矿区地表裂缝对土壤含水量的影响

为了探究潞安矿区不同开采工艺对裂隙带高度的影响规律，通过地面施工20余个勘探钻孔，并采用水文观测、注水试验等多种手段，详细研究了采空区顶板岩层裂隙的分布情况。统计分析大量实测数据后发现，综放开采工艺在相同煤层条件下裂隙带发育最为显著，裂隙带高度相较于分2层综采工艺降低了24%。但裂采比值约为20，与初分层开采裂采比基本持平。研究还确定了潞安矿区裂隙带高度的计算经验公式，为水体下采煤提供了科学依据。

通过对郑州矿区煤与瓦斯突出矿井及历年突出事故的分布特征进行统计分析，结果显示，NNE–NE向和NW–NNW向的构造叠加及滑动构造挤压剪切作用在郑州矿区煤与瓦斯突出控制中起着显著作用。该矿区以五指岭断层–樊寨断层为界，突出矿井和瓦斯矿井展布呈现出明显的北西向分区分带性，如大平、超化等突出矿井位于矿区南部构造复合地带，突出点多分布在构造挤压剪切作用强烈的区域。

东部草原的露天煤矿开采多年后，周边草原生态系统的植被种群和土壤养分发生了显著变化。本研究以宝日希勒露天矿坑周边2 km为半径的草原草场为研究对象，在不同方向布设了4条采样线，运用经典统计学和地统计学方法分析了矿区周边植被种群密度以及土壤有机质、速效磷、速效钾的空间分布特征。研究结果显示，矿区周边天然草地的平均有机质含量为56.44 g/kg，速效磷为7.89 mg/kg，速效钾为181.50 mg/kg。植被种群密度表现出从西向东逐渐增加的趋势，西部和东部的种群密度较高，中部较低。变异系数介于19.81%至37.62%之间，显示出中等变异性。有机质和速效磷的最佳拟合模型均为高斯分布。

失效机器的影响 在排序程序执行过程中，我们模拟了机器失效的情况，故意停止了 200 台工作机器。由于 MapReduce 的底层调度机制，系统能够迅速在这些机器上重启新的工作进程，继续处理任务。虽然一些已完成的 Map 任务因进程停止而丢失，需要重新执行，但这仅增加了 5% 的运行时间，整个计算过程在 933 秒内完成。 MapReduce 库的应用 自 2003 年首次发布以来，MapReduce 库经历了显著的改进，包括输入数据本地优化和动态负载均衡。该库已被广泛应用于 Google 的各种领域，包括： 大规模机器学习 Google News 和 Froogle 产品的集群问题 从公共查询产品中提取数据 从网页中提取有用信息 大规模图形计算 MapReduce 库的易用性和可扩展性使其成为开发人员的宝贵工具，即使是没有分布式系统经验的程序员也可以轻松开发并行处理应用程序。

通过对14根配置500MPa高强钢筋的混凝土梁进行受弯性能试验, 研究了高强钢筋混凝土梁开裂后的使用性能。试验结果表明, 梁侧面裂缝宽度沿裂缝高度呈现特定分布规律, 梁底面裂缝宽度沿梁宽方向也呈现一定变化规律。 典型位置处平均裂缝宽度与弯矩存在相关性。 数据分析表明, 高钢筋应力下产生的次生裂缝会抑制主裂缝扩展。 现行规范的裂缝宽度计算公式应用于高强钢筋混凝土梁时, 计算值偏大。 研究分析了高钢筋应力下影响裂缝宽度的主要因素, 并提出了针对高强钢筋混凝土梁裂缝宽度的计算方法。

在索引列上使用NOT会影响性能，因为NOT会迫使Oracle执行全表扫描。避免使用NOT，而是使用相对应的关系操作符。例如，NOT > 转换为 =，NOT < 转换为 >=

查询按片键范围匹配，直接发给对应片区。 范围查询会同时发给多个片区，再合并结果。 排序查询会在所有片区查询，再进行排序。 非片键匹配会依次发给所有片区。 插入时根据片键路由到对应片区。

互联网是由谁发明，何时，为什么以及在哪里发明的？互联网基本上是国防发展项目，其目标既不是商业也不是社会。但是，互联网的基本思想来自一家私人公司（BBN），它是BBN科学家JCR Licklider在1960年的《人机共生》报告中讨论了计算机网络。互联网是在美国的ARPANET项目之后于1968年出现的。 互联网（Inter Network的收缩）是一种计算机网络，可以将世界各地的计算机相互链接。因此，网络（World Wide Web或World Wide Web的缩写）是一种Internet服务。 8.8.8.8 Google公共DNS是Google提供的一项服务，它为Internet用户提供递归DNS服务器。它于2009年12月9日宣布。 192.168.0.1 IP是Netgear和D-Link路由器用来向网络标识自己的默认IP地址。 255.0是一个子网。

回滚段是 Oracle 数据库中用于存储回滚信息的逻辑存储结构。 优化回滚段的大小对于数据库性能至关重要。 过小的回滚段会导致频繁扩展，从而影响性能；而过大的回滚段则会浪费存储空间。 确定最佳回滚段大小需要考虑以下因素： 事务量: 高事务量的系统需要更大的回滚段来容纳更多的回滚信息。 事务持续时间: 长时间运行的事务需要更大的回滚段来存储未提交的数据更改。 撤销保留: 需要保留更长时间的撤销信息需要更大的回滚段。 以下是一些用于确定最佳回滚段大小的常用指标和方法： 监控回滚段扩展: 频繁的回滚段扩展表明回滚段可能太小。 分析回滚段使用情况: 可以使用 Oracle 提供的工具（例如 V$ROLLSTAT）来分析回滚段的使用情况，并确定是否存在空间不足的情况。 模拟测试: 通过模拟不同的工作负载，可以测试不同大小的回滚段对性能的影响，从而确定最佳大小。 优化回滚段大小可以带来以下好处： 提高数据库性能: 通过减少回滚段扩展的频率，可以提高数据库的整体性能。 减少存储空间浪费: 优化回滚段大小可以避免分配过多的存储空间，从而节省存储成本。 提高数据库的稳定性: 合理的回滚段大小可以防止由于回滚段空间不足而导致的数据库错误或故障。 结论 优化回滚段大小是 Oracle 数据库性能调整的重要方面。 通过仔细分析工作负载和使用适当的指标和工具，可以确定最佳的回滚段大小，从而提高数据库的性能、稳定性和资源利用率。