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进制
1、进制 常用的进制有十进制、二进制、八进制和十六进制。 1.1 十进制 十进制是人直接理解的、最习惯的进制，也是通常意义上的数值信息。 十进制由0-9十个字符表示。比如0,122,225 1.2 二进制 计算机和计算机网络的底层即为二进制机制 二进制由0和1两个字符表示。比如000，111 二进制 ......
Vue.js 全局前置和后置-路由守卫
全局前置路由守卫视频 全局后置路由守卫视频 12.路由守卫 作用：对路由进行权限控制 分类：全局守卫、独享守卫、组件内守卫 全局守卫: //全局前置守卫：初始化时执行、每次路由切换前执行 router.beforeEach((to,from,next)=>{ console.log('beforeE ......
CRC校验算法的 输入反转
REFIN：原始数据是否反转 以字节为最小单位，低位变高位，高位变低位， 例如：0001 1001 ==0010 1010==得到的值是1001 1000 ==0101 0100==。 def ref_in(_init): get_str = bin(_init)[2:] # 字符串补全 while ......
Chapter2 figure 基本用法
figure 基本用法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # figure 可以理解为表示图像的窗口 # 我们可以创建多个窗口 # 该代码的作用就是将每一个函数都分别显示在单独的figure中 x = np.linspace(-3, ......
find: ‘/run/user/125/gvfs’: 权限不够 ’: 权限不够 的解决办法
使用find命令报错，权限不够 解决办法： umount /run/user/125/gvfs // 卸载该文件 rm -rf /run/user/125/gvfs // 删除该文件 再使用命令find / -name ***查找东西就可以了 ......
大模型入门（二）—— PEFT
PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4中微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果，使得在GPU资源不足的情况下也可以微调大模型。 1）LORA：LOW-RANK A ......
配电系统微电网优化布局 使用MATLAB和PowerWorld 源代码
配电系统微电网优化布局 使用MATLAB和PowerWorld 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 复杂网络分析方法求解配电系统中微电网最优位置的新方法。 最优位置是指在停电期间，能够提高电网弹性、降低损耗、减少线路负载、提高电压稳定性、确保关键负荷的供电安全的位置。 基于复杂网络理论的中心性 ......
用于交流输电网络控制的网络划分算法 源代码：发电机慢相干性，有意控制的孤岛和二次电压控制 源代码
用于交流输电网络控制的网络划分算法 源代码：发电机慢相干性，有意控制的孤岛和二次电压控制 源代码 ，代码按照高水平文章复现，保证正确，可先发您文章看是否满足您的要求 现代互联电网的巨大规模使其无法将其作为单个对象进行控制和操作。 将电网细分为多个内部一致的区域可以应对其固有的复杂性并实现更有效的控制 ......
微网电压调节控制源代码 通过控制分布式微网发电无功注入来调节配电网电压分布的问题
微网电压调节控制源代码，保证正确 通过控制分布式微网发电无功注入来调节配电网电压分布的问题。 首先介绍了一类非常普遍的纯局部控制策略，并通过一个反例演示了这类策略中的所有策略都无法将电网驱动到可行电压的配置。 用一个标准的IEEE测试案例和真实数据进行了数值模拟，结果表明这种最优性差距在实践中很容易 ......
配电网潮流解的存在性与线性逼近 MATLAB源代码
配电网潮流解的存在性与线性逼近 MATLAB源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 讨论了描述平衡配电网的非线性功率方程的显式近似解的推导问题。 给出了潮流方程实际解存在的充分条件，并给出了PQ母线有功和无功功率需求的线性近似。 对于一般的电力线阻抗和电网拓扑，我们给出了近似误差与电网参数的关系。 ......
微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理
（1）微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理 如图123 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 粒子群优化算法(PSO)，并将其应用于独立风力微型发电机组光伏能源系统的实时最优能量管理问题。 结果表明，所提出的基于pso的能量管理算法在考虑发电成本 ......
利用群稀疏性进行风险约束的微电网重构 matlab源代码
利用群稀疏性进行风险约束的微电网重构 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 针对现有的配电系统和微电网，在存在可再生发电和负载森林化错误的情况下，考虑系统重构任务。 通过求解一个机会约束优化问题，得到了系统的拓扑结构。 类似于各种配电系统重构，由于存在二进制选线变量，因此在计算上无法 ......
带补偿和电力市场上升问题的二元平衡问题的精确求解方法 二元策略中的纳什均衡
带补偿和电力市场上升问题的二元平衡问题的精确求解方法 二元策略中的纳什均衡 GAMS源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 纳什均衡在游戏中与二元决策变量包括薪酬支付和激励相容约束的非合作博弈理论直接转化为一个优化框架代替使用一阶线性化的条件,或放松的完整性的条件。 重新公式提供了一种新的方法来获 ......
C++性能优化——能用array就不要用unordered_map作为查询表
unordered_map需要哈希值计算和表查询的开销，当key值为整数且连续，直接用数组作为查询表具有更高的效率。 #include <iostream> #include <chrono> #include <unordered_map> using namespace std; long lo ......
