- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏测试GO材料测试
DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术
DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术-测试GO差示扫描量热法（Differential Scanning Calorimetry, DSC）是材料科学、化学工程及生物医学等领域中一种重要的热分析技术 在DSC测量比热容的多种方法中，DSC蓝宝石法（又称间接法或比例法）因其高精度和可靠性而被广泛采用。 蓝宝石法测试的关键步骤蓝宝石法测量比热容通常采用“三步法”，以最大限度地减少仪器和测试过程带来的干扰:空白基线测试：在DSC仪器上放置两个质量相同的空坩埚，在设定的升温速率、温度范围和气氛条件（如氮气） 蓝宝石法的优势与应用相比于直接法（直接从DSC曲线读取热流率和升温速率进行计算），蓝宝石法具有显著的优势：高精度：通过标准物质校准，有效减少了仪器本身的热流非线性、校正常数波动和基线漂移带来的误差，测量精度可达 总结：DSC蓝宝石法作为一种精确、可靠的比热容测量方法，通过严谨的“三步法”程序和标准物质的校准，显著降低了系统误差，为材料科学研究提供了高质量的热物性数据。
48310编辑于 2025-10-24 - 来自专栏GOOPHER的折腾记录
蓝宝石RX570开核成RX580
蓝宝石RX570开核成RX580 前言 在开始之前，需要知道刷BIOS的风险，刷入了错误的VBIOS可能导致开机花屏、不显示等问题。
5.8K30编辑于 2022-03-31 - 来自专栏大数据文摘
法《情报法》出台，隐私将死？
这两天，法国人民确实整个儿都不太好了，因为法国国民议会议员周二（5月5日）以438票赞成、86票反对、42票弃权，一读通过了《情报法》案。你也许要问，这是个什么东西？和我有什么关系? 耐心，编者马上为你解释法国《情报法》的来龙去脉，以及告诉你，这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事，一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开，觉得情报工作存在严重漏洞，于是Duang，《情报法》出炉了。 1 《情报法》到底讲了什么？ 《情报法》目前已提交至参议院，而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案，法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。
98330发布于 2018-05-23 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
1K50发布于 2018-06-15 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
牛顿法与拟牛顿法
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数，我们可以用 ? 的 ? 牛顿法 考虑无约束最优化问题： ? 1.首先讨论单自变量情况 假设 ? 具有二阶连续导数，运用迭代的思想，我们假设第 ? 次迭代值为 ? ， 将 ? 进行二阶泰勒展开： ? 其中 ? 拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
1.4K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏glm的全栈学习之路
抛物线法、牛顿法、弦截法求根实例
,要求计算结果准确到四位有效数字 （1）用牛顿法 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 套公式编写程序即可注意控制精度，要求准确到四位有效数字，即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10^{-4}0.5∗10−4 ，同时要注意迭代时的变量关系，以下是源代码： (1)牛顿法： scanner.close(); double res = getEistimate(x,e,N); System.out.println("牛顿法得到的解为 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0=1,x1=3,x2=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc
2.2K50发布于 2020-09-28 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
76320发布于 2018-06-27 - 来自专栏算法工程师的养成之路
牛顿法与拟牛顿法
