离心泵的选取及其气蚀问题

一个简单的小demo ，代码简洁明朗。 点击按钮访问系统相册选取图片显示到imageview之上。

关于ZJ系列渣浆泵的选型 输送管路平均流速V的选取： 电厂除灰经验取值：1.5-2.0% 电厂除渣经验取值：1.8-2.5% 电厂除灰渣经验取值：1.8-2.2% 冶金和煤炭经验取值：2.0-2.5% 管径选取： 出口：DN>12.5Q0.53 进口：进口和泵进口相见或略大一个动作规格 扬程富裕系数a=1.05

批量间隔取图 对于大量图片而言

Jquery 全国车牌号模拟移动端选取录入

在HyperMesh前处理二次开发中，我们经常会和模型进行交互去选取单元、节点、坐标等，一般常用的命令是*createmarkpanel，此时会出现如下的panel界面，用户选取对象后，软件存储ID号到mark中，但是，在HypervVew中并没有提供类似的API或相关帮助说明，当后处理程序中需要与模型进行交互时没有这个API对开发工作影响特别大，此脚本中写出了可以选取单元、节点、坐标系、和components的命令

搭建好了神经网络而又忘记选择样本的同学们，这个文献还是有点用的哟

介绍了低吸收高负载特性的全氟碳化合物SBS新介质，研究了SBS相位共轭镜和SBS光限幅器对新介质的选取原则，并在Nd: YAG调Q激光器中进行了实验验证。结果表明，SBS相位共轭镜需要平均分子量小，运动粘度小，增益系数大的介质；而SBS光限幅器需要平均分子量大，运动粘度大，增益系数小的介质。新介质的发现增加了SBS介质的种类，而介质的选取原则对新介质的选用打下了良好的基础。

Java选取RGB颜色

在400~720 nm波段范围，基于液晶可调谐滤波器(LCTF)和CMOS相机组合的多光谱成像系统，以四季豆叶片为研究对象每隔5 nm进行成像。根据图像亮度信息法和波段指数法的相关原理，首先分别计算得到各波段四季豆叶片的波段指数值和可识别度；然后对四季豆叶片的波段指数值和可识别度进行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰富和波段的相关性小等特点，得出545、630、645、720、650和570 nm波段有较大的波段指数值和较好的识别度；最后根据最小欧氏距离法和光谱角度匹配法分别对四季豆叶片的特征波段的分类精度予以计算，两种方法的分类精度分别为100.00%和83.33%，得出选取的特征波段对四季豆叶片具有较好的分类精度。因此，545、630、645、720、650 和570 nm波段可作为四季豆叶片的特征波段。