於一八八九年, 學生人數約兩萬.

本州特徵有三: 第一, 本州鈾產量及鉀鹽產量均為各州冠. 第二, 本州文化對比性很明顯, 印地安人及西班牙的古化文化與現代文化並存. 世界第一枚原子彈在本州之內製成(一九四五年在本州北中部洛斯阿拉莫斯 Los Alamos). 第三, 本州天氣乾燥, 夏季極熱.

本州北界科羅拉多州, 東鄰俄克拉荷馬及德克薩斯二州, 南毗德克薩斯州並與墨西哥共和國接壤, 西連亞利桑那州, 西北角與猶他州對頂(這個頂點是一個很奇特的地點, 因為它正是猶他、科羅拉多、亞利桑那及新墨西哥四州相連接之地).

本州地勢復雜, 海拔介於五○○～二、○○○公尺之間. 本州東部是高平原之一部, 其餘全是落磯山地及山間高原. 格蘭河由北向南流, 通過本州中部. 因此, 本州中部是一條南北向縱谷. 夏季吹南風, 來自墨西哥干而熱的氣流, 侵入谷內, 造成奇熱的天氣. 由於山地多河流, 灌溉、發電、美化風景等事業, 都做得很好. 作物有棉、玉蜀黍、花生、蘆黍、大核桃. 由於山地多, 牧羊業甚盛. 礦產有石油、天然氣、鉀鹽、銅、及鈾.

⑥ 你好！我八月要去新墨西哥大學做一年的交換生，目前和該大學簽了一個協議，語言課程需再交3萬，但是說第一

既然是定向求助 我就直言了

首先 這個大學並不是很好 可能是你們大學和外國大學之間的合作 但他們之間合作的原因是JIAOYU部的指標 說得好聽是促進兩國交流 實際就是將爛資源賣給大學生 他們從中間各種提成

如果我是你 我會選擇解除合約 穩穩當當在國內大學畢業 畢業前自己復習托福和GRE考試

另外 不建議你去國外讀語言 那的語言班老師根本不負責 語言班的學生都是英語為非母語的 沒有語言環境 你去了之後 你就是被動的 萬事要被別人牽著走

自己考慮吧

⑦ 英語翻譯（長）

About me
I'm originally from upstate New York. I'm required to mention the 'upstate' part by those in the other New York. It makes for pretty driving in the fall, as the maple foliage is fantastic. And let's not forget the apple cider.

我原本來自紐約偏僻的地方。紐約其它的地方要求我這樣要提及到「偏僻的」部分。秋季在外面駕車是非常棒的，因為楓樹葉特別的迷人的。同時不要忘記喝蘋果汁

In a quest for warmth, sunshine, and grits I headed south to the great state of Arkansas for some proper corporal punishment filled ecation at Hendrix College. As it turns out, Hendrix was a liberal haven and I received no spankings. I was however offered a wife, a year long trip to England, and my first taste of alcohol.

在追求溫暖，陽光和粗玉米粉的情況下，我前往南部去一個很棒的阿肯色州會有一些體罰在漢德里克斯大學完成學業。結果，漢德里克斯是一個文學的天堂且我沒有愛到體罰。別人還給我介紹了一個妻子，在英格蘭長達一年的旅程中，我第一次品嘗到了灑的味道。

Shelly (that's the wife) and I then decided to continue on with our adventures out west. We're at UNM where I study with Stephanie Forrest's Adaptive Computation group and Shelly studies Chemical Engineering. New Mexico offers the same comforts of life found elsewhere in the country, but it provides so much more! Like roaches, black widows, scorpions, and rattle snakes. Well, we can deal with those demon spawn because it's worth it.

雪萊（我的妻子）和我決定繼續堅持我們在西方的探險。我們在新墨西哥大學，我在那和史蒂芬妮福勒斯特的自適應計算小組一起學習，雪萊學習化學工程。新墨西哥提供了和其它城市所見到的一樣的舒適，但它提供的會更多一點！像蟑螂，黑蜘蛛，蠍子，響尾蛇。不過，我們可以解決這些問題，因為值得這樣做
On our first trip to NM a friend of ours who had also attended Hendrix began the morning with an over-exaggerated stretch, a yawn, and a smile as he spake unto us: "yep, another beautiful day." And so it was. In fact, you can count on a beautiful day in New Mexico. Can you do that elsewhere? No. Do you need green to survive? No. Do you need abundant sunlight to survive? Yes. New Mexico wins.

