那位高手能告诉我一下什么叫 BTB BTC CTC?急用 谢谢了

发布网友 发布时间：2022-04-30 04:46

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热心网友 时间：2023-10-13 20:30

BTC（Business To Customer） 比如目前的淘宝商城 都是企业 要交纳执照 押金 登记证这类审核BTB（Business To Business） 企业对企业的销售模式比如阿里巴巴CTC（Customer To Customer） 个人销售，就是一般的淘宝小卖家单纯的买进卖出的行为。小卖家网店模式

热心网友 时间：2023-10-13 20:30

企业对企业 企业对消费者 消费者对消费者

热心网友 时间：2023-10-13 20:31

BTC（Business To Customer）是电子商务按交易对象分类中的一种，即表示商业机构对消费者的电子商务。这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于Internet开展在线销售活动。B2C模式是我国最早产生的电子商务模式，以8848网上商城正式运营为标志。B2C即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者通过网络在网上购物、在网上支付。由于这种模式节省了客户和企业的时间和空间，大大提高了交易效率，特别对于工作忙碌的上班族，这种模式可以为其节省宝贵的时间。但是在网上出售的商品特征也非常明显，仅仅局限于一些特殊商品，例如图书、音像制品、数码类产品、鲜花、玩具等等。这些商品对购买者视、听、触、嗅等感觉体验要求较低，像服装、音响设备、香水需要消费者特定感官体验的商品不适宜在网上销售，当然，也不排除少数消费者就认定某一品牌某一型号而不需要现场体验就决定购买，但这样的消费者很少，尤其在我国产品质量管理体系并不完善，人们更愿意相信自己的体验感觉来决定是否购买。所以，到目前为止，B2C市场上成功的企业如当当、卓越，都是卖一些特殊商品的。目前B2C电子商务的付款方式是货到付款与网上支付相结合，而大多数企业的配送选择物流外包方式以节约运营成本。随着用户消费习惯的改变以及优秀企业示范效应的促进，网上购物用户迅速增长，2004年占整个互联网用户的5．4％，我国B2C电子商务市场规模到2004年底达到了45亿元，这种商业模式在我国已经基本成熟。 BTB（计）
　　BTB(Branch Target Buffer )分支目标缓冲
　　在Nehalem的指令拾取单元（instruction fetch unit）中包含有相关指令指针（relative instruction point，RIP），每个线程状态（thread context）各有一个。在指令拾取单元中还包含有分支预测器，用来预测下一条将被拾取的指令的RIP。对于分支预测器的很多细节，INTEL并没有公布，但它们是适合于工作在SMT模式的。并且Nehalem也将继续使用上一代的那些特殊的分支预测器，比如循环检测器（loop detector），间接预测器（indirect predictor）等。
