包含论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种引用文献图片和表格。论文查重时，查重系统会先对其进行分层处理，之后按照连续出现13个字符类似就会判为重
1、论文检测包括哪些内容“检测内容”对于论文的检测，那是一定要做的，不过目前市面上有很多的论文检测系统都可以查重，可是对于学校来说，他们只认可权威的知网来查重。所以我们在进行论文修改时就要借助权威的第三方的论文查重工具来完成查重工作。这些工具的算法和知网差不多，会检测论文的目录，可以分章检测。接着就会检测到论文的摘要部分以及正文等内容。2、论文检测包括哪些内容“提前准备”面对论文的主题，大家不要急着下笔，而是在写之前要明确好自己的论点以及依据，设计好论文的结构。然后再根据自己的论文结构或者提纲去找到相应的资料，最后再开始落笔。否则，如果这个操作流程反了，先找资料再想论文的结构，那届时写出来的论文重复率一定非常高，很难降重。3、论文检测包括哪些内容“公式、图片不会检测”相信大家也清楚，在论文进行查重时，对于图片或者公式等内容是不检测的，一是论文查重系统主要针对的是论文的文字内容，二是对于图片或者公式，目前计算机无未能进行比对。而这个所谓的漏洞对于大家来说，可以充分利用。我们对于一些需要引用的文献，可以用表格或者图片的方式来处理，顺利通过检测。而对于查重工具的选择，一定要注意选择靠谱的工具，不要随意挑选那些免费的查重软件，以免因小失大，届时后悔也来不及了。
论文检测的话，自然是要检测论文的正文，所有的地方了，有一些地方对于论文检测的查重率要求还是比较高的，很多时候是不能超过30%的
毕业论文是对硕士和博士学生学术生涯的最后一次评估。毕业论文对每个学生都非常重要。为了顺利通过毕业论文审核，论文的检测和查重是必不可少的一部分。那么论文检测方法是什么？1.不同的论文检测网站使用不同的检测算法。一般来说，论文检测的基本算法是论文检测系统根据一定的算法识别和计算检测到的论文的重复率，并生成检测报告。2.以查重系统为例：检测论文实际上是一种根据语义模糊解析算法，然后进行近似比较的方法。检测论文并非简单地基于某一最小句子进行循环比对。如果你在查重报告的全文对比报告中发现重复来源与你写的论文句子不完全一致，这就是原因。此外，硕士论文的查重与本科毕业论文的检测方法也存在一定差异。硕士论文比较的数据库内容更完整，字数更多。同时，硕士论文的检测和检查使用的系统是专业的硕士论文检测系统。该检测系统拥有独家的学术论文联合比较库，包括以往毕业生的论文。4.不同的论文检测系统采用不同的检测方法，不同的数据库会使同一篇论文在不同的论文检测网站上的检测结果不同，这在使用查重系统时也需要注意。
北的中心城市。那（你们）的男篮很厉害啊，我看你就有点像郭艾伦。”真会说话，大侄子郭艾伦可是辽篮的金牌。马二自感受用，肚子里的火便熄了大半。“在下便是这个店的老板，多有得罪，还望客官海涵，海涵！”老板说着，把服务员又唤了过来：“快煮二斤刚从青岛空运来的大虾，再开一瓶七十年的陈酿，吾要和这位客官畅饮几杯。”酒拿上来了，包装盒上还真有七十年的字样，且用醒目的黑体字标着：“非转基因高粱米酿造”。马二不由联想起所谓元青花瓷器的底部印有“微波炉专用”字样的段子，心中暗笑。虾端上来了。难道这就是传说中的青岛大虾？就是吓得黄晓明和Baby 不敢在当地举办婚礼的青岛大虾？观其形态，就是普通的基围虾嘛！马二吃了一只，觉得味道还不如大连的嘎巴虾。两人边喝边聊，开始聊的不过是美酒大虾的话题，后来火锅店老板就有意无意地探问了马二的婚姻情况。酒过三巡，两人都有点醉意。马二也不自觉进入了穿越的角色，见火锅店老板年纪比自己略小，便以兄长自居，问道：“愚兄有一事不明，不知贤弟为啥待我这般客气？”老板叹了一口气，说道：“兄台有所不知，这和愚弟的家事有关。”“啥？家事？此话怎讲？”“说来话长，吾有一个妹子，已过婚嫁年龄，可一直未有心仪之人。眼瞅着就要滑入剩女之列，家父家母焦急万分，我也为此寝食不安。”“原来如此。”马二想了想，试探地问道，“看贤弟是位帅锅，想来，令妹也是位美女吧！”
目前，知网查重检测系统出具的检测报告的格式包括三种，PDF、mht以及HTML，PDF可用PDF阅读器打开，后面两种需要用网页打开，但是会有同学跟小编反馈，打不开检测报告或者打开检测报告会出现乱码的情况，通常，在打不开的情况下都是没有用正确的PDF软件予以打开或者是浏览器的选项未将语言区设置成中文，这是无法打开或者是知网查重检测报告出现乱码的原因，这里小编跟大家分享应该如何解决出现乱码的情况。
