直流电法普遍应用于矿井水害防治,尤其以高密度形式的三维测量为基准探测方式,通过二极装置获取各个平面,再根据二维平面的地质构造连续性,应用综合静矫正技术,将测量数据组合成近似立体的三维地质模型。着重介绍了直流电法在矿井水害防治中的实践操作的优越性,以及立体成图的直观灵活性,可为矿井掘进水害治理提供指导。

前言:　　在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)—处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合pc应用程序的开发,其发展逐渐变成在开发手持设备,互联网信息站,及车载计算机的开发.Java于其他语言所不同的是程序运行时提供了平台的独立性,称许可以在windows,solaris,linux

公交车调度模型的matlab代码是什么使计算机程序快或慢？ 为了回答这个问题，这本书抛开了编程语言的抽象，并探讨了计算机的真正工作原理。 它检查并解释了各种科学编程模型（与科学家相关的编程模型），并着重于编程构造如何映射到计算机体系结构的不同部分。 出现了两个主题：程序速度和程序模块化。 在整本书中，前提是“深入了解”，并且讨论与特定程序相关。 该书深入研究了链接器，编译器，操作系统和计算机体系结构，以了解计算机的不同部分如何与程序交互。 它从对C / C ++的回顾开始，并解释了库，链接器和Makefile的工作方式。 涵盖的编程模型包括Pthreads，OpenMP，MPI，TCP / IP和CUDA。 对计算机工作原理的强调将读者带入计算机体系结构，并偶尔进入操作系统内核。 研究的操作系统是Linux，这是科学计算的首选平台。 Linux也是开源的，它允许用户查看其内部工作原理。 简短的附录提供了用于计时程序的有用的机器表。 本书的全文在html上提供。 该html是在知识共享许可下发布的。 版权归出版商所有。 html有一些瑕疵。 例如，偶尔在多个列表之间分配同一源时，行编号不

现浇混凝土结构施工钢筋排布规则与构造

第一节：车身前部结构 两类车身的主要车前钣金件比较 非承载式车身 承载式车身 发动机罩 发动机罩 左右前翼子板 左右前翼子板 左右前挡泥板 左右前挡泥板 左右前轮罩 左右前轮罩 散热器框架 左右前悬架支座 前裙板 散热器支架 左右翼子板支架 前纵梁、前横梁 保险杠安装托架

二摘代码MATLAB SFM-MATLAB 预告片 该存储库是MATLAB中“来自多个视图的运动结构”的实现。 请参阅以下内容以深入了解： 摄影旅游：探索3D图片集 关于数据集 所提供的图像数据集是从经过校准的相机中获取的。 因此，相机矩阵对我而言是众所周知的。 对于此存储库中提供的图像，您不需要执行任何相机校准。 但是，如果要使用自己的数据集，则首先必须使用以下详细指南进行相机校准： 自己进行相机校准 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件和步骤 Matlab 2017a（其他版本也可以使用，这是我使用的）租借参考以下说明以产生此分配的结果。 安装用于Matlab的vlfeat工具箱 转到main.m并为“默认数据集”选择“ dataSet”变量1，为我自己的数据集选择2 在main.m中将'highRes'变量设置为1以查看超高分辨率的图像。 （警告：这将需要20到30分钟才能运行，但是您可以在此报告中复制此图。） 默认情况下，该标志设置为0，以使代码在2分钟内运行，但结果的质量不如报告。 请使用Matlab图形而不是网格实验室来

皮库伯 PyQUBO允许您根据灵活的数学表达式轻松创建QUBO或Ising模型。 PyQUBO的一些功能是 基于Python（C ++后端）。 与Ocean SDK完全集成。 （） 自动验证约束。 （ ） 用于参数调整的占位符。 （ ） 有关更多详细信息，请参见。 用法示例 创建QUBO 本示例构造一个简单的表达式并将其编译为model 。 通过调用model.to_qubo() ，我们得到结果QUBO。 （此示例解决了集合S = {4，2，7，1}的） >>> from pyqubo import Spin >>> s1, s2, s3, s4 = Spin( " s1 " ), Spin( " s2 " ), Spin( " s3 " ), Spin( " s4 " ) >>> H = ( 4 * s1 + 2 * s2 + 7 * s3 + s4) ** 2 >>> mo

空间耦合LDPC（Spatially Coupled LDPC，SC-LDPC）码最早源自 Felstrom 和 Zigangirov 在 1999 年提出的卷积 LDPC码，由LDPC线性分组码耦合而成。其置信传播（Belief Propagation，BP）阈值接近 LDPC 码的最大后验概率(Maximum a Posterior，MAP）阈值，这种现象称为“阈值饱和”效应。由于这种空间耦合结构带来的门限饱和校应，导致它在理论上可以逼近香农容量极限。因此，SC-LDPC 码的结构设计与性能优化成为科研工作者的研究热点。

今天有空，写了基于C#使用Spring.Net的演示实例，希望能给有需要的人带来帮助，其中演示了配置下的IOC、AOP、属性注入、构造函数注入、通知过滤器、以及不使用配置直接代码硬编的AOP动态代码过程，另外还增加了Castle实现IOC及AOP的示例。 使用VS2015或VS2017打开，.net版本为4.5

基于pytorch实现的堆叠自编码神经网络，包含网络模型构造、训练、测试 主要包含训练与测试数据（.mat文件）、模型（AE_ModelConstruction.py、AE_Train.py）以及测试例子（AE_Test.py） 其中ae_D_temp为训练数据，ae_Kobs3_temp为正常测试数据，ae_ver_temp为磨煤机堵煤故障数据，数据集包含风粉混合物温度等14个变量 在程序中神经网络的层数和每层神经元个数没有固定，可根据使用者的输入值来构造神经网络，方便调试 autoencoder类在初始化时有三个参数，第一个是网络输入值，第二个是SAE编码过程的层数(编码、解码过程层数相同)，第三个是是否添加BN层 这里为了构造方便，给每层神经元的个数与层数建立一个关系：第一层神经元的个数为2^(layer数+2)，之后逐层为上一层的1/2