我们展示了在Minkowski空间中的时空区域和时空区域中的夸克质量函数的第一个结果，这些结果是通过使用Gross方程在最新介子计算中使用的相同的夸克-反夸克相互作用核来计算的。 该内核由有效的单胶子交换类型相互作用的洛伦兹向量，向量常数以及对质量函数没有贡献的混合标量-伪标量协变线性约束相互作用组成。 我们分析了结果的量表依赖性，证明了夸克质量数和质量间隙方程的量表独立性，并确定了Yennie量表作为在CST计算中使用的合适量表。 我们比较了我们在类空间区域中的结果，以整理QCD数据并找到了很好的一致性。

psf的matlab代码svDeconRL 基于Richardson-Lucy算法的总空间正则化的自由空间变异卷积 随该代码发布的出版物已发布在（开放获取）[1]中： Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). "Title", Journal, doi: X 该存储库包含使用具有空间变异点响应的系统对2D图像进行反卷积所需的MATLAB代码。 反卷积基于经过改进的Richardson-Lucy算法，该算法具有总变化正则化以解决空间变化点响应。 还提供了样本数据集。 代码： RLTV_SVdeconv.m：使用基于特征PSF分解的空间变量PSF模型执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能。 TVL1reg.m：函数使用L1范数在数组M的散度上计算RL算法的总变化正则化因子 ScriptLRTV.m：针对几种模式，迭代次数和TV系数值的给定输入，迭代调用RLTV_SVdeconv（）函数的示例脚本。 makeEdgeA

AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构围绕时空精度编码和通用嵌入场生成设计，核心包括编码器、嵌入场约束及多源适配机制。其核心组件STP（Space Time Precision）通过多分辨率并行路径处理多源、多时态的地球观测数据，保持空间精度和时空关系建模能力。嵌入场生成与约束部分，AEF输出覆盖地球表面的连续特征图层，支持时间条件摘要和球面约束，确保特征泛化能力。多源适配与解码机制使AEF能处理多种异质数据源。训练过程基于多任务协同优化，结合重建、对比学习和文本对齐。AEF借鉴了Transformer、多分辨率特征融合、对比学习、CLIP思想、变分瓶颈及多任务学习等深度学习领域的经典思想和前沿方法，实现了对多源、多时态地球观测数据的统一建模。 AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构是专门为了处理地球观测数据而设计的。其核心设计理念是时空精度编码和通用嵌入场生成。AEF模型架构的一个关键组件是STP（Space Time Precision），它采用多分辨率并行路径，能够有效地处理各种来源和不同时间的地球观测数据，同时保持空间精度和时空关系的建模能力。 在嵌入场生成与约束部分，AEF模型能够输出覆盖地球表面的连续特征图层，这使得模型可以支持时间条件摘要和球面约束，从而确保特征的泛化能力。此外，AEF模型还具备多源适配与解码机制，这使得它可以处理各种异质数据源。 AEF模型的训练过程基于多任务协同优化，结合重建、对比学习和文本对齐。这种方法使得模型能够有效地从数据中提取特征，并进行有效的学习。 AEF模型借鉴了深度学习领域的一些经典思想和前沿方法，包括Transformer、多分辨率特征融合、对比学习、CLIP思想、变分瓶颈及多任务学习等。这些方法和技术的综合运用，使得AEF模型能够实现对多源、多时态地球观测数据的统一建模。 AlphaEarth Foundations（AEF）模型架构是深度学习在地理空间分析领域的一次重要尝试和突破。通过采用多分辨率并行路径、嵌入场生成与约束、多源适配与解码机制，以及多任务协同优化等技术和方法，AEF模型能够有效地处理和分析多源、多时态的地球观测数据，这对于地理空间分析和地球科学的研究具有重要的意义。

