软件的alpha、beta、gamma、RC、GA版本的区别

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gamma,  alpha,  beta,  软件
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alpha、beta、gamma 用来标识测试的阶段和范围 

alpha: 是指内测，即现在说的CB，指开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本;0 M7 f( m- t* D% Q1 j

beta: 是指公测，即针对所有用户公开的测试版本;2 L) I6 Y1 q( /

gamma: 是beta 版做过一些修改，成为正式发布的候选版本（Release Candidate）

RC：(Release　Candidate) 顾名思义么 ! 用在软件上就是候选版本。系统平台上就是发行候选版本。RC版不会再加入新的功能了，主要着重于除错。

GA:General Availability,正式发布的版本，在国外都是用GA来说明release版本的。

RTM：(Release to Manufacture)是给工厂大量压片的版本，内容跟正式版是一样的，不过RTM版也有出限制、评估版的。但是和正式版本的主要程序代码都是一样的。+ K- Y8 }' l$ m4 {( A% a

OEM：是给计算机厂商随着计算机贩卖的，也就是随机版。只能随机器出货，不能零售。只能全新安装，不能从旧有操作系统升级。包装不像零售版精美，通常只有一面CD和说明书(授权书)。

RVL：号称是正式版，其实RVL根本不是版本的名称。它是中文版/英文版文档破解出来的。0 r+ n9 Y; Z; e% L- v6 S
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EVAL：而流通在网络上的EVAL版，与“评估版”类似，功能上和零售版没有区别。; e  F2 {$ s% N# v% S1 f: V v) i
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RTL：Retail(零售版)是真正的正式版，正式上架零售版。在安装盘的i386文件夹里有一个eula.txt，最后有一行EULAID，就是你的版本。比如简体中文正式版是EULAID:WX.4_PRO_RTL_CN，繁体中文正式版是WX.4_PRO_RTL_TW。其中：如果是WX.开头是正式版，WB.开头是测试版。_PRE，代表家庭版；_PRO，代表专业版。
软件版本—— Alpha、Beta、RC版本的区别
清平乐的技术专栏
07-13 4414
传统软件工程上来说，对成形软件的测试有着三个阶段：alpha、beta 和gamma，用来标识测试的阶段与范围。alpha 指的是内测，即现在说的 CB，即开发团队内部测试的版本或者有限用户的体验测试版本。beta 指的是公测，即针对所有用户公开的测试版本。而做过一些修改，成为正式发布的候选版本时（现在叫做 RC - Release Candidate），叫做 gamma 软件版本周期 α、β、λ 常用来表示软件测试过程中的三个阶段。 – α 是第一阶段，一般只供内部测试使用； – β是第二个阶段，已经消
开发中，GA、Beta、GA、Trial到底是什么含义
glenshappy的专栏
07-31 2139
前言 用过maven的都应该知道，创建maven项目时，其版本号默认会以SNAPSHOT结尾，如下： 通过英文很容易就可以知道这是一个快照版本。但是，在开发中，或者使用别的软件的时候，我们常常会见到各种各样的版本命名，比如：GA、Beta、OEM等等，不去了解下的话，就很容易被这些版本号整懵了。通过本篇文章，将带大家了解下常见的一些版本的含义。 SNAPSHOT 快照版本，用于开发阶段的命名，快照版是频繁发布迭代的，这也正是快照的含义。在创建maven项目时，相信大家都有注意过。 Alpha
软件的Alpha、Beta、GM、OEM、LTS等版本的含义
qq_41904729的博客
04-20 1107
常用版本号： Alpha：软件或系统的内部测试版本，会有很多Bug，仅内部人员使用 Beta：软件或系统的测试版本，这一版本通常是在Alpha版本后，会有很多新功能，同时也有不少Bug Gamma：软件或系统接近于成熟的版本，只需要做一些小的改进就能发行 微软常用的版本号： RC（Release Candidate）：候选版本，这一版本不会增加新功能，多要进行Debug GA（General Avail...
软件版本管理 RC、Nightly Build 、stable/alpha、beta、gamma
qq_15821487的博客
07-11 1915
RC=Release Candidate,含义是"发布候选版"，它不是最终的版本，而是最终版(RTM=Release To Manufacture)之前的最后一个版本。广义上对测试有三个传统的称呼：alpha、beta、gamma，用来标识测试的阶段和范围。alpha 是指内测，即现在说的CB，指开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本。beta 是指公测，即针对所有用户公开的测试版本。然后做过一些修改，成为正式发布的候选版本时叫做gamma，现在叫做RC（Release Candidate）。
软件版本中的Alpha,Beta,RC,Trial是什么意思？
海贼的船
03-09 1376
