ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာများသည် ဒေတာသိမ်းဆည်းရန်အတွက် ရတနာဓားများဖြစ်သည်။ ကျဲခင်းများ။ အပိုင်း ၃

ယခင်အပိုင်းများတွင် (1, 2) ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂလိုဘယ်များကို သစ်ပင်များအဖြစ် ပြောဆိုခဲ့ကြသည်၊ ဤတစ်ခုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂလိုဘယ်များကို ကျဲခင်းများအဖြစ် ကြည့်ပါမည်။

Sparse Array တန်ဖိုးအများစုသည် တူညီသောတန်ဖိုးကိုယူသည့် array အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။

လက်တွေ့တွင်၊ sparse array များသည် မကြာခဏ အလွန်ကြီးမားသောကြောင့် တူညီသောဒြပ်စင်များနှင့် memory ကို သိမ်းပိုက်ရာတွင် အဓိပ္ပါယ်မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ တူညီသောတန်ဖိုးများကို သိမ်းဆည်းရာတွင် မှတ်ဉာဏ်ကို အလဟဿမဖြစ်စေဘဲ sparse array များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိပေသည်။
အချို့သော programming languages ​​များတွင် sparse arrays များကို language ကိုယ်တိုင်တွင် ထည့်သွင်းသည်၊ ဥပမာ J, MATLAB ကို. အခြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများတွင် ၎င်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အထူးခွင့်ပြုသည့် စာကြည့်တိုက်များရှိသည်။ C++ အတွက် - Eigen နှင့်အခြားသူများ။

Globals များသည် sparse array များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အလားအလာကောင်းများဖြစ်သောကြောင့်-

1. ၎င်းတို့သည် အချို့သော node များ၏ တန်ဖိုးများကိုသာ သိမ်းဆည်းထားပြီး သတ်မှတ်မထားသော အရာများ ၏ တန်ဖိုးများကို သိမ်းဆည်းခြင်း မပြုပါ ။
2. node ၏တန်ဖိုးကိုဝင်ရောက်ခြင်းအတွက် interface သည် multidimensional array element သို့ဝင်ရောက်ခွင့်ကိုပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများမည်မျှအသုံးပြုပုံနှင့်အလွန်အမင်းဆင်တူသည်။

   Set ^a(1, 2, 3)=5
   Write ^a(1, 2, 3)

3. Global သည် ဒေတာသိမ်းဆည်းရန်အတွက် အလွန်နိမ့်ကျသောဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းတွင် ထူးခြားသောအမြန်နှုန်းလက္ခဏာများ (ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်မူတည်၍ တစ်စက္ကန့်လျှင် ငွေလွှဲခသိန်းပေါင်းများစွာမှ သန်းဆယ်ဂဏန်းအထိ အောက်တွင်ကြည့်ပါ)။ 1)

Global သည် မြဲမြံသောဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သောကြောင့် RAM ပမာဏ မလုံလောက်ကြောင်း ကြိုတင်သိရှိထားသောအခါတွင် ၎င်းတို့တွင် sparse arrays များဖန်တီးရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။

sparse array အကောင်အထည်ဖော်မှုများ၏ ဂုဏ်သတ္တိများထဲမှ တစ်ခုသည် သတ်မှတ်မထားသော ဆဲလ်တစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးပါက အချို့သော မူရင်းတန်ဖိုးကို ပြန်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။

၎င်းကို function ကိုအသုံးပြုပြီးအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ $GET COS တွင် ဤဥပမာသည် 3-ဖက်မြင် array ကို စဉ်းစားသည်။

SET a = $GET(^a(x,y,z), defValue)

မည်သည့်လုပ်ငန်းတာဝန်များသည် ကျဲကျဲခင်းများ လိုအပ်ပြီး ဂလိုဘယ်လ်များက မည်သို့ကူညီနိုင်မည်နည်း။

ကပ်လျက် (ချိတ်ဆက်မှု) မက်ထရစ်

ထိုသို့သော matrices ဂရပ်များကိုကိုယ်စားပြုရန်အသုံးပြုသည်-

ဂရပ်ပိုကြီးလေ၊ matrix တွင် သုညများ များလေလေဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူမှုကွန်ရက်ဂရပ်ကိုယူ၍ အလားတူမက်ထရစ်ပုံစံဖြင့် တင်ပြပါက၊ ၎င်းသည် သုညနှင့် လုံး၀နီးပါး ပါ၀င်မည်ဖြစ်သည်။ ကျဲခင်းဖြစ်လိမ့်မည်။

Set ^m(id1, id2) = 1 
Set ^m(id1, id3) = 1 
Set ^m(id1, id4) = 1 
Set ^m(id1) = 3 
Set ^m(id2, id4) = 1 
Set ^m(id2, id5) = 1 
Set ^m(id2) = 2
....

ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်ကမ္ဘာလုံးကို ကယ်တင်သည်။ ^m ချိတ်ဆက်မှု matrix နှင့် node တစ်ခုစီရှိ edges အရေအတွက်များ (မည်သူနှင့် သူငယ်ချင်းဖြစ်သနည်း၊ သူငယ်ချင်းအရေအတွက်)။

ဂရပ်ရှိဒြပ်စင်အရေအတွက်သည် 29 သန်းထက်မပိုပါက (ဤနံပါတ်ကို 8* ၏ထုတ်ကုန်အဖြစ်ယူသည်။ အများဆုံးလိုင်းအရွယ်အစား) ဆိုလိုသည်မှာ၊ ထိုသို့သော matrices များကို သိမ်းဆည်းရန် ပို၍ သက်သာသော နည်းလမ်းမှာ ၎င်းတို့၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် ကြီးမားသော ကွာဟချက်များအား အထူးနည်းလမ်းဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ဘစ်စာကြောင်းများဖြင့် ကိုင်တွယ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ $BIT.

; установка бита
SET $BIT(rowID, positionID) = 1
; получение бита
Write $BIT(rowID, positionID)

ပြည်နယ်စက်ကူးပြောင်းမှုဇယား

finite automaton ၏ အကူးအပြောင်းဂရပ်သည် သာမန်ဂရပ်ဖစ်ဖြစ်သောကြောင့်၊ finite automaton ၏ အကူးအပြောင်းဇယားသည် အထက်တွင်ဖော်ပြထားသော ကပ်လျက်မက်ထရစ်နှင့် တူညီပါသည်။

ဆယ်လူလာ အလိုအလျောက်မာတာ

အကျော်ကြားဆုံး cellular automaton ကတော့ ဂိမ်း "ဘဝ"၎င်း၏စည်းမျဉ်းများကြောင့် (ဆဲလ်တစ်ခုတွင် အိမ်နီးချင်းများစွာရှိသည့်အခါ ၎င်းသေဆုံးသွားသည်) သည် အကျဲခင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

Stephen Wolfram သည် cellular automata ဖြစ်သည်ဟုယုံကြည်သည်။ သိပ္ပံနယ်ပယ်သစ်. 2002 ခုနှစ်တွင် သူသည် စာမျက်နှာ 1280 ရှိသော A New Kind of Science စာအုပ်ကို ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး ဆဲလ်လူလာ အော်တိုမာတာ တိုးတက်မှုများသည် သီးခြားမဟုတ်သော်လည်း တည်တံ့ပြီး သိပ္ပံနယ်ပယ်အားလုံးအတွက် ကြီးမားသောသက်ရောက်မှုများရှိသည်ဟု ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စောဒကတက်ခဲ့သည်။

ကွန်ပြူတာပေါ်ရှိ မည်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကိုမဆို ဆယ်လူလာ အော်တိုမက်တွန်ကို အသုံးပြု၍ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ ဆဲလ်လူလာ အော်တိုမာတာကို အယ်လဂိုရီသမ်ဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် အခြားရည်ရွယ်ချက်များအတွက် တက်ကြွသောပတ်ဝန်းကျင်နှင့် စနစ်များကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် နယ်ပယ်ကျယ်ဝန်းပြီး ဆယ်လူလာ အော်တိုမက်တွန်၏ အလယ်အလတ်အခြေအနေများအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ထားရန် လိုအပ်ပါက၊ ဂလိုဘယ်လ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။

ပုံနှိပ်စက်

sparse arrays ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင်ကျွန်ုပ်၏စိတ်တွင်ပထမဆုံးအရာမှာလုပ်ဆောင်စရာများကိုမြေပုံဆွဲခြင်းဖြစ်ပါသည်။

