cda转换方法
cda转mp3格式转换器-转换器，cda转换mp3(转)，怎么把CDA格式转成MP3格式1、启动系统自带的windows media player
2、点击“翻录”，播放器会提示你插入CD光盘。插入CD光盘后，会出现曲目列表。
3、转换前，再次点击“翻录”按键，在比特率选项中选择翻录后的MP3的采样率。一般音乐
以128和196Kbps为宜，太大则文件体积相应变大，太小则文件音质受到影响。
4、在准备转换的曲目前打上钩，然后点击右下角的“开始翻录”，即出现如下界面。
5、如果想中止翻录，则点击右下角的“停止翻录”，否则，指定的曲目翻录完毕后CD光盘会自动退出。
6、翻录生成的音乐文件的位置：
数据挖掘简介
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
大数据挖掘常用方法
数据挖掘常用的方法 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集合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。
透析方法简介
生物大分子的分离纯化（透析、超滤、冷冻干燥） 2. 透析 自Thomas Graham 1861年发明透析方法至今已有一百多年。透析已成为生物化学实验室最简便最常用的分离纯化技术之一。在生物大分子的制备过程中，除盐、除少量有机溶剂、除去生物小分子杂质和浓缩样品等都要用到透析的技术。 透析只需要使用专用的半透膜即可完成。通常是将半透膜制成袋状，将生物大分子样品溶液置入袋内，将此透析袋浸入水或缓冲液中，样品溶液中的大分子量的生物大分子被截留在袋内，而盐和小分子物质不断扩散透析到袋外，直到袋内外两边的浓度达到平衡为止。保留在透析袋内未透析出的样品溶液称为"保留液"，袋（膜）外的溶液称为"渗出液"或"透析液"。 透析的动力是扩散压，扩散压是由横跨膜两边的浓度梯度形成的。透析的速度反比于膜的厚度，正比于欲透析的小分子溶质在膜内外两边的浓度梯度，还正比于膜的面积和温度，通常是4℃透析，升高温度可加快透析速度。 透析膜可用动物膜和玻璃纸等，但用的最多的还是用纤维素制成的透析膜，目前常用的是美国Union Carbide （联合碳化物公司）和美国光谱医学公司生产的各种尺寸的透析管，截留分子量MwCO（即留在透析袋内的生物大分子的最小分子量，缩写为MwCO）通常为1万左右。商品透析袋制成管状，其扁平宽度为23 mm～50 mm不等。为防干裂，出厂时都用10％的甘油处理过，并含有极微量的硫化物、重金属和一些具有紫外吸收的杂质，它们对蛋白质和其它生物活性物质有害，用前必须除去。可先用50％乙醇煮沸1小时，再依次用50％乙醇、0.01 mol/L碳酸氢钠和0.001 mol/L EDTA溶液洗涤，最后用蒸馏水冲洗即可使用。实验证明，50％乙醇处理对除去具有紫外吸收的杂质特别有效。使用后的透析袋洗净后可存于4℃蒸馏水中，若长时间不用，可加少量NaN2，以防长菌。洗净凉干的透析袋弯折时易裂口，用时必须仔细检查，不漏时方可重复使用。 新透析袋如不作如上的特殊处理，则可用沸水煮五至十分钟，再用蒸馏水洗净，即可使用。使用时，一端用橡皮筋或线绳扎紧，也可以使用特制的透析袋夹夹紧，由另一端灌满水，用手指稍加压，检查不漏，方可装入待透析液，通常要留三分之一至一半的空间，以防透析过程中，透析的小分子量较大时，袋外的水和缓冲液过量进入袋内将袋涨破。含盐量很高的蛋白质溶液透析过夜时，体积增加50％是正常的。为了加快透析速度，除多次更换透析液外，还可使用磁子搅拌。透析的容器要大一些，可以使用大烧杯、大量筒和塑料桶。小量体积溶液的透析，可在袋内放一截两头烧园的玻璃棒或两端封口的玻璃管，以使透析袋沉入液面以下。 检查透析效果的方法是：用1％BaCl2检查(NH4)2SO4，用1％AgNO3 检查NaCl、KCl等。 为了提高透析效率，还可以使用各种透析装置。