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在学术投稿过程中,即使你的稿件已经分配给了特定的编辑(例如编辑 A),所有的邮件交流通常都是通过期刊提供的统一邮箱进行的。那么,这些发送到统一邮箱的邮件是如何被编辑 A 获取并处理的呢?本文将详细解释这一过程。

期刊统一邮箱的工作机制

统一邮箱作为前端接口

大多数期刊采用一个统一的投稿邮箱作为外部通信的接口。所有与作者、审稿人和编辑之间的交流都通过这个邮箱进行中转,但实际上它只是一个自动化系统的出口/入口,背后有一个完整的投稿管理系统支持(如 Editorial Manager、ScholarOne 等)。

稿件分配给编辑 A

当稿件进入系统后,主编会根据情况指派一位责任编辑(如编辑 A )。该编辑将在投稿系统中查看他/她负责的所有稿件,并能够访问相关的通信记录、审稿意见及作者回复等信息。

后续邮件交流流程

发送邮件至统一邮箱

当你回复了期刊提供的统一邮箱时,系统会自动识别出这封邮件是关于哪篇稿件的(基于邮件主题、稿件编号等信息)。随后,系统会将你的回复同步到投稿系统中,并通知编辑 A 有新的消息需要关注。

编辑 A 处理邮件

编辑 A 登录投稿系统后可以看到你的回复内容,而无需直接通过个人邮箱参与交流。这种方式确保了所有沟通都有记录可查,避免了因编辑更换或离职导致的信息丢失风险。

小贴士

  • 在回复邮件时,请保留邮件标题中的稿件编号(如Manuscript ID: XYZ123),以帮助系统正确识别。
  • 如果担心邮件未被收到,可以通过投稿系统检查是否有新的状态更新(如 Under Review, Required Reviews Completed 等)。

概述

在编程和软件开发领域,占位符是一种用于表示后续将被替换为特定值的符号或字符串。{}作为最常见的占位符之一,广泛应用于多种编程语言和框架中,如Python、JavaScript等,尤其是在字符串格式化方面。

用途

{}占位符主要用于以下场景:

  • 字符串格式化:允许开发者在运行时动态地插入变量值。
  • 国际化与本地化:简化文本翻译流程,便于不同语言环境下的内容替换。
  • 数据绑定:在模板引擎中,用于数据展示前的临时占位。

使用方法

Python 示例

在Python中,{}占位符常与str.format()方法结合使用。

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name = "Alice"
age = 25
formatted_string = "My name is {} and I'm {} years old.".format(name, age)
print(formatted_string) # 输出: My name is Alice and I'm 25 years old.

JavaScript 示例

在ES6及以上版本中,通过反引号创建的模板字符串可以使用${}来替代传统的{}占位符,实现类似的功能。

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let name = 'Bob';
let age = 30;
let sentence = `Hello, my name is ${name} and I'm ${age} years old.`;
console.log(sentence); // 输出: Hello, my name is Bob and I'm 30 years old.

注意事项

  • 确保提供的参数数量与占位符匹配,避免出现格式错误。
  • 根据具体的应用场景选择合适的占位符语法,以提高代码的可读性和维护性。

结论

{}占位符提供了一种灵活且强大的方式来处理字符串中的动态数据。正确理解和使用它可以极大地增强代码的功能性和灵活性。

当管理大量的PDF电子书时,对于某一系列的书籍而言,统一添加上相应系列的前缀或后缀是一个非常好的习惯,这特别有利于检索。在Linux下,有几种方法可以方便的实现这个功能。

通用命令解决方案

xargs 和 mv 组成管道命令
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ls | xargs -I {} mv {} prefix_{}

这段命令的工作原理是:首先列出当前目录下的所有文件名,然后对每个文件名执行mv命令,将其重命名为带有前缀的新名称。

注意事项

  • 上面的例子不会处理隐藏文件(以.开头的文件)。如果需要包括隐藏文件,请相应地调整通配符或命令。
  • 在执行这些命令之前,建议先备份重要数据,以防不测发生误操作。
  • 如果你的文件名中包含空格或其他特殊字符,可能需要对上述命令进行适当的修改,例如使用find结合-print0和xargs -0来安全处理这些文件名。