စည်းကမ်းအရ၊ မြေပုံများတွင် နေရာလွတ်များစွာရှိသည်။ မြေပုံကို ကြီးမားသော ပစ်ဇယ်များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုပါက၊ ကမ္ဘာ၏ ပစ်ဇယ် ၇၁ ရာခိုင်နှုန်းကို သမုဒ္ဒရာက သိမ်းပိုက်မည်ဖြစ်သည်။ ကျဲခင်း။ လူ့လက်ဖြင့်သာ လုပ်ဆောင်ပါက၊ နေရာလွတ်သည် 71% ထက် ပိုနေမည်ဖြစ်ပါသည်။

မှန်ပါသည်၊ မြေပုံများကို raster array များပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်းထားခြင်းမရှိဘဲ vector ကိုယ်စားပြုမှုကို အသုံးပြုပါသည်။
သို့သော် vector မြေပုံများကား အဘယ်နည်း။ ၎င်းသည် အမှတ်များပါဝင်သော frame နှင့် polylines နှင့် polygons အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
အခြေခံအားဖြင့် ၎င်းတို့ကြားရှိ အမှတ်များနှင့် ချိတ်ဆက်မှုများ၏ ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ရည်မှန်းချက်ကြီးသော မြေပုံထုတ်ခြင်းမစ်ရှင်များထဲမှ တစ်ခုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဂလက်ဆီများကို မြေပုံဆွဲရန် Gaia Telescope မစ်ရှင်ဖြစ်သည်။ ပုံဆောင်သဘောအရပြောရလျှင် စကြာဝဠာကြီးတစ်ခုလုံးကဲ့သို့ ကျွန်ုပ်တို့၏ဂလက်ဆီသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ကျဲကျဲသော ခင်းကျင်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်- ရှားပါးသေးငယ်သောအချက်များ-ကြယ်များပါရှိသည့် ကြီးမားသောနေရာလွတ်များ။ နေရာလွတ်သည် 99,999999…….%. ကျွန်ုပ်တို့၏ ဂလက်ဆီမြေပုံကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည် - Caché။

ဤပရောဂျက်ရှိ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံ အတိအကျကို ကျွန်ုပ်မသိပါ၊ ၎င်းသည် အလားတူအရာတစ်ခုဟု ကျွန်ုပ်ယူဆနိုင်သည်-

Set ^galaxy(b, l, d) = 1; Номер звезды по каталогу, если есть
Set ^galaxy(b, l, d, "name") = "Sun"
Set ^galaxy(b, l, d, "type") = "normal" ; варианты blackhole, quazar, red_dwarf и т.д.
Set ^galaxy(b, l, d, "weight") = 14E50
Set ^galaxy(b, l, d, "planetes") = 7
Set ^galaxy(b, l, d, "planetes", 1) = "Mercury"
Set ^galaxy(b, l, d, "planetes", 1, weight) = 1E20
...

b,l,d က ဘယ်မှာလဲ။ ဂါလက်တစ် သြဒိနိတ်သည် မြောက်လတ္တီတွဒ်၊လောင်ဂျီတွဒ်ကိုသြဒီနိတ် နေနှင့်အကွာအဝေး။

ဂလိုဘယ်များ ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဖွဲ့စည်းပုံသည် သင့်အား ကြယ်များနှင့် ဂြိုလ်များ၏ လိုအပ်သော လက္ခဏာရပ်များကို ကယ်တင်နိုင်စေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏စကြဝဠာမြေပုံကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် Caché သည် ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုအတွက်သာမက ဒေတာစီးကြောင်းများကို အလွန်လျင်မြန်စွာ သိမ်းဆည်းနိုင်စေရန်အတွက် Caché အား မြန်ဆန်သောရှာဖွေမှုများအတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအညွှန်းကိန်းများကို တစ်ပြိုင်နက်ဖန်တီးပေးကာ တစ်ချိန်တည်းတွင် ရွေးချယ်ခံခဲ့ရပါသည်။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့ ကမ္ဘာမြေသို့ ပြန်လာပါက၊ မြေပုံရေးဆွဲခြင်း ပရောဂျက်များကို တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် ဖန်တီးခဲ့ကြသည်။ OpenStreetMap XAPI နှင့် OpenStreetMap ၏လမ်းခွဲတစ်ခု - FOSM.

