我们通过测量$ ep \ to \ nu_ {e} q \ gamma X $和$ ep \ to \ nu_ {e} qZX的总横截面来检验约束异常$ WW \ gamma $和$ WWZ $耦合的可能性 电子束能量$ E_ {e} = 60 $ GeV和$ E_ {e} = 140 $ GeV在LHeC对撞机上的$$过程。 我们考虑非极化和极化电子束的情况。 异常耦合的上限和下限之差（$ \ delta \ Delta \ kappa _ {\ gamma} $，$ \ delta \ lambda _ {\ gamma} $）和（$ \ delta \ Delta \ kappa_ {Z} 获得$，$ \ delta \ lambda_ {Z} $）为（$ 0.990 $，$ 0.122 $）和（$ 0.362 $，$ 0.012 $），并且在电子束能量为$ E_ {e} = 140 $ GeV时没有电子束极化。 $ L _ {\ mathrm {int}} = 100 $〜fb $ ^ {-1} $的积分光度。 有了$ e $光束极化的可能性，对于（$ \ delta \ D

提出了三个额外的算子的搜索，这些算子会导致相对于标准模型中的WWγ或WWZ耦合异常。 通过研究带有两个矢量玻色子的事件来约束它们。 W玻色子衰减为eν或μν，W或Z玻色子强子衰减，重建为单个大质量大半径射流。 该搜索使用质子-质子碰撞的数据集，质子-质子碰撞的质心能量为13 TeV，该数据集由2016年CERN LHC的CMS实验记录，对应于35.9 fb -1的综合光度。 使用重构的狄波森不变质量，对于-1.58 <c WWW /Λ2<1.59 TeV -2，-2.00 <c W /Λ2<2.65 TeV -2和-8.78 <c B /Λ2<8.54 TeV -2，与每个参数的标准模型期望为零一致。 这些是迄今为止这些参数的最严格界限。

轴突样颗粒（ALP）的存在会引起光的反常散射。 可以在大型强子对撞机上探测此过程，即使用前向质子探测器标记尚存的质子，从而在质子-质子碰撞中集中生产光子对。 使用详细的模拟，我们估计了各种质量的ALP-光子耦合的预期边界。 我们表明，对于600 GeV以上的质量，特别是对于600 GeV和2 TeV之间的共振ALP生产，建议的搜索具有竞争性并与其他对撞机边界互补。 我们的结果对于CP甚至标量也有效，并且搜索的效率与ALP的宽度无关。

提出了寻找衰减到夸克-反夸克对的窄低质量共振的方法。 该搜索基于CERN LHC上CMS检测器在13 TeV处收集的质子-质子碰撞事件。 数据样本对应于2016年记录的35.9 fb-1的综合光度。搜索考虑了由于硬光子的初始状态辐射而导致共振具有高横向动量的情况。 为了研究这一过程，将共振的衰减产物重构为具有两个分支的子结构的单个大半径射流。 该信号将被识别为喷射不变质谱中的局部过量。 在质量范围10到125 GeV之间没有观察到这种共振的证据。 95％置信水平的上限是根据衰减到夸克对的共振的耦合强度设置的。 用这种光子触发策略获得的结果为强子对撞机获得的低于50 GeV的夸克-反夸克共振质量提供了第一个直接约束。

考虑到CMS合作在s = 8 TeV时对顶夸克变味中性电流耦合tqγ和tqg的强度产生的实验约束，我们研究了与光子相关联的顶夸克的产生，并对 在14 TeV LHC处的信号ℓνbγ和jjbγ。 在我们的数值分析中，还包括了单顶部产生和顶部衰变产物的光子辐射的贡献。 详细检查了集成光度为100 fb -1的异常耦合tqγ和tqg的发现潜力。

使用pp碰撞数据样本来搜索希格斯和Z玻色子对ϕ或ρ介子和光子的排他性衰变，该pp碰撞数据样本对应于在s = 13 $$ \ sqrt收集的高达35.6 fb-1的综合光度 {s} = 13 $$ TeV，位于CERN大型强子对撞机的ATLAS探测器上。 这些衰变已被建议作为希格斯玻色子与轻夸克耦合的探针。 正如标准模型所预期的，在背景之上没有观察到明显的事件过多。 在希格斯玻色子衰变的支化分数分别为4.8×10-4和8.8×10-4的obtainedγ和ργ上获得了95％置信水平的上限。 Z玻色子衰变的相应95％置信水平上限分别对于γγ和ργ分别为0.9×10-6和25×10-6。

经过对搜索引擎的研究同时与Lucene自身的特性相结合，搜索引擎的设计与实现需要实现的功能阐述如下： （1）支持桌面文件搜索,格式包括txt、doc、xls和ppt; （2）支持分词查询 （3）支持全文搜索 （4）能够高亮显示搜索关键字 （5）显示查询所用的时间 （6）显示搜索历史、过滤关键字

搜索引擎Webgis 系统搭建以及高级开发教程

智联招聘爬虫，可以根据地区与搜索的内容进行爬取数据，整个文件夹中包括代码与说明书，说明书足够详细，该代码是我做数据分析时实打实写出来的，主打一个好使。这个爬虫主要由selenium与Python来实现，并且该selenium可以在正常模式与handless模式（无头模式）之间进行更改。相关浏览器（谷歌）所需的插件也在文件中所包含。而核心代码由两部分构成：标签页、详情页。我将其分成了两个部分，方便理解，如果想要爬取完整的智联招聘的数据，需要先试用main.py中的标签页代码来爬取数据，然后再使用详情页的代码文件 来爬取详情页的信息。可以完整爬取下来的数据列包括：公司名称、公司地址、公司规模、招聘工资、招聘标签、 详情页链接、详情页内容等等。简单高效。 截止到2024年1月30号，代码仍然可以正常使用，详细的操作步骤已经在文档中的说明书中说明清楚。文档中还包括一份该爬虫的逻辑分析图，方便使用者理解该爬虫的结构，并且能够再此基础上对代码进行更新，能够进行爬取其他的网站。 该代码仅用于学习目的，方便对数据的爬取，不能用于其他的用途，非常感谢。

用JS获取用户进去目标网站时的关键词，100%能用，简单方便，测试demo，直接下载了就可以查看效果，网上别的基本都用不了，注意看代码，已经改进并且简单化。