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基于2017～2020年珠海市金湾区环境空气自动站6项空气污染物（SO2、NO2、PM2.5、PM10、O3和CO）监测数据，分析了金湾区空气质量时间变化趋势及特点。结果表明：SO2和CO 95%分位浓度差异性不大，PM2.5年均值无明显变化趋势，其余3项污染物浓度总体呈下降趋势，环境空气优良率均保持在80%以上；4个年度中，按照环境空气质量综合指数由高到低排序依次为2020年、2018年、2019年、2017年；O3是影响金湾区环境空气质量的主要污染物，其次是PM10和PM2.5；6项污染物浓度最大值均出现在秋冬季节，最低值出现在春夏季节，表现出明显的季节性。

为了研究VSM沉井井壁受力变化规律，结合施工工艺特点对VSM沉井的下沉过程及受力特性进行了分析。首先，依据VSM沉井下沉特点对其施工过程中所受荷载进行梳理，同时划分了沉井一个下沉循环中的典型运动状态；之后以G.G.Meyerhoff公式和规范为基础，对沉井下沉阻力进行分析计算，提出了考虑井内淹水的刃脚端阻力计算公式，并建立了井壁典型状态施工力学模型；最后，以矿山竖井工程为算例计算得出沉井几何参数、下沉阻力、下沉深度以及悬吊力之间的关系。结果表明：VSM沉井悬吊力大小随着下沉深度的增加并不是一直增大的，而是先增大后减小，存在极大值；井壁厚度直接影响着刃脚端阻力大小和侧壁摩阻力变化规律，进而间接影响沉井的下沉深度；沉井悬吊力大小随着施工条件的变化而变化，对于沉井设备悬吊能力的设计应根据实际情况进行综合考虑；对于内径6m，厚度0.5m的矿山沉井井壁，在f=8kPa条件下，其最大下沉深度为56m；根据下沉深度设计减阻泥浆性能是控制下沉阻力、实现系统优化的重要手段。

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需要程序员经常刷题吗R 数据科学教师指南 草稿：教学笔记，每章的学习目标和要点。 本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。 参考 Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund：用于数据科学的 R：导入、整理、转换、可视化和模型数据。 第 1 版，O'Reilly Media，2017 年。 学习者角色 27岁的 Nethira正在攻读护理博士学位，并试图决定是做博士后还是在泰米尔纳德邦的一家非政府组织担任数据分析师职位。 她在本科时上过两门统计学课程，都使用 Stata，并从研究生院的一位实验室同学那里学到了一些 R，但从未真正掌握它作为一种工具。 Nethira 希望提高她的技能，以便她能够完成为她的论文收集的数据的分析并获得几篇论文，并为可能的职业转变做好准备。 这些课程将向她展示如何使用 R 中的 tidyverse 来清理、分析、可视化和建模她的数据，而无需长夜或周末工作。 Hannu ，40 岁，过去 12 年在芬兰交通部担任交通工程师，在此期间他已经精通 SQL 和 Python。 作为开放数据计划的一部分，他的部门决定使用 Shiny

leetcode 530 继续思考，继续生活 直到 2018-05-25 14:10:40，我已经解决了4 / 754问题，而133仍然被锁定。 完成统计： JavaScript：0 Python：0 C++：0 Java：4 笔记： :locked: 意味着你需要从 LeetCode 购买一本书 力扣主表 ID 标题 困难 JavaScript Python C++ Java 001 简单的 去做 去做 去做 002 中等的 去做 去做 去做 003 中等的 去做 去做 去做 去做 004 难的 去做 去做 去做 去做 005 中等的 去做 去做 去做 去做 006 中等的 去做 去做 去做 去做 007 简单的 去做 去做 去做 去做 008 中等的 去做 去做 去做 去做 009 简单的 去做 去做 去做 去做 010 难的 去做 去做 去做 去做 011 中等的 去做 去做 去做 去做 012 中等的 去做 去做 去做 去做 013 简单的 去做 去做 去做 去做 014 简单的 去做 去做 去做 去做 015 中等的 去做 去做 去做 去做 016 中等的 去做 去做 去做 去做 017

