我编的P4M(Practise for maths)程序

P4M是一款从Java到Qt5.6进化的数学练习软件,由一位年轻开发者精心打造。从最初的功能单一版本到如今的3.2版,支持加减乘除运算,具备导出算式功能,界面优美且操作便捷。软件采用Qt编写,无需额外环境,直接运行EXE文件。

P4M

自我介绍

我今天11岁,跳级生,上初二,第一次在优快云上写博客。

P4M介绍

本程序早期版本使用Java编写,后期使用Qt 5.6编写,可以练习算数,目前最新版本3.2
此程序有很多版本,下面介绍各个版本以及更新日志。

1.0

P4M的第一个版本,下文的基础
只有一点功能,大量的BUG

  • 语言:Java
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:JRE
  • 文件:仅程序

2.0

增加除法
使用最新版JavaFx(JDK10)重新编写,运行速度提高。
答题窗口可以自动关闭,省时省力
窗体布局全新优化,更加小巧精致
修复部分BUG

  • 语言:JavaFx
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:JRE
  • 文件:程序,JRE,使用说明

2.1.1

更新“下一题”

  • 语言:JavaFx
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:JRE
  • 文件:程序,JRE,使用说明

2.1.2

简单美化GUI

  • 语言:JavaFx
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:JRE
  • 文件:程序,JRE,使用说明

3.0

使用Qt重新编写,格式改成可以直接运行的EXE格式,再也不用装JRE了!
大幅度精简等级,没用的全部删除。
改写随机数生成器,更加符合大家的使用习惯。
改变乘号*为×,除号/为÷,符合日常计算习惯。
使用Fusion风格,好看的界面跨平台。

  • 语言:Qt 5.6.1
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:Qt DLL库(自带)
  • 文件:安装程序,使用说明

3.1

添加导出算式功能,不用运行程序就能做题,还自带答案!

  • 语言:Qt 5.6.1
  • 编写方式:纯代码
  • 运行需要:Qt DLL库(自带)
  • 文件:安装程序(自解压),使用说明

3.2

全新优化GUI,设计器编写
修复导出算式的重大BUG
全新优化GUI,设计器编写

  • 语言:Qt 5.6.1
  • 编写方式:设计器
  • 运行需要:Qt DLL库(自带)
  • 文件:程序包,使用说明

所以呢,我很早就开始编这个程序了。
今天,P4M的稳定美观版本出来了,我要把它发布一下。
成品百度网盘链接,包括P4M的所有版本中上文提到的文件。
提取码: v4e8


源代码百度网盘链接,包括P4M的所有版本
提取码: gmpv

最后,谢谢各位的观看!希望大家喜欢!

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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