anhjisjlyq开博客啦

最新推荐文章于 2016-05-16 21:44:38 发布
原创 最新推荐文章于 2016-05-16 21:44:38 发布 · 443 阅读 · 0 ·
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作者加入新公司后，受到领导鼓励开始撰写博客记录工作心得与经验总结。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

anhjisjlyq开博客啦，在大学的时候就注册这个博客了，一直都没有用过。

半个月以前到了新公司，老大说要多总结！

好的，多总结，那俺也写写博客~把工作中的心得、经验、总结都记录下来

开博客啦
Nemo的笔记本
04-11 169
很久就想开个博客了，每天都会有一些心情，每天都会有一些感想，每天都会有一点进步，想记录下来。 今天，开了网易的微博，来记录自己的点点滴滴。
我的博客开啦！　
liguixiong115的专栏
06-05 357
　　我自己的 博客开啦！以后就有什么，就在这表达一下啦！今天就随便说两句！　　呵呵！！　
开博客啦~~
天草的博客
05-16 316
别激动，这就是个开博而已。
基于COMSOL的压裂井降压开采数值模拟：地层压力与流场分布研究
08-18
利用COMSOL Multiphysics进行压裂井降压开采的数值模拟过程。首先，通过对特定油藏地区的岩层性质和流体分布进行初步勘测和分析，建立了三维地质模型，考虑了地层层次结构、岩石物理性质（如渗透率、孔隙度）和流体属性（如粘度、密度）。接着，在模型中设定了流体在多孔介质中流动的物理场，并配置了适当的流体源和压力边界条件。随后，使用流体流动和固体力学模块模拟了压裂过程，观察到裂缝的形成和扩展及其对周围地层的影响。最后，展示了模拟得到的地层压力和流场分布图，并附上了一段简化的COMSOL代码示例，解释了如何设置物理场和边界条件。通过这次模拟，不仅可以熟悉压裂开采的模拟方法，还能将其应用于油藏开采和地热开采等领域。 适合人群：从事能源开采领域的研究人员和技术人员，尤其是对压裂井降压开采感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解压裂井降压开采过程的研究人员和技术人员，旨在提高对地下流体运动和压力变化的理解，优化开采过程。 其他说明：文中提供的代码示例有助于读者快速入门COMSOL的流体流动仿真设置，同时模拟结果为实际开采提供了宝贵的数据支持。
工业自动化领域汇川中大型PLC(AM600AM400AC800)模版的模块化编程及其应用
08-18
内容概要：本文介绍了汇川中大型PLC模版（AM600、AM400、AC800）的特点和优势，重点阐述了模块化编程方法的应用。文中提到，这些模版不仅结构清晰、稳定可靠，而且易于扩展和维护。此外，文章还提供了一个新能源项目的PLC程序实例，展示了如何利用指针和for循环遍历的方式简化多轴控制系统的设计。同时，文中附带了空模版和实际案例模版，便于初学者和从业者快速上手并应用于实际项目中。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些希望提高PLC编程技能或者正在寻找高效编程解决方案的专业人士。 使用场景及目标：①学习和掌握汇川中大型PLC模版的模块化编程技巧；②通过实际案例加深对多轴控制系统的理解；③利用提供的模版加速新项目的开发进程。 其他说明：文中提供的程序实例和模版有助于读者更好地理解和实践PLC编程，但需要注意的是，软件一旦售出不可退换。
前端分析-2023071100789s
08-18
前端分析-2023071100789s
基于MATLAB的ACO蚁群算法优化BP神经网络用于电厂负荷预测及性能对比
08-18
内容概要：本文介绍了利用ACO蚁群算法优化BP神经网络（ACO-BPNN）进行回归预测的方法及其MATLAB实现。文中详细解释了ACO与BP神经网络结合的工作机制，展示了如何通过调整蚁群算法中的参数来改善BP神经网络易陷入局部最优解的问题。具体实现了对电厂运行数据的读取、预处理以及优化前后预测精度的对比实验，结果显示优化后的模型将预测误差从8.7%降低到了3.2%。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者，以及从事电力系统数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高预测准确性并希望探索不同优化方法的应用场合，如能源管理系统的负荷预测。目标是帮助用户理解ACO-BPNN的工作流程，掌握其实现技巧，并能够应用于实际项目中。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码片段，包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估等步骤，并附带详细的注释以便于理解和修改。同时提醒了一些常见的错误避免措施，如正确设置蚂蚁数量、信息素初始值范围以及确保Excel数据无空值等问题。
融合差分进化与混合多策略的麻雀搜索算法(SSA)复现及性能优化
08-18
融合差分进化与混合多策略的麻雀搜索算法（DEH_SSA）的复现及其性能优化。主要内容包括：反向学习初始化种群、非线性因子改进发现者策略、改进警觉性策略及融合差分算法和精英扰动策略的具体实现。此外，还进行了23个基准测试函数的性能评估，参数分析，以及与原始SSA算法的对比实验。文中代码详尽注释，易于新手学习和理解。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、研究生及有一定编程基础的学习者。 使用场景及目标：适用于需要高效求解复杂优化问题的研究项目，如工程优化、机器学习超参数调优等领域。目标是帮助读者深入了解DEH_SSA算法的工作原理，并能应用于实际问题中。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释和技术细节，还附带高质量的代码实现，方便读者动手实践和进一步研究。