谷歌师兄的leetcode刷题笔记密码日历 我们想创建一个日历，它不能被访问谷歌数据库或谷歌帐户的人读取。 使用 Google 作为备份数据的一种方式。 威胁模型：我谷歌服务器看不到纯数据。 威胁：大哥， II 可以被其他使用日历 API 的日历使用。 威胁：来自其他日历的未知安全性。 III 可防止手机窃取手机日历读取数据 密码问题当前：AES/CBC/PKS5Padding 问题：如何传输IV？ 当前解决方案：简单但不是最好的：使用加密字节连接 IV。 P：纯文本 c()：密码函数 S：密文 M：消息 K：秘密密钥 IV：初始化向量（16 字节） 编码器：M = base64.code(c(P,K,IV)+IV) 解码器：Tmp = base64.decode(M) IV = Tmp[Tmp.length-16..Tmp.length] S = Tmp[0..Tmp.length-16] P = c^{-1}(S,K ,IV) 实施选择： I 接口与同步应用程序 二备份同步 为了同步日历和谷歌日历，我使用了一个数据库来存储事件 ID 有一些修改时的默认策略是什么。 修改规则： 谷歌

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学校的刊头心理学编辑 Gerald B. Fuller 中央密歇根大学副主编 副主编 Harvey Clarizio Peter J. Chapman Fred H. Wallbrown 密歇根州立大学 Woodbury, Connecticut Kent State University 编辑顾问委员会 Sarah J. Allen George Batsche Larry M. Bolen Bruce A. Bracken Sharon Bradley-Johnson Candace Burns Theodore Nat Clair 罗德岛大学南佛罗里达大学东卡罗来纳大学孟菲斯州立大学中密歇根大学阿肯色大学小石城圣马特奥县学校加州红木城赫伯特利普顿社区心理健康莱明斯特中心，马萨诸塞州北科罗拉多大学莫尔黑德州立大学堪萨斯大学柏林镇学区西柏林，新泽西迈克尔 J . 加州大学圣塔芭芭拉分校 纽约大学皇后学院 Gilbert R. Gredler 南卡罗来纳大学 Constance L. Hollinger 克利夫兰州立大学 E. Scott Huebner 南卡罗来纳大学 Alan S.

Coordinative Behaviour of Tridentate NS2-Donor Ligands with Cadmium: Synthesis and Crystal Structures of New Complexes Coordinative Behaviour of Tridentate NS2-Donor Ligands with Cadmium: Synthesis and Crystal Structures of New Complexes Stephan KoÈ tte, Lutz Stelzig, Ralf Wonnemann, Bernt Krebs* MuÈ nster, Anorganisch-Chemisches Institut der UniversitaÈt MuÈ nster Alexander Steiner Liverpool/UK, Department of Chemistry, University of Liverpool Received February 28th, 2000. Dedicated to

Increased reliability of an objective personality measure for children INCREASED RELIABILITY OF AN OBJECTIVE PERSONALITY MEASURE FOR CHILDREN EUGENE A. BAKER, DOUGLAS Q. ULLMAN,’ AND MICHAEL D. STEIN The Children’s Village, Dobbs Ferry, N Y The Missouri Children’s Picture Series (MCPS) is explored as an assessment tool for boys in residential treatment. Extreme ease of administration is an attractive feature of the test. Boys in treatment usually have shown low test-retest reliabili

Platinum(II) and Palladium(II) Bis(chelate) Complexes Containing both Tri(1-cyclohepta-2, 4, 6-trienyl)phosphane, P(C7H7)3, and Dichalcogenolato Ligands Platinum(II) and Palladium(II) Bis(chelate) Complexes Containing both Tri(1- cyclohepta-2,4,6-trienyl)phosphane, P(C7H7)3, and Dichalcogenolato Ligands Max Herberhold*, Thomas Schmalz, Wolfgang Milius, and Bernd Wrackmeyer* Bayreuth, Laboratorium für Anorganische Chemie der Universität Received October 19th 2001. Dedicated to Professor Joa

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对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法。改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现。仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节点自身位置存在一定误差的二进制检测传感器网络。