在计算机网络技术领域，TFTP（Trivial File Transfer Protocol）是一个简单实用的文件传输协议，广泛应用于需要最小化网络协议开销的环境中。TFTP协议主要面向对资源需求不高的设备，如启动加载程序等场景，它被设计用来在客户端和服务器之间进行文件的上传和下载操作。TFTP协议之所以称为“Trivial”，是因为它相比更为复杂的FTP协议，设计上更为简单，不包含身份验证机制，同时对于错误处理的支持也较为有限，不过这使得它在某些场合下具有更好的性能。 TFTP协议支持两种文件传输模式，netascii和octet。netascii模式用于传输文本文件，其文件格式和编码遵循netascii标准，适合文本文件在网络中的传输。而octet模式则用于二进制文件的传输，传输的数据以原始的二进制形式进行，不进行任何转换，适用于任何类型的文件传输。 设计和实现一个基于TFTP协议的客户端程序，需要深入理解TFTP的工作原理和协议规范。该程序必须能够处理TFTP协议的读请求（RRQ）和写请求（WRQ）操作，支持上述提到的两种传输模式，以实现文件的上传和下载功能。在进行程序设计时，需要考虑到TFTP的超时重传机制，以确保数据包在网络中的可靠传输。同时，还需要注意控制文件传输过程中的错误处理和异常情况，以保证程序的健壮性和用户友好性。 遵循RFC（Request for Comments）标准是网络协议设计和实现的重要原则。RFC标准文档详细描述了各种网络协议的规范和实施细节，是网络开发者重要的参考资料。本实验项目要求严格遵循RFC中关于TFTP协议的规定，这意味着实现的客户端程序必须与标准协议保持一致，确保其兼容性和可互操作性。 在实际的项目开发过程中，除了核心的TFTP协议实现外，还可能涉及到许多其他技术细节，如网络编程接口的使用、多线程或异步处理技术的应用、图形用户界面（GUI）的设计（如果需要的话）等。此外，还需要编写相关文档和说明文件，以帮助用户理解和使用该程序，这包括程序安装、配置、启动以及常见问题处理等部分的内容。 在此次华中科技大学网络空间安全学院的计算机网络实验项目中，学生团队将通过实际的项目开发实践，深入理解和掌握TFTP协议的原理与应用，培养解决实际网络编程问题的能力，并学会如何根据官方标准文档进行网络协议的开发与实现。

利用COMSOL多物理场仿真软件对泰勒锥模型进行建模的方法，重点在于水平集方法与空间电荷密度之间的耦合。首先简述了泰勒锥模型的基本概念及其在物理学和工程学中的重要意义。接着阐述了水平集方法作为一种高效的数值计算手段，可以精准描绘复杂的几何形态和界面变动，从而更好地解决泰勒锥相关难题。然后讨论了空间电荷密度的作用以及其对电场强度和电磁力分布的影响，并强调了合理配置空间电荷密度的重要性。最后给出了一段MATLAB风格的伪代码作为实例，展示了如何具体实施水平集方法并计算空间电荷密度来进行泰勒锥模型的仿真。 适合人群：从事物理学、工程学领域的研究人员和技术人员，尤其是那些需要借助仿真工具辅助科研工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于想要深入了解泰勒锥模型内部机制的研究者，希望通过掌握水平集方法提高仿真的准确性，或者寻找优化空间电荷密度设置方案的专业人士。 其他说明：文中提供的代码仅为示意性质，实际应用时可能需要根据具体情况做适当修改。此外，文中还鼓励读者积极交流经验，共同进步。

简单TS SimpleTS 是在审查 PyBrenda 和 PyLinda 以在特罗姆瑟的并行编程课程中使用后作为简化的元组空间系统创建的。 由于学生只在其中一个项目中使用元组空间，我想要一些代码库更小、设置和使用更简单的东西，所以我写了这个版本。 它没有完整的 Linda 元组匹配语义，借用了 PyBrenda 的简化。 SimpleTS 使用 （Python 远程对象）。 当前版本使用 Pyro 3.5 和 Python 2。提供了 Pyro 3.5 的存档副本。

