水银镀膜的太阳镜为什么从里面看外面很清晰但是反过来却基本看不见，它的原理是什么？

泡泡的薄膜干涉现象，是由于重力作用形成上薄下厚的水膜，光入射到水膜上，在水膜的内外两个液面反射的光，相互叠加，若光程差是波长的整数倍，（波峰与波峰相遇，波谷与波谷相遇）出现明条纹膜前后的两个面反射回来的光叠加成像在屏上（眼睛处）不是同时叠加在前膜上的

（1）双缝干涉 　　两个独立的光源发出的光不是相干光,双缝干涉的装置使一束光通过双缝后变为两束相干光,在光屏上相通形成稳定的干涉条纹． 在双缝干涉实验中,光屏上某点到双缝的路程差为半波长的偶数倍时,该点出现亮条纹；光屏上某点到双缝的路程差为半波长的奇数倍时,该点出现暗条纹． 　　A、对干涉图样的研究可知：相邻两条明条纹（暗条纹）中心距离 与屏到双缝的距离L成正比；与双缝间距离d成反比；与照射光的波长成正比． 　　B、在实验装置不变的情况下化、d不变）,由于红光的波长大于紫光的波长,所以红光产生的干涉条纹间距较大,紫光产生的干涉条纹间距较小；初步了解通过双缝干涉测波长的原理． 　　C、用白光进行干涉实验,各种单色光在光屏中央均为明纹,中央亮纹是各色光复合而成,所以是白色的．各色光由于波长不同,在光屏上产生的其它各级亮纹的位置均不相同,所以其它各级亮纹是彩色的． 　　（2）薄膜干涉 　　让一束光经薄膜的两个表面反射后,形成的两束反射光产生的干涉现象叫薄膜干涉． 　　A、在薄膜干涉中,前、后表面反射光的路程差由膜的厚度决定,所以薄膜干涉中同一明条纹（暗条纹）应出现在膜的厚度相等的地方．由于光波波长极短,所以微薄膜干涉时,介质膜应足够薄,才能观察到干涉条纹． 　　B、用手紧压两块玻璃板看到彩色条纹,阳光下的肥皂泡和水面飘浮油膜出现彩色等都是薄膜干涉． 　　C、薄膜于涉在技术上可以检查镜面和精密部件表面形状；精密光学过镜上的增透膜（当增透膜的厚度是入射光在膜中波长的1/4时,透镜上透光损失的能量最小,增强了透镜的透光能力．）

薄膜干涉的光程差公式：式中n为薄膜的折射率；d为入射点的薄膜厚度；θt为薄膜内的折射角；+λ/2为由于两束相干光在性质不同的两个界面(一个是光疏-光密界面，另一是光密-光疏界面)上反射而引起的附加光程差。薄膜干涉原理广泛应用于光学表面的检验、微小的角度或线度的精密测量、减反射膜和干涉滤光片的制备等。扩展资料：薄膜干涉作用：1、暗纹对应不同的倾角，这种干涉称做等倾干涉，等倾干涉一般采用扩展光源，并通过透镜观察。2、利用薄膜干涉还可以制造增透膜。在照相机、放映机的透镜表面上涂上一层透明薄膜，能够减少光的反射，增加光的透射，这种薄膜叫做增透膜。平常在照相机镜头上有一层反射呈蓝紫色的膜就是增透膜。3、同理如果增加光的反射成为增反膜，用于汽车玻璃贴膜等。4、可以用于检测平面是否平整。参考资料来源：百度百科——等倾干涉

