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博客提供了一个新站点链接，即http://blog.youkuaiyun.com/codingtmd_in_china 。

新站点：http://blog.youkuaiyun.com/codingtmd_in_china

运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 348
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
CodingTMD’s Reading List
weixin_34128501的博客
10-24 169
Following reading list is selected from the papers I had read in the past 3 years. It will help you to gain a basic knowledge of what happened in current industry and bring you a little sense about ho...
本博客已搬迁至rcst.xyz
dicongxie7807的博客
07-31 271
rcst.xyz 转载于:https://www.cnblogs.com/wangshengjun/p/11275855.html
本博客已搬迁至博客园www.cnblogs.com/sddai
赏月斋
07-25 567
本博客已搬迁至博客园，地址： www.cnblogs.com/sddai 欢迎访问
博客已搬迁
messywind的博客
09-11 197
博客已搬迁，与 优快云 切割，不会发布任何内容。
本博客已搬迁
weixin_38166726的博客
03-27 103
使用github pages搭建了一个新的hexo博客 新的博客地址为：https://realivywong.github.io/blog 欢迎访问！ 转载于:https://www.cnblogs.com/IvyWong/p/10609696.html
本人博客已搬迁至博客园
WSR的安全屋
11-02 482
链接如下：https://www.cnblogs.com/notscience/default.html?page=1
博客已搬迁至博客园
码农阿宇
03-05 821
最近在学习.Net Core的过程中，越来越发现，博客园中有更多和.Net Core有关的优秀文章。遂将个人博客搬迁至博客园，优快云从此不在更新，感谢优快云一直以来的支持，感谢各位的关注。博客地址    码农阿宇...
博客搬迁
程序小白的探索空间
01-20 451
我的博客即将入驻“云栖社区”，诚邀技术同仁一同入驻。
本博客将搬迁至优快云
我的小仓库
01-19 173
[size=large]为了更好的督促自己写好博客, 提升自己, 现决定将博客搬迁至csdn. 今后该博客将停止更新.[/size]
GitHub博客搬迁至新域名: compshygirl.github.io
资源摘要信息:"该文件信息表明一个名为 'compshygirl.github.io' 的网站或项目已经迁移了其托管位置。'compshygirl.github.io' 这个标识通常指向一个托管在GitHub Pages上的网站，这表明源代码或网站内容现在应该在...
chanhuiseok.github.io:使用GitHub Page托管的博客。 （于2019年12月进行第一次搬迁，删除了2020年9月的分叉存储，并将存储更改为新存储）
04-20
杰基尔主题嬉皮士 语言：英语| 具有响应式网页设计的最小，组合，侧边栏，自举式Jekyll... 另外，如果您的计算机运行的是Debian或macOS，请确保已安装GNU coreutils 。 否则，通过以下方式获得它： 德比安 $ sudo ap
WordPress/Typecho博客搬迁教程
Echo的博客
06-22 683
适合小白阅读的有关WordPress/Typecho博客搬迁教程
网易博客搬家至优快云博客指南
xxm的个人世界杯要开始了
08-23 1776
优快云博客欢迎你 亲爱的网易博客用户： 陪伴了大家12年，是时候说再见了。 自2006年上线以来，我们陪伴着大家一起记录了那些闪闪发光的日子。每个人，每件事，每个故事，每种情怀，皆是生命中无数次回眸的遇见。 很荣幸陪伴大家十几年。跟你们一样，说出“再见”，我们同样万分不舍。但天下无不散之宴席，光阴和时代推动着我们每个人，唯有不停前行。 我们本来想按照惯例悄悄...
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
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