问题 在把Excel导入到数据库中时，发生文本截断问题：即导入的数据每行只有一部分，原始的Excel数据为：     忽略错误 导入SQLServer2008过程中，如果源数据和目标数据类型不匹配会导入失败，所以导入数据时会忽略错误，这次导入题库也是,结果出现了这样的问题:  仔细观察你会发现，题目不完整，最长为25个汉字，很明显这是varchar(50)数据类型，但是源数据和目的数据明明都为文本类型。 不忽略错误 如果不忽略错误,导入数据最后一步会产生这样的问题: 代码如下: -正在执行(错误) 消息 错误0xc02020c5:数据流任务1:在将列“questionContent”(33)

通过在不同比例尺网格上使用Richardson外推法和四阶紧致有限差分方案，在粗糙网格上计算出六阶解。 应用其他三种技术在细网格上获得六阶解，从而给出了三种基于理查森外推的六阶紧致计算方法。 通过分别在二维泊松方程上仔细分析截断误差，我们从理论上比较了这三种六阶方法的准确性。 讨论了两个测试问题的数值结果。

为了减小语音帧的截断效应，需要加窗处理： 矩形窗： Hamming： Hann： 矩形窗的主瓣宽度最小，旁瓣高度最高，会导致泄漏现象，汉明窗的主瓣最宽，旁瓣高度最低，可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性，应用更广泛。 预处理及特征参数提取

文档及matlab 程序，，不同谐波次数逼近原信号，

X = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 在 N×P 矩阵 X a 中返回从 P 维多元正态中抽取的随机样本均值 MU 和协方差 SIG 截断为 a 的分布由不等式 Ax<=B 定义的超平面界定的区域。 [X,RHO,NAR,NGIBBS] = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 返回算法接受-拒绝部分的接受率 RHO （见下文），由生成的返回样本的数量 NAR 接受-拒绝算法，以及返回的 NGIBBS 数算法的 Gibbs 采样器部分。 rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B,RHOTHR) 设置可接受的最小值算法接受-拒绝部分的接受率到 RHOTHR。 默认值是经验确定的值2.9e-4。

数学建模-长方体材料截断切割的优化设计.zip

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matlab代码影响THB线路 Python中截断的层次B样条曲线 该存储库包含截断的分层B样条的独立于维度的Python实现以及用于组合刚度和质量矩阵的方法。 该代码目前处于完全未记录的状态，并且可能包含错误-因此请自行决定使用。 该实现基于本文，并且受到作者开发的用于等几何分析的Matlab / Octave软件包的严重影响。 示例-计算质量和刚度矩阵 有限元矩阵的计算非常简单。 初始化分层空间。 通过选择特定的元素或矩形的优化区域来优化空间，最后组装矩阵。 import THBSplines as thb import matplotlib . pyplot as plt # Initialize a biquadraic space of Truncated Hierarchical B-Splines knots = [ [ 0 , 0 , 1 / 3 , 2 / 3 , 1 , 1 ], [ 0 , 0 , 1 / 3 , 2 / 3 , 1 , 1 ] ] degrees = [ 2 , 2 ] dimension = 2 T = thb . HierarchicalSp

数值算法的截断误差、精度、收敛阶集锦 一、线性方程组的直接法 一般没有截断误差 二、插值 n次Lagrange插值多项式 分段线性Lagrange插值

左截断右删失数据下指数分布多变点Bayes估计，彭秋曦，刘琼荪，基于左截断右删失数据，通过添加数据构建了指数分布的完全似然函数，采用Fisher信息阵来确定参数的无信息先验，推导了多变点的各个