使用者也可以自行设计与制作各种简易的透析装置。美国生物医学公司（Biomed Instruments Inc.）生产的各种型号的Zeineh 透析器，由于使用对流透析的原理，使透析速度和效率大大提高。 3. 超滤 超过滤即超滤，自20年代问世后，直至60年代以来发展迅速，很快由实验室规模的分离手段发展成重要的工业单元操作技术。超滤现已成为一种重要的生化实验技术，广泛用于含有各种小分子溶质的各种生物大分子（如蛋白质、酶、核酸等）的浓缩、分离和纯化。 超滤是一种加压膜分离技术，即在一定的压力下，使小分子溶质和溶剂穿过一定孔径的特制的薄膜，而使大分子溶质不能透过，留在膜的一边，从而使大分子物质得到了部分的纯化。超滤根据所加的操作压力和所用膜的平均孔径的不同，可分为微孔过滤、超滤和反渗透三种。微孔过滤所用的操作压通常小于4×104 Pa，膜的平均孔径为500埃～14微米（1微米＝104埃），用于分离较大的微粒、细菌和污染物等。超滤所用操作压为4×104 Pa～7×105 Pa，膜的平均孔径为10-100埃，用于分离大分子溶质。反渗透所用的操作压比超滤更大，常达到35×105 Pa～140×105 Pa，膜的平均孔径最小，一般为10埃以下，用于分离小分子溶质，如海水脱盐，制高纯水等。 超滤技术的优点是操作简便，成本低廉，不需增加任何化学试剂，尤其是超滤技术的实验条件温和，
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
压缩机选型设计规范
压缩机选型设计规范 （发布日期：2008-07-21） -- 1适用范围 本规范适用于房间空调器选用定速R22/R407C/R410A制冷剂压缩机时的设计。具体数值如与压缩机厂家提供的规格书有冲突部分，以相应的厂家提供的规格书为准。其它制冷剂压缩机可参考执行。 2规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB/T 7725 房间空气调节器 GB 12021.3 房间空气调节器能源效率限定值及节能评价值 QMG-J11.009 家用产品试验指引 QMG-J21.001 房间空气调节器 QMG-J80.004 零部件耐候性试验和评价方法 QMG-J81.001 包装运输试验评价方法 QMG-J81.004 振动运输试验方法 QMG-J82.001 异常噪声检测、判定方法 QMG-J82.007 房间空气调节器凝露试验判定方法 QMG-J82.014 分体式空调器非标安装评价方法 QMG-J84.001 产品可靠性评定导则 QMG-J84.002 产品可靠性试验室评定方法 QMG-J84.006 整机一般环境长期运行试验规范 QMG-J85.004 家用空调和类似用途产品安全标准 3设计要求 3.1 压缩机选用参考： 3.1.1 对于压机本体能力的挑选要根据冷媒种类、设计要求的能效比、所用系统的大小等综合来决定。 （例如要开发EER为3.4的R22冷媒35机，要选的压机本体能力约为3500W，如是R410A 机型则可按下浮5%来选取） 3.1.2 压缩机必须预留有接地螺丝孔(一般为M4)。 3.1.3 对于T1工况机型：在满足整机能效要求情况下尽量选用转子式压缩机，能效实在满足不了才 用涡旋式压缩机。对于T3工况机型：尽量选用转子式压缩机，客户指定时才用活塞式压缩机。
大数据时代的数据挖掘
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，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。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
透析袋的选择和使用方法
