根据光学玻璃元件超精密抛光加工技术的需求，研究了磁性复合流体(MCF)抛光液成分配比及制备，并在此基础上结合不同抛光工艺参数实验分析BK7光学玻璃的抛光质量。
研究不同成分配比下的磁性复合抛光头的物理表现，在MCF各成分质量分数为铁粉55%、水30%、氧化铈12%以及α-纤维素3%时，获得形状及稳定性最佳的MCF抛光头；
采用该比例配制的MCF在自行研制的MCF抛光设备上对BK7玻璃进行定点抛光，对MCF抛光头正压力及BK7玻璃抛光后的表面粗糙度进行研究。
通过实验数据分析发现抛光正压力随主轴转速的增大而增大，随磁铁偏心距的增大而减小，经过50min定点抛光，表面粗糙度从10.2nm降低到6.7
研究不同成分配比下的磁性复合抛光头的物理表现，在MCF各成分质量分数为铁粉55%、水30%、氧化铈12%以及α-纤维素3%时，获得形状及稳定性最佳的MCF抛光头；
采用该比例配制的MCF在自行研制的MCF抛光设备上对BK7玻璃进行定点抛光，对MCF抛光头正压力及BK7玻璃抛光后的表面粗糙度进行研究。
通过实验数据分析发现抛光正压力随主轴转速的增大而增大，随磁铁偏心距的增大而减小，经过50min定点抛光，表面粗糙度从10.2nm降低到6.7
2024/3/22 6:09:08
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本课程从数据收集、数据计算、数据管理、数据分析和与SharePoint协作五个角度阐述企业中如何应用Excel进行数据管理和分析。
2024/3/13 2:37:43
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ApacheKylin是首个完全由中国团队设计开发，并贡献到Apache软件基金会(ASF)的顶级项目，开源一年左右的时间，已经在国内国际多个公司被采用作为大数据分析平台的关键组成部分，拥有大量用户案例。
魅族大数据平台架构师赵天烁在?8月13日的【创客168】第7期：大数据平台架构及应用实践和9月22日的第三届互联网应用技术峰会上进行了“大数据多维分析引擎在魅族的实践”的分享。
ApacheKylin近日获得授权分享这则案例，希望对您有所帮助。
在此感谢赵天烁先生的精彩分享。
Kylin这匹神兽在大数据圈儿内已经逐渐成为一个无法忽视的存在，它让你能够通过标准SQL（ANSISQL子集）在一个100亿
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2024/3/12 0:13:16
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将所有系统数据进行集成，并与商业运营数据进行碰撞，改变传统人为主观判断的决策方式，可以对关键指标实时管控，通过数据分析平台对分析指标运行情况一目了然。
通过PC端/移动端等与集团业务的结合展现及处理常规的业务，量化工作提升管理效率，通过权限控制与运营的结合科通过APP/微信/小程序等连接业务激发业务活力
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2024/3/11 17:21:57
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决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
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1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
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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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