参数

30CrNiMo8合金钢，30CRNIMO8圆钢,30CrNiMo8德国DIN标中30CrNiMo8是调质钢，相当于我国30Cr2Ni2Mo 。30CrNiMo8合金钢1.6580， 执行标准：EN10083-3 30CrNiMo8合金钢化学成分 碳C：0.26-0.34 硅Si： ≤0.40 锰Mn：0.3-0.6 铬Cr：1.8-2.2 镍Ni：1.8-2.2 钼Mo：0.3-0.5硫S：≤0.035 磷P：≤0.035 抗拉强度MPa980屈服点MPa835伸长率%12断面收缩率%55冲击吸收功Ak78供应状态布氏硬度HBW小于等于269；1653 有较高的屈服强度、抗拉强度和疲劳强度，还有足够的塑性和韧性。 一般采用电弧炉和氧气顶吹转炉冶炼，要求高的采用炉外精炼、电渣重熔或真空处理、真空感应炉冶炼或双真空冶炼、合适的热处理。 广泛，除了用于压力较高且波动频繁的高压化工容器外，还用于压力管道、塑料模具、重要的结构等。如东方汽轮机厂FD70A、FD77A型风力发电机组主轴采用优质合金钢（30CrNiMo8合金钢）锻件制造。

区分不同应用程序进程间的网络通信和连接,主要有3个参数：通信的目的IP地址、使用的传输层协议(TCP或UDP)和使用的端口号。Socket原意是“插座”。通过将这3个参数结合起来，与一个“插座”Socket绑定，应用层就可以和传输层通过套接字接口，区分来自不同应用程序进程或网络连接的通信，实现数据传输的并发服务。Socket可以看成在两个程序进行通讯连接中的一个端点，是连接应用程序和网络驱动程序的桥梁，Socket在应用程序中创建，通过绑定与网络驱动建立关系。此后，应用程序送给Socket的数据，由Socket交给网络驱动程序向网络上发送出去。计算机从网络上收到与该Socket绑定IP地址和端口号相关的数据后，由网络驱动程序交给Socket，应用程序便可从该Socket中提取接收到的数据，网络应用程序就是这样通过Socket进行数据的发送与接收的。

innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog 是 MySQL 的两个配置参数，前者是 InnoDB 引擎特有的。之所以把这两个参数放在一起讨论，是因为在实际应用中，它们的配置对于 MySQL 的性能有很大影响。 1. innodb_flush_log_at_trx_commit 简而言之， innodb_flush_log_at_trx_commit  参数指定了 InnoDB 在事务提交后的日志写入频率。这么说其实并不严谨，且看其不同取值的意义和表现。 当 innodb_flush_log_at_trx_commit 取值为 0 的时候，log buffer 会 每秒写入到日志文件并刷写（flush）到磁盘。但每次事务提交不会有任何影响，也就是 log buffer 的刷写操作和事务提交操作没有关系。在这种情况下，MySQL性能最好，但如果 mysqld 进程崩溃，通常会导致最后 1s 的日志丢失。 当取值为 1 时，每次事务提交时，log buffer 会被写入到日志文件并刷写到磁盘。这也是默认值。这是最安全的配置，但由于每次事务都需要进行磁盘I/O，所以也最慢。 当取值为 2 时，每次事务提交会写入日志文件，但并不会立即刷写到磁盘，日志文件会每秒刷写一次到磁盘。这时如果 mysqld 进程崩溃，由于日志已经写入到系统缓存，所以并不会丢失数据；在操作系统崩溃的情况下，通常会导致最后 1s 的日志丢失。 上面说到的「最后 1s」并不是绝对的，有的时候会丢失更多数据。有时候由于调度的问题，每秒刷写（once-per-second flushing）并不能保证 100% 执行。对于一些数据一致性和完整性要求不高的应用，配置为 2 就足够了；如果为了最高性能，可以设置为 0。有些应用，如支付服务，对一致性和完整性要求很高，所以即使最慢，也最好设置为 1. 2. sync_binlog sync_binlog  是 MySQL 的二进制日志（binary log）同步到磁盘的频率。MySQL server 在 binary log 每写入 sync_binlog 次后，刷写到磁盘。 如果 autocommit 开启，每个语句都写一次 binary log，否则每次事务写一次。默认值是 0，不主动同步，而依赖操作系统本身不定期把文件内容 flush 到磁盘。设为 1 最安全，在每个语句或事务后同步一次 binary log，即使在崩溃时也最多丢失一个语句或事务的日志，但因此也最慢。 大多数情况下，对数据的一致性并没有很严格的要求，所以并不会把 sync_binlog 配置成 1. 为了追求高并发，提升性能，可以设置为 100 或直接用 0. 而和 innodb_flush_log_at_trx_commit 一样，对于支付服务这样的应用，还是比较推荐 sync_binlog = 1.

怎么看钻石证书的参数，以GIA证书为例　一、证书标题部分1、Gemological Institute America：GIA实验室的LOGO;2、september.27.2014：开证书的日期。这个日期也代表了当时的检测水平和美金价格。但是现在我们都是按购买日的美金结算，所以就不去追究这个日期了。　二、证书内容第一部分1、GIA Report Number ：钻石编码，作为识别GIA钻石身份的证明;2、Shape and Cutting Style：钻石琢型。ROUND是圆钻，其他形状的钻石有其特有的名称，比如祖母绿切割 EMERALD CUT;3、Measurements：钻石尺寸。4.19 - 4.21 x 2.67 mm，直径(最小-最大)*高度 直径允许是个范围，单位是毫米。三、证书内容第二部分——4C1、Carat Weight：钻石重量。030carat。Carat是钻石重量单位，中文叫“克拉”。1克=5克拉，1克拉=100分。GIA计算到小数点后2位，第三位逢9进一，比如32.89算32分 ，32.9算33分;2、Color Grade：钻石颜色。I 是本钻颜色。宝石级白色钻石是从D色开始到Z色的。另外粉红等什么的颜色叫彩色钻石，比如Fancy pink，彩钻也有很多级别;3、Clarity Grade：钻石净度。VS2是本钻净度。也就是10倍放大镜下钻石的内涵物的多少。GIA将钻石净度分为FL、IF、VVS1-VVS2、VS1-VS2、SI1-SI2-SI3、I1-I2-I3等级别 ，从前到后依次降低，一般我们觉得佩带的高性价比是VS1-VS2这一档，收藏是IF这一档比较合适，如果是戴着玩，那么SI的也可以。4、Cut Grade：钻石切工。这是新加的一个综合评价，看4C的切工就看这个拉!其实是很多指标的综合衡量，也包括对称性和抛光性。Very good是本钻切工。　四、证书内容第三部分——附加信息1、Polish：抛光。抛光会增加钻石的亮度。但有一些钻石有天然的特征，比如原始晶面等，是不能被抛光掉的。所以如果是这样的天然情况，对抛光也不要太苛求;2、Carat Weight：钻石重量。030carat。Carat是钻石重量单位，中文叫“克拉”。1克=5克拉，1克拉=100分。GIA计算到小数点后2位，第三位逢9进一，比如32.89算32分 ，32.9算33分;3、Symmetry：对称性。对称就是一颗钻石左右切割得是否对称，因为所有钻石都有最大和最小的直径，所有没有一颗钻石是完全对称的。对称性在GOOD以上就有可能会出现 八心八箭效应，但并不代表八心八箭就是好切工，记住它仅仅是个特殊效应而已。4、.Fluorescence：荧光。钻石有荧光是自然现象，蓝色的荧光可以增强钻石的亮白度，黄色的荧光可以降低，所以带荧光的钻石也要看哪一种光，有荧光也无妨，也许会更 让钻石更加漂亮。5、Clarity Characteristics：包裹体。一些天然钻石的内部特征，比如crystal小晶体、cloud云雾状包裹体等，这些是在显微镜下才可以发现的内部特征，用来证明钻石的 天然性;6、Inscrtiption(s)：:指的钻石腰部激光印记号。GIA 1189302345刻在钻石腰上的号码，黑色，GIA三字为空心字母，编号与Report的编号一致，作为识别GIA钻石身份的证明;　五、证书内容第四部分——切工标示图证书右边的信息，普通的消费者只需要看GIA评价出的Cut Grade就可以了，其实这些复杂的数据GIA已经将它们总结概括成为综合的切工评价了。1、全深比：钻石高度和相对腰平均直径的百分比，这个比率是看切工的，GIA的标准是56.8-62.4%是GOOD-EXCELLENT;2、台宽比：台面宽度相对于平均直径的百分比，台面大小关系到钻石看起来的大小和是否会漏光，很关键。GIA的标准是52.5%-58.4%为EXCELLENT，美国人比较中意小台面， 会让钻石的火彩很足。所以有人说买越大的看起来越大，的确看起来大了，但是钻石漏了光没了火彩，大了也没有意义;3、钻石腰厚：腰太薄，易损坏崩边，腰太厚会增加重量;4、底尖：none。一般来说，小钻石的底尖都保留的，有的大钻石为了保护钻石底尖不受损，从而事先把底尖磨掉，多了一个面; 除了钻石颜色和净度分级表外，条形码和方块都是防伪的。

滤料不均匀系数K80（uniformity coefficient of filtering media）指的是滤料经筛分后，小于总重量 80%的滤料颗粒粒径与有效粒径之比。

分散性比较大就是uniformity不好。一个硅片很大，比如8寸或者12寸。经常硅片边上的中间的不一样，芯片图形密的地方和疏的地方也可能不一样。

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启动参数设置游戏优化教程1.Steam属性前往你的STEAM游戏库->选择Playerunknow"s Battleground->右键点击->游戏性->Steam加载选项复制这个：-malloc=system +mat_antialias 0 window -USEALLAVAILABLECORES -sm4PS：引用自 Kentyrion：把 -sm4删除后实际上我的FPS还提高了。2.配置PUB设置注意!复制和粘贴后请把配置文件设置为只读。用文件资源管理器打开用户/appData/Local/TslGame/Saved/Config/WindowsNoEditor打开GameUserSettings.ini修改以下选项:[ScalabilityGroups]sg.ResolutionQuality=70sg.ViewDistanceQuality=0sg.AntiAliasingQuality=0sg.ShadowQuality=0sg.PostProcessQuality=0sg.TextureQuality=0sg.EffectsQuality=0sg.FoliageQuality=0sg.TrueSkyQuality=0sg.GroundClutterQuality=0sg.IBLQuality=0sg.HeightFieldShadowQuality=0保存并设置为只读。打开Engine.ini并修改以下设置:[Core.System]Paths=../../../Engine/ContentPaths=%GAMEDIR%ContentPaths=../../../Engine/Plugins/OceanPlugin/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Mutable/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Runtime/Coherent/CoherentUIGTPlugin/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/RoadEditor/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/2D/Paper2D/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Wwise/Content[/script/engine.engine]bSmoothFrameRate=trueMinDesiredFrameRate=60SmoothedFrameRateRange=(LowerBound=(Type="ERangeBoundTypes::Inclusive",Value=60),UpperBound=(Type="ERangeBoundTypes::Exclusive",Value=144))MaxPixelShaderAdditiveComplexityCount=128MaxES2PixelShaderAdditiveComplexityCount=45TimeBetweenPurgingPendingKillObjects=30bDisablePhysXHardwareSupport=True[/script/engine.renderersettings]r.SeparateTranslucency=Falser.CustomDepth=1r.DefaultFeature.Bloom=Falser.DefaultFeature.AmbientOcclusion=Falser.DefaultFeature.AmbientOcclusionStaticFraction=Falser.DefaultFeature.MotionBlur=Falser.DefaultFeature.LensFlare=Falser.DefaultFeature.AntiAliasing=0r.ViewDistanceScale=1r.ShadowQuality=0r.Shadow.CSM.MaxCascades=1r.Shadow.MaxResolution=256r.Shadow.RadiusThreshold=0.1r.Shadow.DistanceScale=0.1r.Shadow.CSM.TransitionScale=0r.DistanceFieldShadowing=0r.DistanceFieldAO=0r.DepthOfFieldQuality=0r.RenderTargetPoolMin=300r.LensFlareQuality=0r.SceneColorFringeQuality=0r.EyeAdaptationQuality=0r.FastBlurThreshold=0r.Upscale.Quality=1r.TonemapperQuality=0r.RefractionQuality=0r.SSR.Quality=0r.SceneColorFormat=3r.TranslucencyVolumeBlur=0r.MaterialQualityLevel=0r.SSS.Scale=0r.SSS.SampleSet=0r.EmitterSpawnRateScale=0.75

