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为了降低支架传动介质的化学需氧量（COD），减少有机排放，需要控制体系添加剂加入量，同时考虑到生物降解性能，研究制备了一种新型低化学需氧量支架液压液。该支架液压液以肖顿鲍曼缩合方法制备的多功能有机羧酸谷氨酸醇胺盐为主添加剂，复配脂肪醇聚氧乙烯醚类乳化剂、聚醚类消泡剂调和制得，其各项指标均符合煤炭行业标准通过条件，配制的工作液化学需氧量仅为6.04×10

为了解决传统煤岩测试中存在的测试效率低、煤岩组分识别的主观性强、测试过程不可追溯等问题，以BRICC-M型煤岩自动测试系统为例，详尽分析煤岩自动测试系统的主要功能及技术特点并与其他测试系统的特点进行对比，探索其在煤焦异常判断中的实际应用。结果表明，BRICC-M型煤岩自动测试系统具有图像可追溯、结果可审核的特点，其在煤焦异常判定领域如焦炭异常判别、混入焦炭(半焦)甄别、化产油收率高等研究中应用效果良好。根据当前各种配煤技术的发展趋势以及相关指标的应用潜力，提出基于煤岩与吉式流动度的新型配煤体系是煤岩自动测试系统未来的发展趋势。

地面大直径钻孔可作为井下被困人员的逃生通道，是矿山事故造成人员被困井下时重要的应急救援方案之一。而常规大直径工程孔以泥浆正循环、多级扩孔工艺为主成孔，无法满足救援要求。着眼于大直径孔救援逃生目的，阐明包括精准透巷、优化孔身结构、高效成孔和安全透巷等四项成孔工艺设计原则；以此为指导，针对覆盖层钻进、二开基岩层钻进、下套管及固井具体施工情况，分析了全套管钻进、导向孔下导管钻进及集束式潜孔锤扩孔钻进、浮力法下套管及内插法固井等技术；借用巷道围岩松动圈及塑性区成熟理论，视透巷钻进所破坏的塑性区岩体为潜在垮落体，进行顶板稳定校核，提出了安全透巷距离及位置等关键参数设计选取方法，为地面大直径应急救援钻孔施工提供技术支持。

锂离子电池潜在的热失控风险及其可能引发的叠加效应对大型锂离子电池电源的安全设计提出了巨大挑战，因此在某些特殊应用领域，如煤矿井下爆炸性环境，大容量锂离子电池电源的使用依然存在诸多限制，难以普及。根据现有针对锂离子电池热失控行为的研究结论，在不进行充分的气体热力学和动力学分析的前提下，仅采用传统隔爆外壳对大容量锂离子电池电源进行防爆保护，存在隔爆外壳内部压力积聚的安全隐患。在分析现有研究工作的基础上，选用不同电池制造商生产的容量在72～280 A·h范围内的磷酸铁锂电池进行了热失控试验研究，全面分析了锂离子电池热失控过程中电池表面以及释放气体的温度、气体释放速度、释放气体在容器内产生的压力和释放气体的成分等相关参数。在此基础上，根据气体动力学和热力学特性，系统阐述了适用于煤矿井下爆炸性环境用可移动设备和后备电源等设备的锂离子电池电源在设计和制造过程中需要重点考虑的2个因素：①锂离子电池电源外壳内部的自由空间，②锂离子电池电源内部单体电池发生热失控事故时针对所释放气体的处理方法，并提出了必要的设计依据。本研究成果有望对爆炸性特殊环境用锂离子电池电源的防爆保护设计和安全完整性评估提供新的重要

程序员常刷题二和问题 介绍 在本节中，我们将给您两个求和问题，然后我们要求您像在面试中一样处理这个问题。 所以这意味着你应该像考虑获得正确答案一样考虑你的过程。 您现在想使用这些指南来练习正确的习惯，以便在面试时您的方法成为第二天性。 问题 给定一个数字数组，返回可以与给定目标相加的每对数字。 第一步：明确问题。 在这个阶段，您要确定问题的范围以及在开始解决问题之前将精力集中在哪里。 这里是否有歧义？ 我们可能需要考虑的边缘情况？ 即使在你的考虑中，你最终拒绝了某些东西，告诉你的面试官你已经考虑过通常是好的。 面试官希望看到您正在经历这个过程，并希望您可以使用这些工具，即使您不需要依靠它们来解决特定问题。 为什么这很重要作为一名开发人员，您将获得一项任务，然后稍后会检查工作。 您可能会因解决错误的问题而浪费大量时间，或者不考虑要求您解决的范围的前期工作。 现在，关于这个问题，你会问什么问题？ 花一分钟，考虑一下。 这个问题似乎没有太多的歧义，但我们仍然可以通过这个程序。 重复这个问题： “好的，所以你给我一个数字数组和一个总和，我需要确定哪两个数字加起来等于提供的总和。” 确定范围：

