LINUX个人常用命令

打包命令

tar -cvf 文件名.tar 被打包文件名
gzip 被打包文件名
zip -r 文件名.zip 被打包文件名

解包命令

tar -xvf 文件名.tar
gunzip 文件名.gz
unzip 文件名.zip

进入文件目录下或路径

cd 路径
cd .文件名 (进入隐藏文件夹)

返回上一路径

cd …

查询所在路径

pwd

查询路径下文件夹

ls
ls -a (查询所有文件包括隐藏文件夹)

创建目录

mkdir 目录名
mkdir -p /递归目录/

创建空文件

touch 文件名

删除目录及其文件

rm 目录名或文件名
rm -r 目录名(删除递归目录)
rm -rf 目录(删除递归目录并且无提示)

ssh进入目标IP电脑

ssh 用户名@目标IP

复制文件

cp -文件 复制到目标目录

远程复制文件

scp 文件 用户名@IP:/路径

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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