1、Steam属性前往你的STEAM游戏库->选择Playerunknow"s Battleground->右键点击->游戏性->Steam加载选项复制这个：-malloc=system +mat_antialias 0 window -USEALLAVAILABLECORES -sm4PS：引用自 Kentyrion：把 -sm4删除后实际上我的FPS还提高了2、配置PUB设置注意!复制和粘贴后请把配置文件设置为只读。用文件资源管理器打开用户/appData/Local/TslGame/Saved/Config/WindowsNoEditor打开GameUserSettings.ini修改以下选项:[ScalabilityGroups]sg.ResolutionQuality=70sg.ViewDistanceQuality=0sg.AntiAliasingQuality=0sg.ShadowQuality=0sg.PostProcessQuality=0sg.TextureQuality=0sg.EffectsQuality=0sg.FoliageQuality=0sg.TrueSkyQuality=0sg.GroundClutterQuality=0sg.IBLQuality=0sg.HeightFieldShadowQuality=0保存并设置为只读打开Engine.ini并修改以下设置:[Core.System]Paths=../../../Engine/ContentPaths=%GAMEDIR%ContentPaths=../../../Engine/Plugins/OceanPlugin/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Mutable/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Runtime/Coherent/CoherentUIGTPlugin/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/RoadEditor/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/2D/Paper2D/ContentPaths=../../../Engine/Plugins/Wwise/Content[/script/engine.engine]bSmoothFrameRate=trueMinDesiredFrameRate=60SmoothedFrameRateRange=(LowerBound=(Type="ERangeBoundTypes::Inclusive",Value=60),UpperBound=(Type="ERangeBoundTypes::Exclusive",Value=144))MaxPixelShaderAdditiveComplexityCount=128MaxES2PixelShaderAdditiveComplexityCount=45TimeBetweenPurgingPendingKillObjects=30bDisablePhysXHardwareSupport=True[/script/engine.renderersettings]r.SeparateTranslucency=Falser.CustomDepth=1r.DefaultFeature.Bloom=Falser.DefaultFeature.AmbientOcclusion=Falser.DefaultFeature.AmbientOcclusionStaticFraction=Falser.DefaultFeature.MotionBlur=Falser.DefaultFeature.LensFlare=Falser.DefaultFeature.AntiAliasing=0r.ViewDistanceScale=1r.ShadowQuality=0r.Shadow.CSM.MaxCascades=1r.Shadow.MaxResolution=256r.Shadow.RadiusThreshold=0.1r.Shadow.DistanceScale=0.1r.Shadow.CSM.TransitionScale=0r.DistanceFieldShadowing=0r.DistanceFieldAO=0r.DepthOfFieldQuality=0r.RenderTargetPoolMin=300r.LensFlareQuality=0r.SceneColorFringeQuality=0r.EyeAdaptationQuality=0r.FastBlurThreshold=0r.Upscale.Quality=1r.TonemapperQuality=0r.RefractionQuality=0r.SSR.Quality=0r.SceneColorFormat=3r.TranslucencyVolumeBlur=0r.MaterialQualityLevel=0r.SSS.Scale=0r.SSS.SampleSet=0r.EmitterSpawnRateScale=0.75修改FOV(人物视角广角设置)注意，这里需要将Engine.ini暂时取消只读，方能进行修改，修改完成后再改回只读。打开Engine.ini添加以下内容:[/script/engine.localplayer]AspectRatioAxisConstraint=AspectRatio_MaintainYFOV保存并设置为只读修复黑暗问题删除有些选项也许会提高FPS有一些玩家报告说，指南依然会导致在建筑物里会非常漆黑以下是其他几个玩家的话，也许有帮助移出bloom文件并没有帮助我修复黑暗的问题。需要删除的 这2行Engine.ini中的r.EyeAdaptationQuality=0 (这行删除以后是野外 城内并非房子内的黑暗)r.DistanceFieldShadowing=0 (这行才是删除室内黑暗 ，然后室内应该就完全明亮了。)

齿数：no. of tooth压力角：module螺旋角：helix angle节圆直径：pitch diameter基圆直径：basic diameter齿厚：tooth thickness弦齿高：chordal addendum弦齿厚：chordal tooth thickness

链轮中各参数的英文翻译_百度翻译链轮中各参数sprocketparameters全部释义和例句试试人工翻译链轮中各参数的英文翻译_百度翻译链轮中各参数sprocketparameters全部释义和例句试试人工翻译

齿高比率，可能是齿高和齿宽的比例

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FXX没跑过纽宝北环！ENZO跑过Ferrari ENZO： 7分25秒21　FXX采用了强大的6,262 cc V12引擎，它能以8,500 rpm的转速达到800 hp的功率。它的齿轮箱来源于F1赛车的设计方案，换档时间不到100ms，这几乎和那些F1单座赛车一样快，它们可是当今技术成就的绝对巅峰。 　　Fxx的气体运动学外观设计尤其具有创新性，其形状能使向下压力比之前所能达到的提高40%。此外，可调整FXX的活动阻流板设置以适应特定赛道。 　　法拉利与普利斯通公司合作，为这款车型设计了专用的19"光滑车胎。Brembo为FXX的特大号合成陶瓷碟刹器设计了特殊的刹车冷却与踏板系统。　　第一批FXX车将在今年底交付。目前，正在Fiorano对其进行最初测试。每辆FXX及其相关项目总售价为150万欧元（不含税），这并不表明只要有钱就可以买到FXX，只有真正的法拉利车迷才有机会拥有它，用户购买申请将接受一个内部特别委员会的评估。 　　最高时速 km/h 350 　　0~100km/h s ≤ 3.0 　　产量（辆） 29（厂家指定客户） 　　法拉利FXX是一款带有实验性质的原型车，也是迄今为止法拉利生产的最先进的GT车型，堪称法拉利跑车技术的集大成者。　　法拉利FXX是在Maranello有史以来生产的最高档跑车，FXX是法拉利的特殊限量赛车制造知识和其丰富比赛经验相互结合的成果。它将提供一个基本框架，未来的极限车型将在这个框架的基础上设计。这款异常强劲的FXX在各方面都将有绝佳表现。大约有20辆车现正处在制造过程中，用户可以通过购买它们中的任何一辆参加FXX项目。事实上，他们将加入法拉利车队，并在"跃马"技术员和专家的直接指导下驾驭新车。 　　FXX采用了强大的6,262 cc V12引擎，它能以8,500 rpm的转速达到800 hp的功率。它的齿轮箱来源于F1赛车的设计方案，换档时间不到100ms，这几乎和那些F1单座赛车一样快，它们可是当今技术成就的绝对巅峰。 　　Fxx的气体运动学外观设计尤其具有创新性，其形状能使向下压力比之前所能达到的提高40%。此外，可调整FXX的活动阻流板设置以适应特定赛道。 　　法拉利与普司斯通公司合作，为这款车型设计了专用的19"光滑车胎。Brembo为FXX的特大号合成陶瓷碟刹器设计了特殊的刹车冷却与踏板系统。 　　FXX集中体现了法拉利制造特殊限量版跑车的技术和无以伦比的赛车经验。它将提供一个基本框架，未来的超级跑车将在这个框架的基础上进行设计。动力异常强劲的FXX在各方面都有绝佳表现。它配备了强大的6,262 cm3 V12发动机，在转速为8,500 rpm时，能够爆发出超过800 hp的功率。它的变速箱来源于F1赛车的设计方案，换挡时间不到100 ms，几乎和当今技术成就的绝对巅峰——F1单座赛车一样快。FXX的净重为1155 kg，重量-功率比值为1.44 kg/CV。它在Fiorano赛道上的圈速快于1"18""00，显示出这款超级跑车的强大动力和非凡性能。　　整备质量kg 1155 　　发动机/ 排气量cm3 V12/6262 　　最大功率PS(kW)/rpm 800(588)/8500 　　最大扭矩Nm/rpm 700/5750 　　传动形式 中置后驱，6 速F1 半自动 　　悬挂（前/ 后） 双叉臂/ 双叉臂 　　横置弹簧及主动式减震器 　　刹车（前／后） 通风盘式/ 通风盘式 　　碳纤维陶瓷刹车盘 　　0~100km/h s ≤ 3.0 　　最高时速 km/h 350 　　参考价格(Euro) 150 万（欧元） 　　产量（辆） 29（厂家指定客户）

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系统参数 NAS网络存储类别 网络存储器最大存储容量 2TB网络协议 TCP/IP,IPX,Apple Talk接口 一个千兆WAN口,三个千兆LAN口，USB 端口软件配置 支持操作系统 Mac OS X 或更新版本的 Macintosh, Windows XP (SP2) 或 Windows Vista网络文件协议 CIFS,NFS,HTTP,NetWare,AppleTalk,FTP网络备份软件支持 time machine网络服务 SMTP、POP、IMAP,PHP、Ruby、MySQL、SOAP、XML-RPC网络安全 Wi-Fi Protected Access(TM) (WPA/WPA2)2,可为无线安全 (WEP)进行40位和128位加密,MAC 地址过滤电气规格 支持软件 Mac OS X Server电源电压 100 to 240V, 50 to 60Hz认证 FCC Part 15 Class B、Canada RSS-210、EN 300-328、EN 301-489、EN 301 893、ARIB STD-T66、RCR STD-T33、 AS/NZS 4268: 2003、UL 60950、CSA-C22.2 No. 60950功率(W) 30外观参数 附件 用于 Mac 与 Windows 的 AirPort Utility,用于 Mac 与 Windows 的 AirPort Disk Utility,用于 Mac 的 802.11n Enabler5,用于 Windows 的Bonjour,电源线,印刷及电子文档长度(mm) 197宽度(mm) 197高度(mm) 36.3上市时间 2009年价格 3899元

