A. EASY%Ro法數值模擬
前已述及，近30餘年來流行的TTI、LOM和Tissot等數值模擬方法程度不等地存在某些不足（第一章第二節）。為此，美國學者Sweeney、Burnham等自80年代末期以來，開發和完善了一種反演沉積有機質熱歷史的新方法——EASY%Ro數值模擬法。
該法以熱模擬實驗為基礎，考慮到III型有機質在演化過程中發生的脫水、脫二氧化碳、脫甲基及脫高碳數烷基等平行化學反應，分別求取各平行反應所需的活化能（表4-3），進而根據阿倫尼烏斯一級反應方程建立起化學反應動力學模型，用以定量描述鏡質組反射率、受熱條件、有機質組成等之間的相互關系。
表4-3EASY%Ro數值模擬法所採用的化學計算因子和反應活化能數據
頻率因子A=1.0×1013/sec,lkcal=4186.8J。
一般而言，鏡質組或III型乾酪根的熱降解反應遵循阿倫尼烏斯一級反應方程：
dw/dt＝—kw
其中：k=A×exp（—E/RT）；
w——未反應組分的數量；
k——反應速率；
A——頻率因子；
E——反應活化能；
R——阿伏加德羅氣體常數；
T——絕對溫度且為時間的函數。
在EASY%Ro法中，考慮到鏡質組化學組成的不均勻性，把有機質復雜的熱降解反應視為一系列具有相同頻率因子的平行反應。對於ith組分的反應，在溫度為T（t）時有：
dw/dt＝—wi·A·exp[—E/RT（t）]
並且
dw/dt＝∑idwi/dt
在ith反應中未反應的有機質數量為：
山西南部煤化作用及其古地熱系統：兼論煤化作用的控氣地質機理
反應物的轉化率（即反應程度）為：
F=1—w/wo=1—∑ifi[wi/woi］
其中：f0——全部反應物的初始濃度；
woi——組分i的初始濃度；
fi——第i個平行反應的化學計算系數。
將沉積有機質受熱歷史分解為一系列等溫或衡定加熱速率階段。對於這一過程，必須首先定義時刻j與j—1之間的加熱速率：
Hj＝（Tj-Tj-1）/（tj—tj-1）
ith組分在j時刻的反應程度為：
山西南部煤化作用及其古地熱系統：兼論煤化作用的控氣地質機理
其中：
△Iij＝（Ii,j—Ii,j-1）/Hj
並且：
山西南部煤化作用及其古地熱系統：兼論煤化作用的控氣地質機理
式中a1=2.334733,a2=0.250621,b1=3.330657,b2=1.681534。由此算出化學反應程度F，則鏡質組反射率可由下式求得：
Ro（%）=exp（一1.6+3.7F）
EASY%%Ro方法具有計算簡便、精度較高、適用范圍廣等優點，其適用的有機質受熱速率在實驗室的1℃/周到正常沉積盆地中1℃/Ma之間。Littke等（1994）應用該法對德國魯爾盆地石炭紀的熱歷史和煤層埋藏史進行重新評價，取得了國際上公認的良好效果。我國石油勘探規劃設計院石廣仁教授等1996年在盆地綜合模擬系統中列入了EASY%Ro數值模擬子系統，並即將在國內廣泛應用和推廣。
在作者的研究工作中，採用EASY%Ro法反演煤的受熱史應是上述過程的逆運算，即在已有實測鏡質組反射率和已知煤層埋藏史的基礎上，通過上述方程組反算不同熱歷史階段中煤層所受的古地溫溫度。具體步驟如下：
1.根據國外有關資料（Sweeney,1990;Waples,1980），編制出EASY%R，法數值模擬軟體；
2.根據煤層埋藏史以及煤層受熱史地質分析成果，分別設定有關埋藏階段的正常地熱場或異常地熱場的地溫模式，尤其是大地熱流值和地溫梯度；根據埋藏史和假定的地溫模式計算煤層所達到的最終煤級，即鏡質組最大反射率；
3.反復對比算出鏡質組反射率與實測鏡質組反射率，根據對比結果不斷調整假定地溫模式，一直計算至鏡質組反射率與實測鏡質組反射率達到最佳的吻合，此時所假定的古地溫模式與古地熱場的實際情況最為接近，從而求出各埋藏歷史階段中煤層的受熱溫度，即煤層受熱史。
遵循上述步驟，應用作者自編的EASY%Ro法模擬軟體，對研究區內6個地區晚古生代煤層的受熱歷史進行了反演，結果如表4-4所示。
