A. 凝血因子有12種大部分以什麼形式存在
在沒世仔有激發凝血過程時，都以原態存在。比如VII因子，凝血時要轉為VIIa。原來認為有13種凝血因子，現在認為是12種，就是以前把其搜答汪中一種的活化狀態做舉山為了一種因子了。
B. 存儲器可分為哪三類
存儲器不僅可以分為三類。因為按照不同的劃分方法，存儲器可分為不同種類。常見的分類方法如下。
一、按存儲介質劃分
1. 半導體存儲器：用半導體器件組成的存儲器。
2. 磁表面存儲器：用磁性材料做成的存儲器。
二、按存儲方式劃分
1. 隨機存儲器：任何存儲單元的內容都能被隨機存取，且存取時間和存儲單元的物理位置無關。
2. 順序存儲器：只能按某種順序來存取，存取時間和存儲單元的物理位置有關。
三、按讀寫功能劃分
1. 只讀存儲器(ROM)：存儲的內容是固定不變的，只能讀出而不能寫入的半導體存儲器。
2. 隨機讀寫存儲器(RAM)：既能讀出又能寫入的存儲器。
二、選用各種存儲器，一般遵循的選擇如下：
1、內部存儲器與外部存儲器
一般而言，內部存儲器的性價比最高但靈活性最低，因此用戶必須確定對存儲的需求將來是否會增長，以及是否有某種途徑可以升級到代碼空間更大的微控制器。基於成本考慮，用戶通常選擇能滿足應用要求的存儲器容量最小的微控制器。
2、引導存儲器
在較大的微控制器系統或基於處理器的系統中，用戶可以利用引導代碼進行初始化。應用本身通常決定了是否需要引導代碼，以及是否需要專門的引導存儲器。
3、配置存儲器
對於現場可編程門陣列(FPGA）或片上系統(SoC)，可以使用存儲器來存儲配置信息。這種存儲器必須是非易失性EPROM、EEPROM或快閃記憶體。大多數情況下，FPGA採用SPI介面，但一些較老的器件仍採用FPGA串列介面。
4、程序存儲器
所有帶處理器的系統都採用程序存儲器，但是用戶必須決定這個存儲器是位於處理器內部還是外部。在做出了這個決策之後，用戶才能進一步確定存儲器的容量和類型。
5、數據存儲器
與程序存儲器類似，數據存儲器可以位於微控制器內部，或者是外部器件，但這兩種情況存在一些差別。有時微控制器內部包含SRAM(易失性)和EEPROM(非易失)兩種數據存儲器，但有時不包含內部EEPROM，在這種情況下，當需要存儲大量數據時，用戶可以選擇外部的串列EEPROM或串列快閃記憶體器件。
6、易失性和非易失性存儲器
存儲器可分成易失性存儲器或者非易失性存儲器，前者在斷電後將丟失數據，而後者在斷電後仍可保持數據。用戶有時將易失性存儲器與後備電池一起使用，使其表現猶如非易失性器件，但這可能比簡單地使用非易失性存儲器更加昂貴。
7、串列存儲器和並行存儲器
對於較大的應用系統，微控制器通常沒有足夠大的內部存儲器。這時必須使用外部存儲器，因為外部定址匯流排通常是並行的，外部的程序存儲器和數據存儲器也將是並行的。
8、EEPROM與快閃記憶體
存儲器技術的成熟使得RAM和ROM之間的界限變得很模糊，如今有一些類型的存儲器（比如EEPROM和快閃記憶體）組合了兩者的特性。這些器件像RAM一樣進行讀寫，並像ROM一樣在斷電時保持數據，它們都可電擦除且可編程，但各自有它們優缺點。
參考資料來源：網路——存儲器
C. R語言裡面的因子
R語言中的因子確實不好理解，很多人都這么覺得。在R語言中，因子（factor）表示的是一個符號、一個編號或者一個等級，即，一個點。例如，人的個數可以是1，2，3，4......那麼因子就包括，1，2，3，4.....還有統計量的水平的時候用到的高、中、低，也是因子，因為他是一個點。檔虧與之區別的向量，是一個連續性的值，例如，數值中有1，1.1，1.2......可以作為數值來計算，而因子則不可以。如果用我自己的理解，簡單通俗來講：因子是一個點，向量是一個有方向的范圍。在R中，如果把數字作為因子，那麼在導入數據之後，需要將向量轉換為因子（factor），而因子在整個計算過程中不再作為數值，而是一個"符號"而已。因子的水平就是因子的所有不相同的符號的集合。
創建因子扒蠢冊的函數介紹如下：
factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),
labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))
levels 用來指定因子可能的水平（預設值是向量x中互異的值）；labels
用來指定水平的名字；exclude表示從向量x中剔除的水平值；ordered是
一個邏輯型選項用來指定因子的水平是否有次序。回想數值型或字元型
的x。
> factor(1:3)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3
> factor(1:3, levels=1:5)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3 4 5
