py代码-Input多次输入

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液氮溶浸作用对不同煤阶煤样渗流特性的影响-论文

中国低透气性煤层广泛赋存且煤阶跨度较大。针对不同煤阶、性质煤层如何确定有效的液氮致裂方式是一个亟待解决的难题。

新型矿用无机固化泡沫防灭火材料性能研究-论文

矿井采空区煤自燃引起的火灾直接威胁着我国煤矿的安全开采和高效生产，而封堵采空区漏风通道是防治采空区煤自燃最有效的方法。探讨了无机发泡固化膏体充填材料组分速凝剂、发泡剂对其强度的影响，分析了增强剂的作用机理。结果表明：新型矿用无机固化泡沫材料的凝固速度与速凝剂的含量成正比；发泡倍数为10的充填材料连续固化7 d的抗压强度在1.7 MPa以上；材料中存在的大量气泡形成无数均匀的缺陷，且增强剂使膏体浆液中的铝氧成分大规模快速地与水泥成分发生反应生成优良的水化矿物钙矾石，使材料受力时其总体结构不变化，中部不会产生裂隙而有效封堵火区裂隙，隔绝氧气。

建筑垃圾充填膏体强度性能影响因素的试验-论文

为验证建筑垃圾作为充填材料的合理性以及对充填膏体强度性能的影响因素，制备了不同固相比（水泥、粉煤灰、建筑垃圾的比例）和质量分数下的建筑垃圾充填膏体，然后进行了单轴抗压强度测试，并探究不同龄期对建筑垃圾充填膏体应力应变的影响规律。结果显示：建筑垃圾作为充填材料在不同固相比和质量分数下，其抗压强度均可以达到矿井需求；当固相比大于1:4：6时，抗压强度开始显著下降，质量分数适宜控制在76%左右；建筑垃圾充填膏体应力应变特性属于塑-弹-塑性类型。

CO2集中力源的地震波场特征及应用-论文

CO2震源通过调节泄压头的出气口控制激发方向，实现集中力源的定向激发，克服了传统震源激发方向不可控的难题，然而CO2集中力源在煤层中激发的三维波场特征尚未揭示。基于此，笔者通过三维数值模拟、物理分析、现场试验对CO2集中力源进行研究，结果表明:不同集中力源在煤层中激发的地震波场差异显著，通过力学机制分析了均匀模型及煤-岩-煤模型X方向集中力源下多分量不同方向纵波、横波及槽波振幅差异特性，研究了煤层界面对地震波传播的影响机制，进一步解释了煤层内部激发X方向集中力源加载下体波、槽波的波场特征和传播机理。研究发现X方向集中力源在X分量中沿着震源位置的Y方向槽波振幅最强，Y方向集中力源在Y分量中沿着震源位置的X方向槽波振幅最强，Z方向集中力源的Z分量槽波振幅强。因此，X方向集中力源适合回采工作面Love型槽波透射探测，Y方向集中力源适合掘进工作面Love型槽波超前探测，Z方向集中力源适合Rayleigh型槽波勘探。利用X方向集中力源进行了面内透射试验，对多组CO2集中力源激发多道接收的地震记录进行了槽波能量衰减成像，探钻对比结果验证了CO2集中力源地震成像结果的可靠性。下一步重点围绕CO2震

程序员为什么还要刷题-Clean-JavaScript-Code:干净的JavaScript代码

程序员常刷题干净的 JavaScript 代码 目录 介绍 软件工程原理，来自 Robert C. Martin 的书，适用于 JavaScript。 这不是风格指南。 它是用 JavaScript 制作软件的指南。 并非此处的每一项原则都必须严格遵守，普遍同意的就更少了。 这些只是指导方针，仅此而已，但它们是由Clean Code的作者根据多年的集体经验编纂的。 我们的软件工程Craft.io只有 50 多年的历史，我们仍在学习很多东西。 当软件架构与架构本身一样古老时，也许我们会有更难遵循的规则。 现在，让这些指南作为评估您和您的团队生成的 JavaScript 代码质量的试金石。 还有一件事：了解这些不会立即使您成为更好的软件开发人员，与他们一起工作多年并不意味着您不会犯错误。 每一段代码都是从初稿开始的，就像湿粘土被塑造成最终形式一样。 最后，当我们与同行一起回顾时，我们会剔除不完美之处。 不要为需要改进的初稿而自责。 而是打败代码！ 变量 使用有意义且可发音的变量名 坏的： const yyyymmdstr = moment ( ) . format ( "YYYY/MM/D