表4-4山西南部晚古生代煤層受熱歷史EASY%Ro法數值模擬結果
結果表明，研究區晚古生代煤層的受熱歷史經歷了四個主要階段（圖4-1）。第一階段為緩慢增溫階段，對應於煤層的緩慢埋藏階段。第二階段為溫度波動階段，相當於煤層埋藏的穩定—波動階段。第三階段是快速增溫階段，對應於煤層埋藏的顯著抬升階段，煤級可能急劇增高，是本區煤化作用進展的主要時期。第四階段為溫度降低階段，對應於煤層埋藏的第四和第五階段，煤化作用理應停止。
應予指出，模擬得出的煤層受熱最高古地溫溫度（早白堊世受熱溫度）與煤系脈體包裹體實測捕獲溫度基本一致（下述），表明EASY%Ro法數值模擬結果較為真實地反映了煤層的受熱歷史，不同地區同一埋藏階段煤層受熱溫度存在差異，並且隨地質歷史的發展而變得更為明顯，這種差異不僅是構造分異作用逐漸增強的必然結果，而且必將導致煤化作用進程和生烴歷史發生分異。
圖4-1山西南部晚古生代煤層受熱歷史曲線
B. easy-monitor源碼分析
筆者之前有使用輕量級的 easy-monitor2.0 對項目進行內存泄漏的排查；
本文主要是對2.0版本的源碼學習和筆記整理。目的是為了個人的技術提升，想去了解一個nodejs監控的整體實現。如果哪裡有理解不對的地方歡迎讀者指出。
本文底部會有原作者在cnode原文章的鏈接；
這里引用一下原文中的架構圖
整體上分為了三個模塊：
下面從源碼層面對各模塊進行分析；
這個庫對外暴露的是一個方法。
入口文件 index.js 引入根目錄的 dispatch.js
這個文件主要做了以下工作：
這里插入一下 RPC 的概念，方便理解下面的 embrace 與 dashboard 之間的通信
這里引用一段網路上的解釋： 原文
RPC (Remote Procere Call：遠程過程調用)：一種進程間通信方式。允許像調用本地服務一樣調用遠程服務
RPC架構：
包含四個核心組件
其實源碼中 embrace 模塊對應的就是 Client ， dashboard 模塊對應的就是 Server ，基於 TCP 鏈接實現的通信；
embrace 模塊暴露出的 start 方法將上文中初始化後完整的 config 對象和 common 對象作為了參數傳入;
這里主要進行的工作是：
上文中引入的 embrace/dispatch 模塊對外暴露了上文中用到的兩個方法
這里的 socketUtils.onData 是 common/common.scoket.js 模塊中暴露出的方法，目的是為了統一處理 tcp 句柄中的 data 事件;
在 dashboard 模塊中創建的 tcp 服務端的回調函數中會再次用到該方法；目的是對相同格式的消息數據格式統一處理；
dashboard模塊初始化和啟動的邏輯與embrace模塊異曲同工，稍有不同的是區分為了兩部分：
這里以overview為例子走一遍完整的流程
首頁
overview頁面：此頁面可以看到伺服器的 CPU 使用率，以及被選中進程的 Memory 佔用情況，其中內存佔用展示了三類：
整個過程筆者使用了一個簡易的流程圖來示意；（如果不容易理解，請還參考原作者的架構圖）
上述過程在web端是啟動了setInterval定時器每一秒中請求一次，而且在客戶端每一次都將上一次的數據做了緩存，繪制出了實時的折線圖效果
具體獲取 cpu 和 mem 數據是通過下面的方法：
computeMemoryUsage 的計算方法比較直接： process_memoryusage
computeMemoryUsage 使用到的Nodejs API： os_cpus 並進行了簡單計算
這個功能是對CPU-Profiling，然後進行分析，展示結果包含：
感謝大佬的開源精神
easy-monitor作者原文鏈接
easy-monitor3.0 已經發布。
C. 科學計算。easy~！
326 * 0.85=277.1g
Fe2O3 M=160
Fe M=56*2=112
277.1*112/160=193.97g
