1.用python自建一个class类，不能使用其他高级库函数，如pytorch，tensorflow，含有两个隐含层，隐含层数量可以指定。
2.准确率达到90以上。
3.画出学习曲线：损失曲线核准确率曲线。

仿真伪随机相位编码脉冲雷达的信号处理。
设码频为各学生学号末两位数（22），单位为MHz，伪码周期内码长为127，占空比10%，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真m序列的双值电平循环自相关函数，给出脉压后和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。

【ArcGIS教程：基于ArcGIS的水文爆管分析】在城市供水系统中，当管道发生爆裂时，快速定位并关闭上游阀门是至关重要的，以防止水资源的浪费和进一步的损失。
ArcGIS的几何网络分析功能为此提供了解决方案。
下面我们将详细探讨如何在ArcGIS中创建几何网络，进行爆管分析，并找出合适的应对策略。
**创建几何网络**是整个分析的基础。
这涉及到数据的准备，所有相关数据（如管道、阀门、水表等）需存储在Geodatabase的要素数据集中。
在本例中，数据包括Fittings（弯头）、Laterals（支线）、TreatmentPlant（自来水处理厂）、Valves（阀门）、WaterMains（水管中心线）和WaterMeters（水表）。
创建几何网络时，要为每个元素设置网络角色，如SimpleEdge（简单边线）、ComplexEdge（复杂边线）和SimpleJunction（简单交汇点），并根据实际需求设置网络连通规则，确保符合水流的流动逻辑。
**设置网络连通规则**是确保数据正确分析的关键步骤。
例如，设置边-交汇点规则，使得每个支线只能连接一个水表，而水表又分为Private和Commercial两类；
设置边-边规则，规定水管中心线和支线之间必须通过特定型号的弯头连接。
接下来，进行**爆管分析**。
设置水流流向，通过更改TreatmentPlant的AncillaryRole属性值为Source，指定水源方向。
使用UtilityNetworkAnalyst工具条的SetFlowDirection功能确定流向，通过DisplayArrows查看并确认流向。
**爆管位置分析**可以通过两种方法实现。
方法一是利用AddJunctionFlagTool添加不运作的水表，选择TraceUpstream，解决后直观判断应关闭的阀门。
这种方法适用于简单网络。
方法二是通过Analysis菜单的Option设置结果返回为选择集，再利用SelectByLocation根据选择集选取位于水管中心线上的阀门。
这种方法在复杂网络中更为高效。
ArcGIS的几何网络分析提供了强大的工具，能够帮助水文管理人员在紧急情况下迅速定位并关闭爆管的上游阀门，确保系统的稳定运行。
在实际操作中，应根据网络的复杂度选择合适的方法进行爆管分析，以提高效率和准确性。
通过熟练掌握这些技巧，可以大大提高城市供水系统的管理效能和应急响应能力。

流体力学的实验报告其中有思考题包含的实验为伯努利实验泵特性曲线实验毕托管测速实验不可压缩流体恒定流动动量定律实验沿程水头损失实验雷诺实验局部阻力损失实验

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

大数据最基本就是数据以及用于计算的资源，需要将相应的数据和资源开放给对应的用户使用，以防被窃取、被破坏造成损失，这个就涉及大数据安全。
主流的大数据安全组件Kerberos由于使用临时的用户验证机制不适用用户多的情况、Sentry只适用少部分的Hadoop生态组件应用场景少。
ApacheRanger作为标准化的访问控制层，引入统一的权限模型与管理界面，极大地简化了数据权限的管理，统一的权限管理降低了学习成本，非常易于使用。
ApacheRanger：一个用于在整个Hadoop平台上使用，用来监视和管理全面的数据安全性的框架。
主要是提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计问题。
特点：集中式安全管