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂. 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程. 牛顿法 对于无约束优化 minx∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnminf(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk，并求pkp_kpk x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk k=k+1k=k+1k=k+1，转2 拟牛顿法 如果HkH_kHk是正定的，那么可以保证牛顿法搜索方向pkp_kpk是下降方向： 因为搜索方向是pk=−λgkp_k = -\lambda g_kpk=−λgk x=x(k)+λpk=x(k)
1.3K20发布于 2019-01-18 - 来自专栏用户6093955的专栏
素数筛法（Eratosthenes筛法）
介绍 Eratosthenes筛法，又名埃氏筛法，对于求1~n区间内的素数，时间复杂度为n log n，对于10^6^ 以内的数比较合适，再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛法的思想特别简单： 对于不超过n的每个非负整数p， 删除2p, 3p, 4p,…， 当处理完所有数之后， 还没有被删除的就是素数。
1.9K30发布于 2019-09-11 - 来自专栏Python
头插法和尾插法
头插法 void HeadCreatList(List *L) //头插法建立链表 { List *s; //不用像尾插法一样生成一个终端节点。 List));//s指向新申请的节点 s->data = i;//用新节点的数据域来接受i s->next = L->next; //将L指向的地址赋值给S;//头插法与尾插法的不同之处主要在此 } } 尾插法 void TailCreatList(List *L) //尾插法建立链表 { List *s, *r;//s用来指向新生成的节点。r始终指向L的终端节点。
29510编辑于 2024-10-12 - 来自专栏c++与qt学习
头插法和尾插法
头插法 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct LinkNode { headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //头插法 insert_LinkList(headNode,length); printf("打印链表：\n"); outputLinkList(headNode); return 0; } 尾插法： headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //尾插法
1.1K30发布于 2021-03-02 - 来自专栏痴者工良
C# 冒泡排序法、插入排序法、选择排序法
冒泡排序法 是数组等线性排列的数字从大到小或从小到大排序。 以从小到大排序为例。 ---- 插入排序法 插入排序算法是把一个数插入一个已经排序好的数组中。 对数组使用插入排序法 数组 int [] array = [11, 39, 35, 30, 7, 36, 22, 13, 1, 38, 26, 18, 12, 5, 45, 32, 6, 21, 42, 冒泡排序法与插入排序法比较 冒泡排序是从一端开始，比较大小后存到另一端。每次都是从前开始，把最大或最小的结果放到最后。 插入排序始终是从前面开始，把下一个元素存到前面，不用比较最大最小的结果。 选择排序法 每次从后面找到最小或最大的数，进行位移排序。
1.2K40发布于 2021-04-26 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Tukey法
在介绍Tukey方法前，首先了解学生化极差分布。在概率论和统计学中，学生化极差分布是极差的抽样分布。该分布是一种连续型概率分布，用于在样本量较小且总体标准差未知的情况下估计正态分布总体的极差。假设要比较的组数为k，那么在零假设成立的条件下，下面的随机变量服从学生化极差分布。
1.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏互联网数据官iCDO
运营研究的3个方法：过程法、要素法、分类法
一、过程法 1. 过程法的概念 我们可以从文字猜测过程法一定与这些关键词相关：先后逻辑、趋势、流失。 字典上对过程是这么解释的：事物发展所经过的程序。 具体模型的应用不是本文的重点，只做简单举例用，下面让我们来讨论一下要素法。 二、 要素法 1. 要素法的概念 还记得我是怎么描述过程法的吗？ 几个常用的分类法运营模型 2.1. 二分法（矩阵法） 二分法（矩阵法）的研究方法在各个领域都很普遍，比如我们常听说的波士顿矩阵、SWOT分析。 金字塔分析法 金字塔分析法不少人应该都用过，它可以按照事件的重要性和前后逻辑进行分类总结。 大家可以注意观察，很多好用的模型基本是按照过程法、要素法、分类法总结出来的，除了可以运用模型指导我们的运营实践外，我们大可以照这三个方法总结适合自己公司或部门业务的差异化模型。
1.3K70发布于 2018-04-17 - 来自专栏java达人
分治法
