邮箱

本文详细介绍了在163邮箱中进行用户注册的具体步骤,包括邮箱输入、密码设置及验证码验证等环节,旨在帮助用户理解并顺利完成注册过程。

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

import random

class Regist(object):
    
    def __init__(self, mobile):
        
        self.mobile = mobile
    """
    Implementation resgist in 163.
    """
    def account(self):
        """
        Input account.
        """
        # 检测邮箱的正确性.
        # input 返回出来的是一个字符串
        L = []
        email = input('请输入邮箱:>>')
        self.email=email
        print(' 您输入的邮箱是: %s' % email)
        self.password()
    def password(self):
        """
        input passward,
        """
        # 密码的长度必须是6-20位
        # 密码必须含有大写小写字母以及数字.
        for _ in range(4):
            password_1 = input('请输入您的密码:>>')
            password_2 = input('请输入确认密码:>>')
            if password_1 == password_2:
                print('密码确认成功')
                self.verfily()
                self.password=password_1
                break
            else:
                print('密码不一致')
        else:
            print('您可能是一个机器人')


    #if __name__ == '__main__':
        #需要接受短信的目标手机号
        self.mobile = "#####"
        #短信内容

        number = random.randrange(1000,9999)
        text = ("您的验证码是:%d。请不要把验证码泄露给其他人。"%number)
        

    def verfily(self):
        
        for _ in range(3):
            number = self.send_sms()
            number_2 = input('输入验证码:>>')
            if number == int(number_2):
                print('注册成功')
                
                break
                
            else:
                print('验证码错误')
        else:
            print('机器人')

def main():
    
    regist = Regist("输入手机号")
    regist.account()
    regist.zhuijia()
    

main()
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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