　　当分支预测器选定一条分支时，分支目标缓冲（branch target buffer，BTB）就负责预测目标地址。Nehalem使用了2级BTB结构。作为参考，K10使用了一个有2K 项（entry）的BTB用于直接分支，和一个有512项的间接分支目标阵列（indirect branch target array）。Nehalem的两级BTB设计，非常适用于有大量指令代码的任务，例如数据库、ERP和其它的商业应用，通过提高分支预测准确度而提升性能和能效。INTEL没有发布详细的内部结构。下面作出一些有依据的猜测。
　　有两种可能。一是两个BTB使用同样的预测算法，而一个存取更小一点的历史文件，包含最近时间内所使用的分支RIP和目标RIP。在这种情况下，它们的关系就象L1缓存和L2缓存一样（因为分支目标也具有相当好的地址相关性）。举个例子，比如L1 BTB有256-512项，而更大的L2 BTB则有2K-8K项。如果分支RIP在L1 BTB中没有找到，然后就到L2 BTB中去找，以作出目标预测。
　　另一种可能（RWT认为这种可能性比较小）则是两级BTB使用不同的预测算法和不同的历史文件。比如L1 BTB使用简单而快速的算法和相对较小的历史文件，而L2 BTB则使用更慢但更准确的算法，而且被配置成是具有优先权的预测器。如果L2 BTB不同意L1 BTB的预测，则它可以撤消（override）L1 BTB的预测，去除掉流水线中错误拾取的指令，而从新预测的RIP处重新拾取指令。这种结构可能性不大，因为它的能效比较低下。对于这种预测器架构，通常的情况是L1和L2 BTB都独立的得出正确的分支目标——这就意味着在大多数的时间里，L2 BTB都是在浪费能源。而L1 BTB错误，L2 BTB是正确的情况，只占非常小的比例。
　　不过在更早一点的ANANDTECH的文章中有提到认为是第二种方式：通常会遇到这样的情况，L1 BTB作出预测是基于分支的类型，但实际上它并没有历史数据，这样准确度就很低。而L2 BTB有更多的历史数据，就可以提高准确度，而且L2 BTB可以在执行过程中就纠正（L1 BTB所给出的）错误预测，而避免性能损失（这就正是override的情况）。 CTC ：Centralized Traffic Control System，调度集中。
　　调度集中是铁路调度中心对某一区段内的铁路信号设备进行集中控制、对列车运行直接指挥、管理的技术装备。
　　青藏铁路西哈段是中国铁路历史上第一条分散自律调度集中系统。
　　CTC基本功能：
　　�8�5 列车运行实时显示及区段透明
　　�8�5 车次号追踪及早晚点显示
　　�8�5 列车到发点自动采集及实际运行图自动描绘
　　�8�5 行车计划自动调整与下达
　　�8�5 调度命令与阶段计划下达
　　�8�5 列车速报、甩挂车作业及站存车信息
　　�8�5 临台间信息交换及分界口信息显示
　　�8�5 车站行车日志自动生成
　　�8�5 车站站间透明及语音提示
　　�8�5 列车作业和调车作业实现分散自律控制
　　�8�5 信号设备集中自动控制
　　�8�5 列车进路按计划自动排路
　　�8�5 中间站调车作业纳入
　　�8�5 无线列车进路预告
　　�8�5 无线调度命令/行车凭证发送
　　�8�5 进路智能冲突检测
　　�8�5 站细数据库纳入集中控制
　　AVR单片机CTC模式中断：
　　比较输出模式：
　　CTC模式
　　l用于输出50%占空比的方波信号
　　l 用于产生准确的连续定时信号
　　“CTC”又称作四氯化碳（CCI4)，是常用的服装干洗剂，也是修正液（又称涂改液）中的一种溶剂， 还是一种优良的灭火剂。