好多论文查重系统检测是不对外开放的，建议同学们可以去PaperTime进行查重哦
首先，可以下载一个PDF阅读器，确保PDF阅读软件能够正常打开PDF，这样才能避免一些知网论文查重学校检测报告是PDF的形式，但是作者却无法打开的问题的出现，而且由于PDF会不间断的更新，更新之后，老版本的一些PDF就无法打开新版本的PDF，因此，下载正确的PDF版本且及时予以更新，以确保能够打开较新版本的PDF。
其次，HTML格式是网页形式，通常用系统自带的IE浏览器即可打开，但是一些用户普遍习惯于使用360浏览器或者是搜狗浏览器，若用上述浏览器打开知网查重报告出现乱码，则用户应当检查是否是由于浏览器选项的语言区设置不合理，如未默认使用中文浏览
论文查重报告是指通过论文查重系统检测出的论文，论文查重报告主要包括了论文查重率、论文对比、对比来源、作者姓名等基本信息。通常，相似度在80%~100%会用红色字体显示出来，相似度50%~80%的用黄色字体显示，而绿色字体表示没有找到相似的语句，一般红色部分建议修改，黄色部分酌情修改。
其次，毕业论文查重报告是在提交了论文，并且检测完成之后论文查重报告才会有。在paperfree、papertime提交检测论文，检测完成就会生成报告，点击导航栏“查看报告”，然后找到刚刚查重的论文后面的查看报告就可以了。
在查重报告的开头，可以看到作者、提交检测时间、论文标题等信息，下面一点可以看见论文的总体相似度、详细报告、综合评估、查看原文、使用帮助、打印pdf等，在往下是正文部分，用对应的颜色标注了，可以一目了然的看到，哪些部分相似度极高，哪些地方相似度适中，哪些地方没有找到相似语句，同时paperfree、papertime还提供了“在线改重”功能，实现了一边修改论文，一边论文查重，改哪里检测那里，可以提高论文降重的效率，节省修改论文时间。
如今，越来越多的人写论文了，为防止抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象，所有要发表的论文和学生毕业论文都需要进行查重检测，并得到论文检测报告，以避免抄袭、代写、抄袭、买卖论文等学术不端现象。论文检测报告怎么看？ 一、如何下载论文检测报告？ 论文检测报告由论文检测系统提供，论文作者只需上传到选定的检测系统，该系统可以自动地将论文中的内容与数据库中的文献进行检测，计算出重复率，最终呈现为论文的检测报告。这一过程一般需要三十分钟左右，检测完毕，直接点击查看报告即可查看报告，按下下载报告，检测报告就会以PDF格式存入本地。目前市场上有各种各样的论文检测系统，建议大家在选择检测系统时必须综合考虑安全性和准确性，Paperfree论文查重系统是一个很好的选择。 二、论文检测报告如何看？ 各种论文检测系统的论文检测报告会有不同，但差别不大，以Paperfree论文检测系统为例。第一页为论文检测结果的基本信息，包括对比结果、报告编号、论文主题、论文作者、语句相似性分布图和本地库相似资源清单等，报表中用红色标记出的内容属于严重相似内容，相似性在70％以上建议完全修改，用橙色表示的内容是轻微相似内容，相似度高于40％低于70％，经适当修改，不得以任何颜色标记的文本为合格部分。
知网论文查重的步骤如下：
步骤1：个人用户注册/登录
如果您已有知网个人账号，直接登陆即可；如未注册过知网个人账号，请按提示注册。
步骤2：上传论文
点击右侧的“上传待检测文献”（如下图），提交拟检测的文章即可。
步骤3：提交论文
按系统提示填写各项信息“上传待检测文献”，提交拟检测的文章即可。
中国知网介绍：
中国知网是中国学术期刊电子杂志社编辑出版的以《中国学术期刊（光盘版）》全文数据库为核心的数据库。收录资源包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸等学术与专业资料；覆盖理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等广泛学科范围，数据每日更新，支持跨库检索。
知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。