VR的基本渲染对于掌握的人来说，最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题。动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受，不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待，这样修改起来也不方便。因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因，优化参数。 图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 1、无反射模糊，图像质量相似的情况下，adaptive subdivision最快 比较参数Fix rand=4; two-level subdivis 1/4;adaptive subdivision rate-1/2 2、大量粗糙表面多bump贴图，simple two-level 最快 比较参数Fix rand=4; two-level subdivis 1/4;adaptive subdivision rate0/2,threshold=0.05 3、如果场景中有大量模糊效果，包括运动模糊，模糊反射，高光模糊，景深等，Fixed是最快的 如果场景中有大量凹凸效果，包括bump贴图，置换，noise等，adaptive QMC或者adaptive two-level是最快的。其他情况用adaptive subdivison会比较快。 根据不同的情况选择不同的抗锯齿这个很重要！！ 另外几个关键的参数： threshold这个值对速度的影响非常大。 在adaptive subdivison Clr thresh默认为0.1，测试改为1，速度提升很多质量也可以接受 在adaptive QMC ,在rQMC面板的Noise threshold默认为0.005测试改为0.1，速度很快质量还可以。 如果在adaptive rQMC image sampler 里勾选Use QMC sampler thresh的话，那么这里的域值采样直接由rQMC面板的Noise threshold决定。 如果没有勾选则有Clr thresh来决定，默认0.01测试改为0.1，速度快质量也可以接受 Object outline： 当场景有大量细小物体，抗锯齿方式是adaptive subdivison时，如果勾选Object outline，那么渲染会非常慢。这个时候我们不要勾选object outline而用Clr threshold来控制图象质量 Nrm thresh:这个是特定的法线区域采样，如果对阴影要求不高的情况把Clr threshold设置一个较大的值5,勾上object outline和Nrm threshold这样速度也有不小的提升。 与渲染速度有关的还有发光贴图里的二个参数： Interpolation type插值类型和Sample lookup采样查寻 一般只要将Interpolation type设为Least squares fit（最小平方适配法）, 而Sample lookup设置为Precalculated overlapping（预先计算的重叠），就可以满足我们的大多数要，且速度也很快。 如果质量达不到要求就再试一试其它参数设置(记住Nearest只适合用于草图预览) Check sample visibility检查样本可见性，可以减少漏光现象，但速度会减慢 1、木地板模糊反射0.85 和3，反射次数调为1 2、最终光子图的 IM参数rate-3/0,Clr threshold=0.2,Nrm threshold=0.2,HS=50,IS=20 3、用vr灯模拟天光是勾上sotre with irradiance map速度会快点 4、算好光子图以后再加对场景影响不大的灯 5、关了辅助灯计算光子图，要正式渲染时再打开，若想效果更好点可以打个低亮度的vr灯模拟光子反弹效果。

ft就是faint的缩写，就是晕倒的意思。但是这个词语同时又具有中文的色彩：晕倒就是昏过去，用上海话讲，就是“昏脱”。有两个好事之徒，把“昏脱”故意念成“分特”，听上去自以为可爱很多。于是，ft也就成了“分特”的拼音开头字母的缩写了。ft这个词语在大学BBS上面实在是太出名了，不论被告知何等让人爆笑、痛哭的新闻，总是一句“ft”，足可以表达你的一切反应情绪。于是，一个人找了 个女朋友 ，开心得手舞足蹈，要ft； 陪女朋友 逛街购物 ，花去大洋若干，要ft；回头被女朋友一脚踢开，又要ft。反正就是见面就ft，天天都ft。

Rm可以用股票的市场指数的报酬率代替，比如上证综指的报酬率。

用过PyTorch的朋友大概都知道，对于不同的网络层，输入的维度虽然不同，但是通常输入的第一个维度都是batch_size，比如torch.nn.Linear的输入(batch_size,in_features)，torch.nn.Conv2d的输入（batch_size, C, H, W）。而RNN的输入却是(seq_len, batch_size, input_size)，batch_size位于第二维度！虽然你可以将batch_size和序列长度seq_len对换位置，此时只需要令batch_first=True。 但是 为什么RNN输入默认不是batch first=True？这是为了便于并行计算 。因为cuDNN中RNN的API就是batch_size在第二维度！进一步，为啥cuDNN要这么做呢？因为batch first意味着模型的输入（一个Tensor）在内存中存储时，先存储第一个sequence，再存储第二个... 而如果是seq_len first，模型的输入在内存中，先存储所有序列的第一个单元，然后是第二个单元... 两种区别如下图所示： [参考资料] https://zhuanlan.zhihu.com/p/32103001

C#中数组是可以做为参数传递的，C#中传值可以用Form与Form之间传参数的方法来实现。只要在第二个Form里的默认构造函数添加具体的参数，然后在第一个Form里具体实现传值的事件里添加Form2 frm2=new Form2(数组参数);frm2.ShowDialog();第二个Form加载后，就可以在第二个Form添加变量获取传递的参数了。

强对流潜势预报系统各个参数说明 （1） 沙氏指数SI 反映大气稳定状况的一个指数。它定义为850hPa等压面上的湿空气团沿干绝热线上升，到达凝结高度后再沿湿绝热线上升至500hPa时所具有的气团温度Ts850与500hPa等压面上的环境温度T500的差值。 当SI<0时，大气层结不稳定，且负值越大，不稳定程度越大，反之，则表示气层是稳定的。 SI= T500- Ts850 根据国外资料，SI与对流性天气有以下关系： SI〉-3°C发生雷暴的可能性很小或没有； 0°C< SI<3°C有发生阵雨的可能性； -3°C< SI<0°C有发生雷暴的可能性； -6°C< SI<-3°C有发生强雷暴的可能性； SI<-6°C有发生严重对流天气（如龙卷风）的危险； （2） 抬升指数LI 气块从低层900m高度沿干绝热线上升，到达凝结高度后再沿湿绝热线上升至500hPa时所具有的温度Ts与500hPa等压面上的环境温度T500的差值。当LI<0时，大气层结不稳定，且负值越大，不稳定程度越大，反之，则表示气层是稳定的。 LI=T500-Ts （3） 有利抬升指数BLI 把700hPa以下的大气按50hPa间隔分层，并将各层中间高度处上的各点分别按干绝热线上升到各自的凝结高度，然后分别按湿绝热线抬升到500hPa，得到各点不同的抬升指数，其中的负值最大者即为最有利抬升指数。BLI<0时，大气层结不稳定，且负值越大，不稳定程度越大。 （4）** K指数** K指数的定义为： K=（T850-T500）+Td850-（T-Td）700 其中T与Td分别表示温度与露点温度；下表500、700、850分别表示500、700与850hPa。 K指数计算式中第一项表示温度直减率，第二项表示低层水汽条件，第三项表示中层饱和程度。因此K指数可以反映大气的层结稳定情况。K指数越大，层结越不稳定，统计结果：K＜20 无雷雨；20＜K＜25 孤立雷雨；25＜K＜30 零星雷雨；30＜K＜35 分散雷雨；K＞35 成片雷雨。 (5) 修正的K指数MK Mk=0.5 （T0+T850）+0.5 （Td0+Td850）-T500-（T-Td）700 指考虑了地面温度状况的改进的K指数。这里T0表示地面温度，mK值越大表示气团低层越暖湿，稳定度越小，因而越有利于对流产生。 （6） 总指数TT 定义为：TT= T850＋Td850－2T500 下标850和500分别表示850hPa和500hPa。TT越大，越容易发生对流天气。 （7） 强天气威胁指数SWEAT SWEAT=12Td850+20（TT-49）+2f850+f500+125(S+0.2) Td850表示850hPa露点温度（°C），若Td850为负数，此项为0； TT= T850＋Td850－2T500 ,即总指数，若TT小于49，则20（TT-49）项为0；f850为850hPa风速（海里/小时），以m/s为单位的风速应乘以2；f850为500hPa风速（海里/小时），以m/s为单位的风速应乘以2； ， 与 分别代表500hPa风向与850hPa风向；最后一项125(S+0.2)在下列4个条件中任何一个条件不具备时为零：850hPa风向在130°～250°之间；500hPa风向在210°～310°之间；500hPa风向减850hPa风向为正；850hPa及500hPa风速至少等于15海里/小时（7.5m/s）。 常用于龙卷预报， 根据美国龙卷和强雷暴实例分析， SWEAT指标值与天气关系是：发生龙卷时的SWEAT临界值为400，发生强雷暴时SWEAT的临界值为300。强雷暴主要是指伴有风速至少在25 m·s 以上的大风，或直径1.9cm以上降雹的雷暴天气。 （8） 深对流指数DCI 诊断用深对流指数： 深对流指伸展高度具有等于或大于均质大气高度H0（与400hPa等压面高度更接近）的对流系统。利用云顶相当黑体亮温计算的深对流指数可以作为表示云顶等于或高于400hPa深对流云的指数。 预报用深对流指数DCI DCI=T850+Td850-LI LI抬升指数.几乎所有的强局地风暴事件都与深对流有关。深对流指数将850hPa层的温度与地面至500hPa的浮力特性结合，估计发生深对流潜势。该指数很高的地方，若同时具备抬升气块的触发机制，则很可能出现强对流天气事件。 （9） 对流有效位能CAPE 或 其中ZLFC 为自由对流高度，是（TVP-TVE）由负值转正值的高度；ZEL 为平衡高度，是（TVP-TVE）由正值转负值的高度。 其物理意义表示：当气块的重力与浮力不相等且浮力大于重力时，一部分位能可以释放，由于这部分能量对大气对流有着积极的作用，并可转化成大气动能，称其为对流有效位能。表示在自由对流高度之上，气块可从正浮力作功而获得的能量。通常计算的CAPE对应于埃玛图上正面积所对应的能量。 （10） 最佳对流有效位能BCAPE 在最底层200hPa层次内，找出假相当位温最高值处，将该处气块抬升而算出的CAPE。 （11） 下乘对流有效位能DCAPE 其中 表示密度温度，下标e和p周围环境和气块，Pi表示气块起始下沉处的气压，Pn表示气块到达中性浮力层或者地面时的气压，r表示水汽混合比。 物理意义：在风暴体内，当未饱和空气中有液态水蒸发或者冻结层以下有固态水融化时会产生下沉对流有效位能。 （12） 风暴强度指数SSI SSI=100 [2+（0.276 In（Shr））+（2.011 10-4 CAPE）] 由0～3600m的平均风切变和浮力能量组合而成，反映垂直风切变和对流有效位能大小的综合效应。在澳大利亚，将SSI>=120确定为强雷暴。 （13） 粗里查逊数BRN 在实际计算中，常把U，V取为0～6KM的密度加权风与0～500M近地面层平均风之间的风氏差（或风速差）值的两个分量。即： 强对流天气可以发生在弱的垂直风切变结合强位势不稳定或相反的环境中。该指数由对流有效位能和对流层中低层垂直风切变组合而成，可反映强对流发生时垂直风切变与位势不稳定之间的平衡关系。有分析认为中等强度的超级单体往往发生在5≤BRN≤50的情况下，多单体风暴一般发生在BRN>35时。 （14）** 相对螺旋度RSH** 在对流层低层几公里范围内，相对于风暴的风向随高度顺转是风暴旋转发展的一个关键因子。引入相对螺旋度用于定量估计沿风暴入流方向上的水平涡度大小及入流强弱对风暴旋转的结合效应。试验结果表明，对于弱龙卷，中等强度龙卷和强龙卷，螺旋度大小分别为150～299，300～499和大于450。当h>150时发生强对流的可能性极大。 （15） 能量螺旋度指数EHI EHI=(Hs-r*CAPE)/160000 其中，CAPE表示对流有效位能，Hs-r表示低空0～2km的风暴相对螺旋度。 强对流天气既可以发生在低螺旋度（Hs-r<150m2 s-2）结合高对流有效位能（CAPE>2500 Jkg-1）的环境中，也可以发生在相反的环境中（Hs-r >300 m2 s-2结合CAPE>1000Jkg-1）。将对流有效位能和螺旋度结合形成能量螺旋度指数，反映了在强对流天气出现时，对流有效位能与螺旋度之间的相互平衡特征。研究表明：当EHI>2时，预示着发生强对流的可能性极大。EHI数值越大，强对流天气的潜在强度越大。 （16） 对流抑制指数CIN 其中Tb是该层的平均温度，Te ,Tp分别表示环境与气块的温度，Tv表示虚温，Tve ，Tvp 分别表示环境与气块的虚温，Zi（或者Pi）表示气块起始抬升高度（或气压）。对流抑制指数是指均匀边界层气块在上升过程中从稳定层到自由对流高度所做的功，功的大小与从气块起始位置到自由对流高度间的状态曲线与层结曲线所围成的面积（负面积）成正比。对于强对流发生的情况往往是CIN有一较为合适的值：太大，抑制对流程度大，对流不容易发生；太小，能量不容易在低层积聚，对流调整易发生，从而使对流不能发展到较强的程度。 （17） 0℃****层高度ZHT 0℃温度所在高度和冰雹的出现密切相关，有研究指出，90%的降雹出现在0℃层高度距地面高度为1524～3658m时；当0℃层高度距地高度为2134～3353m时，最可能出现大雹块。 https://www.weather.gov/source/zhu/ZHU_Training_Page/convective_parameters/skewt/skewtinfo.html

capacity: 容量 LTS 不是什么low tention,而是简简单单liters的缩写容量：65升。

要知道全屏必须在事件状态下激活，所以要是让加载的swf全屏，就必须在complete事件中调用，就ok了，对了忘最告诉你了，全屏在测试的时候是不起作用的，必须在正式的独立swf或是嵌入HTML中才起作用。