> factor(1:3, labels=c("A", "B", "C"))
[1] A B C
Levels: A B C
> factor(1:5, exclude=4)
[1] 1 2 3 NA 5
Levels: 1 2 3 5
函數levels用來提取一個因子中可能的水平值：
> f <- factor(c(2, 4), levels=2:5)
> f
[1] 2 4
Levels: 2 3 4 5
> levels(f)
[1] "2" "3" "4" "5"
因子用來存儲類別變數(categorical variables)和有序變數，這類變數不能用來計算而只能用來分類或者計數。因子表示分類變數，有序因子表示有序變數。生成因子數據對象的函數是factor(),語法是factor(data, levels, labels, ...)，其中data是數據，levels是因子水平向量，labels是因子的標簽向量。
1、創建一個因子。
例1：
>colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R'春宏, 'Y')
>col <- factor(colour)
>col1 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('Green', 'Red', 'Yellow')) #labels的內容替換colour相應位置對應levels的內容
>col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))
>col_vec <- as.vector(col2) #轉換成字元向量
>col_num <- as.numeric(col2) #轉換成數字向量
>col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))
2、創建一個有序因子。
例1：
>score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
>score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A'));
>score1
[1] A B A C B
Levels: C < B < A
3、用cut()函數將一般的數據轉換成因子或有序因子。
例1：
>exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
>exam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3組
>exam1
[1] (82,98] (82,98] (50,66] (82,98] (82,98] (66,82] (82,98] (82,98] (66,82]
[10] (66,82] (66,82] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (50,66] (66,82] (66,82]
[19] (50,66] (50,66] (50,66] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (66,82] (66,82]
[28] (82,98] (50,66] (82,98]
Levels: (50,66] (66,82] (82,98]
>exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己設置的組
> exam2
[1] (89,100] (89,100] (0,59] (79,89] (79,89] (69,79] (89,100] (89,100]
[9] (69,79] (69,79] (69,79] (59,69] (89,100] (69,79] (89,100] (59,69]
[17] (69,79] (69,79] (0,59] (0,59] (59,69] (59,69] (79,89] (79,89]
[25] (89,100] (69,79] (69,79] (89,100] (0,59] (79,89]
Levels: (0,59] (59,69] (69,79] (79,89] (89,100]
>attr(exam1, 'levels');
[1] "(50,66]" "(66,82]" "(82,98]"
>attr(exam2, 'levels');
[1] "(0,59]" "(59,69]" "(69,79]" "(79,89]" "(89,100]"
>attr(exam2, 'class')
[1] "factor"
#一個有序因子
> x <- factor(rep(1:5,3))
