爆破效率

掏槽孔深度是影响岩巷掘进爆破效率的关键因素之一。通过对近40年相关文献的统计分析，发现掏槽孔超深深度（掏槽孔与非掏槽孔深度之差）通常设定为200mm，炮孔利用率维持在90%左右。其中，岩性对炮孔利用率的影响最为显著。 为探究掏槽孔超深深度与炮孔利用率之间的关系，进行了现场爆破试验。结果显示，当掏槽孔超深深度分别为300mm、400mm和500mm时，炮孔利用率较200mm时分别提高到93%、97%和97%，最大提升了8%。试验条件下，掏槽孔超深深度的最优值为400mm。 研究表明，适当加大掏槽孔超深深度可以显著提高炮孔利用率，但不同施工条件下最优掏槽孔深度仍需进一步研究。

深孔断顶爆破是有效处理坚硬顶板冲击地压的方法，但会产生大量高体积分数的CO等有害气体。这些气体严重影响井下风流环境，对易自燃或自燃煤层矿井的火灾预测产生干扰。根据理论计算和现场实测统计分析，爆破后75%的CO气体将在1小时内排入工作面风流，并随风流排出；剩余的15%将积存或吸附于破裂的煤岩体内，在瓦斯预抽后7至9天逐渐释放。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

解放生产力：自动表单管理 告别繁琐的表单构建过程，自动表单管理功能让您专注于核心业务逻辑。 敏捷开发利器：快速搭建项目逻辑 框架提供一系列工具和方法，助您高效构建项目逻辑，快速响应市场变化。 真正意义的快速开发 体验开发效率的飞跃，将更多时间投入创新和优化，实现真正的敏捷开发。

Efficiency Guardian 从 CppUnit 测试用例中获取 Callgrind 效率指标，用于识别代码效率提升。它提供一个数据挖掘 Web 工具，用于浏览历史结果，并与 TestFarm 集成，实现提交代码时的自动化效率评估。

Matlab应用-PCR效率优化。用于相对定量转录的逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）的效率调整和优化。

DB2 效率提升秘籍 优化查询性能: 利用 EXPLAIN 命令分析查询计划，识别潜在瓶颈。 创建合适的索引以加速数据检索。 使用优化器提示引导 DB2 选择最佳执行路径。 管理数据存储: 定期进行数据库重组和运行统计信息收集，确保数据存储的效率。 根据数据访问模式选择合适的表空间类型和数据分区策略。 实现有效的备份和恢复策略，确保数据安全。 提升应用程序性能: 使用参数化语句防止 SQL 注入并提高查询效率。 利用连接池和语句缓存减少数据库连接开销。 优化应用程序逻辑以减少数据库交互次数。 监控和调优: 使用 DB2 提供的监控工具识别性能瓶颈。 定期检查

潘胜荣的文章探讨了如何编写高效的SQL代码，强调了优化查询效率的重要性。