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XRD精修教程：CMPR软件介绍-测试狗科研测试
1 引言在使用GSAS软件进行XRD精修时，我们常常需要对数据格式进行转换，初步进行峰形拟合，处理GSAS结果等工作。那么，CMPR软件就是必不可少的。 4 CMPR软件功能介绍4.1 转换原始数据格式GSAS软件进行精修所需的数据格式为“.gsas”类型，然而大部分XRD测试结果文件并不为此。除此之外，我们常常还需要将不同格式的XRD文件进行转换。 在此，我们就可以利用CMPR软件来进行处理，它能读取几乎所有类型的XRD测试结果。 下面我们以一个例子来为大家演示如何进行操作：（1）尽管不同仪器XRD测试结果相差很大，但共同点是都包含“衍射角度”与“强度”。 4.2 输出精修结果GSAS精修的很多结果都保存在“.exp”文件中，我们同样可以采用CMPR软件来将其转换为“.csv”文件，从而采用Excel来将其打开以利于后续的绘图。
1.3K10编辑于 2024-11-29 - 来自专栏模拟计算
同步辐射XRD数据精修的流程和应用场景-测试GO
同步辐射XRD数据精修的流程和应用场景在现代材料科学、物理、化学以及地质学等领域，同步辐射XRD技术因其无与伦比的亮度、高准直性和可调波长等特点，成为了解析材料微观结构的利器。 然而，获取高质量的衍射图谱仅仅是第一步，如何从中提取精确、定量的结构信息，则依赖于关键的数据处理步骤——同步辐射XRD数据精修。一、什么是同步辐射XRD数据精修？ XRD数据精修，通常指基于Rietveld精修法的一种全谱拟合技术。 三、同步辐射XRD数据精修的核心用途同步辐射XRD数据精修的强大能力，使其在科学研究中发挥着不可替代的作用，其主要用途包括：精确确定晶体结构：解析未知结构：对于新化合物，可以极其精确地确定原子在晶胞中的精确位置 同步辐射XRD数据精修并非一个简单的“一键处理”过程，而是一个结合了物理学、晶体学知识和经验的深度分析工作。
85710编辑于 2025-09-18 - 来自专栏测试GO材料测试
XRD精修教程：采用CMPR软件拟合峰形函数-测试狗科研测试
作者：测试狗科研测试1 引言在使用GSAS软件进行XRD精修时，一个重要的输入文件就是“仪器参数文件”。 一般情况下，我们无需调整仪器参数文件中的峰形参数就可以直接采用GSAS软件进行XRD精修拟合。 图3 读取结果（2）修改XRD图形显示方式为了更加清楚直观地进行下面的工作，我们可以先在图4所示的Plot选项卡中修改XRD谱图的线条类型和颜色等参数。具体操作见图4。 图4 修改XRD谱图显示方式修改后的显示效果如图5所示。 同时，我们也可以在图10所示的plot窗口查看拟合效果以及拟合结果；图9 勾选需要拟合的峰和相应参数图10 Plot窗口中的拟合效果（d）在拟合完第一个峰之后，我们就可以采用类似的操作来拟合第二个峰：设置范围
1.1K10编辑于 2024-11-29 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
影楼精修-交互式修图Agent
API 参数 JSON（字典） 根据API参数调用修图算法执行修图处理，给出最终修图结果 一，算法结构分解 第一步：意图抽取与解释 ChatGPT 接收到用户一句话，例如： “这张照片里痘痘很多，皮肤很差 nasolabialFoldsRemoveRatio 6. eyewinklesRemoveRatio 7. skinSoftRatio 8. spotRemoveRatio 9. skinWhiteRatio 10 Agent流程，并给出了对应的UI DEMO，对于修图算法模块，大家可以结合自己的需求自行扩展； 最终效果展示： 上面介绍了一个完整的基于聊天交互的修图Agent，用户可以通过聊天的方式，让机器人按照自己的要求进行修图 ，大大降低了修图的门槛，具有较大的普适性；同时，对于专业用户，由于每次聊天返回了对应的修图API参数，我们也可以很方便的与操作界面中对应修图参数进行绑定，比如直接映射到功能滑杆上，这样，用户既可以通过聊天来修图 ，也可以在聊天结果的基础上，继续通过功能滑杆来修图，对于专业修图人员也更加友好。
