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这是一套粉色扁平化母婴PPT图表，共25张。第一PPT模板网提供精美幻灯片图表免费下载；
关键词：粉色母婴幻灯片图表，精美扁平化PowerPoint图表免费下载，.PPTX格式；
2021-07-16
c代码-黄色的字哦！不信的话就进来试试。（顺便点个关注？！？！？！......）（得用交互输入才行哦！！！！！！！！！！）
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2021-07-16
多煤层条件下高位钻孔瓦斯抽采层位优选研究-论文
为解决多煤层条件下多来源卸压瓦斯高位钻孔抽采层位不清的问题，引入同位素识别技术，并通过现场实测煤层解吸瓦斯及不同层位高位钻孔抽采瓦斯气体组分及碳氢同位素值， 计算得出山西腾晖煤矿 607工作面高位钻孔瓦斯抽采来源及比例，确定了其高位钻孔瓦斯抽采的最佳层位。结果表明：随着高位钻孔层位的增大，本煤层采空区遗煤瓦斯及下邻近层卸压瓦斯来源占比逐渐增加，上邻近层卸压瓦斯来源占比减小；确定了有效控制本煤层及下邻近层瓦斯的最佳高位钻孔低层位，即距开采煤层顶板7.9-14.2m，以及有效控制本煤层及上邻近层瓦斯 的最佳高位钻孔高层位，即距开采煤层顶板42.1-45.4m。
2021-07-08
丁集煤矿超低浓度瓦斯氧化供热技术应用研究-论文
针对丁集煤矿抽放排空超低浓度瓦斯造成的能源浪费和环境污染，介绍了超低浓度瓦斯(甲烷浓度7%以下)回收利用技术，经配气掺混后瓦斯浓度降低至1.2%送入蓄热式氧化装置，生成900℃以上高温烟气，通过烟气余热锅炉生成中温中压蒸汽供背压式汽轮发电机组发电和供热，实现热电联产。描述了应用低浓度瓦斯二次掺混输送技术解决浓瓦斯安全输送问题的方法，应用瓦斯氧化低温热风回用技术提高蓄热氧化炉热效率的方法，以及应用背压式汽轮机和后置机组合热电联产技术解决机组平稳运行与丁集煤矿热负荷波动大难适应问题的方法。最后，分析了丁集煤矿超低浓瓦斯氧化利用工程的经济和社会效益。
2021-07-07
基于声发射与Ｄ-S证据理论的截齿磨损状态识别-论文
为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的智能化监测，采用声发射信号采集装置对截割4种不同比例煤岩试件的信号进行采集，应用3层小波包分解及重构技术对信号进行处理，并提取特征值作为样本空间，利用D-S证据理论方法对截齿磨损程度进行智能识别。
2021-07-07
新手程序员刷题程序-planet-wars:星球大战
程序员刷题程序智能系统2017
这是智能系统课程的实用材料，基于回合制战略游戏星球大战。
入门
要了解游戏的概念，请访问。
挑战的灵感来自这个项目，并且非常相似。
（Android
和
iPhone
都有免费的多人游戏版本，但要小心，这些很容易让人上瘾）。
你的工作是制作一个机器人来玩这个游戏的回合制版本。
项目的一般规则，包括游戏规则和比赛规则，可以在黑板上找到。
技术要求
你需要一个可用的
python
2.7
环境和一个好的文本编辑器或一个
IDE。
如果这些信息足够，请继续阅读下面的内容。
如果您不太确定如何进行此操作，请参阅
Blackboard
上的安装教程。
第一周将有一个动手练习来帮助您入门。
星球大战的规则
规则在引擎中编码，特别是在
.
这是一个快速总结：
游戏的目的是消灭对方玩家的所有行星和船只。
两个玩家一次移动一个。
移动是通过将船只从一个星球（源）发送到另一个（目的地）来实现的。
移动总是导致源行星的一半船只驶向目的地。
运输途中的船只集合称为舰队。
如果到达时目标行星是中立的（不属于任何玩家）或由对手拥有，则舰队攻击该行星：舰队中的一艘船与行星上的一艘船相
2021-07-07
程序员考试刷题-SWiftDataStructure:快速数据结构
程序员考试刷题
欢迎来到
Swift
算法俱乐部！
在这里，您将找到使用大家最喜欢的新语言
Swift
实现的流行算法和数据结构，并详细解释了它们的工作原理。
如果您是一名计算机科学专业的学生，需要在考试中学习这些东西
-
或者如果您是一名自学的程序员，想要复习您的技术背后的理论
-
您来对地方了！
这个项目的目标是解释算法是如何工作的。
重点是代码的清晰度和可读性，而不是制作可重用的库，您可以将其放入自己的项目中。
也就是说，大部分代码应该可以用于生产，但您可能需要对其进行调整以适应您自己的代码库。
代码与Xcode
9和Swift
4兼容。
我们将使用最新版本的
Swift
进行更新。
:smiling_face_with_heart-eyes:
欢迎提出建议和贡献！
:smiling_face_with_heart-eyes:
重要链接
薄煎饼！
担心这不是你的一杯茶吗？
然后读这个。
.