程序员为什么还要刷题-rspec-fizzbuzz-london-web-062419:rspec-fizzbuzz-london-web-0

程序员常刷题目标 构建利用流量控制的方法 阅读并理解测试输出以开发工作程序 更加熟悉测试驱动开发的概念 关于本指南的说明 我们之前已经了解了测试驱动开发以及阅读和理解 RSpec 测试的概念。 每次运行learn运行实验室测试时，您都在运行 RSpec 测试套件 - 这就是我们在 Learn 上构建实验室的方式。 您阅读这些测试已经有一段时间了，但是 TDD 是一个很大的话题，我们将在这里仔细研究它。 您仍然不会被要求编写自己的测试。 我们只是想了解测试的目的，了解测试背后的哲学，以及如何更好地阅读 RSpec 测试。 请记住，当我们提到 RSpec 或rspec ，这相当于运行learn或learn test命令，它调用spec的 Learn 测试文件。 您必须安装了learn-co gem。 如果您通过 Learn 设置您的环境并且之前使用过learn命令（如果您已经做到了这一点，很可能），您完全没问题。 运行立即learn以确认。 如果您遇到问题或不确定，请在 Learn 上提问！ RSpec - 测试驱动开发 RSpec 是 Ruby 编程语言的测试工具。 它诞生于行为驱动开发

程序员为什么还要刷题-Salvation-Development-Charter:开发室的笔记。讲解公司文化，必看必读

程序员常刷题指数 宪章 Salvation 的核心来自 YVD-Xerocreative，它试图将这种社区形式从过去带到现在。 一路走来，我们也拾起了并融入了KCVDS-BattleCity时代的繁荣。 这个概念的总和是 Yu-Jo Friendship，我们试图将它带给大众，从长远来看，不幸的是 Konami。 在 Yu-Gi-Oh 社区内，我们力求让人们尽可能轻松地相互友善。 这需要对社区进行一定程度的控制以对其进行指导和约束。 我们发现能够做到这一点的唯一方法是成为一个开放的模拟器，它可以覆盖社区的所有部分，并树立先例和一般行为规范。 为了达到这个目标，需要以下功能。 卡池中公告卡的边缘。 基于 Web 的平台不会停产。 可选手动游戏状态 可选的游戏状态自动化 模仿COSSY的巡回赛系统 模拟ARG的巡回赛系统 可选的排名系统 可以查看有关排名的哪些信息的限制 易于理解和使用 AI 将系统翻译成尽可能多的语言。 简单的内部更新系统 由于这些必需的功能，Salvation 试图用 JavaScript 在浏览器中重新实现 YGOPro 和 DuelingNetwork。 贡献和/或

阵列天线GPS接收机抗欺骗式干扰方法研究

全球定位系统（英文名：Global Positioning System，简称GPS），又称全球卫星定位系统，中文简称为“球位系”，是一个结合卫星及通讯发展的技术,利用导航卫星进行测时和测距的中距离圆型轨道卫星导航系统。

基于轻量级CNN等的恶意软件家族分类模型

现有基于卷积神经网络（CNN）的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题。为降低分类过程中的计算量和参数量，构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型。将恶意软件可视化为灰度图，以灰度图的相似度表示同一家族的恶意软件在代码结构上的相似性，利用灰度图训练带有深度可分离卷积的神经网络模型 Mobilenet v2，自动提取纹理特征，并采用 Softmax分类器对恶意代码进行家族分类。实验结果表明，该模型对恶意代码分类的平均准确率为99.32%，较经典的恶意代码可视化模型高出2.14个百分点。