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Good Neighbors (1991) es una organización internacional humanitaria, de desarrollo y no gubernamental con estatus consultivo general en el Consejo Económico y Social de las Naciones Unidas (ECOSOC de la ONU). Ganadora del premio ODM 2 en 2007, Good Neighbors Bangladesh (GNB) gestiona 17 Proyectos de Desarrollo Comunitario (PDC) y 3 Proyectos con Programa Específico (PSP) en 13 distritos para la protección de la infancia, educación, salud, empoderamiento de la mujer, actividades generadoras de ingresos, RRD y actividades de respuesta a la emergencia rohingya.
GNB está buscando cotizaciones fiables y relevantes para los bienes Defender (conjunto impermeable, linterna, galón de agua, caja de primeros auxilios, y el paquete de bolsa) ‘GN DRR Project, Kalapara, Patuakhali. Todos los bienes Defender debe ser proporcionada dentro de los 30 días a partir de la fecha de la orden de trabajo.
4-1. El GNB adjudicará el contrato al licitador (El número de licitadores será decidido por el GNB). Si el BNG decide designar a más de un licitador, se dará prioridad al licitador más bajo y se ofrecerá a los demás licitadores seleccionados que acepten la tarifa más baja cotizada o decidida por el comité y obtendrán la adjudicación en base al contrato.
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to_tsvector analiza un documento textual en tokens, reduce los tokens a lexemas y devuelve un tsvector que enumera los lexemas junto con sus posiciones en el documento. El documento se procesa según la configuración de búsqueda de texto especificada o por defecto. He aquí un ejemplo sencillo:
La función to_tsvector llama internamente a un analizador que divide el texto del documento en tokens y asigna un tipo a cada token. Para cada token, se consulta una lista de diccionarios (Sección 12.6), cuya lista puede variar en función del tipo de token. El primer diccionario que reconoce el token emite uno o más lexemas normalizados para representar el token. Por ejemplo, ratas se convierte en rata porque uno de los diccionarios reconoce que la palabra ratas es una forma plural de rata. Algunas palabras se reconocen como palabras de parada (Sección 12.6.1), lo que hace que se ignoren ya que aparecen con demasiada frecuencia como para ser útiles en la búsqueda. En nuestro ejemplo son a, on y it. Si ningún diccionario de la lista reconoce el token, también se ignora. En este ejemplo, esto ocurre con el signo de puntuación, ya que no hay diccionarios asignados a su tipo de símbolo (símbolos de espacio), lo que significa que los símbolos de espacio nunca se indexarán. Las opciones de analizador sintáctico, diccionarios y tipos de tokens a indexar vienen determinadas por la configuración de búsqueda de texto seleccionada (Sección 12.7). Es posible tener muchas configuraciones diferentes en la misma base de datos, y las configuraciones predefinidas
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En Spark, los RDDs no persisten en memoria por defecto. Para evitar el recálculo, deben almacenarse explícitamente en caché cuando se utilizan varias veces (véase la Guía de programación de Spark). Los gráficos en GraphX se comportan de la misma manera. Cuando utilice un gráfico varias veces, asegúrese de llamar primero a Graph.cache().
En los cálculos iterativos, también puede ser necesario eliminar la caché para obtener el mejor rendimiento. Por defecto, los RDDs y grafos almacenados en caché permanecerán en memoria hasta que la presión de la memoria obligue a desalojarlos en orden LRU. En los cálculos iterativos, los resultados intermedios de iteraciones anteriores llenarán la caché. Aunque acabarán siendo desalojados, los datos innecesarios almacenados en memoria ralentizarán la recogida de basura. Sería más eficiente eliminar de la caché los resultados intermedios en cuanto dejen de ser necesarios. Esto implica materializar (almacenar en caché y forzar) un grafo o RDD en cada iteración, eliminar de la caché todos los demás conjuntos de datos y utilizar únicamente el conjunto de datos materializado en futuras iteraciones. Sin embargo, como los grafos se componen de múltiples RDDs, puede ser difícil desempaquetarlos correctamente. Para el cálculo iterativo, recomendamos utilizar la API Pregel, que descomprime correctamente los resultados intermedios.
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Compartir cerca en Windows te permite compartir documentos, fotos, enlaces a sitios web y mucho más con dispositivos cercanos mediante Bluetooth o Wi-Fi. Puedes compartir archivos entre equipos que ejecuten Windows 10 o Windows 11.
El uso compartido en proximidad en Windows te permite compartir documentos, fotos, enlaces a sitios web y mucho más con dispositivos cercanos mediante Bluetooth o Wi-Fi. Puedes compartir archivos entre equipos que ejecuten Windows 10 o Windows 11.
Nota: Para utilizar el uso compartido cercano en tu PC con Windows 10, debe ejecutar Windows 10 versión 1803 o posterior. Para saber qué versión de Windows tienes instalada, consulta ¿Qué sistema operativo Windows estoy ejecutando?