制备可广泛应用的超疏水表面的新方法，王豫陇，郭波龙，本文报道了一种在实际中可广泛应用的超疏水表面制备新方法。采用涂刷在基体表面得到聚糠醇/铜（PFA / Cu）涂层，并浸入到硬脂酸乙醇

基于锂离子(Li-ion)电池单元的电池组广泛用于各种应用，例如：混合动力汽车(HEV)、电动汽车(EV)、可供日后使用的再生能源储存以及用于各种目的（电网稳定性、调峰和再生能源时移等）的电网能源储存。在这些应用中，测量电池单元的充电状态(SOC)非常重要。SOC定义为可用容量（单位为Ah），以额定容量的百分比表示。SOC参数可看作一个热力学量，利用它可评估电池的潜在电能。估计电池的运行状态(SOH)也很重要；SOH以新电池为比较标准，衡量电池储存和输送电能的能力。ADI公司的功率控制处理器ADSP-CM419是处理本文所讨论的电池充电技术的处理器典范。

划伤 广泛使用协程的Scratch 2.0 to Python转译器 coro-scratch是一个简单的命令行工具，可以将Scratch项目转换为.py源文件，该文件可以在大于或等于3.4的任何Python版本中运行。 它在转译的文件中大量使用了异步和协程。 可以使用什么版本的Scratch？ coro-scratch仅适用于Scratch 2.0项目，因为1.4和3.0的文件格式非常不同。 添加对Scratch 3.0项目的支持并不是很难，但是目前我还没有任何计划。 如果有人要添加它，请分叉此仓库并发送PR。 :) 它是如何工作的？ 将Scratch项目转换为其他语言时，一个长期存在的问题是如何处理其并发模型。 已编译的程序无法使用线程，因为Scratch项目中的脚本仅在特定位置生成，而线程可以在任何时间生成。 由于大多数编程语言仅具有用于管理并发性的线程（或多个进程，因此更不适合），这意味着大多数从零开始的X“编译器”实际上只是将解释器和项目嵌入在一起。 coro-scratch通过使用协程来解决此问题，协程类似于普通的子例程，但是可以在特定点“暂停”和“不暂停”它们。 这使

使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等 关于这本书 近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻

根据 Marketsandmarkets 的报告，全球工业 X 射线探测器市场规模预计将从 2017 年 25.3 亿美元增长至 2022 年 33.1 亿美元，并在 2024 年达到 38.3 亿美元。 X 射线无损检测设备在工业领域中运用较多。如电子产品，IC 芯片，电子元件，半导体 元器件，接插件，塑胶件，BGA，LED，SMT，CPU，电容，电路板，锂电池，铸件等。 在电子产品元器件中主要看焊接点是否断线、短路、焊接是否正常；在 BGA，IC 芯片， LED，SMT 等使用中通常是要看这些工件的内部是否变形、金线是否正常、脱焊、空焊、 连锡、气泡等问题；在陶瓷、铸件中主要看工件中是否

通用预约小程序，可广泛应用于医疗、政务、教育、培训、体育、金融、生活服务等行业领域，基于腾讯小程序云开发，无须服务器和域名

AT-3000能耗在线监测系统功能介绍 实时监控：对楼宇、学校、基础建设的水、电、气、煤、油、热(冷)量等实时监测。 能耗警告：超出用能标准,会通过短信、网页等多种方式报警，系统定期对各种采集量进行监测,越限报警等。 用能诊断：利用系统内详细的模型信息、大数据算法与精细的能耗实时信息数据，发现运行期的高能耗症结，给出明确的结论从而使节能监管工作得以有效开展。 数据统计：根据年、月、日、秒可进行分级、分项、支路统计建筑物的水、电、气煤、油、热(冷)量的消耗量。系统以日报表、趋势图、曲线图等形式统计各类能耗的消耗走向，便于实时直观掌握能源消耗情况。 手动录入：对无法采集的数据提供手动录入功能，便于用户掌握建筑物总体能耗情况。 数据存储：进行历史数据管理,所有实时采样数据均可保存到历史数据库。 数据接口：提供系统的硬件、软件数据接口;可将数据上传至部省市能耗监测平台，也可上传到物业管理等平台。 数据分析：根据分类能耗的支路查询用能情况，显示当日、当月用能值与上日、上月同期做统计和分析，系统根据分类分项将建筑物耗电量分为照明、插座、空调、动力、特殊设备用电进行计量分析。

国内使用最广泛的mapgis-196654.rar

PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。

gdal-docker：一个Dockerfile，使用广泛的驱动程序来编译最新的GDAL github结帐