我们经常说“这个算法是O(n)”
。
如果您不知道这意味着什么，请先阅读此内容。
.
您如何创建自己的算法？
.
报告问题以留下反馈，或提交拉取请求。
从哪儿开始？
如果您不熟悉算法和数据结构，这里有一些不错的入门方法：
和
算法
搜索
.
查找数组中的元素。
.
快速查找排序数组中的元素。
.
计算一
2021-07-07
深度学习与神经网络到底是什么详细资料说明
深度学习是机器学习的一个子领域，研究的算法灵感来自于大脑的结构和功能，称为人工神经网络。如果你现在刚刚开始进入深度学习领域，或者你曾经有过一些神经网络的经验，你可能会感到困惑。因为我知道我刚开始的时候有很多的困惑，我的许多同事和朋友也是这样。因为他们在20世纪90年代和21世纪初就已经学习和使用神经网络了。
该领域的领导者和专家对深度学习的观点都有自己的见解，这些具体而细微的观点为深度学习的内容提供了很多依据。
在这篇文章中，您将通过听取该领域的一系列专家和领导者的意见，来了解什么是深度学习以及它的内容。来让我们一探究竟吧。
2021-07-07
对于PCB板层叠的四个因素考虑资料下载
介绍PCB层叠是决定产品EMC性能的一个重要因素。良好的层叠可以非常有效地减少来自PCB环路的辐射(差模发射)，以及连接到板上的电缆的辐射(共模发射)。另一方面，一个不好的层叠可以大大增加这两种机制的辐射。对于板层叠的考虑，有四个因素是很重要的：1、层数；2、使用的层的数量和类型(电源和/或地面)；3、层的排列秩序或顺序；4、层间的间隔。通常只考虑到层数。
2021-07-07
harmonyos2-mocha-in-chinese:Mocha中文文档(翻译)
harmonyos
2
mocha中文文档
这个是对文档的翻译，都是我一个字一个字敲出来的。水平有限，激情无限，欢迎大家批评指正。
安装
使用全局安装：
$
npm
install
--global
mocha
也可以作为项目的依赖进行安装：
$
npm
install
--save-dev
mocha
安装Mocha
>=
v3.0.0，npm的版本应该>=v1.4.0。除此，确保使用Node.js的版本>=v0.10来运行Mocha
Mocha也可以使用进行安装(bower
install
mocha)，也可以从上获取。
GEETING
STARTED
$
npm
install
mocha
$
mkdir
test
$
$EDITOR
test/test.js
#
或者使用你喜欢的编辑器
在编辑器中输入：
var
assert
=
require('assert')
describe('Array',
function()
{
describe('#indexOf()',
function()
{
it('should
return
-1
when
the
value
is
no
2021-07-01
程序员的刷题软件-Learning-C:用于初学者学习C的一系列小项目
程序员的刷题软件学习
C
这个
repo
是一组作业和小程序/项目，供尝试学习
C
的初学者使用。尝试在不看解决方案的情况下完成每项任务！
我无论如何都不是程序员，很多这些代码都是垃圾。
这些都不是全面的，也不是努力工作的替代品，享受吧！
2021-07-01
易语言-恒云雨远程语音模块
恒云雨语音模块易语言源码例程程序调用WINMM语音类的API函数实现远程语音通信功能。恒云雨语音模块易语言源码是易语言API应用例程。
三叶易语言官方
2021-06-29
Book briefs
Book briefs
248 BOOK REVIEWS
of the most provocative, if not controversial, statements made in regard to group
leadership is this:
“Leader spontaneity does not appear to be an appropriate leadership behavior.”
p. 76 This should give the student of group process dynamics food for thought!
This reviewer is disappointed in his own reaction to this book. It looks good;
the writing is clear and orderly. The topic is important, but the general area of
group processes in the facilitation of
2021-06-29
Fischer, L., & Sorenson, GP (1991)。 辅导员、心理学家和社会工作者的学校法（第 2 版）。 纽约：朗文，340 页，[美元]25.95（纸）
Fischer, L., & Sorenson, G. P. (1991). School law for counselors, psychologists, and social workers (2nd ed.). New York: Longman, 340 pp., [dollar]25.95 (paper)
Psychology in ihe Schools
Volume 32. April 1995
B O O K R E V I E W S
GILBERT R. GREDLER
University of South Carolina
JACOB-TIMM, S., & HARTSHORNE, T. (1994). Ethics and law for school psychologists
FISCHER, L., a SORENSON, G. P. (1991). School law for counselors, psychologists, and
ROTHSTEIN, L. F. (1990). Special educat
2021-06-29
教师通过自我控制改变教学行为
通过自我控制改变教师教学行为
教师通过自我控制改变教学行为
STEVEN
A.
