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原创 于 2019-11-26 18:48:25 发布 · 220 阅读 · 0 ·
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matlab调用python烧录PX4程序
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数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）
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数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究”展开，提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架，用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构，第一阶段进行预决策，第二阶段根据实际场景进行调整，通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集，有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性，提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证算法性能，并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用；②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异；③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧，用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式，同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
基于 Github Actions 的 Hamibot 脚本定时执行方案，解决免费额度利用问题！.zip
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（12页PPT）用计算器计算练习课神奇的数字.pptx
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协同路径多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）
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【协同路径】多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“多Dubins路径段协同路径规划”展开研究，利用Matlab代码实现多智能体（如无人机、机器人）在复杂环境下的协同路径规划。核心内容包括Dubins路径模型的构建与优化，多路径段的协同策略设计，以及路径平滑性、避障能力与任务效率的综合平衡。文中通过仿真验证了算法在动态环境中的有效性与鲁棒性，适用于需要高精度航向控制的移动平台路径规划。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事自动化、机器人、无人机路径规划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解决多智能体系统在受限运动条件下（如最小转弯半径限制）的协同路径规划问题；②提升复杂环境中路径的安全性、连续性与任务协同效率；③为相关科研项目或工程应用提供可复现的算法原型与仿真支持。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注Dubins路径生成、协同约束建模与优化求解过程，可通过调整参数和场景进行仿真测试，加深对协同机制与路径性能关系的理解。
mysql-workbench-community-8.0.25-macos.dmg
最新发布
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 MySQL的图形化操作版本，在macOS Big Sur系统中具备兼容性。 提供最新版本的安装软件包。
（16页PPT）第4课时两步计算的解决问题.pptx
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【更新至2024年】2007-2024年上市公司cnrds ESG评分数据
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【更新至2024年】2007-2024年上市公司cnrds ESG评分数据 1、时间：2007-2024年 2、来源：cnrds 3、指标：股票代码、公司简称、会计年度、ESG得分、ESG排名、E得分、E排名、S得分、S排名、G得分、G排名 4、范围：A股上司公司 5、数据说明： [E得分]-环境主题得分 [E排名]-环境主题排名 [S得分]-社会主题得分 [S排名]-社会主题排名 [G得分]-治理主题得分 [G排名]-治理主题排名
毕业设计基于Django+vue框架的胶济铁路博物馆管理系统的设计与实现源码+数据库文档+演示视频.zip
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（16页PPT）试管动物技术与胚胎的早期培养吕琳.pptx
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当科技成果转化步入深水区，科技园区如何借助长效化的需求牵引型技术经纪服务解决服务产品趋同，进而打造服务范式革新，最终打造打通全链条协同堵点？.docx
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实验功能之核心功能实现
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于神经网络的负荷预测和电价预测展开，提供了使用Matlab实现的相关代码与技术方案。重点介绍了如何利用BP神经网络、LSTM、CNN等深度学习模型对电力系统中的负荷与电价进行时序预测，并结合实际应用场景如需求响应、微电网调度等进行建模分析。文中强调数据预处理、模型训练与参数优化的关键步骤，展示了完整的预测流程，包括数据输入、特征提取、模型构建、仿真运行及结果可视化，旨在为电力系统规划与运营提供科学依据。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统中短期负荷与电价的趋势预测；②服务于微电网能量管理、需求响应策略制定、电力市场交易决策等实际工程问题；③帮助研究人员复现经典预测模型并进行算法改进与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注数据处理与模型调参部分，同时可参考文中提及的其他机器学习方法（如SVM、随机森林）进行横向比较，提升预测精度与模型鲁棒性。