薄膜干涉把金属丝圆环在肥皂液里蘸一下，环上就形成一层肥皂液薄膜．用单色光照射薄膜，薄膜上就产生明暗相间的干涉条纹（图6-4）．产生这种现象是由于照射到膜上的光会从膜的前表面和后表面分别反射回来，形成两列波（分别如图中的实线和虚线所示），这两列波是由同一入射波产生的，因此频率相同，相差恒定，能够产生干涉．竖立的肥皂薄膜在重力作用下成为上薄下厚的楔形，在薄膜的某些地方，反射回来的两列波恰好波峰和波峰（或者波谷和波谷）叠加，光振动加强，产生亮条纹；在另外一些地方，恰好波峰和波谷叠加，光振动削弱，产生暗条纹．这就是薄膜干涉的原因．肥皂泡在太阳光照耀下会出现彩色的条纹，也是由薄膜干涉产生的．白光中每种色光的波长不同，所以在薄膜某一厚度的地方，某一波长的反射光互相加强，就出现这种色光的亮纹；在另一厚度的地方，另一波长的反射光互相加强，就出现另一色光的亮纹．这样，在薄膜上就出现了不同颜色的条纹．检查精密零件的表面质量各种精密零件，例如光学元件，对表面加工的质量要求很高，一般精度要求在几分之一光波波长之内．这样的表面需要用干涉法来检验．如果被检查的表面是一个平面，可以在它的上面放一个透明的标准样板，并在一端垫一薄片，使样板的标准平面和被检查的平面间形成一个劈形的空气薄层（图6-5甲）．用单色光从上面照射，入射光从空气层的上下表面反射出两列光波，于是从反射光中就会看到干涉条纹．如果被测表面是平的，产生的干涉条纹就是一组平行的直线；如果被测表面某些地方不平，产生的干涉条纹就要发生弯曲（图6-5乙）．从干涉条纹弯曲的方向和程度还可以了解被测表面的不平情况．这种测量的精度可达10-6厘米． 增透膜现代光学装置，如摄影机、电影放映机、潜水艇的潜望镜等，都是由许多透镜和棱镜组成的．光进入这些装置时，在每个镜面上都有一部分光被反射，使得通过装置的光减少，结果成的像就不清晰．计算表明，如果一个装置中包含有六个透镜，那么将有50%左右的光被反射．为了减少光在元件表面上的反射损失，提高成像的质量，可在元件表面涂上一层透明薄膜（一般用氟化镁）．当薄膜厚度是入射光在薄膜介质中波长的 时，在薄膜的两个面上反射的光，路程差恰好等于半个波长，因而互相抵消，这就大大减少了光的反射损失，增强了透射光的强度．这种薄膜叫做增透膜．在通常情况下入射光为白光，增透膜的厚度只能使一定波长的光反射时互相抵消，不可能使白光中的所有波长的光都互相抵消．在选择增透膜的厚度时，一般是使光谱中部的绿光在垂直入射时互相抵消，因为人的视觉对这种光最敏感．这时光谱边缘部分的红光和紫光并没有完全抵消，所以涂有增透膜的光学镜头呈淡紫色 首先这个检测方法是应用的薄膜（劈尖）发生等厚干涉原理，你懂的吧？首先物理原理你先懂了我才能用数学方法给你讲啊！ 由于这个劈尖的顶角很小，因此可认为平行光线垂直射向上面和下面。 发生干涉的光线是在上表面反射的光和在上表面经折射后在下表面反射回的光线 由于顶角很小，折射几乎不改变方向，可认为光直线射下 于是光程差等于入射点处的劈尖厚度的两倍（高考不考虑半波损失，竞赛要考虑，但这会时得出的结论相反，就是该暗的的地方亮，该亮的地方暗，不改变条纹形状） 就是光程差δ＝2d，δ为介质中半波长的偶数倍处为亮纹，奇数倍处为暗纹。 可见，这里的干涉特点是：干涉条纹分布只与介质厚度有关，同一个厚度对应同一级条纹，因此称为等厚干涉。 就是干涉条纹应该是介质厚度相等的点的轨迹，当平面平整时，厚度均匀变化，条纹为直线。当下面被测面有一凹的话，条纹是等厚的点的轨迹，凹就是厚度增加，于是这里的厚度等于比此处远离劈棱处（厚度为0的地方）的地方的厚度，远离劈棱的地方的轨迹偏到这里来，总体情况就是：条纹向劈棱方向偏。 若有一凸也就知道了吧，向远离劈棱的方向偏。 重点抓住：等厚干涉，同一个厚度对应同一级条纹。

薄膜干涉把金属丝圆环在肥皂液里蘸一下，环上就形成一层肥皂液薄膜．用单色光照射薄膜，薄膜上就产生明暗相间的干涉条纹（图6-4）．产生这种现象是由于照射到膜上的光会从膜的前表面和后表面分别反射回来，形成两列波（分别如图中的实线和虚线所示），这两列波是由同一入射波产生的，因此频率相同，相差恒定，能够产生干涉．竖立的肥皂薄膜在重力作用下成为上薄下厚的楔形，在薄膜的某些地方，反射回来的两列波恰好波峰和波峰（或者波谷和波谷）叠加，光振动加强，产生亮条纹；在另外一些地方，恰好波峰和波谷叠加，光振动削弱，产生暗条纹．这就是薄膜干涉的原因．肥皂泡在太阳光照耀下会出现彩色的条纹，也是由薄膜干涉产生的．白光中每种色光的波长不同，所以在薄膜某一厚度的地方，某一波长的反射光互相加强，就出现这种色光的亮纹；在另一厚度的地方，另一波长的反射光互相加强，就出现另一色光的亮纹．这样，在薄膜上就出现了不同颜色的条纹．检查精密零件的表面质量各种精密零件，例如光学元件，对表面加工的质量要求很高，一般精度要求在几分之一光波波长之内．这样的表面需要用干涉法来检验．如果被检查的表面是一个平面，可以在它的上面放一个透明的标准样板，并在一端垫一薄片，使样板的标准平面和被检查的平面间形成一个劈形的空气薄层（图6-5甲）．用单色光从上面照射，入射光从空气层的上下表面反射出两列光波，于是从反射光中就会看到干涉条纹．如果被测表面是平的，产生的干涉条纹就是一组平行的直线；如果被测表面某些地方不平，产生的干涉条纹就要发生弯曲（图6-5乙）．从干涉条纹弯曲的方向和程度还可以了解被测表面的不平情况．这种测量的精度可达10-6厘米．

n=c/v，时间t=2d/v,x=ct＋1/2入

薄膜干涉原理条纹间距与厚度关系：1、劈形薄膜厚度均匀变化时，干涉条纹是与劈棱平行的明暗相间的直条纹，相邻条纹间距相等。2、某处两反射光相遇时的路程差为该处薄膜厚度的2倍，即△r=2d。3、观察薄膜干涉时观察者与光源应在薄膜的同侧。4、白光发生薄膜干涉时形成的是彩色条纹。薄膜干涉分类1、等厚干涉等厚干涉是由平行光入射到厚度变化均匀、折射率均匀的薄膜上、下表面而形成的干涉条纹。薄膜光程差相同的地方形成同条干涉条纹，故称等厚干涉。牛顿环和楔形平板干涉都属等厚干涉。2、等倾干涉当不同倾角的光入射到折射率均匀，上、下表面平行的薄膜上时，同一倾角的光经上、下表面反射（或折射）后相遇形成同一条干涉条纹，不同的干涉明纹或片间的空气层就形成空气薄膜。用水银灯或纳灯作为光源，就可以观察到薄膜干涉现象。这种情况暗纹对应不同的倾角，这种干涉称做等倾干涉。等倾干涉一般采用扩展光源，并通过透镜观察。3、劈尖干涉劈尖干涉是一种薄膜干涉，将一块平板玻璃放置在另一平板玻璃之上，在一端夹入两张纸片，从而在两玻璃表面之间形成一个劈形空气薄膜。当光垂直入射后，从上往下看到的干涉条纹。

