河南：１２０万吨燃油备战“三夏”

最新推荐文章于 2024-07-22 21:59:05 发布
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【解说】距离收割夏粮还有２０多天，目前，河南省内４００多万台农业机械已到位。 中石化河南分公司计划在６月１５日之前投放……
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关注
三夏消防宣传标语.doc
03-12
【三夏消防宣传标语】主要关注的是农业季节中的消防安全问题，特别是麦收期间的防火措施。"三夏"指的是夏季的三个重要农事活动：夏收、夏种、夏管，这一时期农作物生长茂盛，同时也是火灾风险较高的时段，尤其是麦场...
三夏准备工作会议讲话.doc
01-01
在全国范围内，“三夏”工作一直以来都是确保农业生产稳定的重要环节，它不仅关系到农民的收入，更是关乎国家粮食安全的重要保障。在最近举行的“三夏准备工作会议”上，主要议题围绕着如何确保这一农业生产的三个...
三夏防火标语口号精选.doc
10-11
三夏时节，即夏季的夏收、夏种、夏管三个重要时期，历来是农业生产的关键时刻。然而，由于大量农作物收割后留下的秸秆处理不当，极易引发火灾，因此防火工作成为这一时段的重点任务。为确保三夏期间的农业生产和人民...
感受中文之美：夏天的18个雅称
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槐树下摇扇乘凉，偶有落蕊飘飘然落在发丝上，鸟儿啼鸣，一重重的心事在此刻醒来，安放进悠长的午后。夏天是枝繁叶茂的季节，夏山碧绿，莲叶满池，鸟语蝉鸣，寄予了古人对夏天的无限期望。夏天在童年的记忆里生长，清澈的江水，弯弯曲曲地绕村而流，在长长的夏日中，事事都显恬静、安闲。蝉声徘徊，荷香绵绵，菊花新蕊，夏已思归。阴凉的窗子隔绝了热浪，铺墨写一首新的诗文，心静下来，世界也变得清爽。中文之美，美在诗词歌赋，美在绝句华章，也美在对事物名称的雅致表达。夏季的最后一个月，退场前的酷热，收敛了一点脾气，露出稍许温存。
县三夏防火总结汇报材料-总结.docx
10-08
随着夏季的到来，我国北方地区的“三夏”——夏收、夏种、夏管季节正式拉开序幕。这一时期，由于天气干燥，气温升高，农作物收成期间农事活动频繁，是火灾多发的高危季节。为了保障农业生产的顺利进行和农业生态安全...
STM32电源设计原理图（Orcad绘制）
12-01
提供了一份STM32电源设计的原理图，该原理图采用Orcad软件绘制。该资源适用于需要进行STM32电源设计的工程师和电子爱好者，帮助他们快速理解和实现STM32系统的电源设计。 资源内容 STM32电源设计原理图：该原理图详细展示了STM32系统的电源设计方案，包括电源输入、稳压电路、滤波电路等关键部分。 Orcad格式文件：原理图以Orcad格式保存，方便用户直接在Orcad软件中打开和编辑。
（58页PPT）人工智能集团数字化转型SAP解决方案.pptx
12-01
（58页PPT）人工智能集团数字化转型SAP解决方案.pptx
这是一个专为2024年度国家自然科学基金申请设计的LaTeX模板项目_极简说明为提供简单易用且格式规范的申请书撰写工具_内容关键词包括青年项目申请书模板_中易字体配置指南_蓝字提纲.zip
12-01
这是一个专为2024年度国家自然科学基金申请设计的LaTeX模板项目_极简说明为提供简单易用且格式规范的申请书撰写工具_内容关键词包括青年项目申请书模板_中易字体配置指南_蓝字提纲.zip
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-01
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题，旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式，最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进，结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型，并通过Matlab代码实现算法流程，包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析，以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题；②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法；③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑，重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略，并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
PHP开发基于8.3新特性的全栈技术体系构建：从语法入门到云原生微服务实战应用
12-01
内容概要：本文系统梳理了PHP从基础语法到云原生实战的完整学习路径，涵盖PHP 8.3新特性、主流框架（Laravel、ThinkPHP、Symfony）应用、性能优化、安全防护及微服务、全栈整合、云原生部署等前沿技术。通过分阶段的学习计划（入门、进阶、实战），结合具体项目案例（如博客系统、电商API、即时通讯服务）和实用工具（Docker、Redis、Swoole、Elasticsearch），帮助开发者构建完整的现代PHP技术体系，并展望PHP在AI、物联网、Serverless等领域的未来发展趋势。; 适合人群：具备基本编程概念、希望系统掌握现代PHP开发的初学者及工作1-3年的PHP开发者，尤其适合想向全栈或架构方向发展的技术人员。; 使用场景及目标：①系统学习PHP 8.3核心语法与主流框架最佳实践；②掌握高性能、高并发PHP应用的设计与优化方法；③实现从传统Web开发到微服务、云原生架构的技术跃迁；④了解PHP在企业服务、电商、物联网等行业的实际应用。; 阅读建议：建议按照“基础→框架→实战”的路径循序渐进学习，每个阶段配合文档中的代码示例和GitHub项目动手实践，重点关注Docker环境搭建、Laravel框架应用、Swoole异步编程及性能调优等关键环节，并结合Blackfire、Xdebug等工具进行调试与分析。