使用 rename 命令(Perl版本)

对于大多数Linux发行版,你可以直接使用Perl版本的rename命令,它非常适合这类任务。

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rename 's/^/prefix_/' *

使用 Shell 脚本

为当前目录下所有文件添加前缀

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for file in *; do
mv "$file" "prefix_$file"
done

注意事项

  • 这个命令不会重命名目录本身。
  • 如果有子目录,这个命令也不会进入子目录。
  • 不会重命名隐藏文件(以 . 开头的文件),如需包括,请看进阶用法。

只为普通文件添加前缀(跳过目录)

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for file in *; do
if [ -f "$file" ]; then
mv "$file" "prefix_$file"
fi
done

为指定类型文件添加前缀(如 .txt 文件)

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for file in *.txt; do
mv "$file" "prefix_$file"
done

递归为当前目录及其子目录中的文件添加前缀

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find . -type f | while read file; do
dir=$(dirname "$file")
base=$(basename "$file")
mv "$file" "$dir/prefix_$base"
done

添加时间戳作为前缀

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prefix=$(date +%Y%m%d)
for file in *; do
if [ -f "$file" ]; then
mv "$file" "${prefix}_$file"
fi
done

特别注意!

在进行大规模文件重命名之前,建议先备份重要数据,并考虑在一个小样本上测试你的命令。

在核反应过程中,中子的释放可以分为两类:瞬发中子缓发中子。它们的主要区别在于释放的时间尺度以及来源。

1. 瞬发中子 (Prompt Neutrons)

  • 定义: 瞬发中子是指在核裂变发生后几乎立即释放出来的中子。
  • 时间尺度: 它们通常在裂变发生后的 \(10^{-14}\) 秒到 \(10^{-4}\) 秒之间被释放。
  • 特点:
    • 数量较多,占裂变中子总数的绝大部分(约 99%)。
    • 能量分布较广,从几 keV 到十几 MeV 不等。
    • 对于维持链式反应至关重要,因为它们能够迅速引发新的裂变事件。
  • 作用:
    • 在核反应堆中,瞬发中子是维持链式反应的主要驱动力。
    • 由于其快速释放特性,瞬发中子对反应堆的动力学行为影响显著。

2. 缓发中子 (Delayed Neutrons)

  • 定义: 缓发中子是指由裂变产物(裂变碎片)经过一段时间衰变后释放出来的中子。
  • 时间尺度: 它们的释放时间比瞬发中子长得多,通常在几毫秒到几十秒之间。
  • 特点:
    • 数量较少,仅占裂变中子总数的约 0.6%-1%(具体比例取决于裂变材料)。
    • 能量较低,一般在 0.1 MeV 左右。
    • 来源于特定的裂变产物(如某些放射性同位素),这些同位素在衰变过程中释放中子。
  • 作用:
    • 尽管数量较少,缓发中子在核反应堆控制中起着关键作用。
    • 它们延长了链式反应的时间响应,使得操作人员有足够的时间调整控制棒等参数,从而避免失控。
    • 缓发中子的存在大大提高了核反应堆的可控性。

3. 比较

特性 瞬发中子 缓发中子
释放时间 \(10^{-14}\) 秒到 \(10^{-4}\) 几毫秒到几十秒
占比 约 99% 约 0.6%-1%
能量范围 几 keV 到十几 MeV 0.1 MeV 左右
来源 直接来自核裂变过程 来自裂变产物的放射性衰变
对反应堆的影响 维持链式反应 提高反应堆的可控性

4. 总结

瞬发中子和缓发中子在核裂变过程中扮演着不同的角色。瞬发中子是链式反应的主要驱动力,而缓发中子虽然数量少,但对反应堆的稳定性和控制至关重要。理解这两者的特性和差异,对于核能工程和反应堆设计具有重要意义。