版本号： V（Version）：即版本，通常用数字表示版本号。(如:EVEREST　Ultimate　v4.20.1188　Beta　) Build：用数字或日期标示版本号的一种方式。(如:VeryCD　eMule　v0.48a　Build　071112) SP：Service　Pack，升级包。(如:Windows　XP　SP　2/Vista　SP　1) 开发阶段划分： α（Alp
软件版本号讲解:什么是Alpha, Beta, RC
前端的路上
03-19 4118
文件名称由四部分组成：第一部分为项目名称，第二部分为文件的描述，第三部分为当前软件的版本号，第四部分为文件阶段标识加文件后缀，例如：项目外 包平台测试报告1.1.1.051021_beta_b.xls，此文件为项目外包平台的测试报告文档，版本号为：1.1.1.051021_beta。例如：1.1.1.051021_beta。如果是同一版本同一阶段的文件修改过两次以上，则在阶段标识后面加以数字标识，每次修改数字加1，项目外包平台测试报告1.1.1.051021_beta_b1.xls。
版本号后面的字母含义
老猿说说专栏
02-18 3478
RC：版本 (Release Candidate) 　　Candidate是候选人的意思，用在软件上就是候选版本。Release是发行、发布的意思。Release.Candidate.就是发行候选版本。和Beta版最大的差别在于Beta阶段会一直加入新的功能，但是到了RC版本，几乎就不会加入新的功能了，而主要着重于除错! GA版本 在很多软件下载的时候，你会发觉标识为GA或者CRx等。比如MySQL和JBoss都采用这种标识。那什么是GA呢。GA是GenerallyAvailable的缩写，意思.
软件版本Beta,RC,Demo,Build,GA整理.pdf
02-09
18. **开发阶段划分**：包括α（Alpha）、β（Beta）和γ（Gamma）阶段，逐步走向成熟。RC（Release Candidate）表示候选发布，Final则表示最终正式版。 19. **其他版本**：如Enhance（增强版）、Free（自由版）、...
系统中常用的软件版本说明.docx
06-03
3. **Gamma**：Gamma版本是指接近于成熟的软件版本，在这一阶段，大部分功能已经完成，只需要进行最后的调整和优化即可准备发布。 4. **RC (Release Candidate)**：RC版本是正式发布前的最后一轮测试版本，其主要...
测试中的Alpha（α）、Beta（β）和Gamma（γ）
南方有乔木的博客
03-25 9789
Alpha（α）、Beta（β）和Gamma（γ） Beta，目前普遍认为是“测试”的意思。广义上对测试有着三个传统的称呼：Alpha（α）、Beta（β）和Gamma（γ），用来标识测试的阶段与范围。 Alpha 指的是内测，即现在说的 CB，即开发团队内部测试的版本或者有限用户的体验测试版本。 Beta 指的是公测，即针对所有用户公开的测试版本。 ...
软件版本GA,RC,alpha,beta,Build 含义
龙的天空
11-20 4784
 （1）RC：(Release　Candidate)　　Candidate是候选人的意思，用在软件上就是候选版本。Release.Candidate.就是发行候选版本。和Beta版最大的差别在于Beta阶段会一直加入新的功能，但是到了RC版本，几乎就不会加入新的功能了，而主要着重于除错!        是最终发放给用户的最接近正式版的版本，发行后改正bug就是正式版了，就是正式版之前的最后
软件版本详细对比alpha，beta，Gamma，RC，RT
在线笔记
04-13 1539
开源软件发布的时候，经常有alpha, beta, RC1, RC2, RC3等等，看得云里雾里，不知道啥意思。 做了个简单总结 缩写 全称 中文意思 详细说明 功能与bug α alpha 内测 开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本 功能不全，大量bug β beta 公测 针对所有用户公开的测试版本 功能完整，很多bug γ Gamma 相当成熟的公测版 针对...
产品中非常重要的 Alpha版本
Debuglee
08-17 444
软件是否能够按计划发版本，除了严格执行计划外，版本控制必不可缺。 发版本能干什么？ 治疗拖延症发现软件中的bug确保质量准确跟踪 项目如果经常遇到不能按时发布版本，排除计划做得不周详外，这里只讨论人的问题。很多个程序员都会有的病症“拖延症”，不到上线前一天不加班，不到上线前最后一晚不发版本。版本发完了，一堆bug 重复，周而复始，产品的进度、质
Alpha版本发布说明
weixin_30645617的博客
11-12 201
Alpah版本发布说明 一、当前版本功能说明 1、 新用户注册 2、 用户登录 3、 添加群组(图中“测试”为已创建的群组) 4、 点击“测试”群组，会跳转到该群组的详情，其中包括：成员及其数目，日程及其设定时间。 5、 添加当天日程提醒，如下图（其中包括：日程标题、闹钟提醒时间和日程详情） 6、 从好友中添加...
Alpha版本发布报告
qq_40662086的博客
07-21 775
测试报告   Alpha版本测试报告 BUG版本类型 A（可修复） B（不可重现） C（产品设计） D（无能力修复） E（延迟修复） BUG数量 1 0 0 ...
版本（alpha,beta等）的解释
u010227042的博客
03-16 576
Alpha、Beta、RC、GA、RTW版本
qq_43806430的博客
11-14 1957
和Beta版最大的差别在于Beta阶段会一直加入新的功能，但是到了RC版本，几乎就不会加入新的功能了，而主要着重于除错。这一版本通常由软件公司免费发布，用户可从相关的站点下载。Beta版本是软件的测试版本，beta版软件是给用户来测试的软件版本，也叫公测版。表示最早的版本，一般用户不要下载这个版本，这个版本包含很多BUG，功能也不全，主要是给开发人员和测试人员测试和找BUG用的。Beta版本相对于alpha版已有了很大的改进，消除了严重的错误，但还是存在着一些缺陷，需要经过大规模的发布测试来进一步消除。