我用高中物質的量解也是這個結果
D. 初二數學題'easy（²為平方,³為立方）計算題
1.原式=x²+6x+x+6=x²+7x+6
2.原式=36x四次方+(-27)·x=36x四次方-27x
3.原式=x²-4xy+4y²-(x²-4y²)-(4x²-2xy)
=-4xy+8y²-4x²+2xy
=-4x²-2xy+8y²
E. java數字計算拆分
首先,寫一個類test,其中有個方法能夠將一個數分解成質因數,並且檢測是否含有除了2,3,5,7外的元素(分解方法是經典,網上都有的),通過上面的方法可以將測試的數都表示成為2,3,5,7的某次方
再寫一個類findshort,其中有個方法要實現如下功能:
下面先作分析,一方面5,7不能被合並了,因為如果一和的話會出現大於或者等於10的數,所以說剩下的就是2,3兩個數
另一方面2,3組合方式有(小於10)2,3,4,6,8,9,並且只有這幾種情況,如果要乘法短的話,盡量使每個因數大
將通過test中方法的數依此:先用9除,如果除盡,那麼再用9,直到不能用9除,然後是8,6,4,3,2,將能除盡的記錄到數組record[i]中
最後是個帶main的主類,裡面有個方法是將每一個要拆的數-1返回得測試數,-2得測試數...-9得測試數,如果測試通過的話就不再進行減法操作,該方法內還有個記錄減數的
最後由一個數組來記錄結果,print出來
haha,還是我的完善...
F. 初一數學 整式的運算公式
用*代替2次方
常見的;（a+b）*=a*+2ab*+b*：（a-b）*=a*
-2ab*+b*
（完整平方公式）
a*乘a*=a*+*
（注意並不是必須是2次方才可以，要底數相等指數相加）
a*除a*=1
（同上，但要注意按理說任何數的0次方都該是0，可老實說是1，還有除法的是指數相減）
（a+b+c）*=這個就是2個這樣的式子相乘得：a*+c*+b*+2ab+2ac+2bc
（ab）*=a*b*
（a-b）（a+b）=（a-b）*
(注意不管加號在做還是右，結果都是減）
累人啊！
2次方怎麼打
G. 油價7.3一升，300塊錢的油只跑了250公里，怎麼算百公里油耗
很簡單的， 汽車 油耗都是按照百公里來計算的，按照提供的數據，油價是7.3元/升，300塊錢的油跑了250公里，由此可以算出1公里的油費是300/250=1.2元，那麼100公里的油費就是120元，所以 汽車 的油耗就是120/7.3=16.4升/百公里。
可以看出這車的油耗簡直可怕，高達16.4個油，如果是跑車或者大型SUV的話，那麼還可以理解，根本就是一隻「油老虎」，1公里就要1.2元，可以說這踩的應該不是油門吧，踩一腳油門就是幾塊錢。
普通的私家車油耗一般是在5-8個油左右，也不可能達到這么高，而油耗本身也受很多因素的影響，當然車型的影響是最大的，你不可能拿一輛跑車跟普通私家車相比吧，這並沒有可比性。
現在買車最注重的就是油耗，畢竟油價一直在升，不是買不起車而是加不起油，如果不買一輛省油的車，一年下來的油費都要上萬了，養得起嗎？
都說買車容易養車難，這話並沒有說錯，現在的車子幾萬塊錢就能夠買到，而養一輛車除了油費還有保養，除了保養還有保險以及其他的磕磕碰碰需要花錢，這是一筆不小的開銷。
所以很多人在買車之後都喜歡問我，為什麼我的車子油耗那麼高？
你說這種問題能怎麼回答，只能說找個時間跑一趟高速，這是最快讓油耗降下來的辦法，油耗受很多因素影響的，並不是只有車子的問題。
同樣的一輛車在同一個路段，不同人駕駛油耗都不一樣，駕駛習慣也是影響 汽車 油耗的因素之一，很多 汽車 油耗高都是因為喜歡暴力駕駛。
比如駕駛 汽車 的時候經常大腳油門，然後急剎，接著來幾次地板油，各種看起來貌似很帥氣的操作，結果這些操作就是最費油的，油耗高並不是沒有道理的。
如果要保持油耗低，那麼養成良好的駕駛習慣是關鍵，而新車油耗高是正常的，開一段時間就會慢慢降下來，偶爾可以跑一跑高速，油耗也會下降。