很简单，就是对光的反射率远大于透射率因为外面光线强，所以从外看里，很容易看见反射的外面的东西，看不见里面的人；因为里面光线弱，反射也弱，所以从里面看外面能看见

这种现象是薄膜干涉中的特殊的一种即等厚干涉。薄膜干涉：光照射到薄膜上时，薄膜的前、后表面反射的两列光相叠加，也可发生干涉现象。若入射光为单色光，可形成明暗相间的干涉条纹；若入射光为白光，可形成彩色的干涉条纹。在薄膜干涉中，同一级亮条纹(或暗条纹)出现在摸的厚度相同处，故此种干涉又常称为等厚干涉。原理就是通过固定波长的光源做干涉实验，通过计算干涉条纹来计算厚度，这种方法精度就是波长的一半，纳米级的。

（1）往火焰上洒些盐后，酒精灯放出黄色的光线，当黄色的光线照射到肥皂膜上时从肥皂膜的前后两个表面分别反射两列光，这两列光的频率相同，故为相干光源，当光程差为波长的整数倍时呈现亮条纹，当光程差为半个波长的奇数倍时呈现暗条纹，由于重力的作用使下侧的肥皂膜厚度比较大，而上侧的比较薄，相同的高度肥皂膜的厚度相同，故出现水平的明暗相间的干涉条纹，故只有A正确，故选A．（2）薄膜是有重力的，随着时间的推移，薄膜会往下流，导致面膜较薄，下面膜较厚．打个比方吧，假设刚开始薄膜上下都一样，一样厚，那么就没有所谓的条纹间距，随着薄膜的不均匀，产生了间距，而且随着时间的推移，差距变大，使条纹间距会越来越大．薄膜干涉的原理就是利用了薄膜的上下厚度不一样才有了条纹间距．故答案为：（1）A；（2）变疏．

有透射的所以的透射其实都有反射的 即使是光线入射玻璃砖也会有反射肥皂薄膜干涉其实是一个缩小了的放大镜的上半部

是因为薄膜干涉的原理，高中物理知识。由薄膜产生的干涉。薄膜可以是透明固体、液体或由两块玻璃所夹的气体薄层。入射光经薄膜上表面反射后得第一束光，折射光经薄膜下表面反射，又经上表面折射后得第二束光，这两束光在薄膜的同侧，由同一入射振动分出，是相干光，属分振幅干涉。若光源为扩展光源（面光源），则只能在两相干光束的特定重叠区才能观察到干涉，故属定域干涉。对两表面互相平行的平面薄膜，干涉条纹定域在无穷远，通常借助于会聚透镜在其像方焦面内观察；对楔形薄膜，干涉条纹定域在薄膜附近。　　薄膜干涉中两相干光的光程差公式为　　式中n为薄膜的折射率；t为入射点的薄膜厚度；θt为薄膜内的折射角；±λ／2 是由于两束相干光在性质不同的两个界面（一个是光疏-光密界面，另一是光密-光疏界面）上反射而引起的附加光程差。薄膜干涉原理广泛应用于光学表面的检验、微小的角度或线度的精密测量、减反射膜和干涉滤光片的制备等。　　等倾干涉和等厚干涉是薄膜干涉的两种典型形式。　　由薄膜上、下表面反射(或折射)光束相遇而产生的干涉．薄膜通常由厚度很小的透明介质形成．如肥皂泡膜、水面上的油膜、两片玻璃间所夹的空气膜、照相机镜头上所镀的介质膜等．比较简单的簿膜干涉有两种，一种称做等厚干涉，这是由平行光入射到厚度变化均匀、折射率均匀的薄膜上、下表面而形成的干涉条纹．薄膜厚度相同的地方形成同条干涉条纹，故称等厚干涉．牛顿环和楔形平板干涉都属等厚干涉．另一种称做等倾干涉．当不同倾角的光入射到折射率均匀，上、下表面平行的薄膜上时，同一倾角的光经上、下表面反射(或折射)后相遇形成同一条干涉条纹，不同的干涉明纹或暗纹对应不同的倾角，这种干涉称做等倾干涉．等倾干涉一般采用扩展光源，并通过透镜观察．　　把两块干净的玻璃片紧紧压叠，两玻璃片间的空气层就形成空气薄膜．用水银灯或纳灯作为光源，就可以观察到薄膜干涉现象．如果玻璃内表面不很平，所夹空气层厚度不均匀，观察到的将是一些不规则的等厚干涉条纹，通常是一些不规则的同心环．若用很平的玻璃片(如显微镜的承物片)则会出现一些平行条纹．手指用力压紧玻璃片时，空气膜厚度变化，条纹也随之改变．根据这个道理，可以测定平面的平直度．测定的精度很高，甚至几分之一波长那么小的隆起或下陷都可以从条纹的弯曲上检测出来．若使两个很平的玻璃板间有一个很小的角度，就构成一个楔形空气薄膜，用已知波长的单色光入射产生的干涉条纹，可用来测很小的长度．　　利用薄膜干涉还可以制造增透膜。在照相机、放映机的透镜表面上涂上一层透明薄膜，能够减少光的反射，增加光的透射，这种薄膜叫做增透膜。平常在照相机镜头上有一层反射呈蓝紫色的膜就是增透膜。