2019年中国研究生数学建模竞赛D题汽车行驶工况构建项目_针对汽车行驶原始采集数据中因GPS信号丢失导致时间不连续加减速度异常超出普通轿车0至100km_h加速时间大于7秒和紧急.zip
12-01
2019年中国研究生数学建模竞赛D题汽车行驶工况构建项目_针对汽车行驶原始采集数据中因GPS信号丢失导致时间不连续加减速度异常超出普通轿车0至100km_h加速时间大于7秒和紧急.zip
（74页PPT）北京电子控股组织结构培训.ppt
12-01
（74页PPT）北京电子控股组织结构培训.ppt
软件开发基于C#的全栈技术学习路径：从语法基础到企业级项目实战的系统化资源指南
12-01
内容概要：本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系，涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建（Visual Studio、VS Code、Mono等），以及针对不同应用场景（如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI）的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例，展示C#在高性能场景下的实际运用，并提供了高星开源项目（如SignalR、AutoMapper、Dapper）、生态工具链及一站式学习资源包，助力系统化学习与工程实践。; 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员，尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者； 使用场景及目标：①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈；②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想；③对接企业级开发标准，提升工程能力和实战水平； 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。
仿网上自助点餐的微信小程序项目_基于腾讯地图定位服务实现多城市餐厅选择与用户登录注册功能_提供便捷的自助点餐体验包括商品浏览详情查看购物车管理和订单结算_用于帮助用户快速查找附近餐.zip
12-01
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STM32F103C8T6频率计资源介绍
12-01
资源文件 文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述 该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。 功能特点 测频范围: 0.几Hz 至 几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位 高精度: 提供精确的频率测量结果 适用场景 该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。 使用说明 下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。 按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。 启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。
【时间序列预测】 项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost卷积双向长短期记忆网络融合注意力机制进行多变量时间序列预测（含模型描述及部分示例代码）
12-01
内容概要：本文介绍了一种基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost的多变量时间序列预测模型，通过融合卷积神经网络（CNN）提取局部特征、双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时序依赖、注意力机制（Attention）动态加权关键时间步，以及Adaboost集成学习提升模型鲁棒性，实现高精度、可解释的预测。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练优化与服务化部署全流程，并在光伏功率、空气质量、电商需求等多个场景验证有效性。模型采用模块化设计，支持配置化管理与Docker一键部署，结合ONNX Runtime实现高效推理，兼顾性能与实用性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python与PyTorch框架，从事时间序列预测、智能运维、工业AI等相关领域的研究人员或工程师（工作1-3年为宜）；; 使用场景及目标：①解决多变量时间序列中多尺度动态建模难题，提升预测准确性与稳定性；②应对真实场景中的噪声干扰、数据缺失与分布漂移问题；③通过注意力可视化增强模型可解释性，满足业务沟通与合规审计需求；④实现从研发到生产的快速落地，支持高频并发预测服务； 阅读建议：建议结合完整代码与示例数据实践，重点关注模型架构设计逻辑、两阶段训练策略与推理优化手段，同时利用提供的YAML配置与自动化工具进行跨场景迁移与实验对比。
ComfyUI/Qwen Edit 同人同景同服装一致性模特套图
12-01
文件编号：c0173 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/141897694
STM32F4开发指南-寄存器版本-v1.1
12-01