在共振能量范围内,中子与原子核发生的弹性散射是中子在反应堆中发生慢化的主要途径,超过百分之九十九的裂变中子都是快中子,所以这些快中子对共振能量范围内的能谱影响较小,故可以忽略。在简化计算中子输运方程中,弹性散射截面可以视为各向同性的,所以可以近似认为

\[\begin{equation}\label{eq:tanxing} \int_{E}^{E'}\sigma_{s,k}(E'\to E)dE=\sigma_{s,k}(E') \end{equation}\]

设原子核初始处于静止状态,中子的初始速度为\(v_0^\prime\), 碰后的速度大小为\(v\), 则对心正碰时中子传递给原子核的能量最多,也就是中子损失的能量最多。按对心正碰计算碰后的最小能量与碰前的能量之比,设中子质量为\(m\), 原子核质量为\(M\), 则弹性碰撞的质心速度为

\[\begin{equation}\label{eq:tanxing0} v_c=\frac{mv_0^\prime+0}{m+M} \end{equation}\]

对于中子而言,其碰后速度容易根据牛顿碰撞定律获得为

\[\begin{equation}\label{eq:tanxing1} v=2v_c-v_0^\prime=\frac{m-M}{m+M}v_0^\prime \end{equation}\]

于是可得,碰后和碰前的中子能量比为

\[\begin{equation}\label{eq:tanxing2} \frac{E}{E'}=\frac{v^2}{v_0^{\prime2}}=\left(\frac{m-M}{m+M}\right)^2 \end{equation}\]

\(A_k=\frac{M}{m}\), 则\(\eqref{eq:tanxing2}\)可以进一步写为

\[\begin{equation}\label{eq:tanxing3} \frac{E}{E'}=\left(\frac{A_k-1}{A_k+1}\right)^2=\alpha_k \end{equation}\]

于是式\(\eqref{eq:tanxing}\)可以近似写为 \[\begin{equation}\label{eq:tanxing4} \sigma_{s,k}(E'\to E)(E'-E)=\sigma_{s,k}(E'\to E)(1-\alpha_k)E'=\sigma_{s,k}(E') \end{equation}\]

进一步可得 \[\begin{equation}\label{eq:tanxing5} \sigma_{s,k}(E'\to E)=\frac{\sigma_{s,k}(E')}{(1-\alpha_k)E'} \end{equation}\]

\(\eqref{eq:tanxing5}\)正是共振能区的散射截面,此式的建立可以使中子输运方程得以进一步简化。

准备工作

  1. 安装 Zotero 和 Zotero Connector
    • 下载并安装 Zotero 客户端(Zotero官网)。
    • 安装 Zotero Connector 浏览器插件,用于从网页上抓取文献信息。
  2. 安装 Zotero Word 插件
    • 安装 Zotero 时,默认会附带一个 Word 插件(适用于 Microsoft Word 和 LibreOffice)。
    • 确保在安装 Zotero 时勾选了“安装 Word 插件”选项。
    • 如果没有自动安装插件,可以手动下载 Zotero 的 Word 插件(Zotero Word Plugin)。
  3. 配置 Zotero 引文样式
    • 打开 Zotero 客户端,点击菜单栏中的 编辑 > 首选项 > 引文
    • 在“默认输出格式”中选择你需要的引用格式(如 APA、MLA、Chicago 等)。
    • 如果需要的格式未列出,可以点击“获取更多样式”链接,选择并安装其他引文样式。

在 Word 中插入文献

步骤 1:打开 Zotero Word 插件

  1. 打开 Microsoft Word 文档。
  2. 在 Word 的功能区(Ribbon)中找到 ZoteroAdd-ins 选项卡(具体名称可能因版本不同而异)。
  3. 点击该选项卡,你会看到 Zotero 插件工具栏。

