Visual Basic的语言基础 变量 变量有两个特性:名字和数据类型。 变量的命名规则 变量代表在程序执行过程中其值可以改变的存储单元,这个存储单元的名字称为变量名。VB变量名的命名规则为: 1.变量名只能有字母、数字和下划线组成; 2.变量名的第一个字符必须是英文字母,最后一个字符可以是类型说明符号; 3.变量名也可以是其他语言中的字符,例如汉字;如姓名可以作为变量名。 4.变量名最长不能超过255个字符; 5.不能使用 Visual Basic的保留字作为变量名。例如: print,cls等不能作为变量名。但是可以将保留字作为变量名的一部分使用,例如: printscr, clspic等 6.变量名在6.VisualBasicheIo《HEeIIooheIIOHELLO中不区分大小写。例:hello、ello,hello和hello等是同一个变量。在输入之后, Visual Basic会自动将他们转化成相同的写法

基因变异是人类进化的基础，构成了群体中的个体多样性．由于 群体是由一群可以相互婚（交）配的个体组成，如果仅仅从个体的遗 传结构是难以解释群体的遗传组成及其随时间和空间的变化规律，而 且基因型和表型存在复杂关系，因此，研究群体中基因的分布及逐代 传递中影响基因频率和基因型频率的因素，追踪基因变异的群体行 为，应用数学手段研究基因频率和相对应的表型在群体中的分布特征 和变化规律，这就是群体遗传学的研究内容，也是人类遗传学、人类 进化和后基因组学研究的中心任务

本文将湍流运动方程和k—ε湍流双方程模型结合,提出了顶吹气体射流冲击下熔池中液体流动的数学模型,并采用Spalding等人提出的方法解这一非线性偏微分方程组。同时,还用激光测速方法得到实验测定的流场速度分布。在计算结果及实验数据的基础上,分析、研究了流场的性质和特点。由于用k—ε湍流模型代替k—ι模型以及在边界条件及计算方法上的一些改进,使数学模型预报的结果比前人的相应结果更符合实际。而且,本文提出的数学模型适用于大气体流量射流冲击下液体流场的计算,这是对前人工作的一个突破。总之,我们的工作可以认为是Szekely和李有章等人相应研究的继续和深入

自上个世纪后半叶以来,人类科技便以人可阻挡之势迅猛向前发展。而其中最具代性 的当数计算机科学的进步。对于工程界的广大人士而言,这不可不谓是一种福音。在工程实 际应用的诸多领域里,为寻求可靠的、最优的工艺和技术方案,以往所凭借和依赖的直觉、 经验、实验和“尝试法”随着工艺要求的日益严格,追求质量所引发竞争的口臻激烈,已开 始显得力不从心倘若利用计算机这一先进段并辅以相应软件,进行虚拟加工,则可提 高产品加工质量,省时省力,降低成本 ANSYS正是在这样一种大前提下,应运而生它是目前世界范围内增长最快的CAE软 件,也是迄今为止上世界范国内唯一通过SO9001质量认证的分析设计类软件,是美国机械工 程师协会(ASME)、国核安全局(NQA)及近种专业技术协会认证的标准分析软件

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

第一部分 算法篇 第一章 最优化问题与数学基础 第二章 线性规划和单纯形方法 第三章 对偶线性规划 第四章 无约束最优化计算方法 第五章 约束最优化方法 第六章 直接搜索方法 第二部分 应用篇 2.1 单纯形算法 2.2 修正单纯形算法 3.1 对偶单纯形算法 4.1 下降迭代算法 4.2 黄金分割算法..... 4.3 两点三次插值算法.... 4.4 模式算法....... 4.5 最速下降算法 4.6 牛顿算法 4.7 FR共轭梯度算法 4.8 SR1算法 4.9 DFP算法 4.10 信赖域算法 5.1外点（罚函数）法

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为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

计算机病毒(Computer Virus)在《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》 中被明确定义，病毒“指编制或者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者破坏数 据，影响计算机使用并且能够自我复制的一组计算机指令或者程序代码”。 计算机病毒的长期性：病毒往往会利用计算机操作系统的弱点进行传播，提高系 统的安全性是防病毒的一个重要方面，但完美的系统是不存在的，过于强调提高系统 的安全性将使系统多数时间用于病毒检查，系统失去了可用性、实用性和易用性，另 一方面，信息保密的要求让人们在泄密和抓住病毒之间无法选择

本书适合具有(X)HTML和CSS基本知识的任何人。无论你是刚刚接触CSS设计，还是已经开发纯CSS站点好几年了，本书中都有适合你的内容。如果你已经使用CSS一段时间了，但还不是专家，那么你能够从本书获得最大的收益。本书充满了实用的现实建议和示例，可以帮助你精通现代CSS设计。本书的前两章讨论基本的CSS概念和最佳实践，帮助你轻松地入门。你将学习如何建立代码结构和加注释、CSS定位模型的细节以及浮动和清理的工作原理。你可能已经掌握了其中的许多内容，但是可能会发现自己有遗漏或理解不充分的地方。因此，前两章是不错的CSS入门材料，也可以帮助你回顾已经知道的知识。介绍了基本知识之后，后面五章讨论核心CSS技术，比如图像、链接、列表操纵、表单设计、数据表格设计以及纯CSS布局。每一章都由浅入深，直到建立比较复杂的示例。在这些章节中，你将学习如何创建圆角框、带透明阴影的图像、标签页式导航条和flickr风格的翻转