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《数学分析中的重要定理》[杨艳萍,明清河著]2015年
数学分析中的重要定理作者:杨艳萍,明清河著出版时间:2015年版《数学分析中的重要定理》是为学习数学分析课程的学生、从事数学分析教学与研究的读者而编写的。
全书共分为七章,系统地把数学分析中的重要定理总结和归纳为微积分基本定理、微分中值定理、积分中值定理、积分关系定理、极限关系定理、闭区间上连续函数的性质定理、实数连续性(完备性)定理七类进行研究。
《数学分析中的重要定理》从定理的历史演变分析、定理的内容与证明分析、定理的几何意义与条件结论分析、定理间的相互关系分析、定理的应用分析、定理的推广分析等角度展开研究。
《数学分析中的重要定理》可供数学及相关专业的本科生、研究生和从事数学分析的教学研究人员参考。
2023/7/9 16:24:22
63.17MB
数学分析
杨艳萍
明清河
微积分
1
最新epaneth2.00.12(汉化版)+中文手册
可以进行管网平差、管网水力模拟和建立水质模型的软件,EPANET作为一套功能齐全、界面友好、易于使用的优秀免费软件,得到广泛应用,成为许多商业软件的核心,也为输配水系统的科学研究提供了便利。
什么是EPANETH?EPANETH软件是美国环保局软件EPANET的汉化版本,是一个可以执行有压管网水力和水质特性延时模拟的计算机程序。
管网包括管道、节点(管道连接节点)、水泵、阀门和蓄水池(或者水库)等组件。
EPANETH可跟踪延时阶段管道水流、节点压力、水池水位高度以及整个管网中化学物质的浓度。
除了模拟延时阶段的化学成分,也可以模拟水龄和进行源头跟踪。
EPANETH开发的目的是为了改善对配水系统中物质迁移转化规律的理解。
它可以实现许多不同类型的配水系统分析。
采样程序设计、水力模型校验、余氯分析以及用户暴露评价就是一些例子。
EPANETH有助于评价整个系统水质改善的不同管理策略,这些可能包括:改变多水源供水系统的水源配置;
改变水泵提升和水池注水/放水时间调度安排;
水处理的补充措施,例如蓄水池中重新加氯;
管道清洗和替换。
在Windows环境下,EPANETH提供了管网输入数据编辑、水力和水质模拟,以及以各种方式显示计算结果的集成环境。
结果的表达形式包括管网地图颜色表示、数据表格、时间序列图和等值线图等。
水力模拟能力完整和精确的水力模拟是有效水质模拟的先决条件。
EPANETH包含了先进的水力分析引擎,具有以下功能:对管网规模未加限制;
可利用Hazen-Williams,Darcy-Weisbach或Chezy-Manning公式计算摩擦水头损失;
包含了弯头、附件等处的局部水头损失计算;
可模拟恒速和变速水泵;
可进行水泵提升能量和成本分析;
可模拟各种类型的阀门,包括遮蔽阀、止回阀、调压阀和流量控制阀;
允许包含各种形状的蓄水池(即直径可以随高度变化);
考虑节点多需水量类型,每一节点可具有自己的时变模式;
可模拟依赖于压力的流量,例如扩散器(喷头水头);
系统运行能够基于简单水池水位或者计时器控制,以及基于规则的复杂控制水质模拟能力EPANETH提供了以下水质模拟能力:模拟管网中非反应性示踪剂随时间的运动;
模拟反应物质的运动变化,它可以随时间增长(例如消毒副产物)或者降低(例如余氯);
2模拟整个管网的水龄;
跟踪从已知节点来的水流百分比;
模拟主流水体和管壁处的反应;
利用n级反应动力学模拟主流水体中的反应;
利用零级或者一级反应动力学模拟管壁处的反应;
模拟管壁处的反应时可考虑质量转移限值;
允许持续达到一个极限浓度的增长或者衰减反应;
利用全局反应速率系数,可在单管道基础上纠正;
允许管网中任何位置的时间变化浓度或者质量输入;
将蓄水池作为完全混合、柱塞流或者双室反应器进行模拟。
通过利用这些特性,EPANETH能够研究以下水质现象:不同水源来水的混合;
整个系统的水龄;
余氯的损失;
消毒副产物的增长;
污染事件跟踪。
2023/7/9 13:15:32
2.47MB
epaneth
epanet
中文版
1
wine.xlsx机器学习素材
该数据用于sklearn的knn算法学习使用,随机森林,决策树,极限森林,梯度上升树等人工算法的学习使用素材
2023/7/7 8:44:14
25KB
python
AI
pandas
numpy
1
1300万像素手机镜头设计
设计了一款由5片塑料非球面透镜和1个红外滤光片组成的1300万像素的手机镜头,系统采用1/3inch(1inch=2.54cm)的CMOS作为该镜头的图像传感器,像素颗粒大小为1.12mm。
镜头的焦距为3.9mm,F数为2.2,视场角为78°。
在1/2极限频率处调制传递函数(MTF)值都大于0.4,可以获得优质的成像效果,最大畸变小于2%,相对照度大于36%,公差也相对较松,能够满足生产中的需要。
