恒速秤是安装在皮带输送机上对散状物料进行连续计量的理想设备。具有结构简单、计量准确、使用稳定、操作方便、维护量小等优点，不仅适用于常规环境，而且适用于酸、碱、盐及大气腐蚀等环境，广泛应用于建材、冶金、电力、化工、煤炭、矿山、港口等行业的输送过程计量。
恒速秤工作原理：
在生产工艺流程的皮带运输机中，安装合适流量的计量皮带秤架及测速装置，秤架上的称重传感器检测出通过该秤架称量段的物料流量，并将这个重量信号送到称重控制器进行重量积算，得到相应的累计重量。
恒速秤主要参数：
计量准确度：±0.25%、±0. 5% ±0.1%、±0.2%
带宽（mm）： 500～1400
带速: 0.02～4m/s
称量范围：0.1～2000t/h
皮带输送机倾角：0～30°
恒速秤工作条件和安装条件：
环境温度： 机械：-20℃～+50℃ 仪表： 0℃～40℃
电源电压： 220V（+10﹪、-15﹪） 50Hz±2﹪
相对湿度：150%
恒速秤定货须知：
1、运输送物料（介质、密度）：____
2、皮带总长度：____ 托辊间距：____
3、皮带宽度：____ 皮带速度：____
4、运输机倾斜角度：____
5、机架外宽：____ 机架内宽：____
6、其它要求：____
这道题可以这样进行简便计算具体的方法如下所示:
首先可以将14化成7x2进行简便计算，
490÷（7x2)
然后运用连续相除的方法解答
=490÷7÷2
=70÷2
=35
以上是本题的简便计算方法，是运用化整为零的方法和连续相除的方法进行解答的，很容易的获得了正确答案。
累计预扣预缴应纳税所得额=累计收入-累计免税收入-累计减除费用-累计专项扣除-累计专项附加扣除-累计依法确定的其他扣除
工资－（不征税所得、免征税所得）－3500元=X，X再按照个税规定的公式计算，得到的最后数值就是所要缴纳的个税。不征税所得、免征税所得一般是指定扣除标准，“五险一金”：
1、养老保险:单位每个月为你缴纳21%,你自己缴纳8%;
2、 医疗保险:单位每个月为你缴纳9%,你自己缴纳2%外加10块钱的大病统筹(大病统筹主要管住院这块）；
3、失业保险:单位每个月为你缴纳2%,你自己缴纳1%;
4、工伤保险:单位每个月为你缴纳0.5%,你自己一分钱也不要缴;
5、 生育保险:单位每个月为你缴纳0.8%,你自己一分钱也不要缴;
6、 住房公积金:单位每个月为你缴纳8%,你自己缴纳8% （以上为国家统一标准，各地区根据实际适当调整）你自己每个月为你缴纳的“五险一金”比例应该是8%+2%+10块+1%+8%=19%+10块 月薪7000元，个人应承担各项社保（五险一金）： 7800×19%+10=1492元 应纳税所得：7800-1492-免征额3500=2808元 应交纳个人所得税：2808×10%-105=175.80元
枚举就是一个一个数据试过去，看那个是对的排序就是把数据按从大到小或从小到大排序递归就是过程调用过程指用的数学表达式，并通过表达式的计算来实现问题求解
算法专利是一种保护算法的方法，它可以让发明者通过申请专利来防止他人未经许可使用或实施其算法。以下是几种常见的算法专利保护方式：
1.申请专利：发明者可以向国家知识产权局（NIPO）申请专利，通过在专利申请中描述算法的实现细节和运行过程来保护其算法。如果发明者的算法被批准，他们就拥有在一定期限内独占地使用和实施该算法的权利。
2.商业秘密：一些公司可能选择不申请专利，而是通过保持其商业秘密来保护其算法。这意味着它们不会公开其算法，但仍然可以对其进行内部使用和研究。
3.开源协议：一些公司可能选择在其开源协议中包含限制他人使用或修改其算法的条款。这通常会在开源协议的条款中明确说明，且遵守该协议的使用者必须遵循这些限制。
4.禁止反向工程：某些国家或地区可能有法律禁止对受版权保护的软件进行反向工程，从而使其作者能够维护其知识产权。但是这种禁止通常仅限于侵权行为，而不是对整个算法的知识产权的保护。
5.外国知识产权 Protection: 在某些情况下，一家公司可能在不同国家的知识产权系统中分别申请或注册多项专利来保护同一组算法。这些分别在不同国家的系统中获得的 patents可能会在不同的国家中获得不同程度的保护期限和范围。
需要注意的是，不同类型的 algorithm 和不同地区的 legal system 对上述方法的保护措施也有所不同,因此在寻求 algorithm patent protection 时,建议咨询专业 IP attorney 以了解您的具体情况以及适合您的方案。
优化算法主要分为启发式算法和智能随机算法。
1.1 启发式算法
启发式方法指人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。或者说是一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。启发式算法依赖对问题性质的认识，属于局部优化算法。
启发式算法的特点是在解决问题时，利用过去的经验，选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案。启发式优化方法种类繁多，包括经典的模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法等群智能算法。
算法比较灵活、书写很随意，没有语言界限。
If执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回不同结果。可以使用函数 IF 对数值和公式进行条件检测
A算法一般指某个搜索算法的朴素的思路 A*指使用了启发式搜索之后的算法，也就是运算速度会快很多，但不一定能保证最后得到最优解
Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的。