利用拉曼光谱检测技术，对甲醇柴油的甲醇含量和黏度进行定量检测研究。93个甲醇柴油样品作为被检测的对象，划分校正集（72个）和预测集（21个）。分析比较了光谱的不同预处理方法的全交互验证偏最小二乘（PLS）模型效果；然后以最优预处理方法得到的光谱数据为输入，结合连续投影算法(SPA)建立不同的回归校正模型，并进行比较分析。结果表明，甲醇含量的多元散射校正偏最小二乘(MSC-PLS)模型预测效果最优，其校正集相关系数RC为0.9761，交互验证相关系数RCV为0.9551，校正集均方误差（RMSEC）为1.5089，交互验证均方误差（RMSECV）为2.0630；黏度的MSC-PLS模型预测效果也是最优的，RC为0.9794，RCV为0.9580，RMSEC为0.0907 mPa·s，RMSECV为0.1292 mPa·s。

基于累积损伤的复合材料层合板拉-拉疲劳寿命预测，魏武国，，复合材料层合板在拉-拉疲劳载荷作用下的损伤形式主要是基体开裂、纤维拉断和分层，因此重点考虑这三种损伤的失效判据,并基于疲劳�

基于第二种压力分裂，通过 Liou 和 Steffen AUSM 通量向量分裂 (FVS) 技术求解一维欧拉方程。 添加的源项通过将参数 alpha 设置为 0（平面 1D）、1（圆柱轴对称）或 2（球对称）来解释圆柱和球对称流。 边界条件是透射类型，初始数据适用于黎曼问题 (RP)。 为了求解添加的源，在 Ut 上进行 PDE/ODE 拆分，如下所示： PDE： Ut + Fx = 0 对于 U(x,t0) 产生 Up（预测） 颂： dU/dt = S(U) for U(t0) = Up 产生 U(x,t+dt) 数字的详细信息可以在 E. Toro 的书中找到，也可以在 Liou 和 Steffen 的原始论文中找到。 适用于大多数基准测试，除了 Toro 书第 8 章中描述的测试 3，它失败了。 要确定时间步长，请运行粗网格情况，计算完整解的特征值 L1 = ua 和 L3

在表格tableview中实现复选框，下拉框，最简单快速方案，中文读取乱码问题的解决方案。 本实例在QT5.12上运行通过，用最简单的方法在tableview中实现了复选框和下拉框，同时还提供了读取文本数据的方法以及在读取中遇到乱码的两种解决方案。 对于初学tableview或者实现简单界面的同学是有用处的，如果需要配合数据库，将文本读取的数据换成sql查询的数据，或者干脆启用SQLQueryModel更加直接，但tableview部分的操作基本一样。 虽然程序代码中有注解，但博客中讲解更详尽，大家可以参看我的博文会更加容易理解。 https://haigear.blog.csdn.net/article/details/128758176

android系统下，依托百度地图SDK V5.0.0和百度android全景SDK v2.6.2开发的找厕所软件，可以搜索周围厕所，并实现步行导航功能，还可以查看厕所周围的全景图，方便查找厕所。软件还实现了类似百度地图中的底部Listview的显示和隐藏，可以列表的形式显示周围厕所。可以说是大家调侃的滴滴拉屎软件的源码。其中百度地图相关的sdk需自行下载并添加到项目中。

android 之Spinner下拉菜单实现级联，需要的朋友可以参考一下

一个基于Vue2、element ui、vue-cli、vuex、vue-router、axios 、echarts后台管理系统demo. 无限级菜单，下拉树形选择框

（数值分析课程设计）Matlab求解常微分方程初值问题 欧拉方法 梯形方法 龙格-库塔方法

为了减少迭代次数,提高收敛性,在一阶牛顿拉夫逊法基础上对不平衡量ΔP和ΔQ进行修正,采用一阶牛顿法得到的修正量作为预测量,利用节点注入电流方程和电压方程形成不平衡量的校正值,从而得到新的修正方程,沿用传统牛顿法进行迭代计算。从理论上讲该方法具有三阶收敛性。通过对典型IEEE节点实例进行Matlab编程仿真,与传统牛拉法做对比,该方法具有迭代次数少,收敛性好,编程量增加不多的特点。

在 textbox 中输入信息，自动弹出DataGridView1加载数据。选择DataGridView1中的一行，返回数据给textbox