补充：basal-bolus是一种胰岛素基础餐时治疗方案。bolus则说的是每餐前注射的那一针。再看看别人怎么说的。

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是单一的还是 批量的做？config/route.php单一的话。$route[" football/team/basa/huangma"] = " football/team/huangma/basa";批量的$route["football/team/(:any)/(:any)"] = "football/team/$2/$1";

SQL="SELECT (instr(""&tusers&"", tuser)) AS V,gid,tuser FROM guestbook"注意写法！试试看，如果单引号不成，就换成两个双引号""。

proe参数化绘制齿轮时，需设置一系列参数变量，其中就包括RANG和CANG，这里的ANG指角度angle，RANG是指齿根或齿顶中点与分度圆上齿廓点对应的圆心角，等于360/4*齿数；CANG则指两相邻轮齿间对应的圆心角，等于360/齿数。

估计数量遗传参数的理想情况下发生在自然种群，但相对较少的研究克服了固有的后勤困难。因此，目前还没有对大型海洋脊椎动物自然种群生命史性状的遗传基础的估计。然而，考虑到这一分类群面临着不断变化的选择压力，以及生命史特征与人口生产力的相关性，这种估计可能很重要。我们从长期（1995年？007）在巴哈马比米尼对柠檬鲨（Negaprion brevirostris）的研究。我们通过基因重建一个种群谱系（117个dam，487个公畜和1351个后代）获得这些估计值，然后使用“动物模型”方法来估计定量的遗传参数。我们发现显著的加性遗传（co）变异，因此对 幼年体的长度和质量具有中等遗传力 。我们还发现，这些性状 在0岁时（而不是1岁时）具有显著的母体效应，这证实了母亲和后代之间的基因型-表型相互作用在出生时最强；尽管这些效应不能被分为遗传和非遗传成分 。我们的研究结果表明， 人类施加的选择压力（如大小选择收获）可能会对大型海洋脊椎动物产生显著的进化变化 。因此，我们利用我们的发现来解释母性效应有时如何促进不适应的幼年性状，以及不同苗圃地点的柠檬鲨如何表现出“局限的局部适应”。我们还展示了单代系谱，甚至简单的基于标记的回归方法，如何能够准确估计数量遗传。至少在一些自然系统中的IC参数。 遗传力，柠檬鲨，母体效应，形态特征，功率和敏感性分析，同胞重建。 进化的速度和方向取决于许多变量，包括选择的强度、遗传和环境变异或协方差，以及父母和后代（母体效应；ROFF 1997；Lynch和Walsh 1998）或个体（间接遗传效应[IGES]；Wolf等人1998）之间的基因型-表型相互作用。）因此，这些定量遗传参数对于理解野生动物的表型变异（Endler，1986）和告知可行的保护策略至关重要（见Stockwell等人，2003年；Ferrie"re等人，2004年；Carroll和Fox，2008年）。然而，对这些参数的大多数现有估计来自对控制种群（如实验室、温室、家庭、孵化场）的研究，因此可能与自然种群的实际参数几乎没有关系（Sgro和Hoffman 1998；Hermida等人2002；另见Charmantier和Garant 2005）。仅因为这个原因，直接从野生动物（梅里拉）获得估计值是很重要的。等人2001；克鲁克2004）。此外，对于某些类群，例如大型海洋脊椎动物（鲨鱼、鳍足类、鲸鱼），从控制种群中进行估计是不可能的，因此从野生种群中进行估计是这里唯一的选择。 迄今为止，对自然脊椎动物群体进行的定量遗传分析相对较少，这是由于不完全取样的逻辑限制、个体之间未知的相关性，有时是高游走性，甚至是低语言障碍。很少有研究克服了这些限制，使用稍后将要介绍的方法，主要集中在雀形目鸟类（例如，美利拉？等人2001；Sheldon等人2003；Garant等人2004）和岛屿有蹄类动物（Re码le等人1999；Kruk等人2000；Coltman等人2005）以及一些小型哺乳动物（Re码le等人2003）和淡水鱼（The磖iault等人2007）。这些研究表明，种群、物种甚至更高的分类水平之间的方差分量可能会有很大的差异。然而，迄今为止，我们还没有一个大型海洋脊椎动物的单一的定量遗传估计，因此预测自然或人为影响下的进化变化是不可能的。本研究开始通过估计柠檬鲨（Negapprion brevirostris）的定量遗传参数来填补这一空白，并将这些估计与我们之前的选择工作（Dibattista等人2007）以及该物种的种群表型变异（见Barker等人2005）相结合。 性状遗传力和遗传相关性一直被认为是进化变化的重要预测因子。然而，直到最近，我们才充分认识到母性效应在修改对自然选择的进化反应中的重要性（Mousseau和Fox 1998；Ra a en和Kruk 2007），尽管动物繁育者早先已经详细研究了这种效应（例如，Southwood和Kennedy 1990；Vanvleck等人1996）。当母亲的基因型（即母亲的遗传效应）或环境（即母亲的环境效应）影响后代的表型时，母亲的影响就发生了，与母亲可能传递的任何基因无关。并非所有的母体效应都对群体中的后代具有适应性益处，但只要它们推动表型改变，就会产生进化后果（见Ra a en和Kruk 2007）。作为一个例子，母体效应可能使种群持续存在，从而促进未来的进化变化（见McAdam等人2002；Sheldon 2002；Ra a en等人2003；Badyaev 2005）。另一方面，不适应的母体遗传效应会抑制对某一性状的选择，从而减缓其随后的进化（McAdam和Boutin 2003），甚至使种群远离健康高峰（Kirkpatrick和Lande 1989）。我们对我们研究物种中假定的母体效应特别感兴趣，因为尽管结果并不明显，但它可能具有显著的影响。一方面，鲨鱼是胎生的，这会增强母性效应（Mousseau和Fox 1998）。另一方面，鲨鱼在出生后不表现出父母的照顾（Pratt和Casey，1990年），这将减少母性影响（见Reinhold，2002年）。因此，我们的研究结果可能会告知目前自然种群中附加遗传效应和母体效应之间相互作用的不确定性（见Hunt和Simmons 2002；Garant等人2003）。 从保护的角度估计柠檬鲨的定量遗传参数也很重要。全球范围内，无论是定向捕捞还是作为远洋延绳钓的副渔获物，鲨鱼都是大量捕捞的（Baum等人2003；Myers和Worm 2003）。在许多物种中，收割被认为可以减少大类物种的丰富度，无论是通过针对年龄较大的个体的方法，还是仅仅通过提高死亡率（参见Fenberg和Roy 2008年的评论）。这些形式的选择可能会导致被剥削人口的进化变化。例如，最近对实验性鱼类（Conover和Munch 2002）和自然种群（Grift等人2003年；Olsen等人2004年；Hard等人2008年）的研究表明，在体型、生长、成熟年龄和生殖能力等生命史特征方面，存在明显的遗传性变化。这些变化有时会降低人口生产力，并导致渔业崩溃（见Olsen等人2004年）。对于鲨鱼来说，我们知道生活史特征会影响种群动态（Stevens等人，2000年），因此，了解对这些选择性力量作出反应的潜力，可能对这种分类群的未来持续性至关重要。 大型海洋脊椎动物的进化动态柠檬鲨是一种大型的胎生沿海物种，主要发现于从新泽西到巴西的西大西洋（Compagno 1984）。在沿海苗圃，雌性在一年内产下4到18只幼崽（Feldheim等人2002a，2004）。尤其是在我们的研究地点（比米尼，巴哈马），青少年至少在三年内保持高度的现场依恋，每天的家庭范围不超过几百平方米（Morrissey和Gruber，1993年）。Bimini托儿所泻湖的封闭性使我们能够对99%的新生鲨鱼进行采样，然后在随后的几年对这些个体中的大部分进行重新采样（Gruber等人2001；Dibattista等人2007）。我们最近对这个种群的研究利用了这些特性来评估大型海洋脊椎动物的进化过程（Dibattista等人2007，2008a，b）。 柠檬鲨是一种大型的胎生沿海物种，主要发现于西大西洋从新泽西到巴西（Compagno 1984）。在沿海苗圃，雌性在一年内产下4到18只幼崽（Feldheim等人2002a，2004）。尤其是在我们的研究地点（比米尼，巴哈马），青少年至少在三年内保持高度的现场依恋，每天的家庭范围不超过几百平方米（Morrissey和Gruber，1993年）。Bimini托儿所泻湖的封闭性使我们能够对99%的新生鲨鱼进行采样，然后在随后的几年对这些个体中的大部分进行重新采样（Gruber等人2001；Dibattista等人2007）。我们最近对这个种群的研究利用了这些特性来评估大型海洋脊椎动物的进化过程（Dibattista等人2007，2008a，b）。 特别令人感兴趣的是观察到，比米尼种群中的一些幼年性状正处于强大的生存能力选择之下——始终倾向于小规模、低条件和缓慢生长（Dibattista等人，2007年）。这些发现与传统观点相冲突，即规模、条件和增长通常处于积极选择之下（Sogard，1997；Blanckenhorn，2000；Kingsolver和Pfennig，2004）。然而，有趣的是，它们确实与在比米尼观察到的典型生活史特征相吻合，这一特征与我们已经深入研究过的另一种柠檬鲨种群的特征相对应（佛罗里达州马克斯萨斯基）。在这一比较中，比米尼鲨鱼的年龄要小得多（体长54厘米，1岁时为74厘米），生长速度要比佛罗里达鲨鱼慢得多（0-1岁时为6厘米，1岁时为20厘米；Barker等人2005年）。这一模式也与在其他苗圃采集的幼年柠檬鲨相一致，这些幼年柠檬鲨总是更大，生长速度更快（例如，Atol Das Rocas，巴西；Freitas等人2006）。基于这些结果，我们认为比米尼种群对当地条件有一定的适应性（Dibattista等人，2007年），这与大型和可移动海洋脊椎动物的普遍看法相悖。然而，这个谜题中缺失的一块是所涉及性状的遗传基础，这是本研究的总体目标。 直到最近，对如此庞大、高度流动和隐蔽的海洋生物的定量遗传学研究还遥不可及。部分问题是个体间遗传关系的自信分配——因为交配或生育事件很少被观察到（Pratt Jr.1993；Pratt Jr.和Tanaka 1994）。现在可以用分子标记和统计方法来克服这一限制，以重建野生种群的系谱（供审查，见Blouin 2003）。对于大型海洋脊椎动物来说，另一个问题是一些物种的寿命太长，假定的亲本很少取样，因此建立多代系谱是不可行的。我们的目标是通过使用13年的少年样本遗传数据来建立详细的亲子关系阵列（Feldheim等人2002a，2004；Strausberger和Ashley 2003）。 一旦获得了一个谱系，就可以通过限制最大似然（Reml；Patterson和Thompson 1971）和“动物模型”（Henderson 1975）来推断定量遗传参数。动物模型分析对我们的应用有几个好处（参见Kruk 2004；Garant和Kruk 2005）。首先，它们适应不平衡的数据集，并利用谱系中所有已知的关系。第二，它们可用于校正已知变异源的个体表型，如年龄、性别和队列（Kruk 2004）。第三，它们可以同时评估多种性状，从而估计遗传相关性。第四，它们允许对母亲的影响进行估计，从而避免了这种额外变异来源的混杂性质（见Wilham 1972、1980；另见Kruk 2004）。也就是说，到目前为止，很少有研究使用动物模型方法来处理通过同胞关系重建获得的谱系数据（但见磖iault等人2007），而且很少有研究将其应用于以下两种生物系统：（1）缺乏世代数据，或（2）父母大多不完整（尽管在我们的案例中是遗传推断的）。因此，我们分析的成功可能会建议应用于其他系统，在这些系统中几乎没有父母的样本，或者目前没有多代系谱。 我们的研究目的是继续评估比米尼柠檬鲨种群的进化动态。因此，我们进行了模拟分析，利用“动物模型”评估数据集（如我们的数据集）对定量遗传推断的潜在能力、偏差和敏感性。然后，我们利用我们13年的数据来估计遗传力和母系效应对幼年体长度和质量的影响。这些结果用于进一步考虑当地的适应，并评估对持续和未来环境变化（例如气候变化、选择性收获、栖息地丧失、污染）的进化反应的潜力。 分几个步骤进行系谱重建。我们首先使用最大似然程序 CERVUS 3.0版（Marshall等人1998年；另见Kalinowski等人2007年）， 将个体后代分配给：（1）我们能够捕获的少数候选父母（即19只成熟雌性和11只成熟雄性）；（2）175只捕获的亚钝性鲨鱼，它们可能在随后几年中产生后代，以及（3）根据1995年至2000年期间分析的后代进行遗传推断的40名女性和81名男性父母（见Feldheim等人2004年）。分配给这些潜在父母（母亲和父亲的分析是分开的）是在95%的严格置信水平下完成的 。通过模拟估计了CERVUS中的置信限；参数包括2%的输入错误率、10000次迭代和5？80%的候选父母样本。由于在严格的置信度下，所有水平的候选父母样本的结果都是相似的，因此我们采用了与33%的候选母亲样本和5%的候选父亲样本相对应的模拟，这可能是我们研究人群的典型情况（Feldheim等人2004；Dibattista等人2008a）。 对于未接受上述程序的后代（394名缺乏母亲，830名缺乏父亲），我们根据 COLONY 1.2版（Wang 2004）中实施的 最大可能性推断出兄弟姐妹组 。这种方法 使用组似然比根据多基因阵列将个体划分为完整和半同胞家庭，并解释了基因分型错误 （我们假设等位基因退出和分型错误率为1%；见Dibattista等人2008b）。简言之，我们在群体中对0岁的鲨鱼进行了分组，按出生年份（即，队列）分开，以确定一年内可能的兄弟组。每一组的0岁鲨鱼也分别与另一组的0岁鲨鱼分开运行，以确定各年龄组之间的潜力。每个分析使用相同的信息运行三次，并在所有情况下收敛于相同的家庭结构。然后，柯罗尼自动重建分配给兄弟姐妹组的未完成父母的基因型，我们以大于95%的置信度接受该基因型（见Dibattista等人2008b）。使用上述所有程序，我们的最终数据集包括分配给父亲的1304个子女和分配给母亲的1351个子女（因此，1304个子女同时分配给父亲和母亲）。 通过假设通过母亲的同父异母兄弟姐妹比通过父亲的同父异母兄弟姐妹更有可能促进上述分析。这一假设是基于我们之前的研究证明，我们人口中绝大多数同父异母的兄弟姐妹都与母系有关（Feldheim等人2004；Dibattista等人2008b）。还应注意的是，我们的方法并不排除识别父系同父异母兄弟姐妹组，因为在本研究中确定了几个（见支持表S1）。 Pedantix（Morrissey等人，2007）被用来评估我们的柠檬鲨谱系在估计定量遗传参数方面的可能表现。首先，我们在评估单一连续性状的遗传力（h2）和母体效应（vm）时考虑了权力和偏见。其次，我们在评估两个连续表型性状之间的遗传相关性时考虑了权力和偏见。第三，我们考虑了我们的估计的稳健性，假定父母在我们的谱系错误分配。应当指出的是，由于缺乏多代数据，母体变异不能进一步划分为其遗传和环境成分。将母体遗传与母体非遗传效应分离至少需要两代（见Wilham 1972、1980），但我们只有后代的形态学数据。因此，我们的研究类似于半同胞设计，正如预期的那样， 具有个体母体遗传和母体非遗传效应的似然模型未能收敛 。 前两个主题是通过在假设不同的用户定义的方差分量时，模拟现有系谱结构中的单个特征来解决的。对于h2，我们对每个值（0.1、0.2、0.3、0.4和0.5）进行了50次模拟，然后在 asreml （ver 2.0；VSN国际有限公司）中进行分析。遵循以下程序：当我们将分析的子集（数据未显示）的重复模拟增加到100时，我们的发现没有什么不同，因此我们在这里给出了基于50个模拟的完整结果。功率是指模拟得出的显著H2估计值为0.05的比例。偏差定义为平均H2估计值与用户定义的H2的偏差。vm采用了相同的方法，但在这种情况下，我们使用vm/vp比率（以下称为m2）作为直接测量母体效应的方法，h2保持恒定为0.2（根据Morrissey等人2007）。对于rg，我们模拟了两个特征，每个特征的常数h2为0.5，rg值分别为0、0.2、0.4、0.6、0.8和1。 第二个主题（即对系谱错误的敏感度）是通过在我们的研究中增加母系和父系遗传分配的错误来解决的。我们的柠檬鲨谱系的准确错误率尚不清楚（但可能少于5%的父母被误判），因此为了完整性，我们在模拟中引入了10%到50%的母系或父系错误。也就是说，家谱中的每一个后代被分配给假母亲或假父亲的几率分别为0.1、0.2、0.3、0.4或0.5。从我们添加到谱系（n=25）的“假”未完成的亲本基因型库中选择假亲本（概率相同）。然后，我们将估计的定量遗传参数（h2、m2、rg；详情见下文）与模拟数据集中的用户定义值进行比较。我们也用从我们研究人群中确定的现有亲本基因库中选择的假亲本重新进行上述分析。结果与“假”基因型相似，因此未显示使用现有亲本基因型的结果。

