• 黄土渗透和强度性能的改良优化-论文

    为探寻适用于黄土地区海绵城市建设的具有较高强度和防渗性能的路基换填材料,通过对掺入水泥、聚丙烯纤维、膨润土的黄土进行强度和渗透性试验,并基于正交试验和田口方法的信噪比分析,获得了改良黄土各掺量的最优配比方案。结果表明:水泥掺量对改良黄土的无侧限抗压强度影响最显著,聚丙烯纤维掺量和长度对其渗透系数影响最大;改良黄土各掺量的最优配比为聚丙烯纤维长度取12 mm、聚丙烯纤维掺量取0.3%、膨润土和水泥掺量分别取3%和8%;在3、7、14 d养护龄期下,最优配比改良黄土的强度和渗透性能均优于不同配比的石灰改良黄土。改良的黄土各掺量最优配比可为黄土地区海绵城市道路建设中的路基处理提供参考。    

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    2021-07-08
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  • 配风方式对燃煤锅炉掺烧污泥影响的数值模拟研究-论文

    本文采用涡耗散模型,对600 MW的四角切圆煤粉锅炉掺烧市政污泥进行数值模拟研究。对于燃煤耦合污泥发电技术,前人的研究主要聚焦在掺混比等条件的影响,而主燃区过量空气系数等因素的影响规律尚不清晰,因此本文主要研究了主燃区过量空气系数以及二次风配风对燃煤锅炉内污泥掺混燃烧及NOx生成的影响。研究结果表明:随着污泥掺混比增加,炉膛温度和NOx浓度有所降低。随着主燃区过量空气系数增加,出口NOx浓度则大幅度增长。在本文研究的过量空气系数范围内,考虑温度和NOx浓度,推荐主燃区过量空气系数0.84。二次风的配风本文研究推荐采用束腰配风方式。本文的研究结果的可以为电站燃煤锅炉掺混污泥给予相应的参考以及为掺烧污泥优化运行提供指导。

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    2021-07-08
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  • 中硬低渗煤层定向长钻孔水力压裂瓦斯高效抽采技术与应用-论文

    针对黄陇侏罗纪煤田中硬煤层渗透性差、瓦斯抽采浓度及流量衰减速度快等问题,利用自主研发的水力压裂成套工艺设备,提出煤层定向长钻孔水力压裂瓦斯高效抽采技术,并在黄陇煤田黄陵二号煤矿进行工程应用试验。现场共完成5个定向长钻孔钻探施工,单孔孔深240~285 m,总进尺1 320 m;采用整体压裂工艺对5个本煤层钻孔进行压裂施工,累计压裂液用量1 557.5 m3,单孔最大泵注压力19 MPa;压裂后单孔瓦斯抽采浓度及百米抽采纯量分别提升0.7~20.5倍、1.7~9.8倍;相比于普通钻孔,压裂孔瓦斯初始涌出强度提升2.1倍,钻孔瓦斯流量衰减系数降低39.6%。试验结果表明:采取水力压裂增透措施后,瓦斯抽采效果得到显著提升,煤层瓦斯可抽采性增加,为类似矿区低渗煤层瓦斯高效抽采提供了技术支撑。

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    2021-07-07
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  • 程序员面试刷题的书哪个好-Front-End-interview-questions:前端面试题

    程序员面试刷题的书哪个好 本文旨在加深对前端知识点的理解,资料来源于网络,由本人收集整理。 一些开放性题目 1.自我介绍:除了基本个人信息以外,面试官更想听的是你与众不同的地方和你的优势。 2.项目介绍 3.如何看待前端开发? 4.平时是如何学习前端开发的? 5.未来三到五年的规划是怎样的? position的值, relative和absolute分别是相对于谁进行定位的? absolute :生成绝对定位的元素, 相对于最近一级的 定位不是 static 的父元素来进行定位。 fixed (老IE不支持)生成绝对定位的元素,通常相对于浏览器窗口或 frame 进行定位。 relative 生成相对定位的元素,相对于其在普通流中的位置进行定位。 static 默认值。没有定位,元素出现在正常的流中 sticky 生成粘性定位的元素,容器的位置根据正常文档流计算得出 如何解决跨域问题 JSONP: 原理是:动态插入script标签,通过script标签引入一个js文件,这个js文件载入成功后会执行我们在url参数中指定的函数,并且会把我们需要的json数据作为参数传入。 由于同源策略的

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    2021-07-07
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  • 详解运算放大器放大电路区别是什么

    运算放大器(简称“运放”)是具有很高放大倍数的电路单元。在实际电路中,通常结合反馈网络共同组成某种功能模块。它是一种带有特殊耦合电路及反馈的放大器。其输出信号可以是输入信号加、减或微分、积分等数学运算的结果。由于早期应用于模拟计算机中,用以实现数学运算,故得名“运算放大器”。运放是一个从功能的角度命名的电路单元,可以由分立的器件实现,也可以实现在半导体芯片当中。随着半导体技术的发展,大部分的运放是以单芯片的形式存在。运放的种类繁多,广泛应用于电子行业当中。