在两者之间，则是在明文和暗纹之间；干涉图样的弯曲代表被检平面的凹凸情况，因为凹凸情况不同致使波程差不同。

牛顿环，又称“牛顿圈”。在光学上，牛顿环是一个薄膜干涉现象。光的一种干涉图样，是一些明暗相间的同心圆环。例如用一个曲率半径很大的凸透镜的凸面和一平面玻璃接触，在日光下或用白光照射时，可以看到接触点为一暗点，其周围为一些明暗相间的彩色圆环；而用单色光照射时，则表现为一些明暗相间的单色圆圈。这些圆圈的距离不等，随离中心点的距离的增加而逐渐变窄。它们是由球面上和平面上反射的光线相互干涉而形成的干涉条纹。牛顿环实验牛顿环实验是这样的：取来两块玻璃体，一块是14英尺望远镜用的平凸镜，另一块是50英尺左右望远镜用的大型双凸透镜。在双凸透镜上放上平凸镜，使其平面向下，当把玻璃体互相压紧时，就会在围绕着接触点的周围出现各种颜色，形成色环。于是这些颜色又在圆环中心相继消失。在压紧玻璃体时，在别的颜色中心最后现出的颜色，初次出现时看起来像是一个从周边到中心几乎均匀的色环，再压紧玻璃体时，这色环会逐渐变宽，直到新的颜色在其中心现出。如此继续下去，第三、第四、第五种以及跟着的别种颜色不断在中心现出，并成为包在最内层颜色外面的一组色环，最后一种颜色是黑点。反之，如果抬起上面的玻璃体，使其离开下面的透镜，色环的直径就会偏小，其周边宽度则增大，直到其颜色陆续到达中心，后来它们的宽度变得相当大，就比以前更容易认出和训别它们的颜色了。

百度一下PP论坛，里面都是做塑料薄膜的朋友，检查表面平整度

可能是瘦肉变质造成的细菌繁殖出现的发绿的情况，变质的肉是不能进食的，避免造成胃肠道的疾病，严重会造成食物中毒，一般情况下买的肉尽量放到冷冻层，这样可以存放时间久一点不容易变质。

两个表面的反射都有半波损，结果不用考虑半波损，2*n2*e＝500/2，所以e＝500/（4*n2）＝90.6nm假设照射一束光波于薄膜，由于折射率不同，光波会被薄膜的上界面与下界面分别反射，因相互干涉而形成新的光波，这现象称为薄膜干涉。薄膜反射率随着1/波长（波长倒数）周期性地变化，较厚的薄膜在给定波长范围内有较多的振荡，而较薄的膜在给定波长范围内有较少，常常不完整的振荡。扩展资料：薄膜干涉中两相干光的光程差公式为 Δ=2ntcos(θt)±λ/2 式中n为薄膜的折射率；t为入射点的薄膜厚度；θt为薄膜内的折射角；±λ/2 是由于两束相干光在性质不同的两个界面（一个是光疏-光密界面，另一是光密-光疏界面）上反射而引起的附加光程差。假设红色光照到肥皂泡的同一点，因为红光的波长比较长，这样上下表面反射回去的光没有很好地叠在一起，它们相互减弱，无法形成很强的红色反射。然而当肥皂泡更厚一点时红色光波就会叠在一起，蓝色光波就会相互减弱，这个肥皂泡看上去是红色的。

当光源照到一块由透明介质做的薄膜上时，光在薄膜的上表面被分割成反射和折射两束光（分振幅），折射光在薄膜的下表面反射后，又经上表面折射，最后回到原来的媒质中，在这里与反射光交迭，发生相干。只要光源发出的光束足够宽，相干光束的交迭区可以从薄膜表面一直延伸到无穷远。薄膜厚度相同处产生同一级的干涉条纹，厚度不同处产生不同级的干涉条纹。

平整的玻璃是不会有薄膜干涉现象的。所以我们利用这个来检验一块玻璃是否完整。具体内容如下：（1） 原干涉条纹（左侧对应为尖角位置，实线为亮纹，虚线为暗纹， 且假设第二条亮纹对应的垂直位置上物体表面不平整） ： ｜┊｜┊｜┊ （2） 检验条纹（ 物体表面凸起时） ｜┊（┊｜┊ （3） 检验条纹（ 物体表面凹陷时） ｜┊）┊｜┊ 原理大致可以理解为，当物体表面凸起时，被薄膜反射出的两列频率相同的光在同一垂直方向上相干（具体内容就不细说了）。 此时垂直方向上两列相干波的相位差恒定，等于这一位置上下两板距离的两倍。 若这一位置的表面凸起，则可认为此位置上两列波的波程差变小了，因此干涉条纹趋向波程差逐渐减小的尖角方向，也就是左侧（具体现象如上图示） 同理，若凹陷则趋向右。

油

亮、暗条纹不是根据反射的光的多少来判断的而是入射光和反射光的加强还是减弱判断 正反面情况应该一样建议你去看薄膜干涉实验原理的参考书

干涉

高中物理教材中用光的薄膜干涉原理来检验物体是否平整的具体方法（个人理解，仅供参考）：（1）原干涉条纹（左侧对应为尖角位置，实线为亮纹，虚线为暗纹，且假设第二条亮纹对应的垂直位置上物体表面不平整）：｜┊｜┊｜┊（2）检验条纹（物体表面凸起时）｜┊（┊｜┊（3）检验条纹（物体表面凹陷时）｜┊）┊｜┊原理大致可以理解为，当物体表面凸起时，被薄膜反射出的两列频率相同的光在同一垂直方向上相干（具体内容就不细说了）。此时垂直方向上两列相干波的相位差恒定，等于这一位置上下两板距离的两倍。若这一位置的表面凸起，则可认为此位置上两列波的波程差变小了，因此干涉条纹趋向波程差逐渐减小的尖角方向，也就是左侧（具体现象如上图示）同理，若凹陷则趋向右。