一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。 这种算法设计策略叫做分治法。 如果原问题可分割成k个子问题，1<k≤n，且这些子问题都可解并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。 第四条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然可用分治法，但一般用动态规划法较好。 五、分治法的复杂性分析 一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n／m的子问题去解。设分解阀值n0=1，且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。 （10）汉诺塔 七、依据分治法设计程序时的思维过程 实际上就是类似于数学归纳法，找到解决本问题的求解方程公式，然后根据方程公式设计递归程序。
1.1K80发布于 2018-01-31 牛顿法
牛顿法复习go语言基础的时候，看到一个算法题，求特定值的平方根（不使用特定库函数的前提下），常见的方法要么是二分法要么是牛顿法。二分法比较好理解，这里就不多进行解释了，这篇文章主要是总结一下牛顿法。 牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method）我们想要获取平方根，那么我们就需要求得方程的零值。 牛顿迭代法就提出利用曲线的切线通过多次迭代来逼近精确值。 := 100 root := newton(x0, tol, maxIter) fmt.Printf("方程的根为: %f\n", root) } 优缺点需要注意的一点是这个牛顿法是有很明显的优缺点的
62410编辑于 2024-07-25- 来自专栏全栈程序员必看
客观赋权法——变异系数法
一、变异系数法的概念 变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是一种客观赋权法。 变异系数法是一种较为客观的方法，能够客观的反应指标数据的变化信息，该方法能够比较客观的求出各指标的权重。 二、变异系数法的步骤 （1）原始数据的收集与整理 假设有n个待评价样本，p项评价指标，形成原始指标数据矩阵： X = ( x 11 . . . x 1 p ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 ⋯ x n p )
2.5K30编辑于 2022-08-11 - 来自专栏备份
拉格朗日乘子法
前言 可直接跳过本小节 以支持向量积(Support Vector Machine, SVM) 的基本型引入拉格朗日乘子法(Lagrange Multipliers). image.png 这式子本身是一个凸二次规划问题，能直接用现成的优化计算包求解，但是我们可以有更加高效的办法，那就是使用拉格朗日乘子法，其拉格朗日函数就可以写为： image.png 1. 拉格朗日乘子法 image.png s.t. 指的是subject to ，“受限于”的意思 m 表示有m 个约束条件 则解决方法是消元法或者拉格朗日法。 消元法比较简单不在赘述，这里主要讲拉格朗日法。 下面主要结合实例从最短距离、等高线一一介绍： 2.1 最短距离 加入有方程, 其示意图如图所示 x2y=3x^{2}y = 3x2y=3 ? 所以我们可以得知在相切点，圆的梯度向量和曲线的梯度向量平行 2.2 拉格朗日乘子法 因此由上文我们可以联立方程： {∇f=λ∇gx2y=3\begin{cases}\nabla f = \lambda
1.3K30发布于 2020-09-10 - 来自专栏云深之无迹
爬山法
什么是爬山法? ? 爬山法是指经过评价当前的问题状态后，限于条件去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。 可以说，爬山法是一种"以退为进"的方法，往往具有"退一步进两步"的作用，后退乃是为了更有效地前进。爬山法也叫逐个修改法、瞎子摸象法。 简单地说，爬山法就是按照下述原则进行试探的方法。 在问题求解活动中．人们也往往是自觉或不自觉地运用着爬山法的原则。不过，尽管爬山法有着相当广泛的应用，但却并非是总能奏效的，因为它也有着明显的弱点和局限性。 所以爬山法(在解题的意义上)虽然能大大缩小尝试范围，却仍然不是解这类问题的好方法。你能用爬山法走完解这类问题的大半路程，却往往在最后时刻功亏一篑。” 这就如同下象棋一样．初学的人大多老是盯着对方的棋子，总想多“吃掉”一个，哪怕是“吃掉”一个无足轻重的小卒，也会一阵沾沾自喜．而无力认识这一步着法对以后的着法和整个棋局带来的不良后果。
1.2K30发布于 2021-04-14 - 来自专栏程序员
暴力法
暴力法：根据问题的描述和所涉及的概念，简单直接的解决问题的方法。 暴力法是可以用来解决广阔领域的各种问题，它也可能也是唯一一种几乎什么问题都能解决的一般性方法。 在输入数据的规模并不巨大的情况下，我们可以使用暴力法来解决一些问题。 冒泡排序和选择排序就是两个很好的例子，它们就是从直观上出发，根据排序的定义做出的直观算法。 所以即便是暴力法解决问题，也不是没有优化的余地。很明显选择排序就比冒泡排序来的更好。 字符串匹配在初学一门编程语言的时候也是常遇到的问题，最简单的办法就是暴力法去一次次匹配。C语言实现的代码如下。 暴力法就是对每一个点之间的距离都进行求解，然后求出最小值。具体实现如下。
50820发布于 2019-05-25
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号