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* 写入后写入（WAW, Write After Write） - I1 以及 I2 皆将结果写入同一个位置上。
其中 I1 以及 I2 是两个在不同时间点上执行的指令。
对于这三种冒险，指令 I1 都必须执行于 I2 被执行前，否则其运算结果是不被定义的（具体结果视该机器的硬件实现而定）。对于冒险1，这是因为 I2 依赖着 I1 的数据；对于冒险2，则是因为 I1 依赖着即将被 I2 所覆盖的数据；对于冒险3，则是因为在 I1 和 I2 之间所运行的指令可能会使用到 I1 的输出结果。为了确保这些数据依赖所需的运行顺序得到保证，编译器首先需要建立一幅依赖图，即一幅顶点是指令，而边是依赖性的有向图。最终，这幅图的任何一种拓扑排序都可以是有效的指令调度表。
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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。
需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。
虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。
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朱雀山是吉林市四大名山之一，位于中国吉林省丰满区，距离市区10公里。
朱雀山国家森林公园东为龙潭山，南为松花湖，西边是松花江，北边则是吉林市，公园内包括寻梦峰，朱雀湖，菩提寺，古化石博物馆和明代造船遗址摩崖石刻等自然与人文景区。总面积5662公顷，最高峰海拔871米，森林覆盖率达97%。
主要景观包括“群蛙噪春”、“恋人石”、“手动石”、“魔猪石”、“愁鹰石”、“雄狮吼天”、“天书石”、“一指禅”、“仙酿池”等。
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