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本项目是基于vue框架写的javascript源码。适合初中级别的js开发者学习和参考使用。 以下是项目简单介绍 本项目根据coderwhy老师学习并独立完成，用于个人学习， 项目的基本功能已完全实现，商品数据需要从远程服务器请求。 包含了首页轮播图展示，流行新款商品滚动展示 对商品进行分类排序检索 购物车功能 我的个人中心信息展示 ======================================= 安装和使用 npm install 编译和启动： npm run serve 编译： npm run build

为研究煤的孔隙特征对煤体宏观物理特性的影响,对煤的孔隙结构进行定量表征和分析。以大柳塔煤矿长焰煤煤样为研究对象,基于X射线三维显微CT扫描得到的数据体,结合三维可视化软件Avizo的三维重构技术及图像灰度分割技术得到煤体的微观孔隙模型,并建立了煤孔隙三维展布模型和孔隙球棒模型。通过提出的方法和模型的建立,对长焰煤的孔隙微观参数—孔隙率、孔隙半径、喉道半径、孔隙体积、喉道体积、配位数等进行了统计分析。结果表明:在微观尺度下,长焰煤煤样孔隙总体分布比较分散,孔隙率15.47%,通过孔隙的球棒模型统计出的孔隙数27 432,喉道数38 829及其他的孔隙微观参数。

通过本次实验，将老师在课堂上讲解的曲线和曲面算法进行具体代码的实现，算法实现过程中遇到了一些问题，比如使用不同算法进行曲线绘制的时候，对于控制点和顶点的初始化把握不是很好，一开始实现了算法想定义一些点进行测试，结果绘制的效果不是很理想，通过百度查询以及搜索相关的资料，结合自己所写的代码，最终解决了问题并且可以实现交互式绘制曲线，曲面的绘制是在曲线的绘制基础上进行的，所以在实现的各个算法的曲线绘制后，通过复习老师上课讲的曲面绘制算法，也是成功完成了实验，但是一开始感觉绘制的曲面不好看，看到了曲面的光照处理，加以运用到代码当中去，这样使得曲面的效果更加好看。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

本文讨论了宽带时域测量技术应用于测量电磁干扰(EMI) 时所具备的优势。宽带时域测量技术用于EMI测量时，其数字信号处理能力使它能够实时仿真传统模拟设备的各种测量模式，如峰值检测模式、平均值检测模式、 RMS检测模式和类峰值检测模式。同时，它还能引入诸如相位谱、短时谱、统计评估以及基于FFT的时－频分析方法等新的分析理念。由于时域技术允许对整个 信号谱内的幅度和相位信息进行并行处理，因此测量时间至少可以缩短一个数量级。本文还讨论了该技术中用到的信号处理算法和利用时域电磁干扰系统(TDEMI)进行实际测量得到的测量结果。

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