哪一个类别最好的描述了这个App应用程序的介绍？1、打通美团点评线上入口，为店铺引流，吸引预约排队2、排位时短信、push公众号通知进度，同时打通预点餐，降低顾客流失3、提升门店排位就餐效率，降低门店人力负荷4、开店宝账号一键开通，操作简单，易上手,美团点评线上免费导流,1.新增故障自检功能，帮助商户快速定位问题.
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答案：团购

这是关于哪方面的新闻： 故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏?印度向黄金定价权说不后，时隔9年首次增持黄金，俄再加码去美元
答案：财经

阅读下列论文摘要，然后判断下面的这些关键词是否都是论文摘要合适的关键词？
摘要：提出一种研究现当代建筑史的方法——知识构成分析,试图探讨以下几方面的问题:从理论建构和历史学研究的角度,阐述“知识构成”作为考查现代性条件下当代建筑实践“历史化”“知识化”的方法的架构、内容和有效性;以19922001的中国建筑为例说明,如何运用“知识构成”的方法,理解、阐释、重构现代性条件下建筑学的知识状况;中国乃至亚洲何以成为推动当代建筑理论与历史研究及方法的前沿.
关键词：历史化，知识化，知识构成，当代。答案是：
选项：是的，不是
答案：不是

这是关于哪方面的新闻： 故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏?那些音乐适合作为儿童故事的BGM？
答案：娱乐

以下两句话的意思相同的吗？“我能把蚂蚁花呗，这个软件给关了吗，现在原先开通过”，“能把以前的手机号花呗关了，开通我这个手机号吗”。选项：是的，不是。答案：不是

我可以用以下的句子：“蚂蚁借呗为什么变成网商贷了”，来替换这个句子：“如果将网商贷改为借呗”，并且它们有相同的意思？。选项：是的，不是。答案：不是

这是关于哪方面的新闻？教你打开手机这个开关，通话质量提高10倍，赶紧去设置
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答案：科技

这是关于哪方面的新闻？创业找不对路子？刘强东送你实打实的干货
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答案：科技

我可以用以下的句子：“花呗为啥每次斗刷脸”，来替换这个句子：“花呗非要刷脸验证”，并且它们有相同的意思？。选项：是的，不是。答案：是的

我想知道下面两句话的意思是否相同。“余额宝可以转给花呗吗”，“余额宝可以直接转给花呗吗”是相同的吗？。选项：是的，不是。答案：不是

我想知道下面两句话的意思是否相同。“为什么借呗现在不能借钱了”，“借呗不能***欺了”是相同的吗？。选项：是的，不是。答案：不是

我想知道下面两句话的意思是否相同。“借呗额度什么时候才可以恢复”，“借呗额度好几天了还没恢复”是相同的吗？。选项：是的，不是。答案：不是

这篇新闻会出现在哪个栏目？纯净水和自来水喝起来有什么不一样？
选项：故事，文化，娱乐，体育，财经，房产，汽车，教育，科技，军事，旅游，国际，股票，农业，游戏
答案：国际

哪一个类别最好的描述了这个App应用程序的介绍？这是一个可以帮你预览各种发型的软件，挺好玩的。各种发型任你选择，还有帽子呢。操作简单，选择一张自己正面照片即可操作喽。对发型和帽子图片进行放大，缩小，移动，拖拽，旋转等各种操作，直到适合自己的照片。简直可以以假乱真，快来试一试吧。也可以把图片分享给好友们哦。让好友看看你的奇葩发型吧。1.在下面的组件中左右滑动，可以选择发型。2.可以对发型图片进行放大，缩小，移动，拖拽，旋转等各种操作。3.右上角的菜单中，可以选择自己的照片，各种发型，还有保存图片等操作。4.发型和帽子超多。5.操作简单。拖一拖，拽一拽，搞定了。6.免费的，你可以试一试。,快看看你适合什么发型吧,1.优化代码。2.更换加固代码，兼容更多机型，修复闪退问题。
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答案：工具

什么类别最好的描述了这段话？胡静出席某活动，网友：不整容还好，整完千篇一律
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答案：娱乐

这是关于哪方面的新闻： 故事,文化,娱乐,体育,财经,房产,汽车,教育,科技,军事,旅游,国际,股票,农业,游戏?刀郎的哪一首歌最好听？
答案：娱乐

摘要：MapReduce以其简洁的编程模型，被广泛应用于大规模和高维度数据集的处理，如日志分析、文档聚类和其他数据分析。开源系统Hadoop很好地实现了MapReduce模型，但由于自身采用一次分区机制，即通过Hash／Range分区函数对数据进行一次划分，导致在处理密集数据时，Reduce端常会出现数据倾斜的问题。虽然系统为用户提供了自定义分区函数方法，但不幸的是在不清楚输入数据分布的情况下，数据倾斜问题很难被避免。为解决数据划分的不均衡，该文提出一种将分区向Reducer指派时按照多轮分配的分区策略。该方法首先在Map端产生多于Reducer个数的细粒度分区，同时在Mapper运行过程中实时统计各细粒度分区的数据量；然后由JobTracker根据全局的分区分布信息筛选出部分未分配的细粒度分区，并用代价评估模型将选中的细粒度分区分配到各Reducer上；依照此方法，经过多轮的筛选、分配，最终在执行Reduce（）函数前，将所有细粒度分区分配到Reduce端，以此解决分区后各Reducer接收数据总量均衡的问题。最后在Zipf分布数据集和真实数据集上与现有的分区切分方法Closer进行了对比，增量式分区策略更好地解决了数据划分后的均衡问题。
 以下的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？关键词：Reducer，大数据，增量分配，细粒度。答案是：
选项：是的，不是
答案：不是

以下两句话的意思相同的吗？“淘宝积分多少才支持花呗分期付款”，“怎么花呗老是付款不支持”。选项：是的，不是。答案：不是