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。

ist 的 myfuzz 字典整合了各种主流目录爆破库，像是 SaiDict、SecLists、7kbscan、御剑啥的，全都糅到一块了，挺方便的。 从 600 多万条目录中，myfuzz 自动提取重复度高的条目——像dirtop10000.txt里的路径，能重复出现 20 次，命中率高。防护严就用top1000，防护一般直接上top60000，扫描覆盖面更广。 WebShell 密码、后台用户名、高效弱口令这些文件也一并打包，像WebShell-Password.txt、NewMimi.txt这些都有用，平时测站点登录就靠它们。 还有一个挺好玩的脚本dir.py，能根据网址自动生成字典，适合

伊敏露天矿的爆破经验分享挺有意思的，尤其是冬季作业的那套应对办法。钻孔效率和岩层硬度之间的关系，作者用数据说话，讲得清清楚楚。嗯，还有爆破和采掘之间的配合节奏，也总结得比较实在。 冬季爆破的痛点，一个是岩层冻得死硬，一个是操作成本飙升。文里用了统计的方法，把钻孔效率跟岩层类型一一对比，挺有借鉴意义的。如果你也在搞露天矿施工，看看这个案例挺值得。 爆破效果评价那部分也不错，了怎么从多个角度综合判断，包括炮孔间距、岩石块度分布、设备配合率等等，都是实打实的数据参考。没有虚头巴脑的概念，基本就是“怎么做效果更好”那一套。 有一段讲到降低爆破成本的方法，比如优化炮孔布置、改进起爆网络设计、结合采掘节奏

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。

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。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

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。

Oracle 的分页查询方法里，OFFSET FETCH用起来还挺顺手的，代码简洁，逻辑清晰，响应也快。尤其适合你在做类似电商、社交类大数据量查询时用。嗯，老版本的ROWNUM方式也能搞，但写起来稍微麻烦点，性能上也没新方法稳。如果你数据库版本够新，真心建议用OFFSET FETCH，省事多了。 分页查询的效率提升，索引的作用挺大，别偷懒全字段SELECT *，挑必要的字段查就好。表大得离谱？分区表可以考虑下，扫描数据少，查询自然快了。哦，对了，分页大小也要合理，太大或太小都影响性能，这点不少人踩坑。 Oracle 9i 里的操作系统统计信息功能也蛮有意思，能让优化器更懂系统的运行状态，选出更

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。

金融行业的 CRM 系统常年跟海量数据打交道，算法跑得不够快，系统一卡壳，业务效率也跟着掉。这篇文章就挺实用的，讲了怎么用一套比较聪明的方式优化 CRM 的数据挖掘算法，像是用了FCQ 算法做数据转换，加入领域知识泛化这种挺高级的思路，还有Hash 剪枝和候选项集压缩这种在第二轮迭代阶段出场的优化手段，整体让系统运转更顺畅。CRM 系统的层级是重点，能搞出有用的客户行为模式，像是你要找高价值客户群、识别交叉销售机会，全靠这一块算法够不够硬。以前那种算法，数据一大就掉链子，尤其是在划分项集数据区段、细节数据挖掘这些细节上。现在用了 Hash 和压缩策略后，运行时间直接少了不少，数据库也更轻盈，后