　　吹泡泡的原理是肥皂水薄膜的张力与泡泡内压力的短暂平衡。液体由于其自身分子间距离较短，因此具有吸引力，而在气相中，分子距离增加，分子引力也迅速下降。因此分子间引力在液与气交界面上形成了一种张力，即向内和两侧拉扯液面的力，这就是表面张力。对于纯水来说，这个表面张力很大，因此产生空泡后薄薄的泡面很容易被表面张力拉扯而破裂。但是在加进肥皂水后，这种状态就改变了。肥皂中的分子是一个具有疏水端和亲水端的分子，在掺入水后会大大降低溶液的表面张力，也就使得形成泡泡后，没有足够大的张力去拉扯泡泡表面使其破裂。因此肥皂水能吹起比较大的泡泡来。如果仔细观察泡泡表面，能看到美丽的花纹，这个花纹是由于光在照射到泡泡表面后产生干涉所引发的，因此也叫薄膜干涉。随着泡泡的蒸发，当泡泡膜变得越来越薄的时候，由于干涉膜厚度的降低，干涉条纹的颜色也就越来越紫，直到破裂掉。

吹泡泡的原理是肥皂水薄膜的张力与泡泡内压力的短暂平衡。液体由于其自身分子间距离较短，因此具有吸引力，而在气相中，分子距离增加，分子引力也迅速下降。因此分子间引力在液与气交界面上形成了一种张力，即向内和两侧拉扯液面的力，这就是表面张力。对于纯水来说，这个表面张力很大，因此产生空泡后薄薄的泡面很容易被表面张力拉扯而破裂。但是在加进肥皂水后，这种状态就改变了。肥皂中的分子是一个具有疏水端和亲水端的分子，在掺入水后会大大降低溶液的表面张力，也就使得形成泡泡后，没有足够大的张力去拉扯泡泡表面使其破裂。因此肥皂水能吹起比较大的泡泡来。如果仔细观察泡泡表面，能看到美丽的花纹，这个花纹是由于光在照射到泡泡表面后产生干涉所引发的，因此也叫薄膜干涉。随着泡泡的蒸发，当泡泡膜变得越来越薄的时候，由于干涉膜厚度的降低，干涉条纹的颜色也就越来越紫，直到破裂掉。

SIM卡槽是使用移动和联通GSM卡的。UIM或R-UIM是插电信CDMA卡的。需要133,153,180，或189号码。

在网上搜“叠螺式污泥脱水机”，会看到各种各样的叠螺式污泥脱水机，型号也是五花八门，看的人眼花缭乱，也经常听到什么301、302、404之类的型号，那么叠螺式污泥脱水机的型号到底怎么判断呢？ 在早期引进叠螺式污泥脱水机的时候，污水处理领域采用的是通用的叫法，如MDS301、MDS302、MDS404。MDS是Multi-disk screw press的缩写，为叠螺式污泥脱水机的英文名称。 随着各个厂家随着各个厂家不断品牌化，命名方式更加注重品牌的宣传，大部分都采用了品牌名英文缩写+产品名英文缩写+型号这样的型号来命名， 以江苏宇辉环保为例，型号用的是YHDL301。 叠螺式污泥脱水机的型号前面的字母可能有变化，但是后面的数字（如201、301）是不会变的，这代表了叠螺式污泥脱水机的基本型号。有些专门只生产叠螺式污泥脱水机厂家直接叫301、302、404之类的型号。 那么，叠螺式污泥脱水机的基本型号到底怎么定义的，后面的201、301、302到底是什么意思？ 宇辉我解释： 301代表螺旋轴外径尺寸为300mm，螺旋轴本体为1根。 302代表螺旋轴外径尺寸为300mm，螺旋轴本体为2根。 404代表螺旋轴外径尺寸为400mm，螺旋轴本体为4根。 以此类推：也就是前面的整数代表单个螺旋轴外径尺寸，后面的尾数代表螺旋轴的数量。 看到这里，您明白叠螺式污泥脱水机型号是怎么定义和命名了吗？如有不懂的地方，欢迎随时咨询我们。 附图分别不同型号的的叠螺机（以供鉴别）： YHDL302 YHDL201 YHDL251 YHDL303 YHDL132

