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中文版 密码编码学与网络安全原理与实践

针对冲击地压巷道围岩难以控制的问题,提出采用桁架锚索-锚杆联合支护冲击地压巷道。采用理论分析、现场实践相结合的方法,研究桁架锚索支护冲击地压巷道的原理。运用材料力学、岩体力学理论,建立锚索支护巷道的力学模型,对比研究普通单体锚索和桁架锚索支护冲击地压巷道抗冲效果。研究表明:普通单体锚索难以适应巷道围岩和锚杆的变形而先行破坏,锚索-锚杆支护体系被各个击破,从而导致冲击地压发生;相对于单体锚索,桁架锚索锚固区围岩最大拉应力降低Fsinα+F,最大剪应力降低Fsinα,变形量增加ckcosα,并一定程度上能够实现桁架锚索-锚杆协同防冲支护;能量理论分析表明,桁架锚索支护系统比普通锚索支护系统要多吸收D(22 2a/cosa+2c-2a)能量,抗冲震级也加大。现场应用表明,桁架锚索-锚杆联合支护能够有效地防止巷道冲击地压的发生。

编译原理及实践 附录 源代码 本书英文名:Compiler Construction: Principles and Practice 作者:Kenneth C.Louden 电子书中文版下载地址:http://download.csdn.net/detail/bbeikke/4794677 电子书英文版下载地址:http://download.csdn.net/detail/bbeikke/4847099

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梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向

c++程序设计原理与实践 C++之父Bjarne Stroustrup的最新力作

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