18400编辑于 2026-04-02 - 来自专栏知识兔下载
XRD测试数据分析工具Jade 6.5版下载地址及安装教程
Jade是一款XRD分析软件，可以分析X射线衍射，分析出衍射图谱，获得材料的成分、材料内部原子或分子的结构或形态等信息的研究手段。 Jade可以对X射线衍射进行分析，通过分析得到的结果，软件可以判断分辨出材料的构造，知道材料的成分、内部原子、分子的结构形态等等，是一款对XRD的研究软件，对于刚走上科研的用户来说，是非常不错的选择。 软件功能：1、物相检索通过建立PDF文件索引，jade具有优秀的物相检索界面和强大的检索功能2、图谱拟合可以按照不同的峰形函数对单峰或全谱拟合，拟合过程是结构精修，晶粒大小，微观应变，残余应力计算等功能 3、结构精修对样品中单个相的结构精修，完成点阵合素的精确计算，对于多样品，可以逐相地一次精修4、晶粒大小和微观应变计算当晶粒尺寸小于10cm时的晶粒大小，如果样品中存在微观应变，同样可以计算出来5、残余应力残余应力计算功能作为一个特殊附件
3.9K00编辑于 2023-04-23 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
影楼精修-手部青筋祛除算法解析
注意：本文样例图片为了避免侵权，均使用AIGC生成； 手部青筋祛除科普 手部青筋祛除是影楼精修中一个非常精细的工作，需要较高的修图技巧，目前市面上很少有自动化的青筋祛除功能的，而像素蛋糕目测是第一个做到的 算法实现 像素蛋糕为了这个效果申请了算法专利CN 119624835 A：一种模拟人工修图的级联式人物图像祛青筋方法。
15610编辑于 2026-04-02 - 来自专栏知识兔下载
解决方法+jade6.5版本安装包下载免费分享+使用教程
MDI Jade(XRD分析软件)作为专门用于XRD分析（X射线衍射分析）的软件，一直以来深受各位材料领域研究人员的“喜爱”。 一般看fm小的，十几二十就很可能了 这些五六十太高了 基本都是错的 峰太少了，多标些再来 （建议先用已知物练手） NO.5 jade对晶胞参数进行精修功能无法使用是怎么回事? 答：如果样品为单相，则可以不进行物相检索，在寻峰或拟合后直接选用全部衍射峰进行精修。 另外，有时虽然Unable to Graft hkl‘s to peaks，但还是出现了精修的界面，选择All possible reflections进行精修是可行的。
3.7K00编辑于 2023-03-11 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
影楼精修-皮肤瑕疵祛除算法解析
皮肤瑕疵祛除旨在祛除人像照片皮肤区域的痘痘/斑点/痣/胎记等瑕疵；当前主流算法方案可分为传统图像处理方法和基于深度学习的方法，本文重点介绍基于深度需恶习的方法； 皮肤瑕疵祛除是磨皮好坏的第一步，或者说是人像精修皮肤处理的基础
15100编辑于 2026-04-02 - 来自专栏知识兔下载
XRD分析软件Jade 9.0中文版下载+安装教程
通过比较XRD图谱不同处峰的分离和拟合，并与既有物质pdf卡比较，以此分析出该物资是什么物质的什么晶型，结晶度，多种物质的含量比，以此来分析实验中可能出现的误差和产物中的杂质。 2、图谱拟合可以按照不同的峰形函数对单峰或全谱拟合，拟合过程是结构精修，晶粒大小，微观应变，残余应力计算等功能。 3、结构精修对样品中单个相的结构精修，完成点阵合素的精确计算，对于多样品，可以逐相地一次精修。4、晶粒大小和微观应变计算当晶粒尺寸小于10cm时的晶粒大小，如果样品中存在微观应变，同样可以计算出来。 9、选择安装路径（要记住安装路径，等下要用到，保险起见请选择默认安装位置），第10步要用到这个安装路径位置，选择安装后等待安装完成。 10、再次回到Jade补丁文件夹中复制msvbvm60.dll文件，然后粘贴到安装路径（第9步中提到的安装位置）中。