高速跟市區的油耗顯示都是不一樣的，在市區行駛，經常都會走走停停，受制於各種障礙影響，車速還不能過快，而在高速就不一樣，車速比較快，而且不會有障礙物，不用怕堵車之類的。
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計算 汽車 的百公里油耗是一種數字知識，也許很多人不知道怎麼計算自己的車百公里油耗，下面我為大家詳細百公里油耗呢？
其實想要計算車的百公里油耗有一個公式的，計算車的百公里油耗公式為:
百公里油耗=所加的燃油數量（L）÷行駛的公里數×100
所以我們根據百公里油耗的計算公式，只要知道兩個已知數據可以輕松計算出來，其一是 汽車 所加的然後數量，也就是加了多少升油;其二這種箱油大概跑了多少公里;只要知道你這兩個數據百公里油耗就可以出來了。
根據你的提問油價7.3一升，300塊錢的油只跑了250公里，通過你這些數據為例，可以計算你的車百公里油耗多少是多少呢？
所加的燃油數量（L）
這個就是你加油的時候加了多少升，比如根據你的車的數據，油價是7.3元/升，總共加了300元，通過計算可以得知你的實際加油升數為：300元÷7.3升=41.0958升油，四捨五入法之後，加油約為41.1升油，這就是你所家的然後數量 （L）。
行駛的公里數
根據你的提問描述，你這箱有總共只是跑了250公里，而這250公里就是你這箱油的實際行駛的公里數，所以數據行駛的公里數是250公里。
計算百公里油耗
現在已經知道你的車所加的燃油數量約為41.1升油，行駛的公里數是250公里。
百公里油耗=所加的燃油數量（L）÷行駛的公里數×100%=41.1升÷250公里×100=16.44升，根據計算你的 車百公里油耗是16.44升 。
當然我實話告訴你，真正想要知道車的真實百公里油耗，並不能以一次加油的數據為主，你應該要根據以上計算方法綜合多次的計算結果，之後打個平均下來，每次計算出來的百公里油耗平均值，這個才是跟你的車真實油耗偏差很小了。因為車走的路段不同，搭載的人數不同，開不開空調等都是會影響油耗的。
對於開車的人士來說，只要我們稍微細心一點，就可以非常簡單的算出每公里油耗，至於百公里油耗無非就是在每公里油耗的基礎上乘以100而已。
每公里油耗=油量的體積（升）÷該油量下 汽車 可行駛的路程（公里）
而百公里油耗=每公里油耗*100
以本題為例：
油價7.3元一升，那麼300元可以加油：300元/7.3=41.1升
那麼也就是體積41.1升油跑了250公里
那麼每公里油耗=41.1升/250公里=0.16升
百公里油耗=0.16升*100=16升
一般來說，普通的車百公里油耗在10升左右，也就是我們通常所說的10個油，如果超過10升，說明該車油耗過高。
以侯哥的長城哈弗H5為例，2.4排量，排量還算可以吧，加41.1升的油，差不多可以跑350多公里，百公里油耗在11.7升左右。
當然百公里油耗除了與每個車型的排量有關以外，還同其它很多因素有關，比如路況的好快，氣溫的高低、是否開空調有關。
一般來說，路況同油耗成反比。 路況好的話，很明顯油耗要低一些，路況不好的話，油耗肯定要高一些，還有爬坡肯定要比平坦路油耗要高一些。
而氣溫同樣也會影響到油耗，同油耗量呈反比。 溫度低的話，引擎加熱的時間會更長一些，當然也就更耗油一點。
另外，開空調的話，油耗肯定會迅速上升，因為 汽車 空調是需要用油來驅動的。
最後大家覺得哪些車耗油一些，也可以評論區討論。
這個百公里油耗真的不低，絕對可以說是中石油中石化的合作夥伴了。百公里油耗這樣算。
加油量為：300/7.3=41.1（升）油，就是說加油量為41.1升。
實際百公里表現：41.1/250X100公里=16.43（升）
每公里的花費就是：16.43/100X7.3元=1.2（元）
這個油耗非常高了，要麼就是國慶大堵車了，要麼就是大排量的 汽車 ，比如2.0T以上的排量，並且是比較老的車型了。正常的車想有這么高的油耗都是比較困難的。百公里油耗為16.43升，每公里的花費為1.2元。
