利用乡镇人口数据建立全国1km1km格网人口数据库的研究与实践，详细系统的讲义，值得借鉴

基于时域有限差分法/时域多分辨（FDTD/MRTD）混合方法研究了微粗糙光学表面与多体缺陷粒子的复合光散射问题。
建立微粗糙光学表面与掩埋多体粒子复合散射模型，利用DB2小波尺度函数的移位内插原理，将计算区域分别划分为MRTD和FDTD方法区域，推导出复合散射场，计算微粗糙光学表面中掩埋多体粒子的复合散射截面，并与矩量法的结果比较以验证该方法的有效性。
分析入射角、气泡粒子的个数、相对位置及深度等物性特征对微粗糙光学表面与掩埋多体粒子复合双站散射截面的影响。
上述结果为光学无损检测、光学薄膜、微纳米结构的光学性能设计等领域提供技术支持。

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。

天文台出口商Mozilla天文台普罗米修斯出口商这是一个简单的服务器，它为给定的目标URL调用Mozilla天文台，并通过HTTP/JSON导出它们以供Prometheus使用。
建立make跑./observatory-exporter--observatory.target-url=google.de--observatory.target-url=google.com码头工人您可以使用DockerImage部署此导出器。
例dockerpulljimdo/observatory-exporterdockerrun-p9229:9229jimd

lattice基本教程，很实用，入门基本指导，其中包含使用vorilog建立工程，下载，并调试的整个过程，图文并茂

1、设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、地址；
2、从键盘输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立哈希表；
3、采用再哈希法解决冲突；
4、查找并显示给定电话号码的记录；
5、查找并显示给定用户名的记录。
6、在哈希函数确定的前提下，尝试各种不同类型处理冲突的方法（至少两种），考察平均查找长度的变化。

激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速的化学组成分析技术，在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。
利用神经网络建立定标模型，结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析，研究了不同输入方式对神经网络性能的影响，并与光谱分析中常用的内标法进行对比。
结果表明，对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析，神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息，有利于校正基体效应和谱线之间的干扰；
但是，神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响，只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。

算法是建立在离线传播模型下，不考虑多径效应，反射，折射等对信号强度有损耗的情况，算法中选用了NN,KNN,WKNN等几种常用的指纹定位算法。

编织文件：README.md编结节点建立用于部署的图像运行docker-composebuild--build-argSSH_PRIVATE_KEY="$(cat~/.ssh/id_rsa)"等待图像生成运行部署的映像该图像采用以下参数：RUNMODE（仅适用于docker-compose运行）runmode[test|node|miner]运行模式test-此选项将节点设置为基准模式以进行哈希率计算。
node此选项将节点配置为网关模式，不进行挖掘miner-默认矿工角色

针对某款纯电动客车，对其行驶策略、能量管理策略等整车控制策略进行研究。
在Simulink环境下建立模型并仿真，再对单片机底层驱动模块进行编程，完成整车控制器模型的建立。
通过Simulink中Codegeneration生成软件层的代码，完成控制器软件层的设计。
最后对整车控制器的行驶策略、能量管理策略进行测试。

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。