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    2021-07-07
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  • 颜色分类leetcode-dsc-2-23-06-data-generation-process-lab-online-ds-ft-10011

    颜色分类leetcode 生成数据 - 实验室 介绍 在本实验中,我们将练习我们在前一课中看到的一些数据生成技术,以生成用于回归和分类目的的数据集。 我们将运行几个简单的模拟,通过控制数据生成过程中的噪声和方差参数来帮助我们生成不同的数据集。 我们将查看统计指标和视觉输出,以了解这些参数如何影响算法的准确性。 目标 你将能够: 为分类问题生成数据集 为回归问题生成数据集 任务1 创建函数reg_simulation()以运行回归模拟,使用make_regression()数据生成函数创建多个数据集。 执行以下任务: 使用 n(噪声)和随机状态输入参数创建reg_simulation() 使用给定的噪声值和随机状态制作具有 100 个样本的回归数据集 (X,y) 将数据绘制为散点图 计算并在图上绘制回归线并计算 R2(您可以在 statsmodels 或 sklearn 中执行此操作) 用噪声标记绘图,并计算 r 平方 将固定的随机状态和来自[10, 25, 40, 50, 100, 200]值作为噪声值迭代地传递给上述函数。 检查并评论输出。 # import necessary li

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    2021-07-06
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  • 利用人人框架进行前后端分离项目应用教程(提高开发效率)

    基于 Spring Boot2.0 实现的 Java 快速开发平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展,方便二次开发。 使用 renren-fast 搭建项目,只需编写30%左右代码,其余的代码交给系统自动生成。 renren-fast框架介绍: 1.renren-fast是一个轻量级的Spring Boot快速开发平台,能快速开发项目并交付. 2.完善的XSS防范及脚本过滤,彻底杜绝XSS攻击 3.实现前后端分离,通过token进行数据交互 利用人人框架进行前后端分离项目应用,基础知识循序渐进,带着学员实操,学完可以上手演练,提高学习效率和节省学习时间。

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    2021-07-01
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  • leetcode分类-Dizent-leetCode:Dizent-leetCode

    leetcode 分类 Dizent-leetCode 每天至少刷一道leetcode题 项目结构: 根据leetcode题目分类进行分包 LCP:程序员面试题 leetcode:站内算法编号题(目前正在刷此部分内容) nowOrder:剑指offer算法题 other: 无关的其他代码 刷题格式: 无题号刷题: 包名表示题目名 解题class都为Solution 类定义上有题目中文版 主题解题方法上有个人思路,有些摘抄了官方题解思路 也有的没有写思路

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    2021-06-30
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  • javalruleetcode-leetcode-solutions:我对一些LeetCode问题的解决方案的集合

    java lru leetcode 力扣解决方案 我对一些 LeetCode 问题的解决方案的集合 作者 尼拉克什·阿加瓦尔 网站: GitHub: 领英: 执照 麻省理工学院执照 版权所有 (c) 2021 Nilaksh Agarwal 目录 问题名称 解决方案链接 语 运行 已用内存 Python 76 毫秒 17.3 MB Python 180 毫秒 14.1 MB Python 1824 毫秒 15.9 MB Python 76 毫秒 14.6 MB Python 40 毫秒 14.2 MB Python 60 毫秒 17.5 MB Python 288 毫秒 14.9 MB Python 68 毫秒 14.1 MB Python3 76 毫秒 14.4 MB Python 344 毫秒 17.6 MB Python 448 毫秒 21.8 MB Python 48 毫秒 14.5 MB Python 28 毫秒 14.5 MB Python 2020 毫秒 13.8 MB Python 272 毫秒 16.9 MB Python 40 毫秒 16.4 MB Python 4

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    2021-06-29
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  • Darstellung und Kristallstrukturen von Ag[N(CN)2](PPh3)2, Cu[N(CN)2](PPh3)2 und Ag[N(CN)2](PPh3)3

    Darstellung und Kristallstrukturen von Ag[N(CN)2](PPh3)2, Cu[N(CN)2](PPh3)2 und Ag[N(CN)2](PPh3)3 Darstellung und Kristallstrukturen von Ag[N(CN)2](PPh3)2, Cu[N(CN)2](PPh3)2 und Ag[N(CN)2](PPh3)3 Karl Eberhard Bessler*, Lincoln LucõÂlio Romualdo und Victor Marcelo Deflon BrasõÂlia/Brasilien, Instituto de QuõÂmica, Universidade de BrasõÂlia Adelheid Hagenbach TuÈ bingen, Institut fuÈ r Anorganische Chemie der UniversitaÈ t Bei der Redaktion eingegangen am 25. April 2000. InhaltsuÈ bersich

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    2021-06-29
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