氮气的最大来源、最低成本是空气,空气中的主要成分是氧气和氮气。
它们各占约22%与78%。
当然还有二氧化碳、水蒸汽及少量的惰性气体。
因此,制氮机实质就是“空分”设备,只要把氧气与氮气分开则可。
制氮机应根据其氮气的纯度高低去选择,如纯度要求不高可选用分子筛制氮机,如纯度要求高,则选用冷冻法制氧机。
冷冻法制氮机是利用氧气和氮气的沸点不同(氧气沸点为-183℃,氮气沸点为-196℃),首先把空气冷、净化(去除空气中的少量水分、二氧化碳、乙炔、碳氢化合物等气体和灰尘等杂质),然后进行压缩、冷却,使之成为液态空气。
然后,利用氧和氮的沸点的不同,在精馏塔中把液态空气多次蒸发和冷凝,将氧气和氮气分离
2024/5/2 14:11:26 933KB 氮气
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//****************************************************//File:HB_Server.cpp//Language:VisualC++//IDE:VS2010//Project:Win32Console+编译头//Author:Dearggae//Date:2012.10.31//Function:支持不同类型信息的接收回射服务器//****************************************************//****************************************************//File:HB_Client.cpp//Language:VisualC++//IDE:VS2010//Project:Win32Console+编译头//Author:Dearggae//Date:2012.10.31//Function:支持不同类型信息的发送回射客户端//****************************************************
2024/4/30 11:37:23 813KB 多线程 流式套接字 C/S
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TensorFlowVGG-16训练模型,用于SSD-TensorFlow的Demo训练.
2024/4/15 20:21:16 489.54MB TensorFlow vgg_16.ckpt
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提供训练模型,运行eval.py即可,如果没有GPU,则请删除.cuda()
2024/4/15 6:36:02 130.54MB 深度学习 边缘检测
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改进的树苗生成器Blenders树苗树生成器附加组件的新版本,具有改进,新功能和错误修复对于Blender2.7:add_curve_sapling_3对于Blender2.8:add_curve_sapling_3_2_8最新:sapling_4新的替代版本“sapling_4”(隔离版)包括许多更改,以提高树木的可用性和外观与较早的设打破向后兼容性变更记录:重新排列界面,删除,添加,重命名设置添加备用/相反的附件设置自定义形状的插值更平滑删除修剪分割交替方向取下锥度表冠提高分割半径比分割角现在是实际角度,是以前的一半分支直线度影响所有级别现在正曲率曲线向上分支曲线变化与重塑一致长度变化影响分支而无裂口移回曲线改善距离模式更改为半径计算变更分布函数有关使用树生成器的,请参见Wiki中的。
此插件的Blender2.7版本版本开始到BlenderMaster中,进行了少量更改。
2024/4/15 6:27:50 167KB tree generator procedural-generation blender
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配置文件db.properties(保存数据库账号和密码等)工具类JDBCUtil.java(抽取公共部分,解决硬编码问题DBCP方式实现连接池、配置连接池==>获得连接对象连接数据库)用户账号实体类User.java(私有化数据库t_user表中的id,username,password)接口类IUserDao.java(制定增删改查业务)实现类UserDaoImpl.java(实现增删改查功能使用编译对象PreparedStatement安全、便捷不需要我们去拼接字符串,特别是字段很多的时候同时效率比Statement更高)测试类UserDaoTest.java(做测试增删改查功能使用)这个是最近学习之后优化更新的资源,若有不足还请见谅哈
2024/4/14 5:57:43 1.13MB JDBC MySQL数据库 配置连接池 Dao层实现
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使用OpenHardwareMonitor获取CPU和显卡温度,并根据设置的风扇控制参数控制风扇转速,设三个模式,软件需以管理员权限运行,只在Z170主板实测过
2024/4/1 9:52:50 232KB OpenHardware
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利用信道传输矩阵的对角占优性和矩阵分解理论,本文提出一种基于三对角分解的抑制下行传输方向上串音的编码算法。
由于不需要直接求矩阵的逆,新算法的运算量小于置零编码算法,并和对角线分解编码算法的运算量类似,但性能优于后一种编码算法。
基于实测数据的计算机仿真验证了结果的正确性。
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nbdserve简单的网络块设备服务器。
由于通常的nbd-server而创建的代码很难交叉编译。
另外,它通常需要配置文件,一次性使用很不方便。
上有针对Linux,Mac,Windows和Android的构建版本。
支持IPv6,请使用-a[::1]类的选项。
nbdserve0.1.0Vitaly"_Vi"ShukelaSimplenetworkblockdeviceserverUSAGE:nbdserve[FLAGS][OPTIONS]FLAGS:-h,--helpPrintshelpinformation-q,--quietQuietmode,suppressnon-erroroutput-r,
2024/3/23 14:01:24 6KB Rust
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该代码使用Tensorflowr1.7在Ubuntu14.04下使用Python2.7和Python3.5进行测试。
代码中包含测试用例。
模型使用固定图像标准化。
在中科院自动化所,WebFace数据集已经被用于训练。
该面部检测后,该训练集包括总共453453个图像,超过10575个身份。
如果在训练之前过滤了数据集,则可以看到一些性能改进。
有关如何完成此操作的更多信息将在稍后提供。
性能最佳的模型已经在VGGFace2数据集上进行了训练,该数据集由~3.3M面和~9000个类组成。
提供了几个训练模型。
请注意,模型的输入图像需要使用固定图像标准化进行标准化
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