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它能做什么 以优雅的方式存储您的数据，这将为您提供极大的灵活性和影响力。 该库旨在用作需要高性能的应用程序的状态管理解决方案，以便在具有相似特征的许多不同类型的实体上快速改变状态。 游戏和模拟等应用。 如果性能不是那么重要，那么请查看 ，它提供了不变性、版本控制、撤消/重做和强大的数据日志查询引擎。 存储在 Wharf 中的所有数据统一组织为 实体- 只是一个 id （即1 ） 属性- 实体的属性（即name或age ） Value - 属性的值（即"bob"或50 ） 例如，让我们描述一些形状。 实体 1 是一个蓝色方块 实体 2 是一个红色三角形 实体 3 是一个红色圆圈 实体 属性 价值 1 颜色 蓝色的 1 宽度 20 1 高度 20 1 n_edges 4 2 颜色 红色的 2 根据 10 2 高度 40 2 n_edges 3 3 颜

环境适应能力强、识别精度高是有效分离煤和矸石的前提。采用双能X射线透视煤和矸石并成像，避免了粉尘、光照强度和物料表面等外界因素影响。但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应、厚度效应和射束硬化效应等缺陷。为降低缺陷影响，提高煤和矸石识别率，提出一种联合R值图像与高、低能图像特征对煤和矸石进行多维度分析的方法。首先基于双能X射线采集系统获取高、低能图像，并利用比值法得到R值图像；然后针对所获取的三种图像，研究煤和矸石密度及灰分含量等关键物性参数与图像特征关系，据此设计特征提取方案，共计提取8个特征参量，形成一种强特征组合；最后采用Relief算法度量每个特征参量的重要性，进而设计分类试验。以不同地区肥煤、焦煤、气煤和矸石为试验对象，观察剔除权重较低的特征后，分类模型准确率，发现以特征组合[ Rc, μlc, μl, R]为输入，PSO-SVM分类模型对三种煤混合矸石识别效果最佳，识别率为99.4%。结合PSO-SVM分类模型和[ Rc, μlc, μl, R]的特征组合对肥煤、焦煤和气煤分别混合矸石进行识别验证，结果表明：肥煤混合矸石识别率为98.89%，焦煤混合矸石识别率为100