热心网友 时间：2023-10-13 20:30

BTC（Business To Customer） 比如目前的淘宝商城 都是企业 要交纳执照 押金 登记证这类审核BTB（Business To Business） 企业对企业的销售模式比如阿里巴巴CTC（Customer To Customer） 个人销售，就是一般的淘宝小卖家单纯的买进卖出的行为。小卖家网店模式

热心网友 时间：2023-10-13 20:30

企业对企业 企业对消费者 消费者对消费者

热心网友 时间：2023-10-13 20:31

BTC（Business To Customer）是电子商务按交易对象分类中的一种，即表示商业机构对消费者的电子商务。这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于Internet开展在线销售活动。B2C模式是我国最早产生的电子商务模式，以8848网上商城正式运营为标志。B2C即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者通过网络在网上购物、在网上支付。由于这种模式节省了客户和企业的时间和空间，大大提高了交易效率，特别对于工作忙碌的上班族，这种模式可以为其节省宝贵的时间。但是在网上出售的商品特征也非常明显，仅仅局限于一些特殊商品，例如图书、音像制品、数码类产品、鲜花、玩具等等。这些商品对购买者视、听、触、嗅等感觉体验要求较低，像服装、音响设备、香水需要消费者特定感官体验的商品不适宜在网上销售，当然，也不排除少数消费者就认定某一品牌某一型号而不需要现场体验就决定购买，但这样的消费者很少，尤其在我国产品质量管理体系并不完善，人们更愿意相信自己的体验感觉来决定是否购买。所以，到目前为止，B2C市场上成功的企业如当当、卓越，都是卖一些特殊商品的。目前B2C电子商务的付款方式是货到付款与网上支付相结合，而大多数企业的配送选择物流外包方式以节约运营成本。随着用户消费习惯的改变以及优秀企业示范效应的促进，网上购物用户迅速增长，2004年占整个互联网用户的5．4％，我国B2C电子商务市场规模到2004年底达到了45亿元，这种商业模式在我国已经基本成熟。 BTB（计）
　　BTB(Branch Target Buffer )分支目标缓冲
　　在Nehalem的指令拾取单元（instruction fetch unit）中包含有相关指令指针（relative instruction point，RIP），每个线程状态（thread context）各有一个。在指令拾取单元中还包含有分支预测器，用来预测下一条将被拾取的指令的RIP。对于分支预测器的很多细节，INTEL并没有公布，但它们是适合于工作在SMT模式的。并且Nehalem也将继续使用上一代的那些特殊的分支预测器，比如循环检测器（loop detector），间接预测器（indirect predictor）等。
　　当分支预测器选定一条分支时，分支目标缓冲（branch target buffer，BTB）就负责预测目标地址。Nehalem使用了2级BTB结构。作为参考，K10使用了一个有2K 项（entry）的BTB用于直接分支，和一个有512项的间接分支目标阵列（indirect branch target array）。Nehalem的两级BTB设计，非常适用于有大量指令代码的任务，例如数据库、ERP和其它的商业应用，通过提高分支预测准确度而提升性能和能效。INTEL没有发布详细的内部结构。下面作出一些有依据的猜测。
　　有两种可能。一是两个BTB使用同样的预测算法，而一个存取更小一点的历史文件，包含最近时间内所使用的分支RIP和目标RIP。在这种情况下，它们的关系就象L1缓存和L2缓存一样（因为分支目标也具有相当好的地址相关性）。举个例子，比如L1 BTB有256-512项，而更大的L2 BTB则有2K-8K项。如果分支RIP在L1 BTB中没有找到，然后就到L2 BTB中去找，以作出目标预测。
　　另一种可能（RWT认为这种可能性比较小）则是两级BTB使用不同的预测算法和不同的历史文件。比如L1 BTB使用简单而快速的算法和相对较小的历史文件，而L2 BTB则使用更慢但更准确的算法，而且被配置成是具有优先权的预测器。如果L2 BTB不同意L1 BTB的预测，则它可以撤消（override）L1 BTB的预测，去除掉流水线中错误拾取的指令，而从新预测的RIP处重新拾取指令。这种结构可能性不大，因为它的能效比较低下。对于这种预测器架构，通常的情况是L1和L2 BTB都独立的得出正确的分支目标——这就意味着在大多数的时间里，L2 BTB都是在浪费能源。而L1 BTB错误，L2 BTB是正确的情况，只占非常小的比例。
　　不过在更早一点的ANANDTECH的文章中有提到认为是第二种方式：通常会遇到这样的情况，L1 BTB作出预测是基于分支的类型，但实际上它并没有历史数据，这样准确度就很低。而L2 BTB有更多的历史数据，就可以提高准确度，而且L2 BTB可以在执行过程中就纠正（L1 BTB所给出的）错误预测，而避免性能损失（这就正是override的情况）。 CTC ：Centralized Traffic Control System，调度集中。
　　调度集中是铁路调度中心对某一区段内的铁路信号设备进行集中控制、对列车运行直接指挥、管理的技术装备。
　　青藏铁路西哈段是中国铁路历史上第一条分散自律调度集中系统。
　　CTC基本功能：
　　�8�5 列车运行实时显示及区段透明
　　�8�5 车次号追踪及早晚点显示
　　�8�5 列车到发点自动采集及实际运行图自动描绘
　　�8�5 行车计划自动调整与下达
　　�8�5 调度命令与阶段计划下达
　　�8�5 列车速报、甩挂车作业及站存车信息
　　�8�5 临台间信息交换及分界口信息显示
　　�8�5 车站行车日志自动生成
　　�8�5 车站站间透明及语音提示
　　�8�5 列车作业和调车作业实现分散自律控制
　　�8�5 信号设备集中自动控制
　　�8�5 列车进路按计划自动排路
　　�8�5 中间站调车作业纳入
　　�8�5 无线列车进路预告
　　�8�5 无线调度命令/行车凭证发送
　　�8�5 进路智能冲突检测
　　�8�5 站细数据库纳入集中控制
　　AVR单片机CTC模式中断：
　　比较输出模式：
　　CTC模式
　　l用于输出50%占空比的方波信号
　　l 用于产生准确的连续定时信号
　　“CTC”又称作四氯化碳（CCI4)，是常用的服装干洗剂，也是修正液（又称涂改液）中的一种溶剂， 还是一种优良的灭火剂。