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LED作为一种新型，热门，环保的光源，LED调光是很重要的，LED调光经常用于酒店和剧院，营造气氛，创造亲密的感觉，愉悦食客和观众。
对于会议室和报告大厅来说，调光还可以降低能耗和增强空间的功能。
调光减少不必要的电线，以进一步实行节能减排也是一件很重要的事。
而对于LED光源来说，调光也比其他的荧光灯，节能灯，高压钠灯更容易实现。
此外，LED的调光范围也比紧凑型荧光灯和高强度放电灯更广。
相比于紧凑型荧光灯10%~30%的调光剩余（数据来源于美国电气制造协会NEMA），高强度放电灯30%~60%的调光剩余（数据来源于美国照明产品信息工程NLPIP），LED的调光剩余能做到输出全载的1%以下。

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

Windowsx64安装程序,非压缩存档。
JavaSE开发套件11.0.6（JDK_11）官网下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html

解决了原版无法解析转义字符的问题。
解决了保存数据时Unicode字符未转义的问题。

通过2个指定的WAV文件进行读取并比对其相似百分比。
使用方法：1)压缩包中的2个dll解压放入bin文件夹中，且在项目中引用dll文件WAVECompare.dll2）调用代码（参数60表示，相似度达到60%则算及格，程序将正整数，否则返回负整数）WAVECompare.WAVEObjectobjWAV=newWAVECompare.WAVEObject();int_result=objWAV.ToCompare(60,@"E:\11.wav",@"E:\22.wav");Response.Write(_result.ToString());

基于multisim的调幅发射机--要求截波1MZ，正弦波调制信号1KHZ正弦波，调制度0.6，用示波器观测1KHZ信号波形，记录幅度大小，频率值用示波器观测调制器输出波形，记录波形幅值大小，用频谱分析仪观测频谱并记录。

setuptools-0.6c11-py2.7.egg

用解析方法求出消除中心视场球差、彗差及像散的偏轴两镜系统的结构及面形参数.根据解出的参数进行光线追迹,得到中心视场像斑尺寸在0.2″以内.要改善边缘视场的像质,需要在双曲率面镜上加高次项,并偏离解出的某些参数.对于F/11左右的系统,可以得到±0.6°视场边缘有1.5″～1.9″的像斑角尺寸.这种系统的子午与弧矢焦距不等,相差在1%以内.

结合网上各段式LCD驱动原理笔记得到自己眼中的驱动原理，详细介绍了如何读取SEG/COM波形值，希望有所帮助

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。