在https://github.com/gramoli/synchrobench上进行修改更适于Synchrobench’s Lazy Linked-List进行内存回收，解决了内存泄漏问题

硫酸泄漏事故应急处置.doc

硫酸泄漏事故应急演练总结评估报告.doc

介绍了输油管道泄漏的检测、定位方法及其应用现状。详细分析了负压波法泄漏检测的原理与定位算法，并对该定位算法中所需要的关键参数，即首、末两端压力传感器接收到压降信号的时间差，利用小波变换法进行了深入的研究与分析，并用Matlab上进行了模拟仿真，结果表明该方法简易可行、定位准确，达到了对精度的要求。

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高压输电线路绝缘子使电位不同的导体在机械上相互连接，而在电气上则使之绝缘，要求 其能够长期在正常工作电压以及内、外部过电压情况下能够安全可靠运行。本文介绍了传统高压绝缘 子的检测方法以及提出了高压输电线路绝缘子在线监测系统的基本组成，阐述了高压输电线路泄漏电 流的基本特点以及泄漏电流的提取、采集和处理方法，给出了对电流传感器频带拓宽的具体方法，提 出了在某特定时间内对高压输电网绝缘子泄漏电流脉冲个数和平均电流峰值进行测量的方法。试验结 果表明：文章提出的方法可以满足电力工业现场对高压输电线路绝缘子泄漏电流的实时监测。

Eclipse--Memory-Analyzer中文教程，配合博客原文使用

为估计密集谱成分信号的频率和相位值,本文提出基于全相位FFT(all-phase FFT,apFFT)的密集谱识别与校正算法.利用全相位FFT良好的抑制谱泄漏性质和其特有的相位不变性,本文方法可在传统振幅谱峰识别法失效情况下,根据相位谱是否满足平坦分布来识别密集谱与单频成分谱;结合全相位时移相位差校正法与相邻apFFT谱线间的相位关系,推导出了一种新的密集谱频率与相位的估计方法,并给出了辨别两种谱分布的参数指标.仿真实验表明,在不同信噪比情况下,本算法精度比原有FFT密集谱校正法有所提高,当SNR>20dB时,本文方法有较高的实用价值.

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g

给出了天然气管道泄漏几何区域图形,建立了天然气泄漏控制方程,基于控制体积原理和多孔介质理论,利用计算流体力学软件对埋地天然气管道泄漏过程进行了数值模拟。通过模拟,得到了天然气在土壤和空气中泄漏浓度分布,并分析了风速对天然气组分的扩散影响规律,确定了安全区域,为天然气管道泄漏应急救援和安全管理提供了理论依据。