谷歌代码搜索的更新

谷歌代码搜索进行了更新,扩展了抓取范围,不仅包括完整的档案库和资料库,也包含来自网页的单个代码文件和样本代码片段。谷歌还对排名做出了一些调整,使级别和功能定义等更接近顶端。此外,代码搜索的可用域名范围已经超出了美国,包括多个其他国家。

Google 黑板报 -- Google 中国的博客网志: 谷歌代码搜索的更新
当我刚到 Google(谷歌)工作的时候,我很好奇也很迫不及待地想知道我会参于哪个项目的研发。后来我惊喜地发现,我将协助开发谷歌代码搜索(Google Code Search)当时我的感觉就像是一只看到了鲱鱼的企鹅,甚至有过之而无不及。谷歌在去年 10 月启动了代码搜索的研发,使对数十亿条公开源代码的搜索成为现实。今天,我们对代码搜索实现了一些更新,希望能帮助大家更轻松地找到相应的代码。 首先,我们扩展了抓取范围,使它不仅包括完整的档案库和资料库,也包含来自网页的单个代码文件和样本代码片段。现在,如果您搜索 LFractalCanvas 或者 nph-refresh,那么就会有更大的把握找到您所需要的代码。其次,我们还对排名做出了一些调整,例如对许多搜索而言,我们让级别和功能定义等更接近顶端。最后,代码搜索的可用域名范围已经超出了美国,比如我的家乡“波兰”、“巴西”、“中国”、“法国”、“德国”、“意大利”、“日本”、“韩国”、“荷兰”和“西班牙”等,这里只是略举几个例子。 我们希望大家能够继续向谷歌提供用户反馈,以及如何继续改进代码搜索的建议。互联网上有大量的代码,为了让全世界各地的开发者朋友都可以获得和利用这些代码,我们还有很多工作要做。 http://www.google.cn/codesearch

转载于:https://www.cnblogs.com/AlphaWu/archive/2007/07/11/814761.html

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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