မကြာသေးမီက hackathon Cache ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ geospatial. အကောင်အထည်ဖော်မှုအသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့်အတူ စာရေးသူထံမှ ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စောင့်မျှော်နေပါသည်။

OpenStreetMap XAPI တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။

မှကူးယူထားသောပုံများ ဤတင်ပြချက်.

ကမ္ဘာတစ်ခုလုံးကို စတုရန်းလေးထောင့်၊ ထို့နောက် စတုရန်းခွဲများ၊ စတုရန်းခွဲခွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂလိုဘယ်များကို ဖန်တီးထားသည်ကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် အထက်အောက်ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ရရှိသည်။

မည်သည့်အခိုက်အတန့်တွင်မဆို ကျွန်ုပ်တို့သည် အလိုရှိသောစတုရန်းကို ချက်ချင်းတောင်းဆိုနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရှင်းပစ်နိုင်ပြီး၊ စတုရန်းခွဲများအားလုံးကိုလည်း ပြန်ပေးမည် သို့မဟုတ် ရှင်းပစ်မည်ဖြစ်သည်။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အလားတူအစီအစဥ်ကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။

Option ကို 1:

Set ^m(a, b, a, c, d, a, b,c, d, a, b, a, c, d, a, b,c, d, a, 1) = idПервойТочки
Set ^m(a, b, a, c, d, a, b,c, d, a, b, a, c, d, a, b,c, d, a, 2) = idВторойТочки
...

Option ကို 2:

Set ^m('abacdabcdabacdabcda', 1) = idПервойТочки
Set ^m('abacdabcdabacdabcda', 2) = idВторойТочки
...

နှစ်ခုလုံးတွင်၊ မည်သည့်အဆင့်၏စတုရန်းပုံတွင်ရှိသော အမှတ်များတောင်းဆိုရန် COS/M ကိုအသုံးပြုရန် မခက်ခဲပါ။ ပထမရွေးချယ်မှုတွင် မည်သည့်အဆင့်တွင် နေရာလွတ်စတုရန်းတုံးများကို ရှင်းလင်းရန် အနည်းငယ်ပိုမိုလွယ်ကူလိမ့်မည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် ရှားပါးသည်။

အောက်ခြေအဆင့် စတုရန်းတစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခု။

ဤတွင် XAPI ပရောဂျက်မှ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အမြောက်အများ- ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းကို ကိုယ်စားပြုခြင်း-

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ^လမ်း အမှတ်များသိမ်းဆည်းရန်အသုံးပြုသည်။ ပိုလီလိုင်းများ (လမ်းများ၊ မြစ်ငယ်များ စသည်ဖြင့်) နှင့် polygons (အပိတ်နေရာများ- အဆောက်အဦများ၊ သစ်တောများ၊ စသည်ဖြင့်)။

ဂလိုဘယ်များပေါ်ရှိ sparse array များအသုံးပြုခြင်း၏ အကြမ်းဖျဉ်း အမျိုးအစားခွဲခြင်း။

1. အချို့သော အရာဝတ္ထုများ၏ သြဒီနိတ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ပြည်နယ်များ (မြေပုံဆွဲခြင်း၊ ဆဲလ်လူလာ အလိုအလျောက်မာတာ)
2. ကျဲမက်ထရစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ သိမ်းဆည်းပါသည်။

ဖြစ်ရပ် 2) တန်ဖိုးတစ်ခု သတ်မှတ်မထားသော တိကျသော သြဒီနိတ်တစ်ခုကို တောင်းဆိုသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံသေ sparse array element ၏ တန်ဖိုးကို ရယူရပါမည်။

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ဘက်စုံမက်ထရစ်များကို သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ကျွန်ုပ်တို့ရရှိသည့် အပိုဆုများ