网络爬虫是一种自动化的网络信息收集技术，它能够模拟人类用户的行为，自动访问互联网并搜集所需的数据。Python作为一种广泛应用于数据处理、网络编程的编程语言，其简洁的语法和强大的库支持使得编写网络爬虫变得更加容易。在Python中，有许多库可以帮助开发人员实现网络爬虫，如requests库用于发送网络请求，BeautifulSoup库用于解析HTML文档，以及Scrapy框架用于大规模爬取网站数据。 本压缩包内含的工具“网络爬虫_Python自动化脚本_QQ空间相册批量下载工具”，专为个人学习研究而设计，目的是批量获取QQ空间相册中的照片，并保存到本地计算机。该工具的出现，使得用户可以快速备份自己的照片，或用于进一步的数据分析。通过自动化脚本，用户无需手动一张张下载照片，大大提高了效率。 此外，该工具还支持多线程下载技术，这意味着它可以同时开启多个下载线程，充分利用网络带宽，实现高速下载。多线程技术在处理大量数据时尤其有用，它可以显著缩短数据收集的时间，提升工作效率。 然而，在网络爬虫的发展过程中，网站反爬机制（即网站为了防止爬虫自动抓取数据而设置的技术障碍）成为了一个不可忽视的问题。本工具在设计时考虑到了这一点，并试图提供绕过反爬机制的策略。绕过反爬机制通常涉及到模拟浏览器行为、处理Cookies、使用代理IP、设置合理的请求间隔等技术手段。这些手段在合理合法的前提下使用，可以帮助爬虫更好地完成数据抓取任务，但同时也提醒用户在使用爬虫技术时应遵守相关法律法规，尊重网站版权和数据隐私政策，不要滥用爬虫技术。 压缩包中的“附赠资源.docx”可能包含了使用说明、相关教程或技术支持信息，而“说明文件.txt”则可能提供更具体的使用方法、配置指南或是问题解答。最后的“qzone_picture_download-master”很可能是该爬虫项目的源代码文件，用户可以在了解了工具使用方法和相关法律法规之后，自行编译和运行这些代码，以实现批量下载照片的需求。 这个压缩包提供了一套完整的解决方案，不仅包括了用于下载QQ空间照片的Python脚本，还附带了使用说明和技术文档，使得个人用户可以方便地进行数据备份和分析。但同时，用户也应意识到爬虫技术的道德和法律边界，合理合法地使用这些技术。

矩阵变换器的控制是一项复杂的任务。对矩阵变换器应用双空间矢量调制方法进行了详尽的分析，利用Matlab／Simulink软件并借助于其中的S函数进行了仿真。结果证明，这种调制策略使整个调制时间缩短，设计可靠，矩阵变换器复杂的控制过程被简化了，输出线电压是正弦性很好的PWM波形。给实际研究和设计提供了方便。 【基于双空间矢量调制方法分析矩阵变换器】 矩阵变换器是一种先进的电力电子设备，其控制技术相较于传统的AC/DC/AC变换器更为复杂。本文着重探讨了矩阵变换器的双空间矢量调制（SVM）方法，旨在简化控制过程并优化输出线电压的波形。 传统的AC/DC/AC变换器由于存在直流环节，导致体积大、重量重，且谐波电流对电网造成干扰。矩阵变换器则克服了这些缺点，它没有大型储能元件，结构紧凑，能提供正弦输入电流，并具备可控的输入功率因数，可达1，且能实现四象限换流，适应性强，特别适合在极端环境下使用，如潮汐发电站。 双空间矢量调制策略是矩阵变换器控制的关键。该策略将矩阵变换器等效为虚拟整流器和虚拟逆变器，每个设备有6个有效空间矢量，分布在不同的扇区。通过对输入电流和输出电压的嵌套调制，共有36种可能的扇区组合。在调制过程中，通过占空比分配给相应的开关组合，实现对输入相电流和输出相电压的精确控制。 具体来说，每个扇区组合对应一组占空比，通过算法计算得出，以保证输入电流和输出电压的平滑过渡。例如，当虚拟整流器和逆变器都处于第一扇区时，有5种可能的相量组合，每种组合的作用时间由占空比决定。占空比的计算涉及到输入相电流的相角θi、输出线电压的相角θv以及调制比m。为了保证PWM周期的完整性，当4个非零占空比之和不足一个周期时，需补充零开关组合。 双空间矢量调制法不仅确定了开关间隔内电压矢量的占空比，还决定了其应用顺序，以优化波形质量。例如，在输入电流在4扇区、输出电压在5扇区的情况下，电压矢量在开关间隔中对称分布，零矢量每4个间隔使用一次，每次只有一个开关状态改变，以减少损耗。具体的开关时间由Look-up table确定，根据输入电压是线电压还是相电压来调整。 在实际应用中，占空比的顺序取决于输入电流和输出电压所在的扇区。如果两者的扇区都是奇数或偶数，占空比顺序为duty_a、duty_c、duty_d、duty_b；如果扇区一奇一偶，则顺序变为duty_d、duty_b、duty_c、duty_a。这种安排能确保不同占空比与相应相量的匹配，从而改善输出波形的质量。 双空间矢量调制方法为矩阵变换器的控制提供了有效的解决方案，使得调制过程更高效、设计更可靠，输出线电压为正弦性良好的PWM波形。通过Matlab/Simulink软件和S函数进行仿真，这一调制策略在理论和实践上都为矩阵变换器的研究和设计提供了便利。随着技术的不断发展，矩阵变换器有望在更多领域中发挥其独特优势，实现更加灵活和高效的电力转换。