大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”，即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用：杜绝抄袭，踏实学问。但正所谓“世界万物，有矛就有盾”的哲学观，中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。原因有二，其一是目前的图文识别技术还不够先进；其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视，战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。一、查重原理 1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。 2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。 3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。 4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：google等翻译工具翻译法将别人论文里的文字，用google翻译成英文，再翻译回来，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点：有时候需要多翻译几遍，必须先由中文翻译成英文，再翻译成阿尔及利亚语，再翻译成中文。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比google翻译法更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。
知网论文查重规则毕业论文要如何查，主要集中与以下五个方面，下面小编为大家总结助力同学们快速通过论查重。1、中国知网论文查重系统设计了辨别程序，一般标黄色内容为引用句子，标红的内容则涉嫌抄袭，需要大家认真修改。2、中国知网论文查重标准一般是按13个字符算，如果您的文章不超过连续13个字的抄袭，就不会被辨别出是重复抄袭。但中国知网是会检测查重频率的，若引用的文献相似度太高也会被查重出来。3、中国知网查重系统的比对库，一般中国知网就仅仅收录的大多数文献都是中文文献，外文文献很少，这就为广大毕业生修改论文提供的极大方便，大家可以在创作时多引用一些外文句子，这样可以有效规避查重。4、章节总重复率，知网查重监测系统是通过论文给出的，一般同一章节或段落内的查重率不得超过5%。5、模糊检测，当知网对论文进行检测时，会根据论文的中心进行段落的重点监测。所以当一次不过时，经过改动的文章在以前没有出现的查重部分上，有时就会出现被查重不合格的现象。还有当论文被认为的抄袭段落或句子上，系统会进行模糊处理，所以只加如“虽然”“但是” 是没有用的。这一点要切记。总之，知网查重是有规律可偱的，建议在提交学校之前一定先在知网查重系统（知网查重 入口）提交自己的毕业论文查重检测，这样才能确保自己的论文通过学校的检测哈。
工具／原料：联想启天m428、windows7旗舰版、百度浏览器。
1、打开中国知网主页（cnki），点击进入“高级检索功能”。
2、导航栏中选择“期刊选项”，观察下方功能区，按照箭头指示，将“核心期刊”选项选中，以下以“物流”为关键词进行演示。
3、在“刊名”这一列会将期刊名称显示，均为核心期刊。
4、可以点击期刊名称，按照箭头标识出可以看此期刊是否为核心期刊。
针对鱼塘水质监测系统的论文主要有以下几个问题需要解决：（1）如何选择适合的传感器和监测设备，以确保系统的数据采集和处理的准确性和可靠性；（2）如何确定监测参数的合理范围和阈值，并根据监测数据及时采取相应的调节和控制措施；（3）如何设计水质数据的采集、存储、处理和分析方法，以提高数据的利用价值和系统的效率；（4）如何考虑系统的实际应用场景和操作要求，并进行合理的界面设计和功能优化，以提高用户的体验和可操作性；（5）如何进行系统的功能模块化和模块重用，以降低开发成本和提高系统的可维护性。