透析只需要使用专用的半透膜即可完成。通常是将半透膜制成袋状，就叫做透析袋。 自ThomasGraham1861年发明透析方法至今已有一百多年。透析已成为生物化学实 验室最简便最常用的分离纯化技术之一。在生物大分子的制备过程中，除盐、除少量有机溶剂、除去生物小分子杂质和浓缩样品等都要用到透析的技术。 透析只需要使用专用的半透膜即可完成。通常是将半透膜制成袋状，将生物大分子样品溶液置入袋内，将此透析袋浸入水或缓冲液中，样品溶液中的大分子量的生物大分子被截留在袋内，而盐和小分子物质不断扩散透析到袋外，直到袋内外两边的浓度达到平衡为止。保留在透析袋内未透析出的样品溶液称为“保留液”，袋（膜）外的溶液称为“渗出液”或“透析液”。 透析的动力是扩散压，扩散压是由横跨膜两边的浓度梯度形成的。透析的速度反比于膜的厚度，正比于欲透析的小分子溶质在膜内外两边的浓度梯度，还正比于膜的面积和温度，通常是4℃透析，升高温度可加快透析速度。 透析膜可用动物膜和玻璃纸等，但用的最多的还是用纤维素制成的透析膜，目前常用的是美国UnionCarbide（联合碳化物公司）和美国光谱医学公司生产的各种尺寸的透析管， 截留分子量MwCO（即留在透析袋内的生物大分子的最小分子量，缩写为MwCO）通常为 1万左右。 商品透析袋制成管状，其扁平宽度为23mm～50mm不等。为防干裂，出厂时都用10％ 的甘油处理过，并含有极微量的硫化物、重金属和一些具有紫外吸收的杂质，它们对蛋白质和其它生物活性物质有害，用前必须除去。可先用50％乙醇煮沸1小时，再依次用50％乙醇、0.01mol/L碳酸氢钠和0.001mol/LEDTA溶液洗涤，最后用蒸馏水冲洗即可使用。实 验证明，50％乙醇处理对除去具有紫外吸收的杂质特别有效。使用后的透析袋洗净后可存 于4℃蒸馏水中，若长时间不用，可加少量NaN2，以防长菌。洗净凉干的透析袋弯折时易 裂口，用时必须仔细检查，不漏时方可重复使用。 新透析袋如不作如上的特殊处理，则可用沸水煮五至十分钟，再用蒸馏水洗净，即可使用。使用时，一端用橡皮筋或线绳扎紧，也可以使用特制的透析袋夹夹紧，由另一端灌满水，用手指稍加压，检查不漏，方可装入待透析液，通常要留三分之一至一半的空间，以防透析过程中，透析的小分子量较大时，袋外的水和缓冲液过量进入袋内将袋涨破。含盐量很高的蛋白质溶液透析过夜时，体积增加50％是正常的。为了加快透析速度，除多次更换透析液外，还可使用磁子搅拌。透析的容器要大一些，可以使用大烧杯、大量筒和塑料桶。小量体积溶液的透析，可在袋内放一截两头烧园的玻璃棒或两端封口的玻璃管，以使透析袋沉入液面以下。 检查透析效果的方法是：用1％BaCl2检查(NH4)2SO4，用1％AgNO3检查NaCl、 KCl等。 为了提高透析效率，还可以使用各种透析装置。使用者也可以自行设计与制作各种简易的透析装置。美国生物医学公司（BiomedInstrumentsInc.）生产的各种型号的Zeineh透 析器，由于使用对流透析的原理，使透析速度和效率大大提高。 根据个人使用经验，建议使用透析袋效果比较好，还有具体需要什么规格的 要看你的目的蛋白量有多大，才能决定使用多大的截留分子量的透析袋，一般截 留量越大价格也就会越高，还有就是透析袋宽度的选择，要看你的实验一次需要 透析多少量来决定。目前我的实验室使用的是上海生工的透析袋，宽度70mm普 通型的！
设计选型手册
1 电气火灾监控系统简介 电气火灾监控系统（Alarm and control system for electric fire prevention，简称EFP-ACS）用于在线检测AC220V/380V配电线路的剩余电流(即漏电电流)，当被监测的任一回路漏电电流超过漏电报警值时，系统立即发出声光报警信号，显示漏电电流大小，指示漏电方位。安装电气火灾监控系统能有效预防因漏电导致接地电弧短路、过流、过温所引起的电气火灾。 电气火灾监控系统由监控探测器(EFP-CLD)与监控设备(EFP-ACN)组成，如图1所示。探测器采用剩余电流互感器（ZCT）检测配电线路的漏电电流，并把相关信息经总线传送至监控设备；监控探测器也可具有检测温度或相线电流的功能。