1 充电机的现状 　　目前，矿用电机车蓄电池的充电，无论是恒流充电、恒压充电或是先恒流再恒压的分段式充电，都有一个共同的问题，就是这种小电流慢充方式，蓄电池初充需70小时以上，进行普通充电也需10小时以上，这种充电方式在充电过程的初期，充电电流远小于蓄电池可接受的充电电流，因而拉长了充电时间，造成电能的浪费。而在充电过程的后期，充电电流又大于蓄电池可接受的电流，蓄电池内部温度升高，产生大量析气，并形成内部硫化结晶，大大缩短了蓄电池的循环使用寿命，甚至有可能永久性地损坏电池。这不仅造成了浪费，也增加了对环境的污染。同时，这种传统充电机采用变压器变压整流，可控硅控制的途径，技术落后，设备笨重，可

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今天项目有个需求，就是把txt文件转为csv，txt之间是空格隔开，转为csv时需要把空格转换为逗号，网上找的一个版本，只需要三行代码，特别犀利： import numpy as np import pandas as pd data_txt = np.loadtxt('datas_train.txt') data_txtDF = pd.DataFrame(data_txt) data_txtDF.to_csv('datas_train.csv',index=False) 上述的datas_train.txt只有不到100MB，560W行数据，三分钟之内转换完毕。 然后我换了一个5600W

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在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓的形状描述符，称为多尺度距离矩阵（MDM），以捕获形状几何图形，同时不影响平移，旋转，缩放和双边对称性。 该描述符进一步与降维相结合，以提高其判别能力。 所提出的方法避免了在大多数先前的形状识别算法中使用的费时的逐点匹配。 因此，它速度快，适合实时应用。 我们通过在两个数据集上进行实验，将提出的方法应用于计划叶子识别的任务：瑞典叶子数据集和ICL叶子数据集。 实验结果清楚地证明了提出的描述符的有效性和效率。

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