关于博世BMP180气压计受到太阳照射影响的说明

基本知识 近日点:13.5亿千米 远日点:15.09亿千米 偏心率:0.056 自转周期:10时14分 公转周期:29年又167日 合日周期:378日(顺行240日,逆行138日) 轨道交角:2°30′ 扁率:1/9.6 质量:地球95倍 密度:0.7g/cm3 赤道和轨道的交角:26°44′ 土星的光环 光环像一顶巨大的圆形冠冕,确实非常之薄.如果用1米直径的模型来表示光环,它的厚度只有一张纸那样薄. 土星的光环伴着赤道运动,光环的平面依次被太阳照射着.由于土星和.太阳的相对关系,地球看到的土

在紫微斗数的体系中,力量最大的有十四颗星:紫微.天机.太阳.武曲.天同.廉贞.天府.太阴.贪狼.巨门.天相.天梁.七杀.破军.这十四颗星,统称“十四正曜”.在十四正曜中,还可以细分出四大主星:紫微.天府.太阳.太阴. 紫微是北斗的主星,天府是南斗的主星,太阳是白天的主星,太阴是夜晚的主星.这四颗星都是各自领域的主宰,所以称为“主星”.其中又以北斗主星紫微的地位最高,力量最大. 除了中州学派以外,其余派别往往滥用“主星”的称谓,将贪狼.七杀.天机之类也称作主星,这种说法很不严谨.我们在学习的过程中

西川善司的[WITCH CHAPTER 0  cry]讲座 ~绝密开发中的史克威尔艾尼克斯的DX12技术演示全貌 注:日文原文地址: http://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/feature/20150529_704317.html 视频引用自youtube 今年4月末,微软的开发者大会[Build 2015]在美国的旧金山举行,在这次大会的主题演讲中,[DirectX 12世代实现的次世代图实时游戏图形,[WITCH CHAPTER 0 cry](后面简

[作者简介]: 罗伯特·M·波西格(Robert M. Pirsig),1928年生于美国明尼苏达州双子城.15岁进入明尼苏达大学主修化学,后又学习哲学,之后在该校攻读传播学硕士:他曾到印度伯纳雷斯印度大学学习东方哲学,并担任修辞学教授.在追求真理的过程中,因为西方倡导的二元对立与二分法带来的分裂而困扰不已,因而一直试图寻找支离破碎的文化的整合之道,并试图建立自己“metaphysics of quality”的理论架构.不停地思考这些问题使他长期饱受折磨和束缚.1961年他被诊断为偏执型精神分

瑞典分类学家林奈(CarolusLinnaeus)也接受了这种方法,正儿八经地把各个洲的人种分别命名为亚洲黄种人.非洲黑种人.美洲红种人和欧洲白种人.这种命名法影响很大,几乎人人皆知.但这种分类方法并不严谨,甚至根本算不上科学,并且容易引发极其敏感的种族歧视,科学界早已弃之不用.现在得到认可的方式是把人分为四大类型,即欧罗巴人,也就是常说的白种人:蒙古人,就是我们黄种人:另一个是尼格罗人,指的是黑种人:而澳大利亚人种则指原住民部落,又称棕色人种. 黑色皮肤下的重重内幕 远古人类没有防晒霜,为了避

刘宇凡:海子,一个孤独的灵魂诗人 上 星期天总算没有宅在家里睡觉,夹着没有太阳的阳光心情,来到了一家24小时不打烊的书店(1200bookshop,广州的朋友喜欢看书的可以去逛逛), 一直以来都想寻找一家有特色的书店,这家书店还算是很不错的,不大,很温馨,很舒适,有沙发,有水吧,有休息的小房间.我来到后先逛了一圈,发现经典书籍 偏少,我竟然没有看到鲁迅.胡适.林语堂.三毛.木心.茅盾.郁达夫等这些人的书籍,也没有看到有相关现代史的书籍,不过介绍台湾历史的书籍还是比较全 的,关于台湾历史我还是很感

楼层优劣大比较 买房选择让你更直观了解详细 一层 当发生意外时,比如地震.倒塌.火灾等事故,一层当属最安全的楼层了.这种情况下,如果外窗没有安装用于防盗的栏杆,从一层的房间内逃生就简单一些. 一楼最不安静,如果临街,受路上的汽车尾气.扬尘污染最重.在一些老小区,地下室还会返上来潮气,而且更易受到蚊虫的侵扰.此外,一楼还最易遭盗窃. 二层 相对一楼来说比较安全,尤其是对那些有小孩的家庭而言,更是如此.和一楼的不足之处一样,二楼的楼层也稍低了一些. 三层 综合各方面因素,如果是普通老式的五.六层楼高

一个叫阴爻,一个叫阳爻 yao “阴”“阳”概念相对复杂,如:“日”为阳,“月“为阴:“男”为阳,“女”为阴:“上”为阳,“下”为阴:“乾”为阳,“坤”为阴:“天”为阳,“地”为阴:“乾(干)”为阳,“湿”为阴:“刚”为阳,“柔”为阴:“山”为阳,“水”为阴等.你所问,主要和中原地区地理及太阳照射有关.概念形成时的中原地区,指的是黄河中下游一带,在北回归线以北,终年不会有太阳直射,阳光会从南面照射,山的南面可以被太阳照射到而北面则受不到阳光照射,所以山南为阳,俗称“阳坡”;山北为阴,俗称“阴坡”

引言 我们正处在一个知识爆炸的时代,伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展,互联网公司越发具有强烈的个性化.智能化信息展示的需求.而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表.推荐列表.广告展示等等. 很多人不知道的是,看似简单的个性化信息展示背后,涉及大量的数据.算法以及工程架构技术,这些足以让大部分互联网公司望而却步.究其根本原因,个性化信息展示背后的技术是排序学习问题(Learning to Rank).市面上大部分关于排序学习的文章,要么偏算法.要么偏工程.虽然算法方面有一些系统性的介绍文