步骤 2:插入引文

  1. 将光标放在文档中需要插入引文的位置。
  2. 在 Zotero 工具栏中,点击 “添加/编辑引文” 按钮(通常是一个小引号图标)。
  3. 第一次使用时,可能会弹出一个对话框,要求你选择引文样式。选择适合你文档的样式后,点击 OK
  4. Zotero 会弹出一个搜索框,输入关键词(如作者姓名、标题等)来查找你要引用的文献。
  5. 从搜索结果中选择目标文献,按 Enter 键确认。

步骤 3:插入参考文献列表

  1. 在文档末尾或其他需要放置参考文献列表的地方,点击 Zotero 工具栏中的 “添加/编辑参考文献列表” 按钮(通常是一个带有三条横线的图标)。
  2. Zotero 会自动生成参考文献列表,并根据你在文档中引用的文献进行更新。

注意事项

  1. 实时更新
    • 如果你在 Zotero 客户端中修改了某篇文献的信息(如作者、标题等),Word 文档中的引文和参考文献列表会自动更新。
    • 更新方法:点击 Zotero 工具栏中的 “刷新” 按钮。
  2. 更改引文样式
    • 如果需要更改引文样式,可以在 Zotero 工具栏中点击 “文档首选项” 按钮,然后选择新的样式。
  3. 删除引文
    • 如果需要删除某个引文,直接在 Word 文档中删除即可。参考文献列表会自动更新。
  4. 兼容性问题
    • 确保 Zotero 和 Word 的版本兼容。如果遇到插件无法加载的问题,尝试重新安装 Zotero 或更新 Word。

常见问题及解决方法

  1. 插件未显示
    • 检查 Zotero 是否已正确安装。
    • 确保 Word 的宏功能已启用。
    • 如果插件仍不显示,尝试重新安装 Zotero 和 Word 插件。
  2. 引文样式缺失
    • 在 Zotero 客户端中,进入 编辑 > 首选项 > 引文,点击“获取更多样式”链接,下载所需的样式。
  3. 参考文献列表未更新
    • 点击 Zotero 工具栏中的 “刷新” 按钮,强制更新参考文献列表。

在核反应堆物理和中子物理学中,快中子慢中子是根据中子能量(或速度)分类的两种主要中子类型。它们的能量范围、行为特点以及在核反应中的作用有显著差异。


1. 快中子(Fast Neutrons)

定义

快中子是指能量较高(通常 > 0.1 MeV,约对应速度 > 1.4×10⁷ m/s)的中子。

典型能量范围

  • 0.1 MeV – 10 MeV(裂变中子平均能量约 2 MeV
  • 某些场景下(如聚变反应),能量可达 14 MeV 以上

特点

  • 产生来源
    • 核裂变(如铀-235、钚-239裂变时直接释放的快中子)
    • 聚变反应(如D-T反应释放的14.1 MeV中子)
  • 相互作用
    • 与原子核的相互作用以非弹性散射弹性散射为主
    • 由于能量高,不易被大多数核素直接吸收,但可能引发阈能反应
  • 应用
    • 快中子反应堆(如钠冷快堆)
    • 中子活化分析、材料辐照测试等

2. 慢中子(Slow Neutrons)

定义

慢中子指能量较低(通常 < 1 eV)的中子,根据具体能量进一步分为:

分类

  • 热中子(Thermal Neutrons)
    • 能量 ≈ 0.025 eV(速度约 2200 m/s)
  • 超热中子(Epithermal Neutrons)
    • 能量 0.1 eV – 1 eV
  • 冷中子(Cold Neutrons)
    • 能量 < 0.025 eV

特点

  • 产生来源
    • 快中子通过慢化剂(如水、石墨、重水)的弹性散射逐渐减速而来
  • 相互作用
    • 与核素的吸收截面显著增大
    • 易引发裂变反应俘获反应
  • 应用
    • 热中子反应堆(如压水堆、沸水堆)
    • 中子衍射、医学治疗(如硼中子俘获疗法BNCT)