SZYKULA
和
MARK
A.
HECTOR
田纳西大学
本研究说明了使用自我控制程序来改变教师教学行为。
一位老师想增加赞成声明的频率并减少不赞成声明的频率。
她遵循的计划包括自我评估、自我观察和记录、线索的自我确定、表现标准的自我确定、后果的自我选择和后果的自我管理。
具体来说，该计划包括卡片自我记录系统、提示和公开奖励。
教师行为和学生行为之间的功能关系也可以通过目标学生与教师自我塑造相关的不适当谈话频率的相应减少来暗示。
最近有几项研究表明行为自控程序在学校环境中很有用。
这些研究大多关注儿童行为的自我控制（Bolstad
&
Johnson,
1972;
Glynn
&
Thomas,
1974）。
Hannum、Thoresen
和
Hubbard
(1974)
进行的一项自我控制研究涉及教师。
另一项研究在处理教师行为时使用了部分行为自我控制程序（Herbert
&
Raer，1972）。
然而，总的来说，很少有研究正式将这一程序应用于课堂教师。
以下六个步骤描述了
2021-06-29
易语言-Ameng手机QQ批量登录
本源码可实现多用户批量在线,加以修改即可开发成为多用户手机QQ机器人,具体靠你们的思路了
本源码只提供批量登录思路 创建多个客户端登录,验证码的处理 以及事件转移的应用等。
手机QQ协议 需要不断发送数据到服务器 否则3分钟后服务器会断开连接,所以添加一个时钟 设置了2.5分钟执行保存在线
使用说明:
单个登录只需要在两个编辑框填写帐号和密码即可,如果有验证码则弹出验证码输入框,由于验证码长度不一样 有时验证码长度可能大于500,所以无法显示 其实还是可以的 只要你们想想 如何判断。
批量导入登录,单击导入 弹出通用对话框,选择文本文档或其他文件打开 就能批量登录
导入格式: 帐号 密码(帐号密码分隔符可自定义)
注:每行一个用户
登录成功后的用户单击左边的在线状态图标 即可更换状态,如在线时单击即可隐身 隐身单击则在线
登录时需要验证码的登录成功之后 二次登录基本已不需要验证码了。
2021-06-28
易语言-libcurl 7.66 源码 附上Vc
版本使用了7.66 没有用最新的，测试的时候发现7.66以后的版本每次访问都会有1~3条本地（127.0.0.1）的连接和发送数据，不知道是什么问题
支持 HTTP/HTTPS/WebSocket/zlib (WebSocket 模拟出来的)
其他的协议都去掉了，SSL由openssl换成SSPI 文件小的很多
修改内容
增加 curl_slist_add 以替代 curl_slist_append
curl_slist_append 接口在添加的时候没有检查重复和覆盖的功能
添加相同的头信息后发送的时候会有多条头信息
curl_slist_add 添加的时候会检查重复并覆盖，删除重复的头
添加 Curl_Perform 以替代 curl_easy_perform
可实现提交取返回一次性完成，不需要自己设置回调，处理数据
增加上传/下载进度的功能，可实现获取实时进度
CURL本来不支持 WebSocket 协议
使用了模拟的方法 实现了 WebSocket 协议
使用 CURLOPT_CONNECT_ONLY 连接服务器成功后
构造请求头发送后获取返回的数据，判断是否是 WebSocket
之后创建线程，循环获取服务器返回的数据，
发送和接收到的数据 使用 WebSocket 协议进行组包和拆包，得到实际的数据
访问的 URL,把 WS/WSS 替换成 HTTP/HTTPS 即可
没有做长连接测试，不知道是否支持
WebSocket 只做了简单是处理，可能有BUF，有能力的可以完善下
支持多线程，多线程循环访问没有出错
libcurl.rar (179 K) 下载次数:136
Vc 源码
curl-7.66.rar (3591 K) 下载次数:67
项目在 projects\Windows 文件夹里
我使用的是 Vc14（VS2015）,Vc14-是原始未修改的
Vc10（VS2010，生成的文件更小），也是修改的，可以用，Vc10-是原始未修改的
2021-06-25
matlab前景背景分离代码-bgslibrary:图书馆
matlab
背景开发代码BGS图书馆
背景减法库
页面更新：
01/04/2017
库版本：
2.0.0
（见和了解更多信息）
BGSLibrary由BGSLibrary开发并提供了一个易于使用的
C++
框架，用于在视频中执行前背景分离。
bgslibrary
兼容
OpenCV
2.x
和
3.x，可在
Windows、Linux
和
Mac
OS
X
下编译。目前该库包含43
种算法。
源代码在
下可用，该库是免费和开源的，用于学术目的。
安装说明