问题一：常用的数据挖掘算法有哪几类？ 10分 有十大经典算法： 我是看谭磊的那本书学的。。。 下面是网站给出的答案： 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k > 问题二：数据挖掘中的预测算法有哪些 数据挖掘（六）：预测 blog.csdn/...977837 问题三：用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB) 超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型（如Logistic回归）收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。如果你想做类似半监督学习，或者是既要模型简单又要性能好，NB值得尝试。 Logistic回归(Logistic Regression, LR) LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机（SVM）不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。如果你想要一些概率信息（如，为了更容易的调整分类阈值，得到分类的不确定性，得到置信区间），或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。 决策树（Decision Tree, DT） DT容易理解与解释（对某些人而言――不确定我是否也在他们其中）。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题（例如，DT可以轻松的处理这种情况：属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大，而属于B类的样本的特征x取值在中间范围）。DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林（Random Forest, RF）（或者Boosted树）等集成学习算法被提出来的原因。此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好（我个人相信一般比SVM稍好），且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。由于较大的内存需求和繁琐的调参，我认为RF已经开始威胁其地位了。 回到LR与DT的问题（我更倾向是LR与RF的问题），做个简单的总结：两种方法都很快且可扩展。在正确率方面，RF比LR更优。但是LR可以在线更新且提供有用的概率信息。鉴于你在Square(不确定推断科学家是什么，应该不是有趣的化身)，可能从事欺诈检测：如果你想快速的调整阈值来改变假阳性率与假阴性率，分类结果中包含概率信息将很有帮助。无论你选择什么算法，如果你的各类样本数量是不均衡的（在欺诈检测中经常发生），你需要重新采样各类数据或者调整你的误差度量方法来使各类更均衡。 问题四：数据挖掘与算法是什么关系？ data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference:数据挖掘2.聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。3.如果你的数据量足够大，举个例子说明吧，数据挖掘是这样做的，你要判断什么样的苹果是甜的，应该这样做，去超市买苹果，总结甜苹果的特征 A B ，第二次你也去买苹果，就选具备这些特征值的。存的的问题有可能买到的苹果还不是甜的，可能原因是要同时包含特征C。但是如果你数据量足够大，足够大，你要买的苹果直接能够找到，一模一样的苹果，是不是甜的，都已经知道啦，直接取出来不就好了吗？前提是数据你想要什么有什么。@黄宇恒@肖智博@葛少华@余天升 问题五：数据挖掘的方法有哪些？ 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分丹、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。 问题六：数据挖掘中常见的分类方法有哪些 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。 问题七：数据挖掘的方法有哪些 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2、回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3、聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4、关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5、特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 6、变化和偏差分析 偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 7、Web页挖掘 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。 问题八：用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何 数据挖掘可以看看【云速数据挖掘】，全中文界面，只要设置好挖掘的熟悉，什么信息都能挖掘到 问题九：大数据挖掘常用的方法有哪些 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的 *** C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面......>>

能源与动力工程专业主要学：大学物理实验、普通化学及实验、工程图学、微机原理与接口技术、理论力学、材料力学、流体力学、计算机控制技术、工程热力学、传热学、热力测试技术、锅炉原理与设计、制冷与空调、热力过程控制、热力发电工程、燃料与燃烧、机械优化设计等。关于能源与动力工程专业：能源与动力工程专业主要研究能源的开发和利用、动力机械和热工设备的设计和测试技术等，能源包括煤、石油、天然气等传统能源和核能、风能、生物能等新能源，动力机械和热工设备包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷机等。如：天然气用作汽车燃料、风能发电、冬季烧锅炉供暖、空调制冷机设计和测试等。能源与动力工程专业的毕业生可在大型企业、相关公司以及相关的研究所、设计院、高等院校和管理部门从事热能工程、动力工程、制冷工程方面的研究与设计、产品开发、制造、试验、管理、教学等工作。能源与动力工程专业主要就业方向为发电厂、内燃机厂、汽车制造厂、物流调控、锅炉厂、大型机械厂、造船厂等。

如果两者同时出现：一般来说，Uom是指输出电压的幅值（振幅，也就是峰峰值的一半），而Uom(max)是最大不失真输出电压的意思。 放在实际中讲，一个放大器组成完毕之后，你输入一个信号（可能比较小），输出一个不失真的正弦波型，这个信号的振幅就是Uom，而针对某个特定负载，放大器输出最大交流功率时（波型不失真），输出电压的振幅就是Uom(max)。 如果是单独出现，一般只写Uom，默认就是最大不失真输出电压的意思。

1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

　　dcdc变换器的原理： 　　首先通过自激振荡电路把输入的直流电转变为交流电，再通过变压器改变电压之后再转换为直流电输出，或者通过倍压整流电路将交流电转换为高压直流电输出； 　　直流变换电路主要工作方式是脉宽调制，即PWM工作方式，基本原理是通过开关管把直流电斩成方波，或脉冲波，通过调节方波的占空比，即脉冲宽度与脉冲周期之比来改变电压。

能源与动力工程考公务员岗位有海关类、出入境检疫局、国家能源局 、环境监测中心之类的。能源与动力工程专业主要学：大学物理实验、普通化学及实验、工程图学、微机原理与接口技术、理论力学、材料力学、流体力学、计算机控制技术、工程热力学、传热学、热力测试技术、锅炉原理与设计、制冷与空调、热力过程控制、热力发电工程、燃料与燃烧、机械优化设计等。关于能源与动力工程专业：能源与动力工程专业主要研究能源的开发和利用、动力机械和热工设备的设计和测试技术等，能源包括煤、石油、天然气等传统能源和核能、风能、生物能等新能源动力机械和热工设备包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷机等。如：天然气用作汽车燃料、风能发电、冬季烧锅炉供暖、空调制冷机设计和测试等。

数据挖掘的算法有很多，而不同的算法有着不同的优点，同时也发挥着不同的作用。可以这么说，算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家介绍一下有关数据挖掘的算法知识。1.The Apriori algorithm，Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。2.最大期望算法在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。而最大期望算法在数据挖掘以及统计中都是十分常见的。3.PageRank算法PageRank是Google算法的重要内容。PageRank里的page不是指网页，而是创始人的名字，即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”，这个标准就是衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。3.AdaBoost算法Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。这种算法给数据挖掘工作解决了不少的问题。数据挖掘算法有很多，这篇文章中我们给大家介绍的算法都是十分经典的算法，相信大家一定可以从中得到有价值的信息。需要告诉大家的是，我们在进行数据挖掘工作之前一定要事先掌握好数据挖掘需呀掌握的各类算法，这样我们才能在工总中得心应手，如果基础不牢固，那么我们迟早是会被淘汰的。职场如战场，我们一定要全力以赴。