3. 快中子 vs. 慢中子对比

特性 快中子 慢中子
能量范围 > 0.1 MeV < 1 eV(热中子≈0.025 eV)
速度 ~10⁷ m/s ~10³ m/s
主要反应类型 非弹性散射、阈能裂变 俘获、热中子裂变
截面(吸收概率)
慢化需求 无需慢化 需慢化剂
典型应用 快堆、增殖燃料 热堆、中子散射实验

4. 中子慢化过程

快中子通过弹性散射(与轻核如氢、氘、碳碰撞)逐渐损失能量,最终变为热中子:

  • 平均对数能降(ξ):每次碰撞的平均能量损失
  • 慢化长度:快中子减速为热中子所需的平均距离

5. 实际意义

  • 反应堆设计
    • 热中子堆需优化慢化剂与燃料比例
    • 快中子堆需避免慢化,使用高密度燃料
  • 屏蔽设计
    • 快中子屏蔽需先慢化,再用吸收剂捕获热中子

期望和方差定义

设整体样本数为\(N\), 则期望定义为

\[\begin{equation}\label{eq:qiwang} E(x)=\overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i \end{equation}\]

方差定义为

\[\begin{equation}\label{eq:fangcha} Var(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(x_i-\overline{x})^2 \end{equation}\]

基本关系

方差与期望的关系

仍然取任意的两个常数\(a\)\(b\), 则

\[\begin{equation}\label{eq:fangcha0} Var(x)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(x_i-\overline{x})^2=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i^2-2\frac{1}{N}\sum_{i=1}^Nx_i\overline{x}+\overline{x}^2 =E(x^2)-[E(x)]^2 \end{equation}\]

期望线性关系

取任意的两个常数\(a\)\(b\), 则

\[\begin{equation}\label{eq:qiwang0} E(ax+b)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (ax_i+b)=a(\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i)+b=aE(x)+b \end{equation}\]

方差线性关系

取任意的两个常数\(a\)\(b\), 则

\[\begin{equation}\label{eq:fangcha1} Var(ax+b)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \{(ax_i+b)-(a\overline{x}+b)\}^2 =a^2\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N(x_i-\overline{x})^2=a^2Var(x) \end{equation}\]

独立分布的期望

取任意的一个变量\(x_i\), 它的期望等于无穷次取样后的平均值,即\(E(x_i)=\overline{x}\), 于是可得

\[\begin{equation}\label{eq:dlqw} E(\sum_{i=1}^nx_i)=\sum_{i=1}^nE(x_i)=n\overline{x} \end{equation}\]

独立分布的方差

\[\begin{align} Var(\sum_{i=1}^nx_i) &=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N (\sum_{i=1}^nx_{ki} -n\overline{x})^2 \notag \\ &=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N [\sum_{i=1}^n(x_{ki} -\overline{x})]^2 \notag \\ &=\sum_{i=1}^n\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N (x_{ki} -\overline{x})^2+\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N\sum_{j=1}^N(x_{ki} -\overline{x})(x_{ji} -\overline{x}) \notag \\ &=\sum_{i=1}^n\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N (x_{ki} -\overline{x})^2 \notag \\ &=nVar(x) \label{eq:dlfc} \end{align}\]

样本方差与整体方差的关系

取样本数\(n\), 记样本期望记为\(\overline{x}\), 整体期望记为\(\mu\), 样本方差记为\(s^2\), 整体方差记为\(\sigma^2\), 则

\[\begin{equation} \sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2 =\sum_{i=1}^nx_i^2-n\overline{x}^2 \label{eq:ybzt} \end{equation}\]

对式\(\eqref{eq:ybzt}\)求期望得 \[\begin{equation}\label{eq:ybzt1} E[\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2] =E[\sum_{i=1}^nx_i^2]-nE[\overline{x}^2] \end{equation}\]