行星传动设计，饶振刚著好书，传动，共365页。
机械传动中其效率最高结构紧凑所占据的空间尺寸一般较小可靠性高、使用寿命长在设计合理、维护保养良好的情况下齿轮的使用寿命一般可达到几十年传动比恒定。
由一系列齿轮传动所构成系统称为轮系。
轮系根据运转时各个齿轮轴线的空间位置是否变化可分为周转轮系和定轴轮系【。
平面机构自由度数等于的周转轮系称为行星轮系即行星齿轮传动【。
其主要特点为【】体积小、重量轻承载能力高、传递功率大、结构紧凑传动比大在行星传动啮合方案选择合适的情况下就可以利用少数的几个齿轮得到很大的传动比传动效率高只要行星传动类型恰当、结构合理其传动效率可以达到—传动平稳、可靠性高。
正是由于行星齿轮传动具有如上所述得优越性和特点从而被广泛的运用在各个工业领域如航空航天、船舶轮机、风能发电等等。
在现代工业的快速发展过程中齿轮减速器的更新换代周期速度不断加快功能结构越来越复杂减速器的设计在其更新换代的周期中的重要性愈发突出【】。
对于新齿轮减速器的研发其设计费用仅占总成本的但是设计费用占据了研发费用的由此可见设计在减速器的生产过程中起着至关重要的作用【。
因此为了提高减速器设计的水平和效率使设计更趋近于客观实际、设计周期更短进一步降低成本就必须将虚拟样机技术【】引入到设计研究中。
本文基于齿轮传动虚拟样机仿真设计软件对某行星齿轮减速器进行仿真和优化设计。
首先建立该减速器的刚性模型和三维刚柔混合模型对各个齿轮的运行情况进行仿真分析对输入输出轴进行强度校核和对轴承寿命的计算以及行星架的静应力分析。
此外对行星架和箱体进行有限元模态分析找出其结构设计的薄弱环节。
最后对太阳轮和行星轮进行齿面接触应力分析依据分析结果对这对啮合的齿轮进行了合理的修形。
www.docin.com第页武汉科技大学硕士学位论文国内外的研究现状行星齿轮传动技术行星齿轮有很多种传动类型相应的也有很多种不同的分类方法。
按行星传动机构中齿轮啮合方式的不同来进行分类的方法可分为、和三种基本类型表示外啮合表示内啮合其余结构形式的行星传动大都是这三种基本类型的演化或者组合【】年世界上第一个行星传动机构的专利出现在德国。
世纪以来在航空工业快速发展的推动下行星齿轮传动技术也实现了跨越式的的发展。
年制造出用作汽车差速器的行星齿轮传动装置。
年德国率先研制成功高速大功率的行星齿轮传动随后美、日、英等工业发达国家也研制成功均有系列产品。
近些年上述这些发达国家还研究出一系列行星齿轮传动的新技术如变速传动技术和微型齿轮传动技术成功的应用在各种现代化设备中并取得了巨大的效益。
我国对行星齿轮传动技术的研究和应用开始于上世纪六十年代远远均落后于西方发达国家和日本。
七十年代以来在引进吸收国外的先进行星齿轮传动技术后我国对其的掌握取得了飞速的发展独立自主的研制成功一系列行星齿轮减速器并制定了相应的标准。
目前对于行星齿轮传动技术的研究和探讨主要集中在如下几个方面行星齿轮传动的效率的研究传动效率是衡量传动性能优劣的重要参考依据因而很有必要对传动效率进行深入的研究。
行星齿轮的效率有以下三部分组成啮合齿轮副中的摩擦损失。
、轴承中的摩擦损失。
和液力损失。
其总效率为。
。
【】。
到目前为止国内外学者对行星齿轮传动效率的计算方法做了很多研究在设计计算中用到的主要有以下三种力偏移法、啮合功率法和传动比法其中以啮合功率法的使用最为广泛【】。
但是这三种计算方法都是建立的刚体动力学模型得到的是静态效率通常会造成理论计算的效率要高于实验所得到的效率【。
行星齿轮传动的均载的研究由于在加工制造、装配等的过程中存在着无法避免的误差会使各行星轮的受载不均匀严重情况下载荷会集中在某一个行星轮上造成传动系统的异常影响机器的正常运转。
早在世纪四五十年代国外的学者就研究了行星齿轮传动系载荷分配的均衡性。
目前采取的均载措施主要有以下几种高精度的齿轮以及严格控制其他构件的公差这种方法使得制造和安装都非常困难而且随精度的提高成本显著增加。
基本构件浮动的均载机构使基本构件中的一个或者两个同时浮动。
这种均载方法由于其结构简单均载效果好因此被广泛的应用。
采用弹性件的均载机构通过弹性元件的弹性变形而使各个行星轮均匀的受载。
www.docin.com武汉科技大学硕士学位论文第页如采用行星轮用弹性支撑等。
杠杆联动均载机构这种均载机构装有带偏心的行星轮轴