在第一次去新墨西哥旅行時，我的一個朋友，他也在漢德里克斯上學，早上起床就伸了一個誇張的大懶腰，打了個哈欠，笑著對我們說：「是的，又是美好的一天。」確實是這樣。實際上，在新墨西哥你可以每天都享受美好的天氣。在其它地方你也可也那樣嗎？不。你需要綠色才能生存嗎？不。你需要大量的陽光才能生存嗎？是的。新墨西哥做到了。

So now we're in Albuquerque. Shelly has finished a Masters in Ecation but has decided that playing with chemicals is more fun than playing with children and she's working on a Chemical Engineering degree. Her undergraate degree is in English, which unfortunately lands oneself a lack of a job. Come on people, we need more positions in the world for the more eloquent among us.

現在我們在阿爾伯克斯，雪萊已經完成了碩士學位，但她決定研究化學要比和小孩子一起玩更有趣，她正在致力於化學工程學位。她的學士學位專業是英語，不幸的是很難找到工作。加油吧朋友們，在這個世界裡，我們需要更多的職位為那些我們之中擁有良好口才的人。

Meanwhile, I am in the 20th grade and doing fine. My advisor is Stephanie Forrest and we have recently been collaborating with Jennfer Rexford on BGP security and analysis.

同時，我上20年級，感覺還很好。我的顧問是福萊斯特，我們最近已經與福萊斯特合作於邊界網關協議的安全及分析。

There you have it. Oh, I also have a dog named Maya. She's pretty cute. Except when she smells. She's pretty good at that whole smelly thing too. Ah well. At least she keeps the deadly spiders away while I hide in the bathroom.

你已經了解了，對了，我還有一隻狗叫瑪雅。除了聞起來有點臭味外她是非常可愛的。她也對所有帶有臭味的東西很敏感。這樣也很好。至少當我躲在浴室的時候她可以趕走那些令人致命的蜘蛛。

⑧ 比爾蓋茨英文簡介(附中文)

簡介:

比爾·蓋茨 （Bill Gates），全名威廉·亨利·蓋茨三世，簡稱比爾或蓋茨。1955年10月28日出生於美國華盛頓州西雅圖，企業家、軟體工程師、慈善家、微軟公司創始人。曾任微軟董事長、CEO和首席軟體設計師。

比爾·蓋茨13歲開始計算機編程設計 ，18歲考入哈佛大學，一年後從哈佛退學，1975年與好友保羅·艾倫一起創辦了微軟公司 ，比爾蓋茨擔任微軟公司董事長、CEO和首席軟體設計師。

比爾·蓋茨1995-2007年連續13年成為《福布斯》全球富翁榜首富 ，連續20年成為《福布斯》美國富翁榜首富 。

Introction:

Bill Gates, whose full name is William Henry Gates III, is called Bill or Gates for short. Born in Seattle, Washington, USA on October 28, 1955,

he is an entrepreneur, software engineer, philanthropist and founder of Microsoft. Former Microsoft Chairman, CEO and Chief Software Designer.

Bill Gates started computer programming at the age of 13 and entered Harvard University at the age of 18. He dropped out of Harvard a year later.

He founded Microsoft in 1975 with his friend Paul Allen. Bill Gates served as chairman, CEO and chief software designer of Microsoft.

Bill Gates became the richest man on Forbes'list for 13 consecutive years from 1995 to 2007, and the richest man on Forbes' list for 20 consecutive years.

(8)阿爾伯克基大學英語怎麼說擴展閱讀

社會評價

他享受辯論，就想聽到不同觀點，又總是想贏。可是好勝心和好奇心，並沒有影響蓋茨最終成為一個謙虛的人。（李開復評 ）

蓋茨是一個對技術有熱情、對人類有使命感的人。他有很多財富，但他自己的生活方式很簡單，這種使命感是發自內心的，而不是裝出來的。（張亞勤評 ）

如果蓋茨賣的不是軟體而是漢堡，他也會成為世界漢堡大王。（巴菲特評 ）

他是一個非常非常聰明的傢伙，而且深愛技術。（貝瑞特 ）

比爾·蓋茨賺的錢比人類歷史上所有人都多，他在努力把錢捐獻出去。大多數人也許會把錢用在別的地方，或是只捐出一點點，並希望別人給他們別上勛章，而不是像比爾·蓋茨那樣，把全部的時間都用在尋找真正行之有效的東西。這就是他畢生的工作。（柯林頓評 ）

Social evaluation

He enjoys debates, wants to hear different opinions, and always wants to win. But curiosity and curiosity did not affect Gates to become a modest man. (Li Kaifu)

Gates is a person who is enthusiastic about technology and has a sense of mission for human beings. He has a lot of wealth,

but his own way of life is very simple, this sense of mission is from the heart, not pretend. (Zhang Yaqin)

If Gates sells not software but hamburgers, he will become the world's hamburger king. (Buffett)

He's a very, very smart guy, and he loves technology. (Barrett)

Bill Gates made more money than anyone else in human history. He was trying to donate it. Most people may spend their money elsewhere,

or just donate a little, hoping that they will be decorated, instead of spending all their time looking for something that really works, like Bill Gates. This is his lifelong job. (Clinton)