国标天然气压缩因子的计算GB17747.1-2011

从地形分析的复杂性角度，可以将地形分析分为两大部分：一部分是基本地形因子（包括坡度、破向、粗糙度等）的计算，另一部分是复杂的地形分析包括可视性分析、地形特征提取、水文系特征分析、道路分析等。
　　其中坡面地形因子分析是数字地形分析的最基础的内容。

通过三个或三个以上已知点求解七参数模型中的参数：不同空间直角坐标系之间的变换，其参数有（ΔX0，ΔY0，ΔZ0，ωX，ωY，ωZ，m）七个，其中（ΔX0，ΔY0，ΔZ0）为坐标平移量，（ωX，ωY，ωZ）为坐标轴间的三个旋转角度（又称为欧拉角），m为尺度因子。

模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学，是在美国控制论专家A.Zadeh教授于1965年提出的模糊集合的基础上发展起来的一门数学分支。
模糊综合评价模型，其基本思想是：在确定评价因素、因子的评价等级和权值的基础上，运用模糊集合变换原理，以隶属度描述个因素、因子的模糊界线，构造模糊矩阵，通过多层的复合运算，最终确定评价对象所属等级。

可读取到GPGGA中的经纬度信息，可用卫星数，水平精度因子等信息。
附带nema-0813文件，可直接使用，验证程序

基于LMS算法，64阶，收敛因子为0.001

氙灯抽运将导致钕玻璃内产生不均匀温升，这是产生应力退偏的根本原因。
热致应力退偏效应将直接降低系统效率、影响光束质量，因此确定片内的温度分布以及应力分布，准确预测由此带来的光束退偏特性并合理设计光束填充因子是十分重要的。
介绍了我国第一台单束输出能力超过万焦耳的惯性约束聚变激光驱动器中大口径高通量验证实验平台片状放大器的热致退偏效应，通过理论模拟计算获得了钕玻璃片内三维温升分布、应力分布与由此导致的退偏分布特性，结果表明，片状放大器在5.28%/cm平均小信号增益系数输出的情况下整个光束口径内的应力双折射是很小的，但方光束的四个角部处的应力双折射较严重，最大的退偏量约为0.13％，该结果与劳伦斯·利弗莫尔实验室实验测得的结果基本一致。
输出的激光近场结果表明，片状放大器热致退偏效应可满足大能量装置输出设计要求。

１本程序在vc++6.0编译通过并能正常运行。
２主界面程序已经尽量做到操作简便了，用户只需要根据提示一步步进行操作就行了。
六思考和总结：这个课程设计的各个基本操作大部分都在我的综合性实验中实现了，所以做这个主要攻克插入和删除这两个算法！其中插入在书本上已经有了，其中的右平衡算法虽然没有给出，但通过给出的左平衡算法很容易就可以写出右平衡算法。
所以最终的点就在于删除算法的实现！做的过程中对插入算法进行了非常非常多次的尝试！花了非常多的时间，这其中很多时候是在对程序进行单步调试，运用了ＶＣ６。
０的众多良好工具，也学到了很多它的许多好的调试手段。
其中删除算法中最难想到的一点是：在用叶子结点代替要删除的非叶子结点后，应该递归的运用删除算法去删除叶子结点！这就是整个算法的核心，其中很强烈得体会到的递归的强大，递归的最高境界（我暂时能看到的境界）！其它的都没什么了。
选做的那两个算法很容易实现的：１合并两棵平衡二叉排序树：只需遍历其中的一棵，将它的每一个元素插入到另一棵即可。
２拆分两棵平衡二叉排序树：只需以根结点为中心，左子树独立为一棵，右子树独立为一棵，最后将根插入到左子树或右子树即可。
BSTreeEmpty(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：若T为空平衡二叉排序树，则返回TRUE,否则FALSE.BSTreeDepth(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：返回T的深度。
LeafNum(BSTreeT)求叶子结点数，非递归中序遍历NodeNum(BSTreeT)求结点数，非递归中序遍历DestoryBSTree(BSTree*T)后序遍历销毁平衡二叉排序树TR_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作右旋处理，处理之后p指向新的树根结点即旋转处理之前的左子树的根结点L_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作左旋处理，处理之后p指向新的树根结点，即旋转处理之前的右子树的根结点LeftBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作左平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点RightBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作右平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点Insert_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*taller)若在平衡的二叉排序树Ｔ中不存在和e有相同的关键字的结点，则插入一个数据元素为e的新结点，并返回OK,否则返回ERROR.若因插入而使二叉排序树失去平衡，则作平衡旋转处理布尔变量taller反映Ｔ长高与否InOrderTraverse(BSTreeT)递归中序遍历输出平衡二叉排序树SearchBST(BSTreeT,TElemTypee,BSTree*f,BSTree*p)在根指针Ｔ所指的平衡二叉排序树中递归的查找其元素值等于e的数据元素，若查找成功，则指针p指向该数据元素结点，并返回TRUE，否则指针p指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE，指针f指向Ｔ的双亲，其初始调用值为NULLDelete_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*shorter)在平衡二叉排序树中删除元素值为e的结点,成功返回OK,失败返回ERRORPrintBSTree_GList(BSTreeT)以广义表形式打印出来PrintBSTree_AoList(BSTreeT,intlength)以凹入表形式打印,length初始值为0Combine_Two_AVL(BSTree*T1,BSTreeT2)合并两棵平衡二叉排序树Split_AVL(BSTreeT,BSTree*T1,BSTree*T2)拆分两棵平衡二叉树}(2)存储结构的定义：typedefstructBSTNode{ TElemTypedata; intbf;//结点的平衡因子 structBSTNode*lchild,*rchild;//左.右孩子指针}BSTNode,*BSTree;

其中，N和S分别为载流子浓度和光子密度，g为对光子密度的增益系数，N是透明载流子密度，τ表示谐振腔中载流子寿命(注入载流子到由于光子的受激辐射复合以及自发发射和非发光复合而消失的平均时间)，τ表示谐振腔中光子寿命(从光子产生到光子丢失为止的平均时间)，Γ是光限制因子(表示在谐振腔内所有光能中有源层内部所包含的比例)，β是自发发射耦合进激射模中的比率即自发辐射因子，J是注入有源层的电流，q是电子电荷，V是有源层体积。

灰色关联分析matlab代码计算方法参考文献：王宁练：冰川平衡线变化的主导气候因子灰色关联分析冰川冻土

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。