欢迎各位电子爱好者和开发者！本仓库提供了一份宝贵的资源——《STM32F4开发指南-寄存器版本_V1.1》的PDF文档，专为那些希望深入理解并掌握STM32F4系列微控制器的朋友们准备。这份教程深入浅出，通过直接操作寄存器的方式，引导大家探索STM32的强大功能，非常适合想要从底层开始学习STM32的工程师和学生。 内容亮点 详细寄存器配置：手把手教你如何配置每一个关键寄存器，深入理解硬件工作原理。 实用案例分析：结合实例讲解，让理论知识与实践相结合，快速上手STM32F4项目开发。 电路设计指导：部分内容涵盖基本的电路设计思路，适合参加电子设计大赛的团队参考。 免费共享精神：这份资料旨在促进知识共享，助力每一位学习者在嵌入式开发路上更进一步。 如何获取与使用 点击下载【[STM32F4开发指南-寄存器版本_V1.1.zip]】，解压后即可阅读PDF文档。请确保您的设备支持查看PDF格式文件。
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
12-01
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器（AUV）中的应用，通过Matlab代码实现水下机器人建模与控制系统设计。重点探讨了将强化学习算法与传统PID控制相结合的方法，以提升AUV在复杂海洋环境中的自适应控制能力，优化轨迹跟踪与稳定性控制性能。文中详细介绍了AUV的动力学建模、状态反馈控制架构设计以及QLearning算法在参数自整定中的实现过程，展示了仿真结果验证所提方法的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础，熟悉Matlab/Simulink仿真环境，从事智能控制、水下机器人或强化学习应用研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能水下机器人控制系统设计，提升其在未知或动态环境下的自主控制能力；②为强化学习与经典控制理论融合提供实践案例，服务于科研仿真、课程设计或工程原型开发；③帮助读者掌握QLearning在控制优化中的具体实现方法，推动AI技术在海洋装备中的落地应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注状态空间构建、奖励函数设计及PID参数调整机制，动手复现仿真流程以深入理解算法细节，并可进一步扩展至其他智能算法或多智能体协同控制场景。
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef struct node { int left; int right; int len; }; int main(){ int t; cin>>t; while(t--){ int n,i=0;//n个陷阱 int mindis=0,distant=0;//dis弹珠弹跳距离 distant当前位置 int flag=1; cin>>n; struct node trap[50010]; for(;i<n;i++){ cin>>trap[i].left>>trap[i].right; trap[i].len=trap[i].right-trap[i].left; if(trap[i].len>mindis){ mindis=trap[i].len; //找出最大的陷阱长度即最小跳跃步长 } } for(i=0;i<n-1;i++){ if((distant+mindis)>=trap[i].right && (distant+mindis)<=trap[i+1].left){ distant=distant+mindis; continue; }else{ flag=0; break; } } if((distant+mindis)>=trap[i].right && flag==1){ cout<<"YES"; }else{ cout<<"NO"; flag=1; } if(t!=0){ cout<<endl; } } }#include "iostream" #include "vector" #include "algorithm" using namespace std; int main() { int t, n; int min = 0; cin >> t; //遍历案例 for (int i = 0; i < t; ++i) { cin >> n; //装填陷阱 vector<vector<int>> trap(n); for (int j = 0; j < n; ++j) { int l, r; cin >> l >> r; if (r >= l) { trap[j].push_back(l); trap[j].push_back(r); min = max(min, l - n); } else { return 0; } } //装填最小步长 vector<int> stepMin; for (int j = 0; j < n; ++j) { stepMin.push_back(trap[j][1] - trap[j][0]); } sort(stepMin.begin(), stepMin.end()); int min = stepMin[n - 1]; int flag = 1; for (int j = 0; j < n - 1; ++j) { if (trap[j][0] + min > trap[j + 1][0]) flag = 0; break; } if (flag == 1) cout << "YES" << endl; if (flag == 0) cout << "NO" << endl; } } 为什么两段代码，第一段不对，第二段通过oj 每次必须跳过一个陷阱不能多也不能少
03-22
好的，我现在需要帮助用户比较两段C++代码的逻辑差异，分析为什么第一段代码未通过OJ测试，而第二段通过了。特别是要关注“每次必须跳过一个陷阱且不多不少”的规则。首先，我需要仔细阅读用户提供的两段代码，理解...
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