监控设备安装在值班室,实时接收探测器发送的漏电报警或故障信息，具有声光报警、数字显示、数据储存、查询、打印输出、报警信号输出及控制信号输出等功能。 剩余电流互感器（ZCT）电流互感器（CT） 温度传感器（PT）监控设备…●● ●● 漏电探测器温度探测器电流探测器总线 （n台）（n台）（n台） 图1电气火灾监控系统（EFP-ACS）组成示意图 对于有多个变电室的大型用电单位或群楼组成的大型建筑，可设置多个电气火灾监控子系统,将各子系统的报警信号传送给总值班室的计算机，构成计算机集中管理系统，如图2所示。 计算机 监控设备1 监控设备2 监控设备3
2 DT-200系列电气火灾监控探测器 监控探测器按检测功能可分为三类： ⑴ 剩余电流式监控探测器：由剩余电流互感器和探测器本体组成,用于检测配电线路的漏电电流。 ⑵ 漏电和温度监控探测器：将剩余电流式监控探测器和测温式监控探测器合为一体, 同时检测漏电和温度。 ⑶ 漏电和电流监控探测器：在剩余电流式监控探测器基础上增加电流检测功能,同时检测1路漏电和三根相线电流。 监控探测器可以单独使用,也可以和电气火灾监控设备或报警盒联网构成系统。 2.2 产品一览表 表1 型 号 监测功能 特征、外形及尺寸 DT-200/01 监测1路漏电 ·高160×宽210×厚54（㎜） ·壁挂安装 ·配置1个剩余电流互感器 DT-200/04 DT-200/04W 监测4路漏电 同时监测漏电和温度，任意组合 为4路(部位) ·高160×宽210×厚54（㎜） ·壁挂安装 ·配置4个剩余电流互感器 ·配置剩余电流互感器和温度传感器，合计4个 DT-200/04-M DT-200/04W-M 监测4路漏电 同时监测漏电和温度，任意组合为4路(部位) ·高130×宽102×厚56（㎜） ·导轨安装 ·配置4个剩余电流互感器 ·配置剩余电流互感器和温度传感器， 合计4个
透析袋使用方法
透析袋前处理方法： 方法一： 1、把透析袋剪成适当长度（10-20cm）的小段。 2、在大体积（500mL）的2%（W/V）的碳酸氢钠和1mmol/L EDTA.2Na (pH=8.0)中将透析袋煮沸10min。 3、用蒸馏水彻底清洗透析袋。 4、放在500mL的1 mmol/L EDTA.2Na (pH=8.0)中将之煮沸10min。 5、冷却后，置于30％或者50%的酒精中，放于4℃冰箱，必须确保透析袋始终浸没在溶液内。从此时起取用透析袋必须戴手套。 6、在使用前要用蒸馏水将透析袋里外加以清洗干净。 说明： 透析液的配置：10g NaHCO3 + 186.6mg EDTA.2Na + 500mL蒸馏水 1 mmol/L EDTA.2Na：即373.2mg/L 方法二： 可用沸水煮5至10分钟，再用蒸馏水洗净，即可使用。 方法三： 可先用50％乙醇煮沸1小时，再依次用50％乙醇、0.01 mol/L碳酸氢钠和1 mmol/L EDTA （pH=8.0）溶液洗涤，最后用蒸馏水冲洗即可使用。 说明： 1.EDTA煮主要是为了除去生产时附着在透析袋上的金属离子。 2.透析袋的截留分子量3000kd。 使用后的透析袋保存方法： 1.用生理盐水浸泡以去掉蛋白，并用蒸馏水清洗干净，然后置于50％乙醇中保存即可； 2.用完以后,要彻底洗干净,透析袋也可以保存在0.1%叠氮钠（可防止微生物生长）里； 0.05%-0.1%叠氮钠，或者1mM EDTA，或者50％甘油中4度保存，公司的人建议前两种保存比较好！ 3.使用后的透析袋洗净后可存于4℃蒸馏水或者30%乙醇中，确保透析袋始终浸没在溶液内。若长时间不用，可加少量NaN2，以防长菌。从此时起取用透析袋必须戴手套。洗净凉干的透析袋弯折时易裂口，用时必须仔细检查，不漏时方可重复使用。 透析膜前处理方法： 1. 戴手套把透析膜剪成适当长度，浸在蒸馏水中15 min 泡软。 2. 浸入10 mM sodium bicarbonate 中，并加热至80℃，同时不断搅拌至少30 min。 3. 换到10 mM EDTA.2Na 中浸泡30 min，以新鲜的EDTA 同样方法处理三次。 4. 再用80℃蒸馏水洗30 min，然后换到20% 酒精中，放在4℃冰箱中保存。