能效标识：一级 操作系统：Windows10 游戏性能：入门级核心数：四核心 CPU型号：R5-5600G内存容量：16GB内存类型：DDR4最大支持内存：16GB硬盘容量：1TB+256GB硬盘类型：混合硬盘显卡类型：集成显卡显存容量：共享系统内存光驱类型：无光驱USB2.0端口：6个USB3.0端口：无音频端口：耳机/麦克风二合一接口视频端口：HDMI颜色：白色系净重：8千克机身尺寸：约285.2*340*145毫米机身容量：10-20L系列：天逸510Pro-14ACN上市时间：2021年7月CPU平台：AMD插槽数量：无局域网：10/100/1000Mbps无线局域网：Wi-Fi 6 (Gig+)USB3.1端口：无麦克风接口：无读卡器类型：无USB3.2端口：2个

最大打印能力（页/月） 65000 页/月字体 103 种内置可扩展 PCL 字体、93 种内置 PostScript 字体硒鼓型号 Q7516A硒鼓寿命（张） 12000页接口类型 1个 IEEE-1284 并行端口，1个 USB 端口，1个EIO 端口内存（MB） 48最大可扩展内存（MB） 512双面打印 可选支持网络打印 不支持最高分辨率(dpi) 1200×1200黑白打印速度(ppm) 35最大打印幅面 A3介质类型 打印纸（普通纸、预印纸、信头纸、预穿孔纸、证券纸、再生纸、彩纸、糙纸、轻质纸、牛皮纸、粗纸），投影胶片，标签，信封，卡片进纸方式 自动进纸进纸盒容量（张） 100页多用途纸盒、250页纸盒首页输出时间（s） <10惠普 LaserJet 5200 其他参数工作噪音（dB） 打印：54 dB(A)，待机：31 dB(A)兼容操作系统 Microsoft Windows 98、Me、2000、XP Home、XP Professional、Server 2003，Mac OS X、10.2、10.3、10.4 及更高版本惠普 LaserJet 5200 电力规格

惠普 LaserJet 1018(CB419A)惠普 LaserJet 1018(CB419A) 打印性能打印速度 12ppm打印能力 3000页/月打印语言 基于主机的打印打印内存 2MB输入能力 输入纸盒-高达 150 页，多达 15 个信封输出能力 输出纸盒-高达 100 页打印介质 纸张（普通纸、激光打印纸、相纸）、信封、投影胶片、标签、卡片、明信片网络打印 不支持惠普 LaserJet 1018(CB419A) 纸张耗品纸张尺寸 主纸盒：147 x 211 到 216 x 356 毫米（5.8 x 8.27 到 8.5 x 14 英寸）；输入插槽：76 x 127 毫米到 216 x 356 毫米（3 x 5 英寸到 8.5 x 14 英寸）；letter、legal、executive、明信片、信封（10 号、Monarch）；A4、A5、B5、明信片、信封 （C5、DL、B5）耗材性能 黑色1个 Q2612A惠普 LaserJet 1018(CB419A) 其他特性产品重量 5kg适用平台 90MHz 英特尔&reg; 奔腾&reg;，120MB 可用硬盘空间（最小安装需 10MB），CD-ROM 驱动器，USB 端口随机附件 电源电缆、光盘（包括用户指南和打印机软件）、1000 页 HP Colour LaserJet 黑色硒鼓（打印页数为基于 5% 覆盖率的近似数字）

惠普 laserjet 1000类型黑白激光打印机最大打印能力（页/月） 7000 字体 内置45种可缩放字体及35种postscript字体硒鼓型号 标准hp laserjet硒鼓硒鼓寿命（张） 2500接口类型 USB内存（MB） 1MB RAM内存 32KB ROM内存双面打印 不支持最高分辩率(dpi) 600×600黑白打印速度(ppm) 10最大打印幅面 A4介质类型 普通纸、信封、投影胶片、卡片、明信片、标签进纸方式 自动进纸进纸盒容量（张） 250首页输出时间（s） <15惠普 laserjet 1000 其他参数随机附件 超长寿命hp laserjet硒鼓（平均打印3,500）工作噪音（dB） <52兼容操作系统 Windows 98,indows 2000,Windows ME及Windows XP 电源电压（V） AC110-220电源频率（Hz） 50功率（W） <213 颜色 乳白长度（mm） 486宽度（mm） 415高度（mm） 253重量（Kg） 7.25

手机问，不答

ACID参数是数据库数据，校园网登陆时显示缺少ACID参数，是设置错误造成的，解决方法如下：1、首先打开浏览器，输入客户端下载网址，回车，如图（这里是西安地区下载地址）。2、找到对应学校的客户端（不同学校客户端不同），点击下载，存放到知道的磁盘位置，如图。3、安装刚下载的客户端，点击安装，如图。4、.打开运行刚安装的客户端，输入宽带账号和密码（可勾选自动登陆下次就不用输入账号密码），点击登陆，如图。5、最后点击登陆后，稍等一会，就会出现登陆成功的界面，如图，就可以上网了。