1池塘水产养殖常见水质问题池塘水体中含氧量低池塘水在实际养殖生产中会受到各方面环境的污染，常见的生活垃圾、工业排放等过程中所产生的硫化物非常容易在水体中产生硫化氢等物质，对鱼类和其他水生生物具有非常强的毒性，造成鱼体内血红素含量降低，吸收氧的情况受到阻碍，同时对鱼的皮肤也有刺激作用。此外，硫化氢在发生氧化反应的过程中会消耗相应的溶氧，同样也会对鱼和其他水生生物以及水体环境释放比较强的毒性。所以通常在水产养殖生产中要求必须避免水体中存在H2S。水体中氨氮含量高水体中的氨主要来源于含氮有机物的分解和在缺氧时被反硝化菌还原生成。此外，水生动物包括鱼类的代谢产物一般以氨气的形式排出。分子氨和离子铵在水域中会发生互相转化的反应，其数量的情况主要受到池水pH值和水温的影响，实际生产中如果水体的pH值越小则水温越低，那么分子氨的比例越少，所产生的毒性越弱。但是如果水体pH值小于7时，大部分的总氨是以铵离子存在;而如果水体的pH值越大则水温越高，那么分子氨的比例也越大，自然所产生的毒性也就表现的强。所以，实际饲养生产过程中如果要消除氨对水体产生的毒害作用，就需要在氨来源和pH值方面做好把控;鱼类的放养密度和单位水体载鱼量也都是必须考虑的因素，与此同时还要经常给水体采取增氧措施，以防止生活在其中的水生生物缺氧，如果是炎热的夏季更应该重视水体的增氧。目前我国池塘中的水体大多都是属于封闭性的水体，不能够进行循环和流动，如果水体中存在的微生物进行分解，饲养者给水产生物投喂的饲料量过大，就会造成水体中水产品排泄的粪便量增多，相应的造成氨氮含量增加，亚硝酸盐同样呈现突然增加的趋势。此时如果给水体采取的消毒措施不合理，就会导致能够分解亚硝酸盐的细菌数降低，造成亚硝酸盐长时间的残留在水体当中，最终同样会污染水质。水体中的氨氮含量如果增加，会导致池塘中饲养的水产生动物发生中毒，主要表现出肌肉痉挛的状态，游泳姿势表现异常，最终造成死亡的惨重损失。2解决池塘水产养殖常见水质问题的具体措施提高池塘水体中氧含量、减少硫化氢的排放养殖水体中的含氧量是会受到许多种因素的影响，不仅有天气、气温方面的影响，还会受到水生生物饲养量和密度的明显影响，所以可通过以下方式改善水体的含氧状况。池塘可以配备增氧机并且合理使用。我国夏季普遍都气温比较高，所以池塘中上层水体的温度也会比较高，并且含有充足的氧量，但是下层水体的温度偏低，含氧量也比较低，如果此时可以合理的开动增氧机，就可以保证上下水体进行有效的循环，以更好的保证池塘中的水质适合水生动物生存。而污染中常见的H2S主要来自于工业污染，可以对水生生物的神经系统产生麻痹作用，目前我国环境保护的相关部门已经意识到H2S污染的严重性，正在加大执法力度，如果发现乱排乱放的行为应严惩不贷。实际生产中可通过增加水体中的氧含量抵消H2S的方式进行缓解，同时还应可根据实际情况向池塘内加新水。降低水体氨氮含量首先要求池塘在建造初期就应该配备增氧机，利用增氧机使池塘中上下水体循环，分散氨氮，补充氧气。还要配备抽水机，试时更换新水，在不同程度上缓解水体的毒性。其次，应该根据池塘水体的具体情况而投放氧化剂，确保池塘中水体含氧量达标；再次还可以通过在水体中投放活性炭或是使用生物制剂的方式，减少水体中的氮氨量，确保水体中的氧量充足，可以满足鱼类生长所需。确保池塘水体pH值正常饲养者应该定期检测池塘水体的pH值，如果检测结果显示水体pH值过低而呈现强酸性的情况，就应该及时进行清塘处理，主要是通过利用生石灰而中和水体的酸性，使水体的pH值升高，从而处于正常范围；但是如果检测结果显示水体的pH值过高而呈碱性的时候，就可以采用添加漂白粉而加以中和从而降低pH值。与此同时可以定期向pH值过高的水体中加新水，以达到稀释水体碱性的目的，从而确保池塘水质pH值处于安全范围中。3结语当池塘水产养殖的水质出现异常时，饲养者应该认真确定造成污染的因素，然后采取科学的治理方式，合理控制池塘的水质，以保证水产生物健康生存，希望能帮到你，祝你成功
水文资料质量的影响因素及有效策略论文
水文资料作为水文工作中不可或缺的重要内容，其对水资源的开发利用及水利工程建设提供重要的依据，能够满足不同部门对水文资料的实际需求。因此通过努力提高水文资料的质量，可以更好的确保水文资料重要作用的发挥，使其在促进社会经济发展过程中发挥其重要作用。
1 影响水文资料质量的因素
水文原始资料的误差
水资源的开发与利用对水文资料质量的影响
我国农业和工业作为国民经济的基础性产业，对于我国经济的建设具有非常重要的意义。随着工农业发展速度的不断加快，对水资源的开发利用力度也在不断加大，给水资源所带来的污染也不断加重，这就对水资源资料整理的工作量提出了更高的要求。而且在水资源开发利用过程中，水文资料在收集过程中不确定性因素不断增加，这对于水文资料的质量带来了较大的影响。
城市化进程对水文资料质量的影响
