29、土地污染治理与评估相关技术解析

6. **水的社会循环**：指水在人类社会中使用、污染和再处理的过程，涉及生活污水和工业废水的排放与治理。 7. **接触凝聚区**：在澄清池中，污泥被提升并均匀分散，形成悬浮层，促进颗粒间的碰撞和凝聚。 8. **总...

### TMDL技术在东湖水污染控制中的应用解析 #### 概述 TMDL（Total Maximum Daily Load，即总量最大日负荷）技术是一种先进的水污染控制与管理技术，在国外已有广泛应用，并逐渐受到国内科研设计部门及管理部门的...

基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip

【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“采用有源电力滤波器抑制谐波”的主题，基于Simulink平台开展电力系统谐波治理的仿真实现研究。通过构建有源电力滤波器（APF）的仿真模型，重点分析其在补偿电流谐波、改善电能质量方面的性能，尤其关注并联型有源滤波器在降低系统总谐波畸变率（THD）方面的作用。文中可能涉及谐波检测方法（如SRF同步参考坐标法）、电流跟踪控制策略及系统整体仿真验证，旨在展示APF在实际电力系统中抑制非线性负载产生的谐波电流的有效性。; 适合人群：电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的高校学生、研究人员及从事电能质量治理的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程设计或毕业设计中关于谐波治理的仿真模块搭建；②为科研项目中电能质量提升方案提供Simulink建模仿真参考；③帮助理解有源滤波器的工作原理及其在工业场景中的应用价值。; 阅读建议：建议结合Simulink软件动手实践，重点关注APF控制策略的实现细节与仿真结果分析，同时可拓展学习无功补偿、混合滤波器等关联技术以深化理解。

基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip

C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目（选择题、多选题、判断题），并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq616491978/article/details/139642075 主要功能： ①C++考试常见题目； ②支持多题库导入及选择； ③支持保存答题记录； ④支持查看历史答题记录； ⑤支持使用AI分析参考答案。

源码地址： https://pan.quark.cn/s/c89c7053b41f 是什么？ ET-Network-Module 一个从 ET 6.0 中梳理出来的多次重构了的，使用 asmdef 模块化了的网络模块 为什么？ 方便在不需要接入 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便在不喜仰或是不习惯 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便用户与自己喜欢的任意框架缝合 在无 MVC(S) 、无热重载需求的；只期望简单的、按原有直觉开发的情景下有用 学习目的：学习大型游戏网络框架，学习重构网络框架 有什么？ 一个仅供测试的、原滋原味的 ET6.0 server 保留 Google Protobuf net + TCP + RPC/非 RPC 等特性，并与 ET Server 正常通信 使用 Unity Assembly Definition File 拆分的网络模块，详见下图： 简化了的、适配 MonoBehaviour 的非 RPC 消息处理器生成、订阅工作流 提供了 .proto 转 .cs 的一键生成工具 没有什么？ 没有了 ET Entity 的概念 没有 ECS 各种跳跃式的分工程开发模式，回到了常规的 Unity 开发 如何安装？ Clone 本项目，将文件夹 ET Network Module 放置到自己的工程 如果之前有脚本调用 OuterMessage.cs 将该脚本所在文件夹改名，加上一个波浪号（方便网络模块完成编译） 删除 ET Network Module/Generated 文件夹，删除示例消息和消息处理器 与后台约定，将 outermessage.proto 中 ping 消息体置顶 （ 重要 ） 使用 Tools/.pr...

本设计项目聚焦于一款面向城市环保领域的移动应用开发，该应用以微信小程序为载体，结合SpringBoot后端框架与MySQL数据库系统构建。项目成果涵盖完整源代码、数据库结构文档、开题报告、毕业论文及功能演示视频。在信息化进程加速的背景下，传统数据管理模式逐步向数字化、系统化方向演进。本应用旨在通过技术手段提升垃圾分类管理工作的效率，实现对海量环保数据的快速处理与整合，从而优化管理流程，增强事务执行效能。 技术上，前端界面采用VUE框架配合layui样式库进行构建，小程序端基于uni-app框架实现跨平台兼容；后端服务选用Java语言下的SpringBoot框架搭建，数据存储则依托关系型数据库MySQL。系统为管理员提供了包括用户管理、内容分类（如环保视频、知识、新闻、垃圾信息等）、论坛维护、试题与测试管理、轮播图配置等在内的综合管理功能。普通用户可通过微信小程序完成注册登录，浏览各类环保资讯、查询垃圾归类信息，并参与在线知识问答活动。 在设计与实现层面，该应用注重界面简洁性与操作逻辑的一致性，在满足基础功能需求的同时，也考虑了数据安全性与系统稳定性的解决方案。通过模块化设计与规范化数据处理，系统不仅提升了管理工作的整体效率，也推动了信息管理的结构化与自动化水平。整体而言，本项目体现了现代软件开发技术在环保领域的实际应用，为垃圾分类的推广与管理提供了可行的技术支撑。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【创新独家】基于GA-HIDMSPSO优化K近邻(KNN)分类预测(GA-HIDMSPSO-KNN)研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）优化K近邻（KNN）分类预测模型的研究，重点在于通过GA-HIDMSPSO算法对KNN的关键参数进行智能寻优，以提升分类精度与模型性能。研究提供了完整的Matlab代码实现，涵盖了算法设计、参数优化、分类预测流程及实验验证，适用于模式识别、机器学习等领域的分类任务。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与改进粒子群算法的局部精细化搜索优势，有效克服传统KNN中参数选择依赖经验的问题。; 适合人群：具备一定机器学习与优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师，尤其适合关注智能优化与分类模型结合的研究者； 使用场景及目标：①用于提升KNN分类器在复杂数据集上的预测准确率；②为智能优化算法在机器学习参数调优中的应用提供实践案例；③支持科研复现、算法改进与学术论文撰写； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注GA-HIDMSPSO的优化机制与KNN参数调优的耦合设计，可通过更换数据集进行实验验证与性能对比，进一步掌握算法的泛化能力与调参技巧。