你把待检验的数据发给我liruibdwdm@yeah.net我给你编写一个吧你用的函数比较过时了

Y112M-4电机4KW8.8A1440r/minY的详细参数额定功率：4.0（KW）满载时；定子电流：8.8（A）转速：1440（r/min）效率：84.5（%）功率因数：0.82堵转电流/额定电流：7堵转转矩/额定转矩：2.2最大转矩/额定转矩：2.2铁芯长度：135（mm）气隙长度：0.3（mm）定子外径：175（mm）定子内径：110（mm）定子线规：1-Φ1.06（根-mm）每槽线数：46并联支路数：1绕组型式：单层交叉式节距：1-9,2-10,18-11槽数：36/32(Z1/Z2)

作用：只需要在所需测量的器件上进行设置，不需要连线和放置电压电流测量模块，即可实现电量测量。方法：1.假设有一个器件Series RLC Branch需要测量其两端电压和通过的电流。双击该器件，在参数框里面有个Measurements的下拉框选项。选择电压、电流或者两者。最后确定。2.仿真电路连接完毕，即电路形成回路。双击Multimeter，在对话框左边会自动弹出可以用的测量点。双击或者点选择键可以将该测量点选择到右边。波形顺序和信号正负可以调整。选择好后关闭即可。

﹡电 源：AC 220V 50Hz﹡工作环境：10~60℃40%~85%﹡工作气压：0.5~0.7MPa﹡压接压力：2.5~40Kgf﹡温度设置：RT~199℃﹡热压时间：1~99 S﹡贴附精度：±0.1mm﹡产 能：300~360pcs/h﹡压头尺寸：MAX 80mmX 10mm﹡机身尺寸：800mm(L)×650mm(W)×1650mm(H)﹡重 量：150Kg

　　Bar是气压单位，1 bar = 100 kN/m2 。　　巴：符号为bar，一般用于描述压强。它不属于国际单位制或厘米-克-秒制，但被欧洲联盟国家接受，在工程实际中也常常和国际单位并用。　　实际应用中，气压通常以毫巴作单位，如标准大气压被定义为1013.25毫巴（百帕），等于1.01325巴。长期以来，世界各地的气象学者都习惯使用毫巴作为测量大气圧的单位，这导致国际单位帕花了很长一段时间才为人们所广泛采用。虽然现在压强的国际单位被定义为Pa（帕斯卡，简称帕），但毫巴和巴现在仍然被广泛使用。　　单位换算：　　1 bar（巴） = 100 kN/m2 ≈ 1.0197 kgf/cm2　　1 mbar（毫巴）= 100 Pa = 1 hPa = 0.1 kPa　　1 bar（巴）= 100,000 Pa = 100 kPa= 1,000,000 dyn/cm2（达因/平方厘米）　　1 bar（巴）=1000 mbar（毫巴）　　1Pa（帕斯卡）=1N/m2 （牛顿每平方米）

如果你在网上搜索all the parameters出现的次数约65,000,000，而all parameters则2,270,000。

是的，如果不输入参数，数据库查询的时候就可能查不到数据了。不过你可以用下面这种方式，把范围输入的样式改成单值输入的，这样就可以不设置为必输了。 SELECT-OPTIONS: s_test FOR tabel-name NO INTERVALS.效果：

inno运行exe程序你这种写法是错误的。Parameters是exe参数。[Run]Filename:"{app}abc.exe"; Parameters:"-open"

Technical parameters

“参数”的英文缩写是“parm”。1.音标：[ prɑ:m ]2.具体含义：参数3.双语例句：It involves the same parameter as that involved in the enhancement factor for coagulation of two equally charged particles. 它包含了与两个相等带电粒子凝聚增强因子中所包含的同样参数。It is the parameter of distribution. 这就是分布参数。Land economic coefficient is an important corrective coefficient in farmland classification.土地经济系数是农用地分等中重要的修正参数。。 This convenient interface provides methods to create the different searchparameters and obtain the details from the results. 这个便捷的接口提供了很多方法创建不同的搜索参数和获取结果中的信息。Each input parameter should have the variable name and its value. 各输入参数应该有自己的变量名和值。

例如添加StringBuilder strSql = new StringBuilder();strSql.Append("insert into book(");strSql.Appen("bookID,bookName,bookPrice)");strSql.Append(" values (");strSql.Append("@bookID,@bookName,@bookPrice)");SqlParameter[] parameters = { new SqlParameter("@bookID", SqlDbType.Int,4), new SqlParameter("@bookName", SqlDbType.NVarChar,100), new SqlParameter("@bookPrice", SqlDbType.Int,4)};parameters[0].Value = bookID;parameters[1].Value = bookName;parameters[2].Value = bookPrice;然后连接数据库其他的都正常走~~就是定义SqlCommand对象后把SqlParameter循环赋值给SqlCommand对象就可以了例如：if (parameters!= null){ foreach (SqlParameter parm in parameters) cmd.Parameters.Add(parm);//cmd为SqlCommand对象}

我们到目前为止在神经网络中使用了好几个参数, hyper-parameters包括: 学习率(learning rate):η Regularization parameter:λ 之前只是设置了一些合适的值, 如何来选择合适的hyper-parameters呢? 例如: 我们设置如下参数: 隐藏层: 30个神经元, mini-batch size: 10, 训练30个epochs η=10.0, λ=1000.0 >>>importmnist_loader>>> training_data,validation_data,test_data=...mnist_loader.load_data_wrapper() >>>importnetwork2>>>net=network2.Network([784,30,10])     >>>net.SGD(training_data,30,10,10.0,lmbda=1000.0,...evaluation_data=validation_data,monitor_evaluation_accuracy=True) 结果: 结果: Epoch 0 training complete Accuracy on evaluation data: 1030 / 10000 Epoch 1 training complete Accuracy on evaluation data: 990 / 10000  Epoch 2 training complete Accuracy on evaluation data: 1009 / 10000 差到跟随机猜测一样! 神经网络中可变化调整的因素很多： 神经网络结构:：层数、每层神经元个数多少 初始化w和b的方法 Cost函数（目标定义的cost函数最小） Regularization: L1、L2（减少overfitting的方式） Sigmoid输出还是Softmax? 使用Droput? 训练集大小 mini-batch size（） 学习率(learning rate):η Regularization parameter:λ 总体策略:  从简单的出发：开始实验，循环的个数减小 如：MNIST数据集, 开始不知如何设置, 可以先简化使用0,1两类图, 减少80%数据量, 用两层神经网络[784, 2] (比[784, 30, 2]快)，取得设置是否合理？ 更快的获取反馈: 之前每个epoch来检测准确率, 可以替换为每1000个图之后，或者减少validation set的量, 比如用100代替10000 重复实验： >>> net = network2.Network([784, 10])  >>> net.SGD(training_data[:1000], 30, 10, 10.0, lmbda = 1000.0, ... evaluation_data=validation_data[:100],  ... monitor_evaluation_accuracy=True)  Epoch 0 training complete Accuracy on evaluation data: 10 / 100   Epoch 1 training complete Accuracy on evaluation data: 10 / 100   Epoch 2 training complete Accuracy on evaluation data: 10 / 100 更快得到反馈, 之前可能每轮要等10秒,现在不到1秒: λ之前设置为1000, 因为减少了训练集的数量, λ为了保证weight decay一样,对应的减少λ = 20.0 >>> net = network2.Network([784, 10])  >>> net.SGD(training_data[:1000], 30, 10, 10.0, lmbda = 20.0, ... evaluation_data=validation_data[:100], ... monitor_evaluation_accuracy=True) 结果: Epoch0 training complete Accuracy one valuationdata:12/100 Epoch1 training complete Accuracy one valuationdata:14/100 Epoch2 training complete Accuracy one valuationdata:25/100 Epoch3 training complete Accuracy one valuationdata:18/100 也许学习率η=10.0太低? 应该更高?增大到100: >>>net=network2.Network([784,10]) >>>net.SGD(training_data[:1000],30,10,100.0,lmbda=20.0,...evaluation_data=validation_data[:100],...monitor_evaluation_accuracy=True) 结果: Epoch0 training complete Accuracy one valuationdata:10/100 Epoch1 training complete Accuracy one valuationdata:10/100 Epoch2 training complete Accuracy one valuationdata:10/100 Epoch3 training complete Accuracy one valuationdata:10/100 结果非常差, 也许结果学习率应该更低? =10 >>>net=network2.Network([784,10]) >>>net.SGD(training_data[:1000],30,10,1.0,lmbda=20.0,...evaluation_data=validation_data[:100],...monitor_evaluation_accuracy=True) 结果好很多: Epoch0 training complete Accuracy one valuationdata:62/100 Epoch1 training complete Accuracy one valuationdata:42/100 Epoch2 training complete Accuracy one valuationdata:43/100 Epoch3 training complete Accuracy one valuationdata:61/100 假设保持其他参数不变: 30 epochs, mini-batch size: 10,λ=5.0 实验学习率=0.025, 0.25, 2.5 如果学习率太大，可能造成越走越高，跳过局部最低点 太小，学习可能太慢 对于学习率, 可以从0.001, 0.01, 0.1, 1, 10 开始尝试, 如果发现cost开始增大, 停止, 实验更小的微调 。 对于MNIST, 先找到0.1, 然后0.5, 然后0.25。 对于提前停止学习的条件设置, 如果accuracy在一段时间内变化很小 (不是一两次，5到10次变化很小)。 之前一直使用学习率是常数, 可以开始设置大一下, 后面逐渐减少: 比如开始设定常数, 直到在验证集上准确率开始下降, 减少学习率 (/2, /3)。 对于regularization parameterλ: 先不设定regularization, 把学习率调整好, 然后再开始实验λ, 1.0, 10, 100..., 找到合适的, 再微调。 对于mini-batch size: 太小: 没有充分利用矩阵计算的library和硬件的整合的快速计算。 太大: 更新权重和偏向不够频繁。 好在mini-batch size和其他参数变化相对独立, 所以不用重新尝试, 一旦选定。 自动搜索: 网格状搜索各种参数组合  (grid search) 2012**Random search for hyper-parameter optimization, by James Bergstra and Yoshua Bengio (2012). by James Bergstra and Yoshua Bengio 1998  paper**Efficient BackProp, by Yann LeCun, Léon Bottou, Genevieve Orr and Klaus-Robert Müller (1998) by Yann LeCun, Léon Bottou, Genevieve Orr and Klaus-Robert Müller.  参数之前会互相影响 如何选择合适的hyper-parameters仍是一个正在研究的课题， 随机梯度下降有没有其他变种: Hessian 优化， Momentum-based gradient descent  除了sigmoid，其他人工神经网络的模型?  tanh tanh(w⋅x+b) 要靠实验比较rectified、linear和sigmoid，tanh的好坏，目前神经网络还有很多方面理论基础需要研究，为什么学习能力强，现在的一些实验表明结果比较好，但发展底层理论基础还有很长的路要走。