在当前我国城市化建设进程不断加快的新形势下，我国土地利用形式发生了较大的改变，这也给水文资料的收集工作带来了较大的影响。
水利工程建设对水文资料质量的影响
通过加强水利工程建设，可以有效的实现水资源的合理调配，更好的促进水资源的开发和利用。但在当前我国大部分水利工程建设工作中，由于直接给水文特征带来了较大的影响，这必然会影响到水文资料整编数据的准确性。
水文资料整编技术
在水文工作中，通常都是应用水文整编来实现原始水文资料的收集，从而更好的`实现水文资料自身的价值。这也使水文资料的质量直接受到水文整编技术的影响。当水文整编技术具有较强规范性时，也会有效的确保水文资料整编方法的科学性，使水文资料的质量得以提升，否则，则会对水文资料的质量带来不利影响。
水文资料的整编人员
水文资料整编工作的质量与整编人员的自身素质息息相关，整编人员在整编工作中发挥着主体的作用，这就使水文资料的质量会直接受制于整编人员工作能力及职业道德的影响，所以为了能够有效的提高水文资料的质量，需要做好整编人员的培训工作，确保水文资料整编人员综合素质的提升。
2 提高水文资料质量的对策
促进水文行业的健康发展
水文资料的精度和质量会对水资源的开发利用及水利工程建设带来直接的影响。因此需要在水文工作中不断完善水文检测和整编技术，水文从业人员也需要努力提高自身的专业知识，掌握各种新技术和新方法，确保自身业务素质的提升，从而更好的服务于水文工作，确保水文资料质量的提升，使水文资料能够在经济建设中发挥重要作用。
严把好水文资料整编关
合理审计水文资料
一是加强对水文测验精度的审计。水文资料测验的精度是影响水文资料质量的关键性因素之一，除了在测验时必须把握好精度外，必须在资料整编工作中加强对测验精度的审计，审查测验技术与实际是否符合，测验方案、技巧等是否与实际情况相吻合，所测验的结果误差有多大，是否进行了弥补，有无补救措施等。二是对水文资料内在质量，包括是否真实、完整等，都要进行审计，对于审计中发现的虚假信息，应该予以清除，发现问题，要及时整改到位。
着力提高审查的正确合理性
一是要加强对原始资料的审查，以夯实水文资料的质量基础。在收集原始资料过程中，难免会受到诸多因素的影响与干扰，因此就会导致所收集到的资料具有一定的误差。因此，在进行资料整编时，必须加大对原始资料的审查力度，确保资料的真实性、准确性和完整性。二是加大整编成果的审查力度。对相关项目、数据之间的进行对照、分析与检查，如对日降雨量与年降雨量，日水位与时水位数据等进行对照检查，最大可能地降低资料的错误程度，避免出现较大的资料错误。
切实加强资料整编
为了提高水文资料的质量，则需要加强资料整编工作，这可以有效的提高测验和整编联系的紧密性，而且在资料整编过程中，对于发现的测验中存在的问题需要及时进行反馈，并进一步对测验工作进行完善。而且能贯彻加强资料整编，有利于测验人员能够在测验工作中对整编要求进行充分考虑，确保测报和发报等制度都能够得到有效的落实和执行。
提高水文工作人员的综合素质
水文资料整编工作中人具有主导性的作用，通过全体工作人员的共同努力才能编制出高质量的水文资料，可以说水文工作人员的综合素质会对水文资料的质量带来直接的影响，需要努力提高水文工作人员的综合素质，确保水文资料整体质量的提升。因此需要加强对水文工作人员业务能力的培训，使其能够熟练掌握水文测绘发外人内容，并利用其作为工作中的重要指导。由于水文工作具有较强的实践性，而且在水文特征出现变化时也会对水文资料的整编工作带来较大的影响，所以需要水文工作人员要在实践工作中加强经验的积累，确保水文资料质量的提升。
强化水文测验精度
水文监测作为水文资料整编工作中非常重要的一个环节，其具有较强的实践性特点，所以在具体实施过程中需要针对水文测验的实际情况来选择适宜的测验技术和方法。在水文测验工作中，在对测验方案进行制定及测验技巧选择时具有较强的灵活性，但需要满足水文测验精度的要求，而且在具体测验过程中需要及时发现存在的误差，并及时进行纠正和弥补。
结语
水文资料作为水文工作中非常重要的内容，提高水文资料质量并不是一朝一夕就能完成的，这是一项系统的工程，需要一个漫长的过程中，需要我们在实际工作中能够对水文资料质量的影响因素进行正确认识，并制定具有针对性的措施，从而有效的提升水文资料的质量，加快促进水资源的开发利用和水利工程的建设，为我国社会经济的发展起到积极的推动作用。
参考文献
[1]夏林.浅谈影响水文资料质量管理的主要因素及优化措施田.科技展望，2015-05一10.