设计与选型
设计与选型 1. Web MVC Framwork： SpringMVC3.0 Restful的风格终于回归了MVC框架的简单本质，配 合JPA2.0，开发效率十分高，对比之下Struts2概念太复杂更新又太懒了。SpringMVC3.0风格 简洁明了，学习成本较低，开发效率较高，运行速度较快。 Strus2 VS Spring MVC 3 struts2框架是类级别的拦截，每次来了请求就创建一个Action，然后调用setter getter方法把request中的数据注入 struts2实际上是通过setter getter方法与request打交道的 struts2中，一个Action对象对应一个request上下文 Spring MVC 3不同，Spring MVC 3是方法级别的拦截，拦截到方法后根据参数上的注解，把request数据注入进去 在Spring MVC 3中，一个方法对应一个request上下文 struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文， Spring MVC 3是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url 对应 所以说从架构本身上 Spring MVC 3就容易实现restful url ，而struts2的架构实现起来要费劲，因为struts2 action的一个方法可以对应一个url ，而其类属性却被所有方法共享，这也就无法用注 解或其他方式标识其所属方法了 Spring MVC 3的方法之间基本上独立的，独享request response数据，请求数据通过参数获取，处理结果通过ModelMap交回给框架，方法之间不共享变量 而struts2搞的就比较乱，虽然方法之间也是独立的，但其所有Action变量是共享的，这不会影响程 序运行，却给我们编码 读程序时带来麻烦 Spring MVC 3的验证也是一个亮点，支持JSR303 ，处理ajax的请求更是方便 只需一个注解 @ResponseBody ，然后直接返回响应文本即可 Template：JSP2.0且尽量使用JSP EL而不是taglib，Freemarker们始终有点小众, 而Thymeleaf与美工配合度非常高，可惜也是太少用户了。 Layout Decoration： Tiles的配置都太复杂了，SiteMesh2好些。 Javascript Library： jQuery 是目前最流行的 JavaScript 库，随大流用了JQuery。其实Dojo的面向对象语法更优美，但用户数和插件社区差了点。 随着互联网技术以及HTML5的发展，越来越多的应用开始注重用户体验（与用户之间的交互），这也给了JavaScript/jQuery一个急速发展的时机。 jQuery越来越受到开发者的欢迎，这是有依据的： ?互联网中近一半的网站都使用了jQuery； ?一项调查表明74%的移动web开发者使用了jQuery。 https://www.wendangku.net/doc/b812824759.html,近日发表了一篇调查报告称，在过去的一年中，在排名前100万的网站中，每4
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 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集合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，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
