合成孔径雷达图像理解，详细介绍了合成孔径雷达图像成像基础、原理、算法一建SAR图像的统计特征，并对雷达图像进行了详细分析。

可以直接读取显控SA系列触摸屏（扩展名是eah、drp、drw的工程文件）密码。

软件介绍: 显控SA系列触摸屏eah、drp、drw工程文件密码破解工具，能够直接读取显控SA系列触摸屏（扩展名是eah、drp、drw的工程文件）密码。注意：1表示有密码，而1后面的字符即为密码，本工具仅为个人应急使用，不要用于破解他人程序。选择工程文件，点击读取密码可以获取文件的密码及软件版本。

HW5G性能优化指导手册-5G SA

QUERY操作手册傻瓜教程，看了就会懂得如何操作，适合新人入门教学，如有不对的地方，欢迎指出

水温及盐度 建模流程及参数介绍 *

1． 目的： （1）通过采用牛顿迭代法、弦截法和二分法求根的程序设计，使学生更加系统地理解和掌握C语言函数间参数传递方法、数组和指针的应用等编程技巧。培养学生综合利用C语言进行科学计算，使学生将所学知识转化为分析和设计数学中的实际问题的能力，学会查资料和工具书。 （2）提高学生建立程序文档、归纳总结的能力。 （3）进一步巩固和灵活运用先修课程《计算机文化基础》有关文字处理、图表分析、数据归整、应用软件之间图表、数据共享等信息技术处理的综合能力。 2． 基本要求： （1）要求用模块化设计和C语言的思想来完成程序的设计； （2）要求分别编写牛顿迭代法、弦截法和二分法求根的函数，分别存到不同的.CPP文件中； （3）在VC++6.0环境中，学会调试程序的方法，及时查究错误，独立调试完成。 （4）程序调试通过后，完成程序文档的整理,加必要的注释。 一般解一元方程，常用采用的方法有：牛顿迭代法、弦截法和二分法等。 牛顿迭代法求根 〖〖f(x)=a〗_0 x〗^n 〖〖 + a〗_1 x〗^(n-1) +⋯+〖 a〗_(n-2) x^2 +〖 a〗_(n-1) x +〖 a〗_n=0 求f(x)在〖 x〗_0附近的根。 计算公式：〖 x〗_(n+1)=〖 x〗_n- f(〖 x〗_n )/(f(〖 x〗_n)) ́ 精度：ε=|〖 x〗_(n+1)-〖 x〗_n|<1.0e-m ,m=6。 牛顿迭代法 所求的根：满足精度的〖 x〗_n 二分法 任取两点〖 x〗_1和〖 x〗_2，判断（〖 x〗_1, 〖 x〗_2）有无实根。如下图所示，如果f(〖 x〗_1 )和f(〖 x〗_2 )符号相反，说明（〖 x〗_1, 〖 x〗_2）之间有一实根。取（〖 x〗_1, 〖 x〗_2）的中点x,检查f(x)和f(〖 x〗_1 )是否同符号，如果不同号，说明实根在（〖 x〗_1,x）区间，x作为新的〖 x〗_2，舍弃（x, 〖 x〗_2）区间；若同号，则实根在（x, 〖 x〗_2）区间，x作为新的〖 x〗_1, 舍弃（〖 x〗_1,x）区间。再根据新的〖 x〗_1 、 〖 x〗_2，找中点，重复上述步骤。直到|〖 x〗_1-〖 x〗_2|〖<10〗^(-6)时，x =(〖 x〗_1+〖 x〗_2)/2为所求。 （3）弦截法 取f(〖 x〗_1 )与f(〖 x〗_2 )连线与x轴的交点x，从（〖 x〗_1, x）和(x, 〖 x〗_2)两个区间中取舍的方法与二分法相同。 计算公式为： 判断f(〖 x〗_1 )与f(〖 x〗_2 )是否同符号的方法与二分法采用的方法相同。直到先后两次求出的x的值之差小于〖10〗^(-6)为止。 分别用牛顿迭代法、弦截法和二分法求下列方程的根，分析比较各种方法的迭代次数及精度。 〖f(x)=x〗^3 〖- 2x〗^2 +7x +4=0 牛顿迭代法的初值：x=0.5; 弦截法〖 x〗_1，〖 x〗_2的初值：-1，1 二分法〖 x〗_1，〖 x〗_2的初值：-1，0 精度要求：|〖 x〗_1-〖 x〗_2| 〖<10〗^(-6)

1. UE向gNodeB发送RRCSetupRequest消息（在初始的RA中，Msg3传输的是RRCSetupRequest消息），RRCSetupRequest消息携带RRC建立原因和UE标识。 2. gNodeB为UE建立上下文并进行SRB1资源的准入和资源分配。而后向UE回复RRCSetup消息，消息中携带SRB1资源配置的详细信息。 3. UE根据RRCSetup消息指示的SRB1资源信息，进行无线资源配置，然后发送RRCSetupComplete消息给gNodeB，消息中携带selectedPLMN-Identity、registeredAMF、snssai-list和NAS，RR

用于ASMEMC级安全壳容器的SA-738Gr.B钢板夏比冲击试验的监造要点借鉴.pdf

模拟退火（SA）是解决多维全局优化问题的非常有用的随机方法，可确保收敛到全局最优。 本文提出了一种用于模拟退火程序的可变冷却因子（VCF）模型，作为一种确定最佳退火算法的新冷却方案，该算法称为Powell模拟退火（PSA）算法。 PSA算法旨在加快退火过程，并找到多个变量的测试函数的全局最小值，而无需计算其导数。 它已在二维的Rosenbrock谷和3、4和8的多极函数中被应用并与SA算法以及Nelder和Mead Simplex（NMS）方法进行了比较。 事实证明，PSA算法更可靠，并且始终能够以最少的迭代次数和计算时间找到最佳值或非常接近最佳值的点。 基于它们的相对冷却速率，VCF与Lundy和Mees，线性，指数和几何冷却方案相比具有优势。 PSA算法还经过编程，可以在可简化组合优化问题计算的android智能手机系统（ASS）上运行。