不止C++，所有编程语言都有这两个术语举个例子吧。定义函数int f(int a) { return a + 1; }调用函数f(42)定义函数的时候，函数中使用的变量是“parameter”，调用函数的时候，传给函数的表达式是“argument”，所以这里a是parameter，42是argument。

public void AddIMG_ENTRY(img_entry model)        {            StringBuilder strSql = new StringBuilder();            strSql.Append("insert into IMG_ENTRY(");            strSql.Append("IMG_ID,USER_ID,FOLDER_ID,STATU_ID,WORK_TIME,START_TIME,END_TIME,OUTPUT_STATUS,INPUT_DATA,INPUT_STATES,FORMAT_NAME)");            strSql.Append(" values (");            strSql.Append("@IMG_ID,@USER_ID,@FOLDER_ID,@STATU_ID,@WORK_TIME,@START_TIME,@END_TIME,@OUTPUT_STATUS,@INPUT_DATA,@INPUT_STATES,@FORMAT_NAME)");            SQLiteParameter[] parameters = {                    new SQLiteParameter("@IMG_ID", DbType.Int32,4),                    new SQLiteParameter("@USER_ID", DbType.String),                    new SQLiteParameter("@FOLDER_ID", DbType.Int32,4),                    new SQLiteParameter("@STATU_ID", DbType.Int32,4),                    new SQLiteParameter("@WORK_TIME", DbType.DateTime),                    new SQLiteParameter("@START_TIME", DbType.DateTime),                    new SQLiteParameter("@END_TIME", DbType.DateTime),                    new SQLiteParameter("@OUTPUT_STATUS", DbType.Int32,4),                    new SQLiteParameter("@INPUT_DATA", DbType.String),                    new SQLiteParameter("@INPUT_STATES", DbType.Int32,4),                    new SQLiteParameter("@FORMAT_NAME", DbType.String)};            parameters[0].Value = model.IMG_ID;            parameters[1].Value = model.USER_ID;            parameters[2].Value = model.FOLDER_ID;            parameters[3].Value = model.STATU_ID;            parameters[4].Value = model.WORK_TIME;            parameters[5].Value = model.START_TIME;            parameters[6].Value = model.END_TIME;            parameters[7].Value = model.OUTPUT_STATUS;            parameters[8].Value = model.INPUT_DATA;            parameters[9].Value = model.INPUT_STATES;            parameters[10].Value = model.FORMAT_NAME;            DbHelperSQLite.ExecuteSql(strSql.ToString(), parameters);        } public static int ExecuteSql(string SQLString, string content)        {            using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection(connectionString))            {                SQLiteCommand cmd = new SQLiteCommand(SQLString, connection);                SQLiteParameter myParameter = new SQLiteParameter("@content", DbType.String);                myParameter.Value = content;                cmd.Parameters.Add(myParameter);                try                {                    connection.Open();                    int rows = cmd.ExecuteNonQuery();                    return rows;                }                catch (System.Data.SQLite.SQLiteException E)                {                    throw new Exception(E.Message);                }                finally                {                    cmd.Dispose();                    connection.Close();                }            }        }

给你个简单的例子。 SqlParameter[] paras = new SqlParameter[19]; paras[0] = new SqlParameter("@userid", id); paras[1] = new SqlParameter("@pwd", pwd.Text.Trim()); paras[2] = new SqlParameter("@compname", compname.Text.Trim()); paras[3] = new SqlParameter("@shortname", shortname.Text.Trim()); paras[4] = new SqlParameter("@addr", addr.Text.Trim()); paras[5] = new SqlParameter("@postcode", postcode.Text.Trim()); paras[6] = new SqlParameter("@myneed", myneed.Text.Trim()); paras[7] = new SqlParameter("@website", website.Text.Trim()); paras[8] = new SqlParameter("@compkind", compkind.Text.Trim()); paras[9] = new SqlParameter("@duty", duty.SelectedItem.Value); paras[10] = new SqlParameter("@potential", potential.SelectedItem.Value); paras[11] = new SqlParameter("@city", city.SelectedItem.Value); paras[12] = new SqlParameter("@province", province.SelectedItem.Value); paras[13] = new SqlParameter("@name", name.Text.Trim()); paras[14] = new SqlParameter("@compclass", dropCompClass.SelectedValue); paras[15] = new SqlParameter("@overlap", overlap.Checked); paras[16] = new SqlParameter("@overlapId", Function.IsNumeric(overlapId.Text) ? overlapId.Text : ""); paras[17] = new SqlParameter("@verify", verify.Checked); paras[18] = new SqlParameter("@compmoduleid", moduel.SelectedValue); DBHelper.ExecuteCmd(CommandType.StoredProcedure, "u_userinfo", paras);

在c#中执行sql语句时传递参数的小经验 1、直接写入法： 例如： int Id =1; string Name="lui"; cmd.CommandText="insert into TUserLogin values("+Id+",""+Name+"")"; 因为Id是数值，所以在传递的时候只需要在sql字符串中用"+Id+"即可实现，而 Name是字符串，所以在传递的时候还需要在"+Name+"两边各加一个单引号（"）来 实现; 2、给命令对象添加参数法： 例如：int Id =1; string Name="lui"; cmd.CommandText="insert into TUserLogin values(@Id,@Name)"; //上条语句中直接在sql语句中写添加的参数名,不论参数类型都是如此. SqlParameter para=new SqlParameter("@Id",SqlDbType.int,4);//生成一个名字为@Id的参数,必须以@开头表示是添加的参数，并设置其类型长度，类型长度与数据库中对应字段相同 para.Value=Id;//给参数赋值 cmd.Parameters.Add(para);//必须把参数变量添加到命令对象中去。 //以下类似 para=new SqlParameter("@Name",SqlDbType.VarChar,16); para.Value=Name; com.Parameters.Add(para); ...然后就可以执行数据库操作了。 SqlParameter用法SqlParameter[] parameters = { new SqlParameter("@a", "a1"), new SqlParameter("@b", "b1") }; string strReturn = ""; StringBuilder strBulResult = new StringBuilder(); foreach (SqlParameter parameter in parameters) { strBulResult.Append(parameter.ParameterName); strBulResult.Append(":"); strBulResult.Append(parameter.SqlValue); strBulResult.Append(" "); } strReturn = strBulResult.ToString();SqlParameter用法 关于Sql注入的基本概念，相信不需多说，大家都清楚，经典的注入语句是" or 1=1--单引号而截断字符串，“or 1=1”的永真式的出现使得表的一些信息被暴露出来，如果sql语句是select * from 的话，可能你整个表的信息都会被读取到，更严重的是，如果恶意使用都使用drop命令，那么可能你的整个数据库得全线崩溃。 当然，现在重点不是讲sql注入的害处，而是说说如何最大限度的避免注入问题。 sql注入的存在在最大危害，是sql的执行语句没有和控制语句分开，我们想要select一些东西，但用户可能拼出" or 1=1甚至再加上delete/update/drop，后来是属于控制语句了，所以要避免sql的注入，就必须把查询语句与控制语句分开。SqlParameter给我们提供了一个很好的类，有了它，我们可以不现拼接字符串，也可以不再担心单引号带来的惨剧，因为，这一切会有人来为我们完成的。简单的给个示例传统的查询语句的sql可能为string sql="select * from users where user_id=""+Request.QueryString["uid"]+""";很显然，我们在这里拼接了字符串，这就给sql注入留下了可乘之机。现在，我们要改写这样的语句，使用SqlParameter来做 SqlCommand SqlCmd = new SqlCommand(sql, SqlConn);SqlParameter _userid = new SqlParameter("uid", SqlDbType.Int);_userid.Value = Request.QueryString["u_id"];SqlCmd.Parameters.Add(_userid);这样，我们可以保证外接参数能被正确的转换，单引号这些危险的字符也会转义了，不会再对库造成威胁。当然，这仅是一个示例而已，在真实的情况下，可能你还要对 Request.QueryString["u_id"]进行必要的检测与分析，这样才安全所以，使用参数化的sql语句，是一种很好的做法Dim sql As StringBuilder = New StringBuilder() sql.Append("") sql.Append("SELECT * FROM test") sql.Append(" WHERE a= @p1 ") Dim command As SqlCommand = dac.CreateCommand(sql.ToString()) "dac为自己写的类 Dim param As SqlParameter = New SqlParameter() param .ParameterName = "@p1" param .SqlDbType = SqlDbType.NVarChar param .Value = b "b为该函数的参数(ByVal b as String) command .Parameters.Add(param) Dim reader As SqlDataReader = command.ExecuteReader()SqlParameter 构造函数SqlParameter 构造函数 (String, SqlDbType, Int32, ParameterDirection, Byte, Byte, String, DataRowVersion, Boolean, Object, String, String, String)初始化 SqlParameter 类的一个新实例，该类使用参数名、参数的类型、参数的长度、方向、精度、小数位数、源列名称、DataRowVersion 值之一、用于源列映射的布尔值、SqlParameter 的值、此 XML 实例的架构集合所在的数据库的名称、此 XML 实例的架构集合所在的关系架构以及此参数的架构集合的名称。命名空间: System.Data.SqlClient程序集: System.Data（在 system.data.dll 中）C#public SqlParameter ( string parameterName, SqlDbType dbType, int size, ParameterDirection direction, byte precision, byte scale, string sourceColumn, DataRowVersion sourceVersion, bool sourceColumnNullMapping, Object value, string xmlSchemaCollectionDatabase, string xmlSchemaCollectionOwningSchema, string xmlSchemaCollectionName)参数parameterName要映射的参数的名称。dbTypeSqlDbType 值之一。 size参数的长度。directionParameterDirection 值之一。precision要将 Value 解析为的小数点左右两侧的总位数。 scale要将 Value 解析为的总小数位数。 sourceColumn源列的名称。 sourceVersionDataRowVersion 值之一。sourceColumnNullMapping如果源列可为空，则为 true；如果不可为空，则为 false。value一个 Object，它是 SqlParameter 的值。xmlSchemaCollectionDatabase此 XML 实例的架构集合所在的数据库的名称。xmlSchemaCollectionOwningSchema包含此 XML 实例的架构集合的关系架构。xmlSchemaCollectionName此参数的架构集合的名称。 备注如果未在 size 和 precision 参数中显式设置 Size 和 Precision，则从 dbType 参数的值推断出它们。

parameter

parameter和argument是计算机英语中常见的词汇，这两者的区别如下：parameter是形参，体现在函数定义中，当出现在整个函数内都是可以使用的， 要是离开该函数则不能使用argument是实参，体现在主调函数中，当进入被调函数后，实参变量也不能使用2、parameter只有在被调用时才分配内存单元，在调用结束时，即刻释放所分配的内存单元。函数调用结束返回主调用函数后则不能再使用该形参变量。因此，形参只在函数内部有效。argument可以是变量、常量、函数、表达式等，无论实参是何种类型的量，在进行函数调用 时，它们都必须有确定的值，以便把这些值传送给形参。因此应预先用赋值，输入等办法使参数 获得确定值。扩展资料：当parameter和argument不是指针类型时，在该函数运行时，形参和实参是不同的变量，他们在内存中位于不同的位置，形参将实参的内容复制一份，在该函数运行结束的时候形参被释放，而实参内容不会改变。举例：1. 比如你定义一个函数void add（int a, int b），这里的a和b就是parameter。2. 当你进行函数调用的时候，add（1, 2），这里的1和2就是argument。

来自有道词典：PARM abbr. 各个参数的定义；系统软体参数设定；最大血小板聚集率例：Sample data for input parm "inpdoc"输入参数 “inpdoc” 的示例数据

虽然是2个不相同的系统里面的.但是这2行代码的作用是一样的.就是给存储过程传递参数.

