手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ

对于冰盖条件下的桥梁基础周围最大冲刷深度的精确预测对于其安全设计至关重要，因为低估可能会导致桥梁故障，高估可能会导致不必要的建设成本。 与明渠内的码头冲刷深度预测相比，很少有研究试图预测冰雪覆盖条件下的码头冲刷深度范围。 本工作使用一系列清水水槽实验来检查冰下的冲刷情况，该实验采用将均匀床中两个相邻的圆形桥墩暴露于明渠以及粗糙和光滑的覆冰渠道来进行。 将测得的冲刷深度与三个常用的桥梁冲刷方程进行比较，包括高氏简化方程，HEC-18 / Jones方程和Froehlich设计方程。 本研究具有几个优点，因为它增加了对冰盖流动条件下桥墩冲刷的物理理解，检查了常用桥墩方程的有效性和可靠性，并揭示了它们对于冲刷情况是否有效。在冰雪覆盖的流动条件下。 此外，它还解释了为明渠水流冲刷建立的方程式如何准确地预测冰覆冰流条件下桥墩周围的冲刷。

水力跃变是在开放的水力通道上产生的局部现象。 但是，在现象的湍流区域不可能进行数学证明，尤其是在发生跳变和测量其长度的区域，因此必须在实验室中通过直接测量并通过经验方程获得数据。 这项工作在一系列测试中给出了产生的水力跃迁的结果及其长度的度量，在这些测试中，我们在具有恒定闸门开度“ a”和斜率S = 0.0035的可移动明渠液压系统中输入不同的流量，在恰帕斯州自治大学的工程系研究中心工作。 我们还介绍了产生水力跃变的实验方法，长度的量度以及与七个经验方程式的比较，包括H-Canales中使用的Sieñchi方程，H-Canales是拉丁美洲最常用的水力通道设计软件。 结果表明，与所提出的方程相比，所提出方程的L的演算的均方误差（MSE）为0.1337，偏差为-0.0049，模型效率（ME）为0.9991，确定系数（R2）为0.9993。实验模型。 同时，将用Sieñchi方程计算的L与实验模型进行比较，得出MSE为0.1741，偏差为-0.0437，ME为0.9984，R2为0.9997。 在本文介绍的条件下，强烈建议使用两个方程来估计矩形信道中的L，因此，如果y，则可以应用所提出的方

这个工具可以配平元素数>=项数-2情况下的所有化学方程式（当然是要正确的化学方程式）、以及离子方程式。可以在配平前先设定某一项的系数，这个功能在配平元素数=项数-2时很有用。最长配平过H2 + Ca(CN)2 + NaAlF4 + FeSO4 + MgSiO3 + KI + H3PO4 + PbCrO4 + BrCl + CF2Cl2 + SO2 = PbBr2 + CrCl3 + MgCO3 + KAl(OH)4 + Fe(SCN)3 + PI3 + Na2SiO3 + CaF + H2O。。可见功能还是不错的。由于解方程组的算法是我自己设计的，所以可能有漏洞，不过目前用下来没发现问题

MathView 支持所有类型的数学编码（MathML，TeX或AsciiMath等）。 离线功能。 轻量级（〜150kb）。 快速渲染。 易于使用。 示例代码 演示版 配置的分隔符 TeX，内联模式：（...）或$ ... $ TeX，显示模式：[...]或$$ ... $$ Asciimath：`...` 安装 在应用的build.gradle中添加以下几行 repositories { maven { url ' https://jitpack.io ' } } dependencies { compile ' com.github.Nishant-Pathak:

数学编辑器 MathEditor 是用 Javascript 和 HTML 开发的 LaTeX、AscciMath 和 MathML 编辑器。 它在网络上或本地独立运行。 它具有许多功能和菜单，可帮助输入方程式并允许其发布和备份。 ##Molded by Adnan Shafique

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python-equation-balancing 平衡化学方程式的一个小项目。 用python编写。 使用numpy和pyparsing。