DCDC（DirectCurrenttoDirectCurrent）稳压电源是一种把输入直流电压转化为固定输出直流电压的电源设备。它通常用于把较高电压的直流电降至所需的较低电压，或者把较低电压的直流电升至所需的较高电压。DCDC稳压电源的工作原理通常是通过使用变换器来实现的。变换器是一种电子设备，它可以把输入直流电转化为交流电，然后再通过整流器把交流电转化为直流电。DCDC稳压电源通常包含以下几个部分：1.变换器：用于把输入直流电转化为交流电。2.整流器：用于把交流电转化为直流电。3.稳压电路：用于把输出直流电维持在所需的固定电压水平。4.电流限制电路：用于限制输出电流的大小。5.风扇：用于散热。通过这些部件的协同工作，DCDC稳压电源可以把输入直流电转化为所需的输出直流电。

一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外，还需要掌握基本的数据挖掘思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。 PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。 7. AdaBoost Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 8. kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 9. Naive Bayes 在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。10. CART: 分类与回归树 CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法（二元切分法）；第二个想法是用验证数据进行剪枝（预剪枝、后剪枝）。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了，但同时其分类效果也有提升。 参考书籍：《机器学习实战》

UIM卡即用户识别卡。UIM卡即用户识别卡，是数字移动电话的一张个人资料卡，它采用A级加密方法制作，存储着用户的数据、鉴权方法及密钥(包括ICCID、IMSI和UIMID等)，可供CDMA系统对用户身份进行鉴别。同时，用户通过它完成与系统的连接和信息的交换。uim卡详细介绍如下：应用在cdmaOne手机的一种智能卡，可插入对应的2G手机以使用移动电话服务。 UIM卡可以储存使用者资料、电话号码、认证资料及为SMS提供储存空间。UIM卡的标准化工作由3GPP2（第三代伙伴计划2）负责进行。在cdmaOne系统的原始设计中，用户识别资讯是直接存储在手机中的，并没有一个与手机可以分离的储存用户资讯的功能实体。虽然一些电信业者和制造商希望在cdmaOne系统中也能有一个与GSM系统中的SIM卡类似的设备以实现机卡分离，但这种思想一直没有成为主流思想。

摘要：dcdc电源模块原理比较复杂，主要是通过电路，发作直流电压，为负载RL供应供电电源，从而达成工作目的。dcdc电源模块的优点有采用隔离式设计，可以有效隔离、可以进行电压转换、输出稳定以及具备保护功能等，具体的dcdc电源模块原理是什么以及dcdc电源模块的优点有哪些，和我一起到文中来看看吧！一、dcdc电源模块原理是什么dcdc电源模块原理：假设Q为开关管，L为储能电感，D为整流管，C为滤波电容，RL为负载。当煽动脉冲为高电往常，开关管Q丰满导通，整流管D截止，输入电压加在电感L上，电感L以磁能办法存储能量，当Q截止时期，整流管D导通，电感L贮存的能量经D开释，在电容C两头发作直流电压，然后为负载RL供应供电电源。在给定条件下，输出端电压的凹凸由Q的丰满导通时刻长短挑选，即由基极所加煽动电压的脉冲宽度挑选。二、dcdc电源模块的优点有哪些1、采用隔离式设计，可以有效的隔离来自一次侧设备带来的共模干扰对系统的影响，使负载能够稳定的工作。2、可以进行电压转换，不同的负载需要不同的供电电压，例如控制IC需要5V、3.3V、1.8V等；信号采集用的运放则需要±15V；继电器则需要12V，24V。而母线电压多为24V，因此需要进行电压转换。3、输出稳定、母线电压在长距离传输过程中会存在线损，故到PCB板级时电压较低，而负载需要稳定的电压，因此需要宽压输入，稳压输出。4、具备保护功能，电源需要在异常情况下，保护系统的负载和本身不坏。

数据挖掘技术和算法技术：概念方法算法：一步一步具体实现的细节不同的目标要调用不同的技术 　数据挖掘根据其目标分为说明性（Prescriptive）和描述性 (Descriptive)数据挖掘两种　不同的Data Type调用不同技术三种数据挖掘技术 　自动聚集检测；决策树；神经网络原因： 大量的商业软件应用覆盖了数据挖掘一个较广的范围　直接数据挖掘目标是预言，估值，分类，预定义目标变量的特征行为神经元网络；决策树　间接数据挖掘：没有目标变量被预言，目的是发现整个数据集的结构聚集检测自动聚集检测 　方法K-均值是讲整个数据集分为K个聚集的算法。　K-均值聚集检测如何工作随机选取K个记录，作为种子节点； 对剩余的记录集合，计算每个记录与K个种子节点的距离，将每个记录归到最近的那个种子节点，这样整个记录集初次划分为K个聚集； 对每个聚集，计算聚集的质心（聚集中心点）； 以每个质心为种子节点，重复上述步骤，直至聚集不再改变。 　Consequences of Choosing Clustering选择距离函数 选择合适的聚集数 　对聚集的解释构造决策树 可视化看聚集如何受输入变量的影响 单变量测试 　什么时候使用聚集检测决策树 　决策树分类决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。一般的数据挖掘工具，允许选择分裂条件和修剪规则，以及控制参数（最小节点的大小，最大树的深度等等），来限制决策树的overfitting。　决策树如何工作决策树是一棵树，树的根节点是整个数据集合空间，每个分节点是对一个单一变量的测试，该测试将数据集合空间分割成两个或更多块。每个叶节点是属于单一类别的记录。首先，通过训练集生成决策树，再通过测试集对决策树进行修剪。决策树的功能是预言一个新的记录属于哪一类。　决策树如何构建通过递归分割的过程构建决策树。寻找初始分裂 整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的。决定哪个属性（Field）域作为目前最好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（diversity）指标GINI指标。树增长到一棵完整的树 重复第一步，直至每个叶节点内的记录都属于同一类。数据的修剪 　选择决策树的结果处理输入变量 树和规则 选择最好的属性的能力 　什么时候使用决策树神经网络 神经元模型生物模型 人工神经元 神经网模型网的拓扑结构：层次（前馈，反馈）；全连通 学习方法：有教员的（出入均知道）；无教员的（输出不知道） 运行机制：同步；异步 神经网络的基本特点大量简单节点的复杂连接；高度并行处理；分布式存储，信息存在整个网中，用权值体现出来，有联想能力，可以从一个不完整的信息恢复出完整信息；自组织、自学习。六种常用于模式识别的神经网络分类器Hopfield Net Harmming Net Carpenter/Grossberg 分类器 单层感知网 多层感知网 Kohonen的自组织特性图

