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在全息对偶中，边界区域的纠缠熵被提议为与边界区域同源的极值codimension-2表面区域的对偶，该表面称为Hubeny-Rangamani-Takayanagi（HRT）表面。 在本文中，我们研究了两个边界子区域R，A的HRT曲面是否在同一柯西切片中。 对于子区域-子区域映射对于两个子区域都是局部的，并且对于具有张量网络描述的状态来说，此条件是必需的。 至

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易语言模块 精易模块V11.1.0 what's new 源码MD5：f1e5ba9fe658abf8ea6ee34a39862e5c 模块MD5：c233bae87bc9ddecc8a15a37f0f71cd1 一、新增 1、新增“LdapToVariantTime”，130305048577611542 => 2013-12-03 08:40:57； 2、新增“VariantTimeToLdap”，2013-12-03 08:40:57 => 130305048570000000； 3、新增“目录_取尾部目录名或文件名W”，检索指定文件的名称； 4、新增“文件_句柄取路径W”，通过文件句柄获取文件所在路径； 5、新增“文本_取代码”、“文本_取代码1”、“文本_取代码W”，返回文本中指定位置处字符的代码，命令本身不判断文本长度； 6、新增“xor64”、“and64”、“or64”、“not64”、“shl64”、“shr64”、“incShl”、“decSar”等位运算命令； 7、新增“_GetLastError”，解决调用GetLastError返回错误代码不正确的问题；

模块化多电平变流器(MMC)在子模块数较少的情况下，其输出电压谐波成分较大，因此通过优化调制方式来改善输出电压的谐波成分具有重要意义。首先回顾了基于电容电压排序的直接调制法和基于载波相移的调制法的原理．重点对两种调制方式下的输出特性以及桥臂电压进行了比较，最后通过单相MMC平台对两种调制方式进行了实验研究。

编译版本：opencv-4.8.0 +opencv_contrib-4.8.0 编译环境：windows 10， vs2022 下 x64平台debug、release 编译内容：opencv4.8.0版本下所有模块（所有依赖库），包括人脸识别等机器学习 说明： 1. 本资源由本人查阅资料，搭建环境，下载github源码，及相应依赖库环境，并做了完整模块合并cmake windows x64 平台下编译。 2.由于官方下载安装的库环境中不带opencv_contrib 模块，需要自己合并模块编译，否则无法使用face等模块，给使用opencv带来不便 3.为此特意将编译好的库文件分享给大家，以方便opencv的学习和使用。 4.有其他疑问也可以联系我处理。 5.亲测可用！ 6.此编译版本由GitHub上开源代码进行编译，仅提供个人学习的参考，如需使用其他用途请遵循opencv相应的规则。

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本文实例讲述了Python pickle模块用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle.dump(obj, file[, protocol]) 序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以二进制的形式序列化。 pickle.load(file) 反序列化对象。将文件中的数据解析为一个Python对象。 其中要注意的是，在load(file)的时候，要让python能够找到类的定义，否则会报错：