1.搜索引擎成为互联网的重要应用之一：从90年代末开始，互联网上的网站与网页数量飞速增长，网民的兴趣点也从屈指可数的几家综合门户类网站分散到特色各异的中小网站去了。人们想在互联网上找到五花八门的信息，但由于人工分类编辑网站目录的方法受到时效和收录量的限
制，无法再满足人们对网上内容的检索需求，于是搜索引擎在2000年后开始大行其道。使用蜘蛛程序在互联网上自动抓取海量网页信息，索引并存储到庞大的数据库中，并通过特殊算法将相关性最好的结果瞬间呈现给搜索者，搜索引擎的便捷使其成为互联网最受欢迎的应用之一。以至于有相当多的人将浏览器的默认首页设为搜索引擎，甚至形成了将网站名称输入到搜索框中而非浏览器地址栏这样独特的网络导航习惯。
2.搜索成为人们思考行为的一部分，如火如荼的发展，网民从单纯的信息获取者演变成信息发布者，人们通过网络分享自己的知识、体验、情感或见闻，使互联网上的内容越来越丰富多彩。例如，按照统计，中国网民在百度知道平台上的问题解决率高达97.9%，这些问题涉及科技、社会、文化、商业等各个方面，尤其对人们的衣食住行等日常生活问题，几乎都能从平台获得满意的答案。截至到09年7月的4年时间内，中文互动问答平台百度知道已经累计为中国网民解决了5650多万个问题，成为人们日常生活的最佳互动问答平台。社区内容上的无所不谈使搜索引擎的收录也变得无所不包，人们发现通过搜索引擎可以找到他想要的任何信息，从新闻热点到柴米油盐，从育儿百科到MBA课程。信息的便捷获取潜移默化的改变了人们的思考行为，搜索结果页上汇集了整个互联网的智慧，谁不想在苦思冥想前“搜索一下”呢？
3.搜索成为人们消费行为的重要环节：随着对搜索引擎的依赖加深，当人们有消费需求或看到感兴趣的商品时，“搜索一下”已经是已形成的“条件反射”。以前，消费者依靠“货比三家”来对抗“买的没有卖的精”这种与商家之间的信息不对称。通过搜索引擎收集到的产品功能与使用情况弥补了消费者与推广商家间在知情权上的鸿沟，成为消费决策的重要依据。价格低的线上销售渠道也成为搜索热点，以至于出现了消费者为省钱而先到实体专卖店挑选合适型号大小货品再到网店付款下单的有趣现象。随着年轻一代消费能力的提高，从前仅限于图书音像和电子产品的网上购物正在向工作生活的各个层面迅速渗透，服装食品等日用消费品也逐渐成为网购的宠儿。在这些过程中，其实都运用了SEM。
信号量在进程是以有名信号量进行通信的，在线程是以无名信号进行通信的，因为线程linux还没有实现进程间的通信，所以在sem_init的第二个参数要为0，而且在多线程间的同步是可以通过有名信号量也可通过无名信号，但是一般情况线程的同步是无名信号量，无名信号量使用简单，而且sem_t存储在进程空间中，有名信号量必须LINUX内核管理，由内核结构struct ipc_ids 存储，是随内核持续的，系统关闭，信号量则删除，当然也可以显示删除，通过系统调用删除，消息队列，信号量，内存共享，这几个都是一样的原理。，只不过信号量分为有名与无名
SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。
SD为样本标准差 ，根据标准差SD能反映变量值的离散程度 。正负值就是在计算好的SD上加个正负号， 表示在这个范围内波动；在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围内 。
标准差的统计学常用符号为s，医学期刊常用SD表示。标准差是一个极为重要的离散度指标，常用于表示变量分布的离散程度 。对于一组变量，只用平均数来描写其集中趋势是不全面的，还需要用标准差来描写其离散趋势。标准差用公式表示为:s= ∑（x-ˉx） 2 n-1由上式可见，标准差的基本内容是离均差，即（x-ˉx）。它说明一组变量值（x）与其算术均数（ˉx）的距离，故能描述变异大小。s小表示个体间变异小，即变量值分布较集中、整齐s大表示个体间变异大，即各变量值分布较分散。
SEM是样品标准差，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。
拓展资料
生物统计学是生物数学中最早形成的一大分支，它是在用统计学的原理和方法研究生物学的客观现象及问题的过程中形成的，生物学中的问题又促使生物统计学中大部分基本方法进一步发展。生物统计学是应用统计学的分支，它将统计方法应用到医学及生物学领域，在此，数理统计学和应用统计学有些重叠。
参考资料百度百科—生物统计学
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