【扫描线】LeetCode 218. 天际线问题
题目链接 218. 天际线问题 思路 参考宫水三叶大佬题解 代码 class Solution { public List<List<Integer>> getSkyline(int[][] buildings) { List<List<Integer>> result = new ArrayLis ......
Django 对实体的增删改查样例
class UserInfo(models.Model): """ 人员信息 """ user_id = models.CharField(max_length=20, primary_key=True, blank=False, verbose_name='人员ID') user_name = m ......
直接使用axios调用接口的方法
1.在当前文件script标签里面引入axios import axios from "axios" 2.在methods中定义函数 getTest() { var apiUrl = "http://xxxxx/api/cicd-server/cicd/querylist" var params = ......
dfn序，dfs序与欧拉序的区别
dfn序，dfs序与欧拉序的区别 dfs序是dfs过程中对于某节点进入这个节点的子树和离开子树的顺序 满足每个节点都会在dfs序上出现恰好两次 任意子树的dfs序都是连续的 欧拉序是dfs过程中经过节点的顺序 每个节点至少出现一次（事实上出现这个节点的度次，根节点额外一次） 有时候用来配合稀疏表求最 ......
COMP3121 23T1
COMP3121/9101 23T1 — Assignment 3 (UNSW Sydney)Due Friday 14th April at 5pm Sydney timeIn this assignment we apply dynamic programming and associated ......
SQL - 多表连接后求和
这道题还蛮经典的，没看答案能作对还蛮开心。ChatGPT是真的强，这样的题目几秒就做出来了，是个好东西。 我们需要一个顾客 ID 列表，其中包含他们已订购的总金额。 OrderItems表代表订单信息，OrderItems表有订单号：order_num和商品售出价格：item_price、商品数量： ......
向量的历史
18世纪随着复数（二元）的几何化而以“有向线段”的存在，得到较大的发展。 接着，数学家们从两个角度对二维向量进行推广，一方面，从物理应用角度，格雷斯曼将向量推广到高维空间，但是因其高度抽象性而未及时受到重视。另一方面，哈密顿从纯数学的角度将复数推广到“四元数”，“四元数”在物理上的成功及麦克斯韦等大 ......
C# 限制输入为字母或数字以及长度
日常开发过程中，验证字符的合法性一直是一个必不可少的步骤，以前都是在用户输入完再做判断，不仅麻烦在不符合标准的时候还要提示用户修改，体验很差，为什么不在输入的时候加以限制呢？ ......
android: 平台版本对应api及占比统计(android studio 2022.1.1)
一，查看平台版本对应的api 官方文档地址: https://developer.android.google.cn/guide/topics/manifest/uses-sdk-element.html?utm_campaign=adp_series_sdkversion_010616&utm_s ......
安全技术的新挑战：人工智能在网络安全领域的应用与风险分析
随着人工智能技术的不断发展，其在网络安全领域的应用也越来越广泛。然而，人工智能技术的应用也带来了新的安全挑战和风险。 一、人工智能技术在网络安全领域的应用 人工智能技术在网络安全领域的应用主要包括：入侵检测、威胁情报分析、漏洞扫描、恶意代码检测等。这些应用可以大大提高网络安全的效率和准确性。 二 ......
物联网技术的新趋势：边缘计算技术的应用与发展
随着物联网技术的不断发展，边缘计算技术已经成为了物联网技术的新趋势。边缘计算技术是一种将计算和存储资源放置在物联网设备的边缘，以便更快地处理数据和提供更快的响应时间的技术。这种技术的应用和发展已经引起了广泛的关注和研究。 边缘计算技术的应用 边缘计算技术的应用非常广泛，可以应用于各种物联网设备和 ......
Vuex module之间调用与读值
对于模块内部的 mutation 和 getter，接收的第一个参数是模块的局部状态对象state 对于模块内部的 action，局部状态通过 context.state 暴露出来，根节点状态则为 context.rootState 使用全局 state 和 getter，rootState 和 r ......
让万物互联更简单 化繁为简 助推物联华普物联
华普物联科技是一家专注于物联网领域，为客户提供企业级物联网通信产品以及物联网IoT领域“云+管+端”的行业物联网数据传输解决方案的高新技术企业。产品包括物联网网关、工业无线路由器、LoRa基站、DTU、RTU、远程IO等产品，以及支持边缘计算及云端部署的物联网平台。专注于物联网领域的边缘计算、通讯、 ......
curl 命令
简介： curl 是常用的命令行工具，用来请求 Web 服务器。它的名字就是客户端（client）的 URL 工具的意思。 它的功能非常强大，命令行参数多达几十种。如果熟练的话，完全可以取代 Postman 这一类的图形界面工具。 如果在一个curl命令中不指定具体的方法，那么默认的就是使用GET方 ......
Fortran生成正态分布随机数
分享一个fortran生成正态分布随机数的自函数，拿来即用，已经在intel的ifort编译器上测试通过 subroutine gaussrandom(y1,y2) c output y1 and y2 obey normal distribution of (0,1) real::x1,x2,y1 ......