CO2-ECBM通过将CO2注入煤层提高煤层气采收率并实现CO2地质封存受到业界的高度关注。为了探索CO2-ECBM在沁水盆地南部SZN区块大量低单井产量井技术适应性，实现低效老井区产量提升以及CO2封存的双重收益，基于区内地质条件及储层非均质性等特征分析，提出了老井低效煤层气井区CO2-ECBM可注入性、可增产性、可封存性三大类选址关键地质原则。在此基础上，阐释了研究区关键地质选址原则下煤厚、渗透率、煤层倾角、构造曲率、地下水流场、地温场、埋深、顶底板岩性、断层等地质约束条件，指出煤层厚度适宜且煤层结构简单、平均产气量较高、煤层倾角小于5°、处于平缓近等轴褶皱构造部位(构造曲率低于2.5×10-4)、距离断层1 km以外、相对较低地应力及主地应力差、煤层地下水径流与CO2注入流场协同、煤层顶底板以致密泥岩类为主等CO2-ECBM潜在工程有利区评价参数和指标，优选出SZN区块北部Z-1～Z-100、中部Z-160～Z-170、南部Z-180～Z-240区等作为CO2-ECBM潜在有利区。通过对比分析，在有利区基础上进一步优选出煤体结构以碎裂-原生为主、物性条件较好且采出程度较低的7个备

随着当前社会经济水平的提升以及技术手段的不断更新,企业之间的竞争除了是产品的竞争之外,在产品送达以及供应链的协作等方面都存在着不同的竞争局面。而仓储是产品供应环节中的重要组成部分,在不断的市场实践中也逐渐引起企业的重视,尤其是城市用地高度紧缺的环境下,采用密集式存储方式成为当前实现高效存储的一种选择。随着对密集仓库穿梭车需求量的逐步提升,单片机控制已经成为密集式仓储系统设计中的重要选择。本文以全自动智能穿梭车作为研究对象,设计一种基于单片机控制的穿梭车电路。

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由于大部分繁重的AI任务都是在云端完成的，因此人们很容易忘记AI需要大量的计算资源及电力。   马萨诸塞州大学阿默斯特分校去年的一项研究发现，训练一个大型自然语言处理（BERT）AI模型因消耗电力而产生的二氧化碳（CO2），相当于跨大西洋往返航班对每个乘客所产生的CO2。那只是一个模型，虽然是变换网络，但只需训练一次。开发过程中通常会对模型进行多次调整和反复训练。如果将神经网络结构搜索（一种使用AI来调整模型的AutoML技术）加入一个大小适中的转换器中，其CO2总排放量将猛升到几乎与5辆美国汽车的终身排放量相同。

针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题，受路标机制空间记忆方式启发，提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法。首先，为直接从原始输入中学习控制策略，以深度强化学习为基本导航框架，同时添加碰撞预测作为模型辅助仼务;然后，在智能体学刁导航过程中，利用时间相关性网络祛除冗余观测及寻找导航节点，实现通过情景记忆递増描述环境结构;最后，将空间拓扑地图作为路径规划模块集成到模型中，并结合动作网络用于获取更加通用的导航方法。实验在3D仿真环境Dmlab中进行，实验结果表明，本文方法可从视觉输入中学习目标导向行为，在所有测试环境中均展现出更高效的学习方法和导航策略，同时减少构建地图所需数据量;而在包含动态堵塞的环境中，该模型可使用拓扑地图动态规划路径，从而引导绕路行为完成导航任务，展现出良好的环境适应性。

leetcode提交显示错误资源 Coursera Coursera“Linux 中的命令行” 大纲 使用ls列出文件和目录 使用cd命令更改目录 使用touch 、 copy 、 mkdir和rm来创建和删除文件和目录 概括 从终端显示主目录 pwd : 显示当前位置 echo : 打印以下内容 $ : shell 环境变量的内容 echo $SHELL , echo $HOME : 打印 shell/home env env ：返回整个环境变量列表 clear : 清除终端 列出文件和目录 ls : 列出文件和目录 ls -l ：获取文件和目录的详细信息（权限等）的选项 ls -l Desktop/ : 使用目录名参数列出“桌面”的文件和目录 ls -d Desktop/ ：仅显示目录本身的名称，而不是其内容 ls -ld Desktop/ : 只显示目录本身的信息 ls -al Desktop/ : 列出所有文件和目录的详细信息.XX是隐藏文件 更改目录 cd : 将路径更改为 HOME cd Desktop/ : 更改目录路径 cd $HOME : 回到主目录 cd . : 留

颜色分类leetcode SETI研究所代码挑战 机器学习 4 寻找地外智慧 () 更新：2017 年 8 月 22 日 此页面已更新，以反映 2017 年 6 月 1 日至 7 月 31 日的代码挑战已完成。 官方代码挑战结束后，我们将保留数据集、测试集和记分板，供有兴趣发布分数的人使用。 如果一个团队或个人设法将比代码挑战获胜者的分数发布到最终记分板上，我们将非常有兴趣了解这些结果是如何实现的。 为了在 2017 年 7 月 31 日代码挑战结束时查看此存储库的状态，请 。 ibmseti Python 包的新版本。 ibmseti Python 包可用于读取此代码挑战中的模拟数据集（以及通过 SETI@IBMCloud 项目获得的真实 SETI 数据）。 版本1.0.5仅支持 Python 2.7，并且仍然是最新的稳定版本。 它可以通过pip install ibmseti 。 版本2.0.0.dev5支持 Python 2.7 和 3.5。 您可以通过明确说明版本号来pip install ibmseti==2.0.0.dev5 介绍 SETI 研究所于 2017 年 6 月