> ordered(x,labels = c('a1','a2','a3','a4','a5'))
[1] a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5
Levels: a1 < a2 < a3 < a4 < a5
D. 因子有哪些類型
如果整數A除B，得豎雹出結果是沒有餘數的整數，就稱B是A的因子。
比如8的因子有1，2，4和8。
表示方法：可以用因子|倍數或倍數≡0 (mod 因子局巧) 來表達（參見同餘），但用後者時桐纖鍵因子一定要是正因子。因子∣倍數式中的垂直線是整除符號。它的統一碼值是 U+2223。
例如 42=6x7，因此 7 是 42 的因子，寫作 7∣42，亦是42=0(mod 7)。
(4)因子存儲的類型擴展閱讀
兩個數相乘，比如 3 * 5 = 15，我們稱：3和5是因數，15是積。
在這里，我們只是變了一種說法，3和5不叫因數了，我們叫它因子，我們的意義是一樣的。所以，3和5是15的整數因子，但不是15的所有整數因子。
1*15=15，3*5=15
所以1，3，5，15 這四個數是15的所有整數因子。
如果想求一個數的整數因子，就是把這個數寫成兩個數的乘積的形式，所有的可能的因子就是這個數的整數因子。
E. 數據存儲的三種方式
數據存儲的三種方式包括內存存儲器、外存儲器和高速緩存存儲器。
雙字寬存儲器是指存儲鬧畝器的數據線寬攜和度為兩個字（word）寬度，即可以同時傳輸兩個字辯彎盯節的數據。這種存儲器通常用於需要高速訪問和傳輸大量數據的應用中，比如視頻和圖像處理等領域。
F. 目前主要三種數據存儲方式
三種存儲方式：DAS、SAN、NAS
三種存儲類型：塊存儲、文件存儲、對象存儲
塊存儲和文件存儲是我們比較熟悉的兩種主流的存儲類型，而對象存儲（Object-based Storage）是一種新的網路存儲架構，基於對象存儲技術的設備就是對象存儲設備（Object-based Storage Device）簡稱OSD。
本質是一樣的，底層都是塊存儲，只是在對外介面上表現不一致，分別應用於不同的業務場景。
分布式存儲的應用場景相對於其存儲介面，現在流行分為三種:
對象存儲: 也就是通常意義的鍵值存儲，其介面就是簡單的GET、PUT、DEL和其他擴展，如七牛、又拍、Swift、S3
塊存儲: 這種介面通常以QEMU Driver或者Kernel Mole的方式存在，這種介面需要實現Linux的Block Device的介面或者QEMU提供的Block Driver介面，如Sheepdog，AWS的EBS，青雲的雲硬碟和阿里雲的盤古系統，還有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向塊存儲的介面）
文件存儲: 通常意義是支持POSIX介面，它跟傳統的文件系統如Ext4是一個類型的，但區別在於分布式存儲提供了並行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存儲的介面)，但是有時候又會把GFS，HDFS這種非POSIX介面的類文件存儲介面歸入此類。
G. 存儲器分為哪兩種基本類型
儲器分為兩種基本類型：ROM 和 RAM 。
ROM（只讀存儲器）：在 ROM 中，只讀數據是預先記錄的，不能被移動。ROM 不易於丟失，也就是，不管計算機處於開機還是關機狀態，ROM 始終保留其內部內容。大多數個人計算機的 ROM 較小，主要用於存儲一些關鍵性程序，諸如用來啟動計喚困辯算機的程序。另外，ROM 也用於計算器及外圍設備等，如激光列印機，其字體存儲於 ROM 中。ROM 還存在一些擴展變數，如可編程只讀存儲器（PROM），即採用專用 PROM 編程器在空白晶元上寫入數據。
RAM（隨機存儲器）：該存儲器中的內容可以以任意順和缺序存取（讀、寫和移動）。時序存儲器設備正好與其形成對比，如磁帶、唱片等，其存儲介質的機械運動驅使計算機必須以固定順序存取數據。RAM 通常負責計算機中主要的存儲任務，如數據和程序等動態信息的存儲尺銷。RAM 的通用格式包括： SRAM（靜態 RAM）和 DRAM（動態 RAM）。
RAM IC 通常組裝為插槽。常見的標准插槽類型包括：SIMM （Single in-line memory mole）插槽和 DIMM （Dual in-line memory mole）插槽。
此外，還存在一些諸如快閃記憶體（Flash memory）、NVRAM 以及 EEPROM 等存儲器類型，它們是結合 RAM 和 ROM 特徵所獲得的產物。
H. R語言基礎教程 | 數據結構—因子
