GML指数计算基于EBM-GML以及EBM效率值计算的matlab代码，可直接分解为EC（技术效率变动）以及TC（技术进步），内有本人视频讲解，详细讲解了代码的使用，全套资料均为本人制作，计算结果准确可靠，资料包售后服务，有问题都可通过CSDN联系我哦。 GML指数可用来测算绿色全要素生产率（GTFP）或者是环境效率，（注意：本贴提供的是EBM-GML指数计算的matlab代码！！！）,GML指数有四种计算方法，分别是：SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML，均可分解为EC（技术效率变动）以及TC（技术进步），其他三种指数计算在我主页均有！！

cocos studio3.10 从json文件转换成csd文件

SD\MMC\SDIO\TF卡的读写协议资料，SD 卡系统是一个新的大容量存储系统，基于半导体技术的变革。 它的出现，提供了一个便宜的、结实的卡片式的存储媒介，为了消费多媒体应用。 SD 卡可以设计出便宜的播放器和驱动器而没有可移动的部分。 一个低耗电和广供电电压的可以满足移动电话、电池应用比如音乐播放器、个人管理器、掌 上电脑、电子书、电子百科全书、电子词典等等

基于非结构混合网格的N-S方程求解器和结构柔度影响系数法,发展了一种考虑气动、结构非线性的基于RBF插值技术CFD/CSD耦合分析方法,适用于解决现代大展弦比飞机的非线性静气动弹性问题。该方法采用时间相关法(即求解非定常方程组,用长时间的渐近解趋于定常状态)求解静气弹分析时的定常流动。考虑大展弦比飞机结构变形问题为大变形小应力问题,在利用柔度系数法求解结构方程时,假设每次求解结构方程时应力与应变为线性关系,整体静气弹分析过程为非线性关系,因此每次求解结构方程时要更新柔度影响系数矩阵。在非定常N-S方程每求

用Photoshop自动创建CocosStudio .csb文件（Scene/Layer/Node）的工具，是：LayersToCSD.jsx（点击下载），这是一个photoshop脚本文件，安装和使用非常方便，这个photoshop脚本，改编自Spine的LayersToPNG.jsx脚本，只是修改了里面的文件输出部分和增加了一个.csb类型选择，所以会看到操作界面基本是相同的。 这个工具的调试用的是：Adobe Photoshop CS6，其它版本没测试过。 输出的csd文件格式为Cocos Studio 2的v2.1.5版本，其它版本没测试过。

java实现微信公众号源码 奇伢爬虫使用介绍 导航 一.简介 基于spring boot 、 WebMagic 实现 微信公众号文章、新闻、csdn、info等网站文章爬取，可以动态设置文章爬取规则、清洗规则，基本实现了爬取大部分网站的文章。 (奇伢爬虫技术讨论群：365155351，大家可以加群一起来讨论哦～） 二.运行项目 1.运行环境 项目开发环境：IntelliJ IDEA 15 , JDK 1.8 2.运行必备配置 2.1.数据库配置 先创建数据库，然后修改配置文件的如下属性: spring.datasource.url = jdbc:mysql:// 数据库ip地址 : 数据库端口号/数据库名称?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 spring.datasource.username = 数据库用户名 spring.datasource.password = 数据库密码 2.2.数据导入 我们提供了一些基础数据供大家测试，在新建的数据库中执行文件中的sql，就可以将一些必备的表及数据导入数据库了。 2.3.redis 配置 项目中

csd函数估计互功率谱

资源AS的工程包，包含了源码和一些资源文件，包含了界面的登录注册、游戏排行榜、游戏音乐和难度设置、主游戏界面实现等。源码的一点说明可以参考本人博客：https://blog.csdn.net/weixin_44799020/article/details/107295624

认证 Scrum 开发人员 - 测试模块 在本模块中，我们将创建一个小型的开发人员日常模拟器。 在每一步，您都有一些选择，可以让您的一天更轻松或更紧张。 您的压力水平范围为 0 到 10，该系数将影响您在白天参与某些事件的可能性。 醒来 早餐 上下班 午餐 工作结束 下班回来 放松的电影 CSD测试模块将分为4个步骤： 测试 依赖管理 要编写和运行测试，有必要在类路径中添加一些测试框架。 但是让我们以更专业的方式来做这件事：使用 。 Gradle构建是一种自动化工具，它以更简洁和不言自明的方式完成已知的和的工作。 它的语法不那么冗长且易于理解，因此我们将在整个课程中大量使用它。 build.gradle文件是我们声明应用程序依赖项和任务的地方。 对于这个存储库，我们还使用了一些插件来促进应用程序的执行。 让我们使用来运行测试。 要将其包含在项目中，只需在build.gradle文件

函数结果=FFT(x, Fs) 信号的快速（离散）傅立叶变换 输入x : 输入序列 (1*Ndata) Fs：采样频率 产出结果结构包括Result.f : 频率 (1*NumUniquePts) Result.MX : 振幅 (1*NumUniquePts) Result.Arg : 相角 (1*NumUniquePts) -------------------------------------------------- ---------------- 函数结果=PSD(x, Fs,window,N,p) 信号的功率谱密度（此功能对谱密度进行平均） 输入x : 输入序列 (1*Ndata) Fs：采样频率窗口：窗口大小N：窗口数p：窗口重叠率 产出结果结构包括Result.f : 频率 (1*NumUniquePts) Result.MX：振幅（1 * NumUniqueP