PMSM基于ESO扩张观测器的无差拍预测电流控制DPCC+SVPWM调制+一拍延时补偿永磁同步电机仿真
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LAb view饼图显示
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 利用LabVIEW达成Excel的特定功能，即饼图制作，不同数据能够自动分配并呈现出饼状形态
信号处理时序数据中的稀疏辅助信号去噪和模式识别（Matlab代码实现）
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【信号处理】时序数据中的稀疏辅助信号去噪和模式识别（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于稀疏辅助的信号去噪和模式识别方法，专门针对时序数据进行处理，采用Matlab代码实现。该方法结合稀疏表示理论，有效分离信号中的噪声成分，提升信号的信噪比，并在此基础上实现关键模式的识别与提取。文中详细阐述了算法的设计思路、数学模型构建以及Matlab编程实现过程，适用于处理复杂背景噪声下的实际工程信号，如生物医学信号、工业传感数据等。同时，资源还提供了完整的代码示例，便于读者复现和进一步优化算法。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事数据分析、故障诊断、模式识别等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标：①应用于实际时序信号（如振动、心电、语音等）的去噪预处理；②用于特征提取与模式识别任务，提高后续分类或预测模型的准确性；③作为科研项目或论文复现的技术参考，支撑算法验证与实验分析。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注稀疏表示、优化求解及阈值处理等核心步骤，并尝试在自有数据集上进行测试与调参，以深入掌握方法的适用边界与性能表现。
科技服务机构如何借助新一代成果转化SaaS突破营收增长承压，进而打造低成本的机构核心竞争力？.docx
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极速蒸馏实践：基于 Unsloth 与 LoRA 技术蒸馏 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型 实操文件
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资源描述 内容概要： 本资源提供了一套完整的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型知识蒸馏实操方案，基于Unsloth工具与LoRA技术，实现高效轻量化的模型微调。资源包含完整代码实现、配置文件、数据预处理脚本及训练评估工具，涵盖了从环境搭建、教师模型选择、蒸馏损失设计到性能评估的全流程。 适用人群： - 具备基础深度学习知识的研究人员和算法工程师 - 希望在有限计算资源下进行模型优化的开发者 - 对知识蒸馏技术和高效微调感兴趣的学习者 - 需要轻量化模型部署的工业界从业者 使用场景及目标： - **计算资源受限环境**：显存有限（如单卡8GB）但需要训练较大模型 - **快速原型开发**：需要在短时间内验证模型蒸馏效果 - **模型部署优化**：为移动端、边缘设备准备高性能轻量模型 - **学术研究实验**：探索知识蒸馏与参数高效微调的结合方案 主要目标： 1. 实现显存占用降低70%以上的高效蒸馏训练 2. 在保留原模型95%以上性能的前提下大幅缩短训练时间 3. 提供可复现、易修改的完整代码框架 4. 展示Unsloth与LoRA在模型蒸馏中的实际应用效果 其他说明： - 资源包含完整的错误处理与调试指南 - 提供多种蒸馏策略对比实验代码 - 附有性能监控和可视化工具 - 代码结构清晰，注释详细，适合二次开发 - 兼容主流的深度学习框架和硬件环境 - 包含常见问题解答和优化建议 本资源旨在为模型蒸馏实践提供一个可靠、高效的技术解决方案，帮助开发者在资源受限条件下仍能获得优质的模型性能。
Mac安装和卸载Mysql5.7.11
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/01cd27910c8b 在Mac操作系统中部署MySQL 5.7.11的流程较为便捷，但需留意若干关键点。 用户应前往MySQL的官方网站（http://www.mysql.com/downloads/），在页面的下方区域寻得“MySQL Community Edition”，随后选取“MySQL Community Server”的下载路径。 一般情况下，用户将会获取一个DMG格式的安装包。 通过双击该安装包，并遵循引导程序的指示开展安装工作。 安装阶段中，系统会告知一个临时的root账户密码，此密码具有极高的重要性，务必进行妥善保存。 安装作业结束后，用户能够借助“系统偏好设置”寻找到并激活MySQL服务。 服务启动之后，必须更改此临时密码，以规避潜在的安全隐患。 需打开终端（Terminal），键入`cd /usr/local/mysql/bin/`指令以切换至MySQL的bin目录。 接着，执行命令`./mysqladmin –u root –p password`，系统将要求输入当前的临时密码，随后引导用户再次输入新密码以完成确认。 在输入新密码期间，可能会出现提示信息，指出密码将以明文形式传输，建议通过SSL连接来增强安全性，尽管这仅是一个警示，用户仍可继续操作。 完成密码变更后，用户能够通过`./mysqladmin –u root –p`命令登录MySQL，并输入新密码即可。 至此，MySQL 5.7.11的安装与基础配置工作宣告完成。 然而，若需移除MySQL，流程可能会稍显复杂，因为必须确保彻底清除所有相关文件和配置。 移除MySQL时，必须遵循以下步骤：1. 以管理员身份运行终端，输入以下指令： ``` ...
人人讲安全 个个会应急（演讲稿）.docx
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