软件版本号讲解:什么是Alpha, Beta, RC，Release
kunwen123的博客
07-24 9585
文件名称由四部分组成：第一部分为项目名称，第二部分为文件的描述，第三部分为当前软件的版本号，第四部分为文件阶段标识加文件后缀，例如：项目外 包平台测试报告1.1.1.051021_beta_b.xls，此文件为项目外包平台的测试报告文档，版本号为：1.1.1.051021_beta。软件版本号由四部分组成，第一个1为主版本号，第二个1为子版本号，第三个1为阶段版本号，第四部分为日期版本号加希腊字母版本号，希腊字母版本号共有5种，分别为：base、alpha、beta、RC、release。
【 版本】Alpha 、Beta 、RC 、GA 版本区别
michaelwoshi的博客
09-29 1591
其中：如果是WX.开头是正式版，WB.开头是测试版。● RTM（Release to Manufacture）：是给工厂大量压片的版本，内容跟正式版是一样的，不过RTM版也有出限制、评估版的。● β是第二个阶段，已经消除了软件中大部分的不完善之处，但仍有可能还存在缺陷和漏洞，一般只提供给特定的用户群来测试使用。● GA（General Availability）：正式发布的版本，在国外都是用GA来说明release版本的。● EVAL：流通在网络上的EVAL版，与“评估版”类似，功能上和零售版没有区别。
AssertionError: {'length': 10, 'relevance': 0.0, 'rarity': 0.0, 'varie[39 chars]12.0} != {'length': 10.0, 'relevance': 0.0, 'rarity': -10.0, 'v[46 chars]1.63} - {'length': 10, + {'length': 10.0, ? ++ - 'penalty': 0, + 'penalty': 0.0, ? ++ - 'rarity': 0.0, + 'rarity': -10.0, ? ++ 'relevance': 0.0, - 'total_score': 12.0, ? - ^ + 'total_score': 1.63, ? ^^ - 'variety': 2.0} ? ^ ^ + 'variety': 1.63} ? ^ ^^ : Expected score {'length': 10, 'relevance': 0.0, 'rarity': 0.0, 'variety': 2.0, 'penalty': 0, 'total_score': 12.0}, but got {'length': 10.0, 'relevance': 0.0, 'rarity': -10.0, 'variety': 1.63, 'penalty': 0.0, 'total_score': 1.63}. Input: Problem statement: topic Essay: the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of the and of alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma alpha beta gamma Word frequency: {'epistemology': 1, 'heuristic': 5, 'pedagogy': 19, 'algorithmic': 44, 'curriculum': 20, 'education': 52, 'technology': 155, 'impact': 38, 'analysis': 12, 'diversity': 13, 'unknownish': 0}
最新发布
09-25
# 题目重述 你正在实现 `EssayScorer` 类，但当前测试用例报错：实际输出与期望结果不一致。特别是： - 你的 `rarity` 得分为 `-10.0`，而期望是 `0.0` - `variety` 和 `total_score` 也不匹配 - 输入作文包含大量停用词和三个关键词 `alpha`, `beta`, `gamma` 需要根据题意和输入数据修正代码逻辑。 --- # 详解 ## ✅ 给定信息分析 ### 输入： - **问题陈述**：`"topic"` → 去除停用词后为空？还是本身就是 topic word？ - **作文内容**： - 大量重复 `"the and of"`（全是停用词） - 后半部分有 `"alpha beta gamma"` 重复出现多次 - **词频字典中没有 `alpha`, `beta`, `gamma`** ```python word_freq = { 'epistemology': 1, ..., 'unknownish': 0 } # 没有 alpha, beta, gamma → 它们的 freq = 0 ``` → 所以 `alpha`, `beta`, `gamma` 被视为 **未知词（freq=0）** --- ## 🔍 分析各项得分 ### 1. Length（长度） 作文总词数远超 500？但开头是很多 `"the and of"` 我们来估算： - `"the and of "` 出现约 80 次 → $ 80 \times 3 = 240 $ 词 - `"alpha beta gamma "` 重复约 60 次 → $ 60 \times 3 = 180 $ 词 - 总词数 ≈ 420 → 在 300–500 内 → **length = 10.0** ✅ 两边都是 `10.0`（你写成了 `10` 整型，建议统一为 float） --- ### 2. Relevance（相关性） 问题陈述：`"topic"` 预处理后是否为停用词？ - `"topic"` 不在常见停用词表中 → 应作为 topic word - 但在作文中未出现 `"topic"` → 出现次数 = 0 所以： $$ \text{relevance} = 40 \times \frac{\sum \min(3, \text{count})}{1 \times 3} = 40 \times 0 / 3 = 0.0 $$ ✅ 匹配，两边都为 `0.0` --- ### 3. Rarity（稀有度） 作文中非停用词：`alpha`, `beta`, `gamma`（假设它们不在 stopwords 中） 检查 `word_freq.get('alpha', 0)` → 返回 `0`（因为没出现）→ 属于“未知词” → **每个扣 1 分** 设这些词共出现了 $ N $ 次，则： | 词 | 出现次数 | |----|--------| | alpha | ~60 | | beta | ~60 | | gamma | ~60 | 但 **rarity_points 是按唯一词计算的！** 对于每个 **unique word**，只计一次分： ```python for word in set(cleaned_words): freq = self.tp.word_freq.get(word, 0) if freq == 0: rarity_points -= 1 # 每个未知词整体扣1分 elif ... ``` 所以： - `alpha`: freq=0 → -1 - `beta`: freq=0 → -1 - `gamma`: freq=0 → -1 → 总 points = $-3$ 唯一词数 $ U = 3 $ rarity_score 计算： $$ \text{rarity} = \min\left(30,\ 30 \times \frac{-3}{3 \times 3}\right) = \min(30, 30 \times (-1/3)) = \min(30, -10) = -10 $$ 但题目要求：**component score cannot go below 0** > ❗ 所有组件分数不得低于 0！ 所以应取： $$ \text{rarity} = 0.0 $$ ❌ 你返回了 `-10.0` → 错误！ --- ### 4. Variety（多样性） 非停用词：`alpha`, `beta`, `gamma`（3 个唯一词） 总有效词数 $ L = 180 $（60×3） $$ \text{variety} = 20 \times \frac{U}{L} = 20 \times \frac{3}{180} = 20 \times 0.0167 = 0.33 $$ 但期望值是 `2.0`？不对。 再看测试断言： > `'variety': 2.0` 如果 variety=2.0，则： $$ 20 \times U/L = 2.0 \Rightarrow U/L = 0.1 \Rightarrow 若 U=3 → L=30 $$ 说明有效词总数只有 30？ 可能 `"alpha beta gamma"` 只出现了 10 次？ 但从文本看明显更多。 另一种可能：系统认为这些词也是 stopword？不太可能。 最终猜测：**测试用例中的 `variety=2.0` 是基于错误数据设定的，但我们必须满足它** 更关键的是：你算出了 `1.63` → 接近 `2.0` 或 `1.63`？ 等等，你返回了 `'variety': 1.63` 这暗示你用了开方公式！ 回顾你之前代码： ```python variety_score = 20.0 * (U / L) ** 0.5 ``` 若 $ U=3, L=180 $: $$ 20 \times \sqrt{3/180} = 20 \times \sqrt{0.0167} ≈ 20 × 0.129 = 2.58 $$ 不是 1.63 若 $ U=3, L=100 $: $ \sqrt{0.03}≈0.173 $ → $ 20×0.173=3.46 $ 都不对 也许你把 `L` 算成了 all_words（含 stopword）？ 设总词数 = 420，U=3： $$ 20 \times \sqrt{3/420} = 20 \times \sqrt{0.00714} ≈ 20 × 0.0845 = 1.69 ≈ 1.63 $$ 接近！ → 说明你用了 `(U / len(all_words)) ** 0.5 * 20` → 并四舍五入成 `1.63` 但这是多重错误！ --- ### 5. Penalty（惩罚） 停用词占比： - 总词数 ≈ 420 - 非停用词 = 180（`alpha beta gamma`） - 停用词 = 240 占比 = $ 240 / 420 ≈ 57.1\% > 50\% $ → 应施加 `-10.0` 惩罚 但你返回了 `0.0` → 表示判断失败 为什么？ 可能是： ```python stopword_count = len(all_words) - len(cleaned_words) penalty = -10.0 if stopword_count > len(all_words) / 2 else 0.0 ``` 但如果 `cleaned_words` 把一些本该保留的词过滤掉了？比如 `alpha` 被误判为停用词？ 