【知识点详解】 在Oracle数据库12c 12.2.0.1版本及更高版本中，用户可能会遇到一个常见的问题，那就是SYSAUX表空间过快增长。SYSAUX表空间是Oracle数据库中的一个重要组成部分，它存储了系统级别的对象和服务，包括数据字典、索引、临时段等。当SYSAUX表空间占用过大时，可能导致数据库性能下降，甚至影响到正常的数据库操作。 **症状分析** 在升级到12.2.0.1版本后，数据库管理员发现SYSAUX表空间的大小迅速增加。通过查询`V$SYSAUX_OCCUPANTS`视图，可以看到`SM/ADVISOR`和`SM/OPTSTAT`占用的空间较大。进一步查询`DBA_SEGMENTS`，可以发现`WRI$_ADV_OBJECTS`对象是主要的占用者，表明优化器统计信息顾问在SYSAUX表空间中创建了大量的数据。 **原因解释** 这个问题的主要原因是Oracle 12.2引入的一个新特性——优化器统计信息顾问(AUTO_STATS_ADVISOR_TASK)。这个顾问任务会在维护窗口期间自动运行，以提供更好的统计信息和优化建议，从而改进SQL查询的性能。然而，在某些情况下，这个任务可能过于频繁地运行，导致在SYSAUX表空间中积累了大量的顾问输出和相关对象，从而占用大量空间。 **解决方案** 解决SYSAUX表空间过大的问题有几种方法： 1. **调整统计信息顾问频率**：可以通过修改数据库参数`_optimizer_gather_stats_job_freq`来控制统计信息顾问的执行频率。减少该参数的值可以降低顾问任务的运行次数，从而减缓SYSAUX表空间的增长。 2. **清理顾问结果**：定期执行`DBMS_STATS.PURGE_ADVISOR_RESULTS`过程，以删除不再需要的顾问结果，释放SYSAUX表空间。 3. **扩展SYSAUX表空间**：如果空间需求仍然很高，可以考虑增加SYSAUX表空间的数据文件大小或添加新的数据文件。 4. **调整表空间管理策略**：根据实际需要，可以将部分对象移动到其他表空间，比如将索引移到独立的表空间。 5. **监视与优化**：持续监控`V$SYSAUX_OCCUPANTS`和`DBA_SEGMENTS`，及时发现并处理占用空间较大的对象。 **适用范围** 这个问题不仅出现在Oracle Database Exadata Express Cloud Service、Oracle Database Cloud Schema Service、Oracle Database Cloud Service、Oracle Database Backup Service，而且在12.2.0.1及更高版本的企业版数据库中也是普遍存在的。 **总结** 理解并妥善处理SYSAUX表空间过大的问题对于保持数据库的稳定性和性能至关重要。通过调整数据库配置、优化顾问任务和定期清理，可以有效地管理SYSAUX表空间，避免因空间不足而引发的问题。同时，对于使用12.2.0.1及以上版本的Oracle数据库的管理员来说，了解这一特性以及其可能带来的影响，有助于更好地管理和维护数据库系统。

18 matlab六自由度机械臂关节空间轨迹规划算法 3次多项式，5次多项式插值法，353多项式，可以运用到机械臂上运动，并绘制出关节角度，关节速度，关节加速度随时间变化的曲线 可带入自己的机械臂模型绘制末端轨迹图 ,关键词: 18-Matlab; 六自由度机械臂; 关节空间轨迹规划算法; 3次多项式; 5次多项式插值法; 353多项式; 关节角度变化曲线; 关节速度变化曲线; 关节加速度变化曲线; 机械臂模型; 末端轨迹图。,MATLAB多项式插值算法在六自由度机械臂关节空间轨迹规划中的应用