偏振编码器的稳定性是影响偏振编码通信的关键因素之一。
本文采用时变矢量对基于铌酸锂（LN）相位调制的偏振编码器的稳定性进行了深入研究。
实验表明，LN的初步相关消耗主态与初步相关相移主态基本一致，说明LN的偏振相关损耗不会影响折射率态的稳定性。
实验中观察到阳离子态旋转具有“惯性”：当电压从0V增加到某个定值后，利率态会继续变化预算（反之亦然），大约在30分钟左右才达到稳定。
该现象对于低速调制将带来不利影响；
对于高速调制，平均功率的变化也将引起甲醛。

自己写的信号平滑处理方法-五点滑动平均法，希望对大家有用

sigmoid函数:nonlin(输出矩阵,矩阵,[是否求导(boolean)])底数矩阵:NumInd(输出矩阵,底常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵指数:ArrInd(输出矩阵,指常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数加矩阵:NumAdd(输出矩阵,加常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数减矩阵:NumSub(输出矩阵,被减数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,被乘数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵加法:ArrAdd(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])矩阵减法:ArrSub(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])哈达玛积:ArrDot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,乘常数,矩阵)矩阵乘法:Dot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B)矩阵可视化:ArrVis(矩阵)输出字符串转置矩阵:ArrT(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])一维数组矩阵化:ArrA(输出矩阵,列数,一维数组)元素矩阵化:Arr(输出矩阵,列数,元素1,元素2,元素3...)矩阵绝对值:ArrAbs(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])矩阵元素平均:Mean(矩阵)输出双精度小数随机小数矩阵:Rand(输出矩阵,行数,列数,[矩阵是否要系数])随机整数矩阵:intRand(输出矩阵,行数,列数,下限,上限)

可输出月平均和年平均，并可以输出年平均的全球图或者区域图都可以（只需要修改出图范围即可）

基于linux的设备分配及磁盘调度。
设计内容：1、参考操作系统有关设备分配的分配策略，模拟给出设备请求到分配的过程，对于外部存储器设备，分配后要模拟出它的的I/O过程，调用磁盘调度算法。
2、设备分配的过程中，要给设备分配设备控制器，通道都要有。
3、系统的设备最少要有3种，控制器每台设备最少对应1个和通道系统最少有3个。
3、磁盘调度算法要用先来先服务，电梯调度和循环扫描算法（算法可以选择）4、设备管理要有设备控制表，设备分配表，通道控制表，控制器控制表等。
设计要求：要求在屏幕上输出各设备的分配过程及信息，如果用到磁盘调度算法时，输出磁盘调度算法的调度顺序及平均寻道长度等，I/O时的寻道内容（磁道号）可手工给出。
..

本文讨论了蓝-绿激光技术的现状和将来的可能性。
着重于讨论对海洋光学可能最有用的激光器的发展状况。
历来，氩离子激光器实质上被用于要求相干连续光源的所有水下实验中，而倍频Nd:YAG激光器则提供了脉冲式的蓝-绿辐射。
这两种激光器都不适合高平均功率场合使用。
对于高脉冲能量具有头等重要意义的应用来讲，目前最好的待选者是闪光灯泵浦的染料激光器。
对于需要5~20亳微秒脉冲的测距选通应用，铜蒸汽激光器是最接近的选取者。
适合这两种应用的单脉冲激光器还没有。
具有适当效率的连续波激光器也没有。
随着紫外/可见分子气体激光器的发展，可能满足多数海洋光学需要的单台蓝-绿光源将在3至5年内出现。
有希望的器件，包括KrF激光和XeF激光泵浦的蓝-绿染料激光器以及XeF激光输出的喇曼降频变换。
还找出了几种较长期可能实现的蓝-绿带内分子气体激光器。

采用除留余数法构建哈希表，伪散列解决冲突内有实验报告，通过vc++测试，我们小组做这个得了满分！

android端，基于openCV与深度学习，实现快速准确的车牌识别。
平均识别耗时350ms左右，采集100样本识别准确率达到95%。
识别过程：1、使用openCV确定车牌左右、上下区域；
2、车牌倾斜判断与校正；
3、滑动切割字符；
4、深度学习对每个字符进行识别

太阳天顶角计算工具，输入经纬度和日期，计算当天0-24时的太阳天顶角和方位角，同时给出当天的日出日落时间及日地平均距离。

德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的

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。