iOS多语言本地化自动化处理工具-用于iOS应用国际化开发的Python脚本工具-支持Excel与Localizablestrings文件双向转换-包含导入导出功能-支持多国语言.zip
08-18
jdk1.8iOS多语言本地化自动化处理工具_用于iOS应用国际化开发的Python脚本工具_支持Excel与Localizablestrings文件双向转换_包含导入导出功能_支持多国语言.zip
sbc-1.3-9.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于模型预测MPC的三种路径跟踪：超车轨迹、蛇形轨迹、直线轨迹的仿真运行与效果展示
08-18
内容概要：本文深入探讨了基于模型预测控制（MPC）的路径跟踪技术，重点介绍了三种路径跟踪策略——超车轨迹、蛇形轨迹和直线轨迹。MPC作为一种先进的优化控制算法，在自动驾驶中用于预测未来行驶轨迹并调整车辆的转向和速度等控制量，从而实现精准和平稳的路径跟踪。文中详细描述了每个路径跟踪策略的特点和应用场景，并通过三个仿真实验验证了MPC算法的有效性。实验结果显示，MPC能够在不同场景下快速响应并准确预测车辆运动轨迹，控制量变化平滑自然，确保了车辆行驶的安全性和舒适性。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、高校相关专业师生、对智能交通感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于自动驾驶技术研发，特别是路径规划与控制模块的设计与优化。目标在于提高自动驾驶系统的稳定性和可靠性，增强其应对复杂路况的能力。 其他说明：文章提供了丰富的图表资料，直观展示了MPC路径跟踪的实际效果，有助于读者更好地理解和应用这一技术。
rubygem-builder-3.2.3-6.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Apple Watch 捕捉心率数据 - 你的灵魂，你的节拍！
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/cb99324c7b02 Apple Watch 捕捉心率数据 —— 你的灵魂，你的节拍！（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
rsyslog-udpspoof-8.2102.0-5.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
西门子PLC与触摸屏集成的金银精炼控制系统：PID、Modbus、UDT技术应用
08-18
基于西门子1200 PLC、et200sp模块和西门子触摸屏构建的金银精炼控制系统。该系统集成了工艺流程图、控制要求、机械柜图纸和电气图纸EPLAN，每个程序变量均有详细注释。系统采用PID控制实现温度恒温调节，利用Modbus RTU协议进行设备间通信，同时运用UDT和数组指针提高程序灵活性和效率。此外，文章还探讨了该系统的稳定性、可靠性和未来发展方向。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和控制系统设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PLC编程技巧、控制系统架构设计及优化的场合。目标是帮助读者掌握PID控制、Modbus通信协议和UDT数据类型的综合应用方法。 其他说明：文中提到的技术和设计理念有助于提升工业自动化项目的实施效果，为相关从业者提供宝贵的实践经验。
前端数据采集方案之数据埋点实施
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/3178df927a6b 前端数据采集方案之数据埋点实施（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【金融数据分析】基于Python的投资分析与组合管理作业I：数据处理、P/E比率分析及高绩效公司筛选系统实现（含详细代码及解释）
08-18
内容概要：本文档详细介绍了投资分析与组合管理作业的代码实现，涵盖三个主要问题。首先，通过加载并预处理来自CSMAR的月度交易数据、季度财务数据和公司基本信息，计算了关键财务指标如P/E比率、P/B比率等，并按市场类型进行了描述性统计分析。其次，对P/E比率进行了时间序列分析，提出基于均值回归的投资建议和ETF交易策略。最后，分析了持续保持高于中位数ROE和收入增长的公司比例，提供了量化依据来识别优质公司。此外，针对注意事项进行了多项改进，包括数据对齐、质量控制、指标版本选择等，确保结果的准确性和可复现性。 适合人群：具有金融数据分析背景，熟悉Python编程语言，尤其是pandas、numpy等库的使用，从事投资分析、风险管理等相关工作的专业人士。 使用场景及目标：①用于金融学课程的教学案例或学生作业参考；②帮助投资者评估市场估值状态，制定合理的投资策略；③为研究人员提供一套完整的数据分析流程模板，便于开展类似研究。 阅读建议：由于文档涉及较多具体实现细节和技术要点，建议读者先通读全文掌握整体框架，再结合自身需求深入研读感兴趣的部分。特别注意各个注意事项中的改进措施，这对提高分析质量和可靠性至关重要。
rubygem-parallel-doc-1.12.1-5.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
rubygem-text-1.3.1-9.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
酒店客房管理系统源码-基于Web的酒店客房管理系统设计与实现-酒店客房管理网站代码-酒店客房管理项目代码
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08-18
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