板式换热器选型设计原则及方法
板式换热器选型设计原则及方法 单板面积的选择一般板式换热器选择首先是按流速确定角孔直径，角孔处流速一般控制在6m/s，当板片角孔确定后，板片的系列就能确定了。角孔直接一定的情况下，不同的制造商有不同板型，有的就一～种，有些较多。我知道的有一公司，在100mm角孔直接下，有多达7种板片。面积大小有3个规格，流道宽度有2个。至于单片面积的大下，我的经验是在满足工艺要求的情况下，应从价格上考虑。从单片面积的造价比，越大越便宜，但是整机价格得考虑框架的价格，所以而个应综合考虑。单片面积小，框架价格低，但是板片单价高。并且单片面积太下，处除了占地大，一般也难达到单流程的板片布置。（2）板间流速的选取基本同意楼主的观点，一般0.2m/s是下限，但是上限0.8m/s好象稍低了。不过这得看制造商的板片波纹。（3）流程的确定补充楼主观点：板式换热器流程在工业上一般都布置成单流程，这样在检修时可不用拆处接管。在卫生和食品上，多流程的应用较多。因为换热器一般都比较小。（4）流向的选取一般的板式换热器都是取纯逆流布置的。 可拆式板式换热器在换热站的应用情况 加热载体为 1.1MPa、230℃的蒸汽；供暖载体为热水,供水温度为92℃,回水温度为70℃,供水压力为0.5MPa、回水压力为0.14MPa。因原管壳式换热器设备陈旧,维修量大,并且蒸汽的消耗量有逐年递增的趋势。于是在2006年大修期间,将原管壳式换热器改造成板式换热器。1、板式换热器 板式换热器(plateheatexchangers,简称PHE)是一种新型高效换热器。其发明始于1872年,最初主要用于食品工业,后来逐渐扩大至造纸、医药、冶金、矿山、机械制造、电力、船舶、采暖及石油化工等其它工业领域。目前世界较知名的板式换热器生产厂家有瑞典的Alfa-laval(阿法拉伐)、SWEP(舒瑞普)、德国的GEA公司、英国的APV、日本的Hisaka(日版制作所)等。板式换热器由一系列具有一定波纹形状的金属片叠装而成,由于其特殊结构,使得板式换热器具有以下优点。 1.1 、总传热系数高,设备占地面积小 板式换热器的板片一般制成槽形或波纹形,介质在流道内的流动呈复杂的三维流动结构,其流动方向及流动速度均不断变化,造成很大的扰动,在低雷诺数(一般Re=50~200)下即可诱发湍流(而列管式换热器则要求雷诺数达到2000以上)。由于大的扰动减薄了液膜的厚度,可防止杂质在传热面上沉积粘附,从而减小污垢热阻,加之板片厚度仅0.6~0.8mm,热阻较小,另外在板式换热器中,冷热流体分别从板片的两侧通过,流体流道较小,不会出现象管壳式换热器那样的旁路流,故总传热系数较高。若以水/水为传热介质,板式换热器的总传热系数可达8360~25080kJ/m2•；h•；℃为管壳式换热器传热系数的3~5倍,但其设备体积仅为管壳式换热器的30%左右。 1.2 、传热效率高。板式换热器的传热效率非常高,国际上已有多家公司能提供最小对数平均温差△Tm=1℃的板式换热器产品。但冷热物流最小对数平均温差过小将导致换热器的换热面积很大,从工程应用角度而言并不经济。 1.3 、对数平均温差大。提高传热对数平均温差是强化传热效果的重要手段。流体的流动方向和方式都会影响对数平均温差。板式换热器内流体的流动总体上呈并流或逆流的方式,其传热平均温差的修正系数通常为0.95左右。而在管壳式换热器中,两种流体分别在壳程和管程内流动,总体上是错流的流动方式,即在壳程为混合流动,在管程为多股流动,所以传热平均温差的修正系数一般较小(约0.8左右)。 1.4 、组装灵活,操作弹性大。使用维修方便板式换热器由若干张板片组装而成,只需增、减板片的数量即可方便地调节换热面积的大小,因此使用非常灵活,操作弹性大,并且不象管壳式那样,需要预留出很大的空间用来拉出管束检修。而板式换热器只需要松开夹紧螺杆,即可在原空间范围内100%地接触倒换热板的表面,维修方便。 2 、板式换热器的适用条件及应用于换热站的实施方案 板式换热器虽然具有以上优点，但它并不能完全取代管壳式换热器。一方面是因为板式换热器对介质的洁净程度要求较高，它要求介质中杂质颗粒直径小于 1.5~2mm;另一方面是因为早期的板框式换热器(俗称可拆式板式换热器)只能适用于工作压力小于 1.6MPa、工作温度介于120~165℃之间的工况。 因换热站热源采用的是 1.1MPa;230℃的过热蒸汽，受密封垫片的耐温限制(普通EPDM垫片耐温150℃，耐高温的EPDM垫片耐温