變數可歸結為名義型、有序型或連續型變數。名義型變數是沒有順序之分的類別變數。類別（名義型）變數和有序類別（有序型）變數在R中稱為因子（factor）。因子在R中非常重要，因為它決定了數據的分析方式以及如何進行視覺呈現。因子（factor)是R語言中比較特殊的一個數據類型， 它是一個用於存儲 的類型，舉個例子，從性別上，可以把人乎鏈春分為：男人和女人，從年齡上劃分，又可以把人分為：未成年人（<18歲），成年人（>=18）。
R把表示分類的數據稱為因子，因子的行為有時像字元串，有時像整數。因子是一個向量，通常情況下，每個元素都是字元類型，也有其他數據喚芹類型的元素。因子具有因子水平（Levels），用於限制因子的元素的取值范圍，R強制：因子水平是字元類型，因子的元素只能從因子水平中取值，這意味著，因子的每個元素要麼是因子水平中的字元（或轉換為其他數據類型），要麼是缺失值，這是因子的約束，是語法上的規則。
通常情況下，在創建數據框變數時，R隱式把數據類型為字元的列創建為因子，這是因為R會把文本類型默認為類別數據，並自動轉換為因子。前面我們在講數據框時，就有提到。
通過class()函數檢查gender列的類，結果是因子類型，而不是字元向量。
可以通過factor()函數創建因子，factor()函數的第一個參數必須是字元向量，通過levels參數顯式設置因子水平。
參數注釋：
例如，因子sex的值是向量c('f','m','f','f','m')，因子水平是c('f','m')
因子水平規定了 因子取值的范圍 ，每一個因子，都包含因子水平的信息，例如，列印gender列，可以看到因子的元素和水平：
該因子中的每個值都是一個字元串，它們被限制為「f」、「m」和缺失值（NA）。如果把其他字元串添加到gender列中，R會拋出警告消息，並把錯誤賦值的元素設置為NA，例如：
因子水平，可以通過函數levels(factor)來查看：
水平的級數，相當於level的長度，可以由nlevels函數查詢到：
使用factor函數創建因子，可以使用labels參數為每個因子水平添加標簽，labels參數的字元順序，要和levels參數的字元順序保持一致，例如：
通常情況下，因子一般是無序的，這可以通過is.ordered()函數來驗證：
因子的順序，實際上是指因子水平的順序，有序因子的因子水平是有序的。在特殊情況下，有些因子的水平在語義上大於或小於其他水平，R支持按順序排列的因子，使用ordered函數，或通過給factor函數傳入order=TRUE參數，把無序因子轉換為有序的因子。
ordered()函數不能指定特定因子水平的順序，通常情況下，因子中先出現的水平小於後出現的水平。例如，通過ordered函數把sex因子轉換為有序的因子：
通過factor函數創建有序因子，通過levels指定因子的順序。
因子的順序歲耐，其實是因子水平的順序，我們可以通過levels，使現有的因子按照指定的因子水平來排序。
例如，把heights數據框的gender，按照指定的levels，轉換成有序因子：
在數據清理時，可能需要去掉與因子水平對應的數據，通常情況下，需要刪除未使用的因子水平，可以使用droplevels函數，它接受因子或是數據框作為參數。
如果x是數據框，那麼把數據框中未使用的因子刪除。
在數據清理中，有時需要把因子轉換為字元，通常情況下，使用as.character()函數，把因子轉換為字元串：
使用as.numeric()或as.integer()函數可以把因子轉換成對應的整數.
函數 cut() 能夠把數值變數切成不同的塊，然後返回一個因子.
參數注釋：
例如，把身高數據，按照指定的切割點向量分割：
當需要把因子轉換為有序因子時，要注意因子水平的順序.
I. 【R語言】R中的因子（factor）
R中的因子用於存儲不同類別的數據，可以用來對數據進行分組，例如人的性別有男和女搭攔兩個類別，根據年齡可以將人分為未成年人和成年人，考試成績可以分為優，良，中，差。
R 語言創建因子使用** factor() **函數，向量作為輸入參數。
factor() 函數語法格式：
參數說明：
以下實例把字元型向量轉換成因子：
我們可以看到輸出sex的時候，除了顯示字元串的內容以外，這里還有一行levels，證明sex有兩個level（類別），female和male。這個順序也是有講究的，一般是按字母順序來排列。我們也可以按照自己的需要來排列因子的順序。以下實例設置因子水平為levels=c("male","female")：
你會發現現在levels的順序就按照你設置的來顯示了。
我們還能夠設置灶喊顯示的標簽
可以看到雖然最初我們構建的向量裡麵包含的是male和female，最後因子卻變成了man和woman。關於這個參數後面我們還知辯胡會給大家舉個更實際的，跟臨床數據相關的例子。
R中的因子使用還是更廣泛的，例如做差異表達分析的時候我們可以根據因子將數據分成兩組。繪制boxplot的時候，我們也可以根據因子來將數據分成兩組。更多的實例可以參考下面的視頻講解
☞ R語言基礎培訓
【R語言】R中的因子（factor）