အတန်းများ၊ လေယာဉ်များ၊ ကုဗတုံးများ စသည်တို့ပါရှိသည့် နေရာကို အမြန်ဖယ်ရှားပြီး/သို့မဟုတ် ရွေးချယ်ပါ။ ကိန်းပြည့်အညွှန်းများကို အသုံးပြုသည့်ကိစ္စများတွင်၊ အတန်းများ၊ လေယာဉ်များ၊ ကုဗများစသည်ဖြင့် အမြောက်အများရှိသော နေရာကို လျင်မြန်စွာဖယ်ရှားရန်နှင့်/သို့မဟုတ် ဆွဲယူနိုင်စွမ်းသည် အသုံးဝင်ပါသည်။

အသင်းအဖွဲ့ ကိုသတ်ပစ် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒြပ်စင်တစ်ခု သို့မဟုတ် အတန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် လေယာဉ်တစ်ခုလုံးကိုပင် ဖျက်နိုင်သည်။ ဂလိုဘယ်များ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကြောင့်၊ ၎င်းသည် ဒြပ်စင်အလိုက် ဒြပ်စင်များကို ဖယ်ရှားခြင်းထက် အဆပေါင်း ထောင်နှင့်ချီ ပိုမိုမြန်ဆန်ပါသည်။

ပုံသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် သုံးဖက်မြင် ခင်းကျင်းပြသထားသည်။ ^a နှင့် ဖျက်ခြင်း အမျိုးအစား အမျိုးမျိုး။

လူသိများသော အညွှန်းများကို အသုံးပြု၍ နေရာလွတ်အပိုင်းများကို ရွေးချယ်ရန်၊ သင်သည် အမိန့်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အဖှဲ့ပေါငျး.

Column variable တွင် matrix ကော်လံကို ရွေးချယ်ခြင်း-

; Зададим трёхмерный разреженный массив 3x3x3
Set ^a(0,0,0)=1,^a(2,2,0)=1,^a(2,0,1)=1,^a(0,2,1)=1,^a(2,2,2)=1,^a(2,1,2)=1
Merge Column = ^a(2,2)
; Выведем переменную Column
Zwrite Column

နိဂုံးချုပ်:

Column(0)=1
Column(2)=1

Column variable နှင့် ပတ်သက်၍ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့တွင် sparse array တစ်ခုလည်း ရှိသည်၊ ၎င်းမှတဆင့်လည်း ဝင်ရောက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ $GETမူရင်းတန်ဖိုးများကို ၎င်းတွင် သိမ်းဆည်းမထားသောကြောင့်၊

လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ သေးငယ်သော ပရိုဂရမ်တစ်ခုမှတစ်ဆင့် နေရာလွတ်များကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။ $အော်ဒါ. ၎င်းသည် ကိန်းဂဏန်းများကို အရေအတွက် (ပုံးပုံ) မပါသော နေရာများတွင် အထူးသဖြင့် အဆင်ပြေသည်။

ကောက်ချက်

လက်ရှိအချိန်သည် ရည်မှန်းချက်ကြီးသော အလုပ်သစ်များကို ဖော်ဆောင်သည်။ ဂရပ်ဖစ်များသည် သန်းပေါင်းများစွာသော ဒေါင်လိုက်များ၊ အမှတ်သန်းပေါင်းများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသော မြေပုံများဖြစ်ပြီး အချို့က ဆဲလ်လူလာအလိုအလျောက်စကြာဝဠာပေါ်တွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်စကြာဝဠာကို လည်ပတ်လိုကြမည် (1, 2).

sparse arrays မှ data ပမာဏသည် RAM တွင် အံမဝင်နိုင်တော့သော်လည်း ၎င်းတို့နှင့် အလုပ်လုပ်ရန် လိုအပ်သောအခါ globals နှင့် COS တွင် အလားတူပရောဂျက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်ပါသည်။

ဂရုစိုက်တဲ့အတွက်ကျေးဇူးတင်ပါတယ်! သင့်မေးခွန်းများနှင့် ဆန္ဒများကို မှတ်ချက်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့ စောင့်မျှော်နေပါသည်။

ခွင: ဤဆောင်းပါးနှင့် ကျွန်ုပ်၏မှတ်ချက်များသည် ကျွန်ုပ်၏ထင်မြင်ယူဆချက်ဖြစ်ပြီး InterSystems Corporation ၏တရားဝင်ရပ်တည်ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိပါ။

source: www.habr.com