40.5K20编辑于 2023-04-21 - 来自专栏全栈程序员必看
WPF 精修篇 Winform 嵌入WPF控件「建议收藏」
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128706.html原文链接：https://javaforall.cn
1.4K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏悟空聊架构 | 公众号
东汉末年，他们把「服务雪崩」玩到了极致（精修版）
这里的时间窗口可以根据环境的运行状态进行动态调整，比如第一次是 1 分钟，第二次是 3 分钟，第三次是 10 分钟。 七、熔断中间件 肯定有人会问了，你这上面讲的原理，难道还真的自己去写这套算法？
48830编辑于 2022-05-13 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
PeleeNet：精修版DenseNet，速度猛增至240FPS | NeurIPS 2018
1240] 基于SSD，将PeleeNet作为主干网络并做了几个优化，提出目标检测网络Pelee，主要的优化点如下： Feature Map Selection，使用5个尺寸的特征图(19x19, 10x10
69950发布于 2021-01-21 - 来自专栏架构随笔录
程序员大大，如何去准备一份精修简历
说起面试，很多人都非常的头疼，不仅要将很久不触碰的技术拾掇起来，还要准备一份精修简历，最后再拿着这一份简历去各大招聘网站上海投，假如你足够优秀，会有很多猎头来找你，当然也不是因为你特别优秀，而是因为猎头也有 如何准备一份精修简历 大家可以按照如下几个方面的修改简历。 （7）精修简历并不代表是要做假，将莫须有的经历给写到简历中，这个是得补偿失的。这个不光是会有背调，还会有随时翻车的风险，因为互联圈子真的非常的小。 总结 总之，准备一份精修的简历是你面试之前必做的功课，也是你顺利拿到心仪的OFFER的必经之路。 另外准备精修的简历的过程中，还能更好的评判自己的技能水平，做到心中有数，查漏补缺，从而更加丛容的去准备面试，而不是一团乱麻的去海投和面试。 最后祝水友们，面试顺利。
41920编辑于 2022-12-30 精修人像的五大核心步骤：打造自然质感的手工PS流程
在商业摄影、写真或婚纱修图的工作中，很多客户对成品有一个共同要求：真实、自然、不过度。虽然AI工具越来越流行，但在要求细腻、质感还原度高的人像修图领域，纯手工Photoshop依然不可替代。 本文将分享我多年实战中沉淀下来的一套人像精修流程，适合中高级修图师参考与实践。 高频层仅修纹理，低频层处理色斑、明暗、肤色过渡。 三、局部 Dodge & Burn：强化结构感而非“刷白”高端人像修图的核心在于对脸部结构的理解与塑造。 四、眼部细节精修：打动人的关键在眼神“眼神不到位，一张图就没灵魂。”这句话并不是夸张。高质量人像中，眼部的清晰度与明暗对比非常关键。 结语真正的修图高手，不是靠预设滤镜或者一键磨皮，而是在细节中不断推敲与塑造。以上方法不求炫技，只为让你的作品更真实、自然、耐看。保持对人物特征的尊重，才是高级修图的本质。
2K00编辑于 2025-04-29PS插件皮肤清洁磨皮精修 Beauty Retouching Kit 3.0 中文汉化版
