给出了螺旋型手性分子薄膜表面反射方向的圆二向色性的谐波强度表示式,分析了谐波的强度与手性分子的取向、分子的螺距和半径等结构参数的关系,给出了数值模拟结果.发现在入射光强一定的情况下,谐波强度在螺距和半径的取值范围内分别存在着最大值,以及螺距与半径之间满足的关系式随分子取向角的变化而不同.

AutoCAD二次开发API全文档 ，最近在搞二次开发，在csdn上找了好多关于api 的资源，有的甚至是10分，最后下载后不能用，因此在这里分享一下自己搜集的，亲测可用

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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的动态方法，它由Dieter Fox等人在1997年提出。DWA主要设计用于处理机器人的动态规划问题，尤其是在机器人需要考虑自身运动学约束和环境中的动态障碍物时。以下是DWA算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在许多实际应用中，机器人面临的路径规划问题不仅需要考虑静态障碍物，还需要实时响应环境中的动态变化。DWA算法通过使用一个动态窗口来评估潜在的运动，从而适应这些动态条件。 ### 2. 算法原理 DWA算法的核心思想是在每个时间步评估机器人的多个潜在运动，并选择一个既避开障碍物又达到目标的运动。 #### a. 动态窗口 在每个时间步，算法不是在整个工作空间中搜索，而是在机器人周围的一个有限的“动态窗口”内进行采样。 #### b. 运动评估 对于每个采样点，算法评估该运动的“好坏”，考虑因素包括到达目标的距离、避开障碍物的程度以及机器人的运动学约束。 #### c. 概率选择 算法根据评估为每个运动分配一个概率，然后随机选择一个运动作为下一步的执行动作。 ### 3. 算法步骤

Java Web 现代化开发：Spring Boot + Mybatis + Redis 二级缓存 本篇博客将介绍如何使用 Spring Boot 快速搭建一个 Web 应用，并且采用 Mybatis 作为我们的 ORM 框架。为了提升性能，我们将 Redis 作为 Mybatis 的二级缓存。通过该项目，我们希望读者可以快速掌握现代化 Java Web 开发的技巧以及最佳实践。 一、Spring Boot 介绍 Spring Boot 是一个基于 Spring framework 的框架，它提供了各种开箱即用的插件，使得它成为了当今最为主流的 Java Web 开发框架之一。Spring Boot 的主要特点是它提供了自动配置特性，使得开发者可以快速搭建一个 Web 应用，而不需要进行繁琐的配置。 二、Mybatis 介绍 Mybatis 是一个十分轻量好用的 ORM 框架，它提供了简洁的 XML 配置方式，使得开发者可以快速地将 Java 对象映射到数据库表中。Mybatis 还提供了强大的缓存机制，可以大大提升应用程序的性能。 三、Redis 介绍 Redis 是一个十分主流的分布式 key-value 型数据库，在 web 开发中，我们常用它来缓存数据库的查询结果。Redis 提供了高性能的缓存机制，可以大大提升应用程序的性能。 四、新建 Spring Boot 项目 首先，我们需要初始化我们的 Spring Boot 工程。通过 Intellij 的 Spring Initializer，新建一个 Spring Boot 工程变得十分简单。我们可以在 Intellij 中选择 New 一个 Project，然后在选择依赖的界面，勾选 Web、Mybatis、Redis、Mysql、H2。 五、新建 API 接口 接下来，我们要编写 Web API。假设我们的 Web 工程负责处理商家的产品（Product）。我们需要提供根据 product id 返回 product 信息的 get 接口和更新 product 信息的 put 接口。我们可以通过注解的方式快速开发我们的接口类。 六、使用 Redis 作为 Mybatis 的二级缓存 为了提升性能，我们将 Redis 作为 Mybatis 的二级缓存。Mybatis 提供了强大的缓存机制，可以大大提升应用程序的性能。通过使用 Redis 作为 Mybatis 的二级缓存，我们可以进一步提升应用程序的性能。 七、单元测试 为了测试我们的代码，我们编写了单元测试，并且用 H2 内存数据库来生成我们的测试数据。单元测试可以帮助我们快速地检测代码的正确性，从而提高开发效率。 八、小结 通过该项目，我们希望读者可以快速掌握现代化 Java Web 开发的技巧以及最佳实践。本文的示例代码可在 Github 中下载，环境开发环境为 mac 10.11，IDE 为 Intellij 2017.1，jdk 为 1.8，Spring-Boot 为 1.5.3.RELEASE，Redis 为 3.2.9，Mysql 为 5.7。

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最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！