一本目前为止最好的fluent学习书本第一章流体力学基础与FLUENT简介第一节概论一、流体的密度、重度和比重二、流体的黏性——牛顿流体与非牛顿流体三、流体的压缩性——可压缩与不可压缩流体四、液体的表面张力第二节流体力学中的力与压强一、质量力与表面力二、绝对压强、相对压强与真空度三、液体的汽化压强四、静压、动压和总压第三节能量损失与总流的能量方程一、沿程损失与局部损失二、总流的伯努里方程三、人口段与充分发展段第四节流体运动的描述一、定常流动与非定常流动二、流线与迹线三、流量与净通量四、有旋流动与有势流动五、层流与湍流第五节亚音速与超音速流动一、音速与流速二、马赫数与马赫锥三、速度系数与临界参数四、可压缩流动的伯努里方程五、等熵滞止关系式第六节正激波与斜激波一、正激波二、斜激波第七节流体多维流动基本控制方程一、物质导数二、连续性方程三、N—S方程第八节边界层与物体阻力一、边界层及基本特征二、层流边界层微分方程三、边界层动量积分关系式四、物体阻力第九节湍流模型第十节FLUENT简介一、程序的结构二、FLUENT程序可以求解的问题三、用FLUENT程序求解问题的步骤四、关于FLUENT求解器的说明五、FLUENT求解方法的选择六、边界条件的确定第二章二维流动与传热的数值计算第一节冷、热水混合器内部二维流动一、前处理——利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图第3步由节点创建直线第4步创建圆弧边第5步创建小管嘴第6步由线组成面第7步确定边界线的内部节点分布并创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行混合器内流动与热交换的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步建立求解模型第3步设置流体的物理属性第4步设置边界条件第5步求解第6步显示计算结果第7步使用二阶离散化方法重新计算第8步自适应性网格修改功能小结课后练习第二节喷管内二维非定常流动一、利用GAMBIT建立计算模型第1步确定求解器第2步创建坐标网格图和边界线的节点第3步由节点创建直线第4步利用圆角功能对I点处的角倒成圆弧第5步由边线创建面第6步定义边线上的节点分布第7步创建结构化网格第8步设置边界类型第9步输出网格并保存会话二、利用FLUENT进行喷管内流动的仿真计算第1步与网格相关的操作第2步确定长度单位第3步建立求解模型第4步设置流体属性第5步设置工作压强为0atm第6步设置边界条件第7步求解定常流动第8步非定常边界条件设置以及非定常流动的计算第9步求解非定常流第10步对非定常流动计算数据的保存与后处理小结课后练习第三节三角翼的可压缩外部绕流一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动Gambit，并选择求解器为FLUENT5／6第2步创建节点第3步由节点连成线第4步由边线创建面第5步创建网格第6步设置边界类型第7步输出网格文件二、利用FLUENT进行仿真计算第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步建立计算模型第4步设置流体材料属性第5步设置工作压强第6步设置边界条件第7步利用求解器进行求解第8步计算结果的后处理小结课后练习第四节三角翼不可压缩的外部绕流(空化模型应用)第1步启动FLUENT2D求解器并读入网格文件第2步网格检查与确定长度单位第3步设置求解器第4步设置流体材料及其物理性质第5步设置流体的流相第6步设置边界条件第7步求解第8步对计算结果的后处理小结课后练习第五节VOF模型的应用一、利用GAMBIT建立计算模型第1步启动GAMBIT并选择FLUENT5／6求解器第2步建立坐标网格并创建节点第3步由节点连成直线段第4步创建圆弧第5步创建线段的交点G第6步将两条线在G点处分别断开第7步删除DG直线和FG弧线第8步由边创建面第9步定义边线上的节点分布第10步在面上创建结构化网格第11步设置边界类型第12步输出网格文件并保存会话二、利用FLUENT2D求解器进行求解第1步读入、显示网格并设置长度单位第2步设置求解器第3步设置流体材料及属

本工程源码，基于rapidjson实现二次封装，使C++序列化一个类的变得代码非常小，耦合性非常低，且不损失原有序列化性能。
详细使用可关联本人博客:http://blog.csdn.net/lightspear/article/details/54836656

矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

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。