在SAP中，某些业务对象会有状态的属性，用来控制和约束该业务当前的操作。比如PM模块的工单和PS模块的项目定义，状态这个属性并不存放在各个业务的业务表中，而是由SAP统一管理。【系统状态】 以I开头，主数据表是TJ02，描述表TJ02T 表TJ04可以据业务对象号(如WBS是PRN)，可以查出所有相关的状态【用户状态】 以E开头，每个用户状态都关联一个用户参数文件，相同的状态编码在不用的参数文件下意义不用， 主数据表为TJ30, 文本表是TJ30T 对于每笔业务，都有一个唯一的对象编号，字段名一般为OBJNR，存在在业务表中(AUFK, PROJ...) JEST：存放了该对象编号的当前状态 JCDS：存在对象状态修改的历史记录Function module： STATUS_READ 读出某个业务对象的当前状态(注意包括业务进行中BUFFER的状态) STATUS_UPDATE 修改状态(批量新增或者修改状态) I_CHANGE_STATUS 状态更新(取消一个当前状态，激活一个新的状态)补充一点，还有一个取项目的状态描述的FUNCTION是：STATUS_TEXT_EDIT在【ABAP】项目相关开发中的一些经验总结里有详细的用法介绍。

利用Camelot识别pdf文件中的表格，除了必须加上flavor = "stream" ，以及指定 table_areas识别区域之外，补充下在识别pdf表格时遇到的如多行数据、上下标等情况时的参数设置。 Camelot的安装及基本用法见 Python解析PDF表格——PDFPlumber vs Camelot ， 默认参数下，Camelot未能识别出全部的表格区域。如上图，第3页只识别出了15行，远小于表格所在页的行数。 除了在 Python解析PDF表格——PDFPlumber vs Camelot 介绍的用 camelot.plot() 命令查看表格所在区域然后再指定 table_areas 来处理外，也可以将"edge_tol"参数指定为一个较大的数字，如本例中将 edge_tol = 500 ，让Camelot自动扩大识别区域。 本例中，表头和个别数据条，单元格中包含了多行文本，有可能需要将多行文字自动合并，此时涉及到"row_tel"参数的调整。将该参数数值增大，Camelot会自动将多行文字合并，但这样也有可能带来意想不到的结果。 如上图，指定 row_tol = 40 虽然表头部分的多行文字被自动合并为了一行，合并后的文字用 " " 连接；但下面的数据条部分，也被Camelot给合并到了一起，这显然不是我们希望看到的结果。所以对于 "row_tol" 参数一定是要视情况灵活处理，也提醒我们在识别表格时需要随时检查中间结果是否识别正确。 当单元格中存在上标时，指定 "flage_size = True" ，Camelot会在上标下标中自动加上<s> </s>标签，如下图所示。 "flage_size 参数用于指定是否分割识别的字符串，如下图， "flage_size = True" 时，表格外的字符串被分割后分到了各列。在本例中，这种自动分割的结果看起来并不是必须的，因为我们感兴趣的是表格内的数据部分，表格以外的文字本就会舍去。 "strip_text 参数用于指定是否分割识别的字符串，如下图， strip_text= " †‡§ (<>)(</)."*，Camelot会在识别出文字后，自动删去类似上下标标准"<s>"、"</s>"，跨行单元格的" "等等。 Camelot识别后结果，各国的疫情数据是个字符串而不是数字，因此还需要利用pandas.to_numeric，或是astype(int)将数据类型转换为数字型。 本例中上述参数设置如下。 最后用Pyecharts绘制地图，结果如下：

不是说没有order_items_inx，而是有order_items_inx却没给赋值；什么时候才要给order_items_inx赋值啊？？

那时在ABAP中可以这样。可是我现在是在VB中调用BAPI，无法定义ITAB这样的内表阿。谢谢楼上的建议。

对象数组与非对象数组有什么区别吗？

在 Java 应用程序中永远不会传递对象，而只传递对象引用。因此是按引用传递对象。Java应用程序按引用传递对象这一事实并不意味着 Java 应用程序按引用传递参数。参数可以是对象引用，而 Java 应用程序是按值传递对象引用的。对象是按引用传递的；Java 应用程序有且仅有的一种参数传递机制，即按值传递；按值传递意味着当将一个参数传递给一个函数时，函数接收的是原始值的一个副本；按引用传递意味着当将一个参数传递给一个函数时，函数接收的是原始值的内存地址，而不是值的副本。Java 应用程序中的变量可以为以下两种类型之一：引用类型或基本类型。当作为参数传递给一个方法时，处理这两种类型的方式是相同的。两种类型都是按值传递的；没有一种按引用传递。注：参数是按值而不是按引用传递的，说明 Java 应用程序有且仅有的一种参数传递机制，即按值传递。

Accuracy 为精（确）度Precision 为精密度Repeatability 为再现性（Precision）精密度δ：说明仪表指示值的分散性，δ愈小则说明测量愈精密。（Accuracy）精度τ：说明测量的综合优良程度。在最简单的场合下τ=δ+ε。精度最终是以测量误差的相对值来表示的。 也就是说精度涉及到精密度和另一个正确度ε这两个方面， 正确度ε它说明仪表示值偏差大小的程度。即示值有规则偏离真值的程度。Repeatability 为再现性。表示在改变了的测量条件下，对同一被测量的测量结果之间的一致性。再现性又称为复现性、重现性。

这个 不会也

雪佛兰星迈罗参数具体如下：雪佛兰科迈罗rs包基本参数：2.0T发动机，279匹马力，8速手自一体变速箱，长宽高：4783*1897*1349mm，轴距2812mm，整备质量：1515kg，油箱容积：72L。行李箱容积：258L，最大扭矩400牛米，驱动方法：前置后驱，轮胎规格：245/40R20，最高车速240km/h，美环保署油耗市区10.9L/高速7.7L雪佛兰科迈罗rs正式以全进口方法引入中国市场。诞生于通用汽车全球轻量化豪华后驱平台，第六代科迈罗rs搭载2.0T+8AT的高功率动力组合，具有经过纽博格林赛道调校的顶级赛车底盘和全新轻量化车身结构。百公里加速仅为5.9秒，同时应用超出同级、尖端智能的车载科技配置，将为心怀信仰、坚持真我、敢于行动的国内消费者带来原汁原味的美系传奇跑车体验。汽车是第一批无前副车架和钢板弹簧后悬挂系统的。汽车的前端是由改良的（麦弗逊式）烛式独立悬架支撑，后端则依靠转矩臂和螺旋单簧支撑。针对骑行人进行保护的主动紧急制动是camaro该功能在中国市场的初次量产。得益于alpha平台，全新camaro车身尺寸较老款全面缩小，更重要的是，操控和燃油经济性更加出色。虽然全新camaro为了依然采取形式，更的视觉效果、更粗扩的营造出极为运动的感觉。板冲压和后端悬挂系统跟第三代camaro类似，但塑料前挡板，短臂/长臂的前端悬挂系统，小齿轮转向系统和圆滑的轮廓都是新设计的。而第五代camaro便是重塑经典，2006年1北美国际车展，科迈罗概念车正式发布，灵感来自于初代科迈罗，为第五代科迈罗奠定了基础。通用刚刚宣布已在密歇根州camaro组装厂完成了130辆自驾主动驾驶雪佛兰bol电动汽车生产，通用公司宣布第五代camaro将于2009投入量产。它的竞争对手显然是福特野马（mustang）。

第三个参数是累加的初值，比如sum = accumulate(list1.begin(), list1.end(),10);那么sum的值就是容器里所有元素的值再加上这第三个参数10。同时返回值的类型与第三个参数的类型相同。希望可以帮到你，满意请采纳，谢谢！

在直线坐标系xoy中，曲线c1的参数方程为x=accost,y=1+asint（t为参数，a＞0）。在以坐标原点为极点，x轴正半轴为极轴的极坐标系中，曲线c2：ρ=cosθ.（i）说明c1是哪种曲线，并将c1的方程化为极坐标方程；（ii）直线c3的极坐标方程为，其中满足tan=2，若曲线c1与c2的公共点都在c3上，求a。

在直线坐标系xoy中，曲线C1的参数方程为x=accost,y=1+asint（t为参数，a＞0）。在以坐标原点为极点，x轴正半轴为极轴的极坐标系中，曲线C2：ρ=cosθ.（I）说明C1是哪种曲线，并将C1的方程化为极坐标方程；（II）直线C3的极坐标方程为，其中满足tan=2，若曲线C1与C2的公共点都在C3上，求a。

void *malloc(unsigned int num_bytes);功能：分配长度为num_bytes字节的内存块malloc()------------------------------------------- malloc()函数用来分配内存：将总共需要的字节数作为参数传递给该函数，返回值是指向最新分配的内存的指针，而如果内存没有分配好，则返回值是NULL。malloc()的使用技术： some_type *pointer; pointer = malloc(count * sizeof(*pointer));注：(1) 这个方法保证malloc()会分配正确数量的内存，而不用考虑pointer的生命。如果pointer的类型后来变了，sizeof算子自动确保要分配的字节数仍然正确。(2) malloc()返回的内存是“没有“初始化的。这块内存可能包含任何随机的垃圾，你可以马上用有效数据或者至少是用零来初始化这块内存。要用0初始化，可以用void *memset(void *s, int c, size_t n);(3) malloc()最终通过缺页异常获取的物理内存中的原有数据，大多数情况下是0(但不能保证一定是0)void *calloc(size_t nelem, size_t elsize);功 能: 分配主存储器,分配内存的大小为nelem*elsize，并将其初始化calloc()------------------------- calloc()函数是malloc的简单包装。它的主要优点是把动态分配的内存清零。 void *calloc(size_t nmemb, size_t size); 用经验的程序员更喜欢使用calloc()，因为这样的话新分配内存的内容就不会有什么问题，调用calloc()肯定会清0，并且可以避免调用memset().

Passband bandwidth(Bpb)是带阻的通带宽Stopband bandwidth(Bsb)是阻带宽Center frequency(f0)是中心频率有一个公式dB=20lgAu，AU是放大倍数，dB是增益

add(int field, int amount)为给定的日历字段field添加或减去指定的时间量amount。

伺服使能信号没有给当然显示00000

P2-08设置参数为10就可以恢复出厂设置。解决方法如下：1、运行ASDA-Solf软件，打开参数编辑窗口，先将伺服的控制模式P1-001改为PR模式。2、在-参数功能里面选择PR模式设定，进入PR设置模式。3、前面2个设置的是PR模式的通用参数，可以再后面的PR模式里面调用。4、第三个为PR模式的原点功能，可设置伺服找原点的模式。5、第四个就是需要设置的PR模式，最多可以用64段。6、对第一段进行设置，在右边的窗口可以选择不同的控制模式，设置速度等参数。7、当设置完成后，并下载到伺服器上后。参数将同步到P6和P7参数组上。

1、首先运行ASDA-Solf软件，打开参数编辑窗口，先将伺服的控制模式P1-001改为PR模式。2、然后在-参数功能里面选择PR模式设定，进入PR设置模式。3、前面2个设置的是PR模式的通用参数，可以再后面的PR模式里面调用。4、第三个为PR模式的原点功能，可设置伺服找原点的模式。5、对第一段进行设置，在右边的窗口可以选择不同的控制模式，设置速度等参数。6、当设置完成后，并下载到伺服器上后。参数将同步到P6和P7参数组上。

运行ASDA-Solf软件，打开参数编辑窗口，先将伺服的控制模式P1-001改为PR模式。2、在-参数功能里面选择PR模式设定，进入PR设置模式。3、前面2个设置的是PR模式的通用参数，可以再后面的PR模式里面调用。4、第三个为PR模式的原点功能，可设置伺服找原点的模式。5、第四个就是我们需要设置的PR模式，最多可以用64段。6、我们对第一段进行设置，在右边的窗口可以选择不同的控制模式，设置速度等参数。7、当我们设置完成后，并下载到伺服器上后。参数将同步到P6和P7参数组上。

module_frame.c#include <linux/module.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/init.h> MODULE_LICENSE("GPL"); MODULE_AUTHOR("Yugi"); MODULE_DESCRIPTION("LKM frame, demonstrated as a sample."); static int __init module_frame_init( void ) { printk(KERN_ALERT "module_frame is now loaded. "); return 0; }//module_frame_init() static void __exit module_frame_exit( void ) { printk(KERN_ALERT "module_frame is now unloaded. "); return; }//module_frame_exit() module_init( module_frame_init ); module_exit( module_frame_exit );