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工
具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map
吸收塔的设计和选型
烟气脱硫工艺主要设备吸收塔设计和选型 吸收塔的设计 吸收塔是脱硫装置的核心，是利用石灰石和亚硫酸钙来脱去烟气中二氧化硫气体的主要设备，要保证较高的脱硫效率，必须对吸收塔系统进行详细的计算，包括吸收塔的尺寸设计，塔内喷嘴的配置，吸收塔底部搅拌装置的形式的选择、吸收塔材料的选择以及配套结构的选择（包括法兰、人孔等）。 4.1.1 吸收塔的直径和喷淋塔高度设计 本脱硫工艺选用的吸收塔为喷淋塔，喷淋塔的尺寸设计包括喷淋塔的高度设计、喷淋塔的直径设计 4.1.1.1 喷淋塔的高度设计喷淋塔的高度由三大部分组成，即喷淋塔吸收区高度、喷淋塔浆液池高度和喷淋塔除雾区高度。但是吸收区高度是最主要的，计算过程也最复杂，次部分高度设计需将许多的影响因素考虑在内。而计算喷淋塔吸收区高度主要有两种方法： （1）喷淋塔吸收区高度设计（一） 达到一定的吸收目标需要一定的塔高。通常烟气中的二氧化硫浓度比较低。吸收区高度的理论计算式为 h=H0×NTU (1) 其中：H0为传质单元高度：H 0=G m /(k y a)（k a 为污染物气相摩尔差推动力的总 传质系数，a为塔内单位体积中有效的传质面积。） NTU为传质单元数，近似数值为NTU=(y 1-y 2 )/ △y m ，即气相总的浓度 变化除于平均推动力△y m =（△y 1 -△y 2 ）/ln(△y 1 /△y 2 )(NTU是表征吸收困难程度 的量，NTU越大，则达到吸收目标所需要的塔高随之增大。
根据（1）可知：h=H0×NTU= )ln() ()(*** 2 2* 11* 22*112 121y y y y y y y y y y a k G y y y a k G y m m y m ------=?- a k y =a k Y =×1025.07.04W G -]4[ 82 .0W a k L ?=] 4[ (2) 其中：y 1,y 2为脱硫塔内烟气进塔出塔气体中SO 2组分的摩尔比，kmol(A)/kmol(B) *1y ,*2y 为与喷淋塔进塔和出塔液体平衡的气相浓度，kmol(A)/kmol(B) k y a 为气相总体积吸收系数，kmol/(m 3.h ﹒kp a ) x 2，x 1为喷淋塔石灰石浆液进出塔时的SO 2组分摩尔比，kmol(A)/kmol(B) G 气相空塔质量流速，kg/(m 2﹒h) W 液相空塔质量流速，kg/(m 2﹒h) y 1×=mx 1, y 2×=mx 2 (m 为相平衡常数，或称分配系数，无量纲) k Y a 为气体膜体积吸收系数，kg/(m 2﹒h ﹒kPa) k L a 为液体膜体积吸收系数，kg/(m 2﹒h ﹒kmol/m 3) 式（2）中?为常数，其数值根据表2[4] 表3 温度与?值的关系 采用吸收有关知识来进行吸收区高度计算是比较传统的高度计算方法，虽然计算步骤简单明了，但是由于石灰石浆液在有 喷淋塔自上而下的流动过程中由于石灰石浓度的减少和亚硫酸钙浓度的不断增加，石灰石浆液的吸收传质系数也在不断变化，如果要算出具体的瞬间数值是不可能的，因此采用这种方法计算难以得到比较精确的数值。