提出了寻找高质量光子对的共振产生的方法。 搜索的重点是自旋0和自旋2共振,质量在0.5到4.5 TeV之间,相对于质量的宽度在1.4×10×4和5.6×10×2之间。 数据样本对应于2016年用CMS检测器在13 TeV的质心能量处收集到的12.9fbâ1的质子-质子碰撞的积分光度。 相对于标准模型预期,没有观察到明显的过量。 将搜索结果与先前分别于s = 8和13 TeV分别在2012年和2015年获得的结果进行统计组合,分别对应于19.7和3.3fbâ1的综合光度,以得出对通过胶子产生的标量共振的排除极限 胶水融合,以及在Randall上的Sundrum gravitons。 对于Randall的Sundrum引力子,其下限范围为1.95到4.45 TeV,耦合参数为0.01到0.2。 这是迄今为止对Randall–Sundrum引力子生产的最严格限制。
2024-07-05 17:00:20 1.54MB Open Access
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Activity和ViewPager的结合使用
2023-05-15 21:25:07 23.7MB 洋大阔天 菜单栏 android viewpager
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Websocket 和 URL 这是一个参考: : 基本上,一个 websocket 服务器可以根据客户端尝试连接到服务器时使用的 URL 来区分客户端。 所以一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上连接,另一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上ws://blah.com/elephant 。 服务器可以选择对他们一视同仁,或者选择将他们分成不同的聊天室(如果我们正在制作聊天应用程序)。 server.js是一个服务器的例子, client.js使用唯一的 URL 连接。
2023-02-21 22:41:44 1KB JavaScript
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Hadoop MapReduce 与 Python 和 Hive 在 python 中为 Hadoop 编写 MapReduce 程序,并使用 Hive 使用类似 SQL 的查询执行 MapReduce 的教程。 这使用带有 python 的 Hadoop Streaming API 来教授使用 MapReduce 框架的基础知识。 主要思想和结构基于。 然而,该教程已经过时,并且在设置和运行 Hadoop 时,有相当多的步骤不再起作用。 这是一个更新和扩展的教程,结合了 Hive 教程。 您可以在 python 中编写 map 和 reduce 函数,并将它们与 Hadoop 的流 API 一起使用,如下所示。 这为您提供了很大的灵活性。 然而,在许多情况下,您尝试从分布在集群上的数据中获取的信息可以用 SQL 查询来表达。 Hive 是一个程序,它接受这样的 SQL 查询,自动
2022-11-05 14:57:34 14KB
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OpenLayers 是一个专为Web GIS 客户端开发提供的JavaScript 类库包,用于实现标准格式发布的地图数据访问,echarts是百度的开源js图表库,该示例实现了在openlayers的地图‘贴’上echarts的图表,具体可参见我的博客文章。
2022-09-23 20:52:26 175KB openlayers3 echarts3
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如何使用Electron和Web技术为您的Python应用程序构建GUI
2022-09-20 20:17:27 96KB CSS HTML Python Javascript
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ViewBinding与Kotlin委托结合使用,去除setContentView。 ViewBindingPropertyDelegate和hi-dhl/Binding库的伪代码,用来了解其内部实现原理。 相当于是手写了一个简单的ViewBindingDelegate和Binding库 可看我的博客有详细介绍 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/126739511
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webrtc_opencvjs_demo 一个使用opencv.js和webrtc来检测人脸的演示演示: :
2022-07-01 17:05:35 7KB JavaScript
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Linux运维-运维系统服务04-Shell脚本d7-Shell三剑客(下)-12awk和正则表达式结合使
2022-06-20 16:00:42 58.34MB Linux运维-运维系统服务04
Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 (在这个项目中,我提供了许多链接,如果您是初学者,可以通过这些链接来弄清楚您的概念,如果不理解的话,可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。) 问题陈述 在本报告中,我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛,该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间(trip_duration)。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式:时间戳,文本和数字数据。 这是回归分析,因为输出(总行驶时间)是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务,这些方法是线性回归,k最近邻回归,随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目,并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn:Pyt
2022-06-05 16:04:07 23.28MB python machine-learning deep-learning random-forest
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