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machine-readable data classification index 机读数据分类标引
machine e readable data 机粕读数据
Often, these algorithms are an integrator's only option when faced with accessing data whose owner does not publish a machine-readable representation of the data.
通常在访问数据时,如果数据的所有者未发布这些数据的机器可读表示,那么这些算法将是惟一的选择。
The principle of "don't repeat yourself" (DRY) mandates that, if you must create both human- and machine-readable versions of data, you shouldn't need to maintain the two data formats separately.
根据 "不要重复自己"(DRY)的原则,如果必须为数据创建人类可读和机器可读的版本,那么应该不需要分别维护两种数据格式。
Our evaluation: the parallel Web provides authoritatively sound data, but in common usage does not provide machine-readable data that completely represents the authoritative human-oriented content.
我们的评估:并行web提供非常权威的良好的数据,但是在通常使用中,并没有提供完全表示出面向人的权威内容的机器可读的数据。
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