图形用户界面：
（新的）
包装纸：
（新的）
（新的）
（新的）
引文
如果您将此库用于您的出版物，请将其引用为：
@inproceedings{bgslibrary,
author
=
{Sobral,
Andrews},
title
=
{{BGSLibrary}:
An
OpenCV
C++
Background
Subtraction
Library},
booktitle
=
{IX
Workshop
de
Visão
Computacional
(WVC'2013)},
address
=
{Rio
de
Janeiro
2021-06-19
沥青组分对粘附性能影响的灰关联分析 (2014年)
为研究沥青组分对粘附性的影响,基于沥青四组分及沥青与粗集料的粘附性试验数据,利用灰关联方法分析了沥青质、芳香分、饱和分、胶质、胶质与沥青质含量之和、胶质与沥青质含量之比等因素对沥青与花岗岩及玄武岩两种典型集料粘附性能的作用关系,得出各因素的灰关联度排序结果。结果表明,灰关联方法用于分析各沥青组分因素对沥青与粗集料粘附性能的影响能获得较好的结果。胶质含量对沥青与石灰岩和玄武岩的粘附率与粘附性等级具有较高的影响程度;胶质含量愈多,对沥青与集料的粘附性影响程度愈高。胶质与沥青质之比对粘附性指标具有较低的影响程度
2021-06-17
克莱姆法则MATLAB代码-Numerical-Analysis-Examples:多种语言的数值分析实现
克莱姆法则MATLAB代码数值分析示例
注意：您可以用任何语言实现贡献。
1
方程解
1.1
迭代方法
二分法
牛顿法
最大字段形式
割线法
Regula-Falsi方法
定点法
2
多项式和根
2.1
多项式根
合成除法和牛顿法
穆勒法
3
线性方程
3.1
方程的数值解
克莱默法
高斯消元法
高斯-乔丹方法
LU分解法
4
矩阵运算
4.1
基本矩阵运算
加法、减法、乘法、转置、行列式
4.2
行列式
使用高斯-乔丹方法的行列式
LU
分解法的行列式
4.3
矩阵求逆
使用
Cramer
规则的逆矩阵
使用高斯消元法的逆矩阵
LU
分解的逆矩阵
5
特征值和特征向量
5.1
求特征值方法
雅可比变换
QR
和
QL
算法
6
线性曲线拟合
6.1
最小二乘法
例子
6.2
多项式拟合
例子
7
非线性曲线拟合
7.1
算法
例子
8
傅里叶级数和傅里叶变换
8.1
傅立叶级数
傅里叶级数算法
8.2
傅立叶变换
傅立叶正弦和余弦变换
8.3
数值傅立叶变换
离散傅立叶变换
快速傅立叶变换
9
插值
9.1
拉格朗日多项式插值
拉格朗日插值算法
内维尔插值算法
9.2
三次样条插值
2021-06-17
贝岭的matlab的代码-elm-belle:榆树组件
贝岭的matlab的代码贝儿（榆树）
可用组件
按钮
评分
建筑学
此存储库包含
2
个库。
BaseUI
包含各种组件的无样式版本，但可以选择映射应用主题。
第二个是
Belle，它利用
BaseUI
创建所有组件的样式版本。
BaseUI
可以轻松地用于创建您自己的样式库，而
Belle
在您不想应用自定义样式并且需要开箱即用的精心设计的组件时非常有用。
讨论与支持
登录
Elm
后加入频道
#elm-belle
！
发展
设置
elm
package
install
格式化
我们正在使用
elm
格式，请在此处阅读如何设置它：
elm-format
src/
elm-format
examples/
运行示例
#
Go
to
examples
and
stay
in
that
directory
cd
examples
elm
package
install
npm
install
chmod
u+x
elm-stuff/packages/rtfeldman/elm-css/1.1.0/elm-css.js
elm-stuff/packages/rtfeldman/elm-css
2021-06-16
基于局部线性嵌入的能量耗损故障模式识别* (2012年)
针对基于能量耗损的齿轮故障模式识别问题,将监督学习与局部主成分分析结合,提出了一种改进的能有效提取数据低维流形结构与分类特征的局部线性嵌入算法.然后,分析了齿轮摩擦学系统能量耗损与能量耗损的故障模式识别方法.最后,以齿轮箱能量监测实验台为例,获取不同齿轮故障下输入能量耗损功率的变化,应用改进的局部线性嵌入算法进行故障的功率耗损降维与模式识别,通过多类支持向量机分类的准确率来判断分类的效果.研究表明,改进的局部线性嵌入算法有较高的识别率,是一种有效的齿轮能量耗损故障模式识别方法.
2021-06-15
空空如也
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