最近一直了解人脸检测的算法，所以也尝试学多人脸检测框架。所以这里将拿出来和大家分享一下 Retinaface 与普通的目标检测算法类似，在图片上预先设定好一些先验框，这些先验框会分布在整个图片上，网络内部结构会对这些先验框进行判断看是否包含人脸，同时也会调整位置进行调整并且给每一个先验框的一个置信度。 在 Retinaface 的先验框不但要获得人脸位置，还需要获得每一个人脸的五个关键点位置 接下来我们对 Retinaface 执行过程其实就是在图片上预先设定好先验框，网络的预测结果会判断先验框内部是否包含人脸并且对先验框进行调整获得预测框和五个人脸关键点。 MobileNet 网络是由 google 团队在 2017 年提出的，专注移动端和嵌入式设备中轻量级 CNN 网络，在大大减少模型参数与运算量下，对于精度只是小幅度下降而已。 在主干网络输出的相当输出了不同大小网格，用于检测不同大小目标，先验框默认数量为 2，这些先验框用于检测目标，然后通过调整得到目标边界框。 深度可分离卷积好处就是可以减少参数数量，从而降低运算的成本。经常出现在一些轻量级的网络结构(这些网络结构适合于移动设备或者嵌入式设备)，深度可分离卷积是由DW(depthwise)和PW(pointwise)组成 这里我们通过对比普通卷积神经网络来解释，深度可分离卷积是如何减少参数 我们先看图中 DW 部分，在这一个部分每一个卷积核通道数 1 ，每一个卷积核对应一个输入通道进行计算，那么可想而知输出通道数就与卷积核个数以及输入通道数量保持一致。 简单总结一下有以下两点 PW 卷积核核之前普通卷积核类似，只不过 PW 卷积核大小为 1 ，卷积核深度与输入通道数相同，而卷积核个数核输出通道数相同 普通卷积 深度可分离卷积
人脸关键点检测可以精确定位面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，脸部轮廓等。支持一定程度遮挡以及多角度人脸。使用关键点检测技术，可以精确定位人脸美化局部，还可以实现表情交互。
python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。
我的环境是:
大家都知道Ubuntu是自带的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行：
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
>>>import mechanize1
没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。
同时也测试一下PIL这个基础库
>>>import PIL1
没有报错的话，说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。
同样import numpy 进行测试
python>>>import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说更新之后有了,那真是极好的，我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置的过程吧：
1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是,大家也可以在我这里下载：
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to 123
之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp /usr/local/lib/
最新的好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～
有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./ ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run . This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = ()win = ()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = (f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more# = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, (), (), (), ()))()(img)(dets)()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = ([1])dets, scores, idx = (img, 1) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))1234567891011128192021222324252627282930337383940414243444546474849505575859606162636465666768697077778798081
我把源代码精简了一下，加了一下注释：
# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = ()#使用dlib提供的图片窗口win = ()#[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]: #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片img = (f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, (), (), (), ())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i])) #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)(img)(dets) #等待点击()123456789101112819202122232425262728293033738394041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python ./data/
一张脸的：
两张脸的：
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：
也可以从我的连接下载：
这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
是的，比如云脉人脸识别中的人脸检测技术就是采用三维定向，对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，以及对人脸特征点进行“像素级”定位，轻松判断眼睛开合状态，还可通过技术对现有人脸识别做技术上的补充和完善，进而达到识别的创新性和严谨性。