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电脑：WIN10系统：免费3.2软件系统：Tasks具体查询方式如下：1、点击电脑左下方“Windows”按钮 输入WindowsTasks。2、打开“Tasks”文件夹，进入。3、打开"SCHEDLGU"文件。4、打开"SCHEDLGU"文件后，便可以看到以下内容，如图所示。电脑程序运行记录1、点击电脑左下方“Windows”按钮 输入WindowsPrefetch。2、打开文件“prefetch”点击进入。3、该文件夹存放的是程序的操作记录，文件名为程序，这就是你运行过的程序记录，之后的执行代码不用看。4、你可以选择具体日期，或时段，查看你电脑的操作记录。

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你用来干嘛的。。。网上好多啊。。。只要改一下就行了。。。

是保存预读文件的,存在于c:windowsprefetch文件夹内,以PF为扩展名,它们包含了载入文件的详细信息和载入顺序.每个应用程序都会在Prefetch目录中留下相应的预读取文件,预读取文件描述了应用程序或系统启动时各个模块的装载顺序,其命名方式是以应用程序的可执行文件名为基础,加上一个"-"和描述执行文件完整路径的十六进制值,再加上文件扩展名PF构成的.清空预读文件是否是加速启动呢?答案是否定的.WINDOWS定期会自动进行预读优化,如果清空了预读文件,那么系统就必须为所有运行的程序重新建立预读文件,显然这不是明智的事.因为创建文件的过程反而会增加系统负担,降低启动速度.

第10位代表HO位，即手机号的第4位；第11—13位代表城市区号代码，如长春区号431；第14—19位代表序列码；第20位代表厂家校验码。UIM卡背后有20位的卡号，可以自行查看UIM卡，同时个人客户可凭客户密码；政企客户可凭公司名称通过10000号、营业厅查询ICCID/UIM卡卡号。功能配置：1、业务表用于识别在SIM卡中已分配的和已激活的业务。这些业务是移动开发所需要的业务，如电信目录下的各种业务。2、国际移动开发识别(IMSI)是用于存储国际移动开发身份的字段。IMSI最长可由15位设置组成，每位数字需4比特容量，共需9字节容量。为了它的安全性，则在空中接口传输一次，以后均由可变化的TMSI来替代。

能源与动力工程专业主要学：大学物理实验、普通化学及实验、工程图学、微机原理与接口技术、理论力学、材料力学、流体力学、计算机控制技术、工程热力学、传热学、热力测试技术、锅炉原理与设计、制冷与空调、热力过程控制、热力发电工程、燃料与燃烧、机械优化设计等。关于能源与动力工程专业：能源与动力工程专业主要研究能源的开发和利用、动力机械和热工设备的设计和测试技术等，能源包括煤、石油、天然气等传统能源和核能、风能、生物能等新能源，动力机械和热工设备包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷机等。如：天然气用作汽车燃料、风能发电、冬季烧锅炉供暖、空调制冷机设计和测试等。能源与动力工程专业的毕业生可在大型企业、相关公司以及相关的研究所、设计院、高等院校和管理部门从事热能工程、动力工程、制冷工程方面的研究与设计、产品开发、制造、试验、管理、教学等工作。能源与动力工程专业主要就业方向为发电厂、内燃机厂、汽车制造厂、物流调控、锅炉厂、大型机械厂、造船厂等。

数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

这种情况是文件损坏，用WINDOWS自修复功能修复试试，具体操作如下：点“开始”、在“运行”里输入chkdskc:/f确定，输入好：CHKDSK后，打一下空格健再输入：C：/F，：看到：“是否计划在下次系统重新启动时检查这个卷”的提示输入：Y，回车，WINDOWS自修复，重新启动电脑；重新启动电脑不要进行任何操作，让电脑自己完全启动，因为系统正在进行修复；试试，希望能帮上你

是保存预读文件的,存在于c:windowsprefetch文件夹内,以PF为扩展名,它们包含了载入文件的详细信息和载入顺序.每个应用程序都会在Prefetch目录中留下相应的预读取文件,预读取文件描述了应用程序或系统启动时各个模块的装载顺序,其命名方式是以应用程序的可执行文件名为基础,加上一个"-"和描述执行文件完整路径的十六进制值,再加上文件扩展名PF构成的.清空预读文件是否是加速启动呢?答案是否定的.WINDOWS定期会自动进行预读优化,如果清空了预读文件,那么系统就必须为所有运行的程序重新建立预读文件,显然这不是明智的事.因为创建文件的过程反而会增加系统负担,降低启动速度.