和声2 综合食谱 准备一台机器成为 Omnibus 建造者。 该项目由 CHEF 发布工程团队管理。 有关发布工程团队的贡献、分类和发布流程的更多信息，请参阅 . 公告 从综合食谱版本 5.0.0 开始： 这本食谱需要 Chef Infra Client 14 或更高版本 从综合食谱版本 4.0.0 开始： 不再支持 Chef 11，因为需要 12.5.1 才能使用 . 如果需要，您可以固定到 omnibus 版本3.2.x以保留旧功能。 将安装该软件包，而不是从本说明书中的源代码编译所有内容。 这个包包含补丁、bash、make、git、ruby、rubygems 和 bundler（根据定义构建）。 要求 这本食谱需要厨师 14+ 有关受支持平台和外部说明书要求的完整列表，请参阅说明书根目录下的metadata.rb文件。 食谱 默认配方是食谱的主要入口点，并执行以下操作： 确保所有必需的 Omnibus 相关目录都由构建用户创建和拥有。 确保安装和配置了一个健全的构建工具链 确保安装了运行 Omnibus 项目（ruby、git 等）的必要工具（使用包） 包括特定于平台的配方以酌

leetcode怎么调试代码用 TS / Mocha / TDD 编写的 LeetCode 工作区 让我们更轻松地解决问题。 将来，我的目标是为初始测试用例提供 . 为什么 练习 TS 技能并以 TDD 方式写作。 如何使用 npm install或yarn 测试文件应该有.test.ts扩展名。 解决方案文件应使用格式export { FunctionName }以避免生成文件的语法无效。 npm test或npm run watch:test在开发期间检查您的测试用例是否通过。 在提交之前，生成有效的 JS 解决方案运行npm run build 。 生成的文件将在dist文件夹中。 这是要提交给 LeetCode 的文件 工具 （可选）使用扩展 您将能够直接测试或提交。 使用dist的构建文件 包括 TS 文件的调试运行配置Current TS File或 Mocha 测试文件Current TS Mocha File 如果您首先编写测试脚本，您可能会更多地使用Current TS Mocha File run。 无论如何，LeetCode 已经有关于问题描述的测试脚本 贡献 欢

leetcode伪代码 Leetcode 题解 介绍 算法一直都是自己的弱项，这与自己之前的轻视是分不开的，所以为了弥补之前的缺失，特建立该仓库，记录自己解决 Leetcode 各个习题的过程。 每个问题可能会包含多个 Solution，一般前几个都是自己独立解答及优化过的算法，最后的多是该问题目前的最优算法，非本人独立解决。Playground 中会带有说明注释，但是因为是练习性质的仓库，缺少对注释的严格校对过程，所以不排除存在因疏漏而未标注的地方。 解题心得 1、先确定思路方向 遇到陌生的算法题，首先要确定思路方向，脑子笨就先用笔在纸上写伪代码，然后在去实现，最后在解决边界问题。 2、递归 在解递归的过程中，切忌不可深入思考多层，否则只会让脑子陷入混乱，只要考虑清楚一个环节中要解决的问题即可，然后找到一个恰当的终止条件。 3、不要想一蹴而就 任何算法都不是一蹴而就的，它是一个循序渐进的过程，实现了第一版的算法后就要考虑哪些环节是可以优化的，如何减少循环次数，如何减少占用空间等等，从而得出第二版、第三版...。 4、优化 对同一思路下的算法优化，就是尽力缩减非必须指令数，力争用更少的

leetcode 锈算法和数据结构 这是我在寻求理解算法和数据结构的过程中的笔记。 它是算法核心概念、何时使用它们以及一些最常用的算法的指南和资源。 算法示例包含在Python和JavaScript 。 如需基准测试和运行我们将在下面讨论的算法所需时间的直观显示，请访问 。 如何跑步 克隆这个 repo。 遵循此自述文件及其名称文件中的每个代码示例。 要在命令行中运行代码，请在 Python 文件的命令行中直接键入： python python/file_name.py 对于 JavaScript 文件，请确保您的机器上安装了Node ，并在命令行中输入： node javascript/fileName.js 我还包含了一些示例问题，我认为这些问题非常适合测试知识。 我已经包括了常见的算法问题。 这些涉及基本问题，通常构成更复杂问题的一部分。 HackerRank interverw 准备课程也包含在我的答案中。 我还包括了一些我个人在技术面试中遇到的示例问题 - 来自现实世界！ 以上都在目录中。 要运行我的示例，请导航到问题目录并在命令行中输入： node file_name.js