由式\(\eqref{eq:fangcha0}\)和式\(\eqref{eq:dlfc}\)可得 \[\begin{equation}\label{eq:ybzt2} E[\sum_{i=1}^nx_i^2]=nE(x_i^2)=n\sigma^2+n\mu^2 \end{equation}\]

再由式\(\eqref{eq:fangcha0}\)和式\(\eqref{eq:dlqw}\)可得 \[\begin{equation}\label{eq:ybzt3} E[\overline{x}^2]=Var(\overline{x})+[E(\overline{x})]^2=\frac{1}{n}\sigma^2+\mu^2 \end{equation}\]

将式\(\eqref{eq:ybzt2}\)与式\(\eqref{eq:ybzt3}\)代入到式\(\eqref{eq:ybzt1}\)\[\begin{equation}\label{eq:ybzt4} E[\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2] =(n-1)\sigma^2 \end{equation}\]

进一步可以写为 \[\begin{equation}\label{eq:ybzt5} \sigma^2=E[\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2] \end{equation}\]

\(\eqref{eq:ybzt5}\)表明,总体方差\(\sigma^2\)可以由样本方差\(s^2\)求期望获得。

随着存储技术的不断发展,硬盘的存储密度和性能也在不断提升。垂直盘(CMR,Conventional Magnetic Recording)和叠瓦盘(SMR,Shingled Magnetic Recording)是两种常见的硬盘存储技术。本文将详细介绍这两种技术,并通过对比列表帮助读者更好地理解它们的区别。


什么是垂直盘(CMR)?

垂直盘,即传统磁记录(Conventional Magnetic Recording),是一种经典的硬盘存储技术。在这种技术中,数据以垂直方向写入磁盘表面,每个磁道之间保持一定的间隔,避免数据之间的干扰。

特点:

  • 独立磁道:每个磁道是独立的,读写操作不会影响相邻磁道。
  • 高性能:由于磁道之间无重叠,随机写入和改写速度较快。
  • 高可靠性:数据修改时无需重新整理邻近磁道的数据,降低了出错概率。
  • 适用场景:适合需要频繁读写操作的场景,如数据库、虚拟机和视频编辑。

什么是叠瓦盘(SMR)?

叠瓦盘,即叠瓦式磁记录(Shingled Magnetic Recording),是一种提高存储密度的技术。在这种技术中,数据磁道像瓦片一样部分重叠,从而在相同物理空间内存储更多的数据。

特点:

  • 高存储密度:通过磁道重叠显著提升了单位面积的存储容量。
  • 写入性能较低:由于磁道重叠,改写数据时需要先将受影响的邻近磁道数据迁移到缓存,再重新写入,导致写入速度较慢。
  • 成本较低:相比垂直盘,叠瓦盘在相同容量下成本更低。
  • 适用场景:适合以顺序写入为主的场景,如冷数据存储、备份和归档。

垂直盘(CMR)与叠瓦盘(SMR)对比

对比维度 垂直盘(CMR) 叠瓦盘(SMR)
技术原理 数据以垂直方向写入,磁道独立 数据以部分重叠的方式写入,磁道相互覆盖
存储密度 较低 较高
写入性能 较低
随机写入能力
成本 较高 较低
可靠性 较低
适用场景 数据库、虚拟机、视频编辑等高频读写场景 冷数据存储、备份、归档等顺序写入场景
优点 高性能、高可靠性 高存储密度、低成本
缺点 存储密度有限,成本较高 写入性能低,随机写入效率差

总结

垂直盘(CMR)和叠瓦盘(SMR)各有优劣,选择哪种技术取决于具体的应用场景。如果您的需求是高性能和高可靠性,例如运行数据库或虚拟机,那么垂直盘是更好的选择。如果您更关注存储密度和成本,且主要进行顺序写入操作,例如数据备份或归档,那么叠瓦盘会更适合。

希望本文能帮助您更好地理解这两种硬盘技术,并根据实际需求做出明智的选择!