不仅名称改了，改为Beauty Retouching Kit，连UI界面也大改，面貌全非。两个版本有什么区别？功能差不多，界面上V2.1稍显冗长，全部展开上下要从屏幕顶至底；V3.0精简了，改为形象的图形方式，且带有tooltip(弹出提示)功能。精明的土耳其人把V2.1的功能到V3.0拆成了两个版本，普通版（Beauty Retouching Kit V3.0）与加强版（Beauty Retouching Kit Pro V3.0）. Beauty Retouching Kit V3.0去除了V2.1中的滤镜功能，滤镜功能放到Pro版中了。
17910编辑于 2026-03-10- 来自专栏yeedomliu
《PMP精讲视频》第10章 沟通管理
第10章 沟通管理 ---- 1 有效的沟通 定义：以正确的形式、在正确的时间把信息提供给正确的受众，并且使信息产生正确的影响 正确的形式 正确的时间 把信息提供给正确的受众 使信息产生正确的影响 项目经理在工作当中要用
1.3K21发布于 2020-02-17 - 来自专栏新智元
OpenAI悄悄推出「种子」功能，生图之后还能精修
新智元报道 编辑：润 【新智元导读】OpenAI又再暗暗更新了，新推出的种子功能可以让用户精修自己生成的图片，添加元素，改变视角，调光修色都没问题！
73051编辑于 2023-11-02 - 来自专栏HyperAI超神经
SUPIR 专治各种图片模糊，还能理解文本描述进行精修
若超过 10 分钟仍处于「正在分配资源」状态，可尝试停止并重启容器；若重启仍无法解决，请在官网联系平台客服。 6.
2.2K10编辑于 2024-04-19 - 来自专栏精益六西格玛资讯
10年精益人的工作经验，绝对干货！
精益生产是一种新的理念，一种新的文化。传统的观念、传统的习惯、传统的力量、传统的文化，都要在精益生产变革中脱胎换骨，企业也要在变革中发展。 天行健根据自己10年的工作经验总结如下： 1、阐述推行精益生产的道理，让整个组织树立坚定的信念 无论是降低生产成本，简化工艺流程，还是提高客户满意度等。 因此，在精益生产实施之前，必须让所有员工明确这一想法，以便全力配合精益生产的工作，消除不必要的障碍，确保公司员工积极参与精益生产改进项目。 图片 2、领导要亲自制定精益生产的活动方向 不同的公司有不同的企业文化，高层领导一定要根据自身特点走适合自己的精益道路，绝不能机械地照搬别人的发展模式。 4、定期对精益生产的成果和推行过程中遇到的困难进行沟通 通过不断交流取得的成绩和遇到的挫折或挑战，可以保持精益生产不断发展。精益生产的实施无疑对企业有利，但同时也是一项非常细致而艰巨的工作。
32830编辑于 2023-03-09 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：小样本学习的高性价比：轻量算法做基底，大模型做精修.84
而大模型的出现，为这一难题提供了全新的解题思路，轻量分类算法与大模型的协同融合，并非简单的功能叠加，而是构建起“粗判 + 精修”的分层推理架构，让大模型的价值得到精准释放。 大模型精修的底层逻辑大模型基于“预训练 + 微调”的范式：预训练阶段：学了海量文本、图像的语义、视觉特征，比如“不算差但也没多好”其实是负面；精修阶段：通过Prompt把小样本的分类规则喂给大模型，让它基于深层语义判断轻量算法拿不准的样本 易于迭代：把大模型精修的结果补充到训练数据中，轻量算法的准确率会逐步提升，最终减少大模型的调用量。 大模型精修阶段（处理低置信样本） =====================def llm_refine(text_list): """ 大模型精修函数：处理低置信样本，返回精准分类结果 用逻辑回归、朴素贝叶斯这类轻量模型先做粗判，搞定大部分简单样本，只把拿不准的低置信样本交给大模型精修，这种分层处理的思路，完美平衡了速度、成本和准确率。
24441编辑于 2026-04-22
腾讯云开发者
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