以上就是簡單演算法，這個其實並不是很准確的，就是一個參考值，會有一些誤差的。
250公里花費300元，合計1.2元/公里，120元/百公里。
油價7.3元/升，120元是120/7.3=16.4升。
由此得出油耗：16.4升/100公里。
這個油耗不算低，至少不是C級以內轎車的油耗。7.3元/升的油價是95#油，
推測樓主是2.0T或者自吸3.0及以上的SUV。
好了，下面車夢響老師開始今天的車夢響加減乘除大課堂了。
油價7.3元一升，一共加了300元的油，跑了250km，現在我們計算一下百公里油耗。（由於題目沒有說明油箱在加油前的油量，所以我們默認為零）
首先第一步計算出總共加了多少油：300/7.3=41.10（41.09589041），一共加了41.10升（四捨五入，保留兩位小數）
第二步計算每公里油耗：41.10/250=0.1644L/KM
第三布計算百公里油耗：0.1644*100=16.44L/100Km
好了，這道題的解答就到這里，同學們下課。
從事 汽車 動力系統開發十多年，幾乎每天都在和油耗打交道！這車百公里油耗：100*300/250/7.3=16.44L/100km。憑借直觀感受，這個車絕對不一般，該車一公里油耗達到了300/250=1.2元/公里，按照目前的家用車油耗水平2.0T以下，我還真沒遇到過這么費油的車，不過我覺得大部分是題主對於加油量有誤，應該是個大概值，再或者就是車里程錶有問題，再或者是車主經常地板油行駛，對車輛動力性要求極高！
現在家用車裡面，國產車2.0T發動機都很少有達到這個油耗水平的，更何況合資車了！不過這車有可能排量在3.0L以上，或者是一發動機改款升級車！
現在可以通過一種簡潔的方式計算一下 汽車 百公里油耗，加油時去同一家加油站，把油加滿直至跳槍，同時記下此時的里程錶L1，等我們把這箱油跑的差不多的時候，再去該加油站加油，加滿直至跳槍，記下所加的油量L和車輛里程錶L2，現在百公里油耗就是：100*L/（L2-L1），簡單easy吧，這種情況是我們計算百公里油耗常用的方法，並且準度非常高，排除外界主要干擾因素，比如汽油消耗量誤差，可以計算出我們車輛的實際油耗水平！
汽車 油耗只是一個參考，如果平時自己車輛油耗太高，還是不要看了，畢竟買車是為了省心，不是為了鬧心！
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300塊除以7.3元一升等於41升油，300塊加了41升油。然後你跑了250公里，也就是說250公里用了41升油，41除以250等於0.164，1公里耗油0.164升，百公里100×0.164=16.4。百公里油耗16.4升
經常看到有些網友提出類似計算油耗的問題，雖然計算方法很簡單，網友並非不會，我想應該是對一些名詞的含義不太理解而導致無法客觀分析原因，今天我們就再聊聊這個話題吧。
首先題主給出的已知條件已經非常充足，油價7.3元，加了300塊，跑了250公里，求百公里油耗。其實看到這里我們就能大概知道這車油耗可不低。為啥呢？300塊才跑了不到300公里，一公里一塊多，油老虎的節奏啊。那怎麼算具體油耗呢？先要明白百公里油耗的概念，百公里油耗的單位是*L/100Km，意思就是說這個車跑一百公里路程能消耗多少升燃油。平時習慣說法就是「這個車百公里油耗多少升」。明白了這個後問題就簡單了，就是簡單的乘除法運算。
油價7.3元/升，那麼300塊可以加41升燃油（300÷7.3≈41升），好了，現在知道這個車跑了250公里消耗了41升油，那麼每公里消耗汽油0.164升（41÷250=.0164），一公里消耗0.164升，那麼一百公里就是0.164×100=16.4，百公里油耗16.4升。這車的油耗是16.4L/100Km。油老虎鑒定完畢！
當然了，一公里消耗0.164升油，一升油7.3，那麼0.164升油的價格就是0.164×7.3≈1.2元，這車一公里燒油1.2元，老司機看到這里就該說了：這車油老虎啊，一公里一塊二。