2023/6/30 4:43:20
1.7MB
光学设计
1300万像
手机镜头
非球面
1
光学/数字混合图像处理用于星体斑点干涉术的模拟实验
本文介绍一种光学/数字混合图像处理方法,它可用于星体斑点干涉术,以克服大气扰动的影响,使天文望远镜达到理论衍射极限.混合处理系统包括相干光傅里叶交换装置、光学输出数字化的显微密度计和微计算机三部分。
在简单分析星体斑点干涉术数据处理的要求之后,本文将叙述系统各部分的组成和设计,介绍处理模拟星体图像的结果,讨论今后的发展和其它可能的应用。
2023/6/7 17:28:32
4.53MB
论文
1
基于金刚石NV色心的超分辨成像技术
光学显微镜的出现为细胞等微观结构的研究打开了新的大门,然而衍射极限的限制使得更加精细的结构难以探测。
近年来,一些充满创造性的方法突破了衍射极限,达到纳米级分辨率。
氮-空位(NV)色心是金刚石中一种常见的发光缺陷,由于其具有明亮而稳定的发光性质和较长的电子自旋相干时间而被广泛应用于量子计算与量子测量中;
同时,NV色心在超分辨成像技术中也发挥着巨大作用,通过与各种超分辨成像显微镜的结合,实现了对NV色心的纳米级分辨率成像,而且进一步实现高空间分辨率的量子传感。
本文简单介绍了NV色心的结构与性质,以及各类成像技术的基本原理;
对NV色心与超分辨成像结合的各项技术实验成果进行了归纳与比较,并对其应用进行了总结与展望。
2023/6/6 23:54:40
10.87MB
成像系统
超分辨成
衍射极限
NV色心
1
三菱60S(M系列)报警说明书
滚齿轴、原点返回未完设为滚齿类型时,滚齿轴未完成原点返回。
变成全轴互锁状态。
‧关闭复位或滚齿信号,进行原点返回操作。
0051同期误差过大同期控制时,主动轴和从动轴的同期误差超出许可值。
同期误差检测中,发生了超出同期误差极限值的偏差。
‧通过校正类型,任一轴朝减小误差方向移动。
‧增大许可值或设定为0(检测无效)。
‧简易C轴同期控制时,请将R435寄存器的内容设为0。
‧确认参数(#2024synerr)。
2023/6/3 9:47:12
3.33MB
三菱
60S
报警
1
极限学习机分类,绝对可以完美运行
用极限学习机分类,里面有完整的程序,欢迎前来下载,你值得拥有!一定完美运行,可以的话,欢迎好评。
2023/5/17 2:50:03
15KB
matlab
1
科研罕用代码(料想分类评估)
matlab罕用代码大全,帮手你科研,论文实证阐发,数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判
2023/5/9 23:33:27
12.05MB
matlab
神经网络
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概率论与数理统计(陈希孺编著)中国迷信本领大学出书社(2009版).pdf
本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留,但普通感应逾越本课程规模的资料,以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释,同时,在设定的数学水平内,力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题,并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本,也可供具备至关数学豫备(低等微积分及大批矩阵学识)的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量(随机向量)2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望(均值)与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表
2023/5/5 22:19:25
85.91MB
概率论与数理统计
陈希孺
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1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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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。
2024-04-09 15:03
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