22、迈向未来:并行计算与软件开发的新挑战

迈向未来:并行计算与软件开发的新挑战

1. 孵化中的子项目

目前有多个子项目正在孵化中,以下是部分项目的介绍:
| 名称 | 描述 |
| — | — |
| Dashboards Server | 在 Jupyter Notebook 服务器之外将 Jupyter 笔记本渲染为交互式仪表板 |
| Declarative Widgets | 小部件的扩展 |
| Sparkmagic | 用于处理 Spark 集群的一组工具 |
| Dynamic Dashboards | 支持从笔记本进行基于网格的仪表板布局和展示 |
| Kernel Gateway Bundlers | 一组将笔记本转换、打包并部署为独立 HTTP 微服务的打包器 |
| SciPy Trait Types | 用于 NumPy、SciPy 等的特征类型,可(可选)用于强制严格类型检查 |

2016 年 3 月 9 日,正在孵化的 Jupyter Kernel Gateway 项目被宣布成为官方 Jupyter 项目。同时,作为一个开源项目,任何人都可以自由启动自己的代码库并以他们认为合适的方式提交代码,Jupyter 组织将此称为外部孵化。这些项目若要从外部孵化转为官方孵化,必须采用成为 Jupyter 项目一部分所需的许可、组织和其他标准。

2. IPython 的现状

IPython 相对成熟,官方计划中的重大变更较少。然而,仍有大量工作要做。IPython 核心在官方 GitHub 仓库(https://github.com/ipython)上列出了 933 个未解决的问题,且不包括 ipypa

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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