這就是計算油耗的方法，其實很簡單。
關於油耗的計算問題一直是大家都比較熱議的， 汽車 的油耗上下波動，前一陣子油價跌到6字頭，這不快過年了又漲了兩次，一下子就感覺到一夜回答解放前，過年開車回家都要猶豫怎麼加油了。回歸正題，今天我們來討論一下題主給出的這些條件下的 汽車 油耗是怎麼樣的。
↑↑↑加油站小哥正在更換價格牌
我們首先把前提條件列出來：單價是7.3元/升、300元油錢開了250公里。列出這些條件，其實已經非常明了了，首先我們先計算單位公里的油錢是多少，再根據每一公里的油錢就可以計算出百公里的油耗是多少升，這樣子就可以回答題主提出的兩個問題了，一個一公里的油耗，一個是百公里油耗。
首先我們來計算一公里的油錢和油耗是多少，我們得知300塊錢跑了250公里，那麼用除法就可以計算出每公里的油錢是多少：300÷250=1.2元，一公里消耗的汽油有1.2÷7.3=0.16升汽油，這是單位公里數的。
還有一個就是百公里的油耗，經過上面的運算步驟我們得出每公里油錢是1.2元，那麼百公里的油錢是120元，用總價除以單位油價得出：120÷7.3=16.4升/百公里。這個是百公里的油耗。
那麼這樣一個油耗水平屬於什麼水平呢，按照我們市場上大多數的車輛作為參照的話，已經算得上是比較耗油了，除非是全尺寸的SUV或者是豪華D級車譬如賓士S級甚至是豪華E級車紅旗H5、勞斯萊斯幻影等這樣的才算得上是正常油耗，題主如果是普通的家用車都有這么高的油耗的話就要考慮去檢修一下是不是車輛出現故障了。
H. 跪求指數運算，超easy
兩邊同取常用對數得:lg(2^x)=lg3,即:xlg2=lg3,所以:x=lg3/lg2=0.4771/0.3010=1.4854.
I. 新gre分數怎麼計算的
其實這個問題沒有一個固定答案，因為GRE考試的自適應過程，所以如果第二個section做到不同難度的時候，題目正確數量和最後的分數之間的關系也是變化的。
Verbal部分：
1. 同樣是verbal對了20個題
如果是第一個section對15個，第二個section對5個，那麼你的verbal分數很可能是155；
如果是第一個section對10個，第二個section對10個，那麼你的verbal分數很可能是152；
如果是第一個section對5個，第二個section對15個，那麼你的verbal分數很可能是148。
2. 每個section對的題目數量一樣，分數也可能不一樣
比如我就看到同樣是第一個section對8個，第二個section對6個。
分數就有146，147和148三種情況。神奇吧！
目前雖然ETS沒有公布，但是從大部分學生分數判據來看：
1. 第一個section對0-6個，第二個section進入easy；
2. 第一個section對7-12個，第二個section進入medium；
3. 第一個section對13-20個，第三個section進入hard。
【補充】第一個section對7個從學生的判據來看有兩種情況可能是進easy也可能是進medium，還要看對的題目的難度系數。第一個section對13個從學生的判據來看也有兩種情況medium和hard都有可能。
有些同學想知道這個是怎麼算的？
但是我想告訴大家這個並不是ETS官方公布的演算法，是經過研究過200多個GRE分數判據並且結合之前行業裡面對算分公式的猜測大致推出來的。
數學算分：
由於中國學生數學第二個section基本上都能進入hard，加之數學全球整體上表現也優於語文，所以數學算分大致如下：
扣的分數=錯的題數-1
[例：錯4個題，大約扣3分]
[一般有1個題的容錯率]
[錯1個題可能依然是170]
J. 用簡便的方法計算【100+1】乘以【1000—1】
（100+1）*（1000—1）
=（100+1）*1000-（100+1）
=100*1000+1000-100-1
=100000+900-1
=100000+899
=100899