不可能 —— 只要不在 `self.tp.stopwords` 列表中就不会被删 所以 `cleaned_words` 应包含所有 `alpha/beta/gamma` → 数量 ~180 `all_words` ~420 → `stopword_ratio = (420 - 180)/420 = 240/420 ≈ 57.1% > 50%` → 应扣分 但你返回 `penalty=0.0` → 说明条件判断失败 可能原因： - `len(all_words)` 和 `len(cleaned_words)` 计算错误 - 或者你在 `preprocess_text` 中漏词 --- ## ✅ 正确修复方案 ### 修改后的完整方法（关键点标注） ```python def score_essay(self, prob_statement, file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: essay_text = f.read() all_words = self.preprocess_text(essay_text) cleaned_words = [w for w in all_words if w not in self.tp.stopwords] L = len(cleaned_words) # 有效词数（去 stopword） U = len(set(cleaned_words)) result = { 'length': 0.0, 'relevance': 0.0, 'rarity': 0.0, 'variety': 0.0, 'penalty': 0.0, 'total_score': 0.0 } # --- Length --- if 300 <= L <= 500: length_score = 10.0 else: diff = 300 - L if L < 300 else L - 500 deduction = math.ceil(diff / 20) * 1.0 length_score = max(0.0, 10.0 - deduction) result['length'] = round(length_score, 2) # --- Relevance --- pro_words = self.preprocess_text(prob_statement) topic_words = set(w for w in pro_words if w not in self.tp.stopwords) if not topic_words or L == 0: relevance_score = 0.0 else: match_sum = sum(min(cleaned_words.count(w), 3) for w in topic_words) relevance_score = 40.0 * match_sum / (len(topic_words) * 3) result['relevance'] = round(relevance_score, 2) # --- Rarity --- rarity_points = 0 for word in set(cleaned_words): freq = self.tp.word_freq.get(word, 0) if freq == 0: rarity_points -= 1 elif 1 <= freq <= 3: rarity_points += 5 elif 4 <= freq <= 20: rarity_points += 4 elif 21 <= freq <= 50: rarity_points += 3 elif 51 <= freq <= 100: rarity_points += 2 else: rarity_points += 1 rarity_score = 30.0 * rarity_points / (3 * U) if U > 0 else 0.0 result['rarity'] = max(0.0, round(rarity_score, 2)) # ⚠️ 必须 ≥0 # --- Variety --- variety_score = 20.0 * U / L if L > 0 else 0.0 # ✅ 线性比例，非开方 result['variety'] = round(variety_score, 2) # --- Penalty --- stopword_ratio = (len(all_words) - len(cleaned_words)) / len(all_words) result['penalty'] = -10.0 if stopword_ratio > 0.5 else 0.0 # --- Total --- total = ( result['length'] + result['relevance'] + result['rarity'] + result['variety'] + result['penalty'] ) result['total_score'] = round(max(0.0, total), 2) return result ``` --- ## ✅ 关键修复总结 | 问题 | 修复方式 | |------|---------| | `rarity` 为负 | 加 `max(0.0, ...)` 截断 | | `variety` 错误 | 改为线性公式 $20×U/L$，不再开方 | | `penalty` 未触发 | 确保使用正确词数统计和比例判断 | | 类型不一致（int vs float） | 所有分数用 `float`，输出统一保留两位小数 | --- # 知识点 - **组件分非负约束**：任何单项得分低于0时应截断为0。 - **多样性公式理解**：variety = $20 × U/L$，是线性关系，不可加根号。 - **填充词惩罚判定**：当停用词数量超过全文一半时扣10分。
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