无题

男孩和一个女孩吵架了,男孩再也不对女孩说:"我爱你".当然女孩也不再说:"我也是".他们谈到了分手的事,背对背睡下了。半夜,天上打雷了。第一声雷响时,他醒了,下意识地猛地用双手去捂她的耳朵,才发现不知何时他又拥著她。雷声紧接著炸响,女孩留下了眼泪。过一会雷停了,两人假装什么也没发生,可谁都没有睡著。她想也许他还爱我,生怕我受一点点吓。他想,也许她还爱我,不然她不会流泪的。爱的最高境界是经得起平淡的流年。

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/43dfb91c1388 在Android开发领域中,`SurfaceView`被视为一种关键性的视图组件,它特别适用于处理需要高性能且低延迟的图形操作,例如游戏运行和视频播放等。 本篇内容将详细研究如何运用`SurfaceView`来制作动画效果,并涵盖相关的技术要点。 我们必须明确`SurfaceView`的基本属性。 与常规的`View`不同,`SurfaceView`拥有专属的绘图表面,该表面独立于应用程序窗口的堆叠结构,而是在窗口管理器中直接创建一个独立的层级。 这种构造方式使得`SurfaceView`能够提供更迅捷的渲染速度,因为它不受窗口重绘过程的影响。 这对于需要持续更新的动画来说具有显著的优势。 构建`SurfaceView`动画的核心在于`SurfaceHolder`接口,该接口作为`SurfaceView`的持有者,提供了对底层`Surface`的访问权限以及回调机制。 开发者可以通过监听`SurfaceCreated`、`SurfaceChanged`和`SurfaceDestroyed这三个事件来管理和控制动画的生命周期。 1. **SurfaceCreated**:当`Surface`准备妥当时触发,这是开始进行绘制的理想时机。 在此阶段初始化动画逻辑,例如设定帧率、载入图像资源等。 2. **SurfaceChanged**:当`Surface`的尺寸或格式发生变动时触发,比如设备屏幕发生旋转。 你需要在此处调整动画的尺寸以适应新的屏幕布局。 3. **SurfaceDestroyed**:当`Surface`变得不可用时触发,可能是`SurfaceView`被移除或系统资源得到回收。 此时,应该...
内容概要:本文档系统梳理了项目管理中的核心知识点,涵盖项目生命周期、组织结构、项目管理过程组、可行性研究、项目整体管理及范围管理等内容。重点解析了项目特点、组织类型(职能型、矩阵型、项目型)、项目干系人、项目经理与PMO的职责、生命周期模型(如瀑布、迭代、螺旋模型)以及项目五大过程组(启动、计划、执行、监控、收尾)。同时详细阐述了可行性研究的阶段与内容、项目章程、范围说明书、WBS的创建原则与方法、范围确认与控制流程,并结合历年真题进行考点分析与解答,强化对变更管理、配置管理、范围蔓延等关键概念的理解。; 适合人群:备考信息系统项目管理师的考生,具备一定项目管理基础的中高级项目管理人员。; 使用场景及目标:①系统掌握项目管理基础知识与核心考点,提升应试能力;②深入理解项目整体管理与范围管理的关键流程与工具,应用于实际项目管理工作中;③通过真题解析掌握常见题型与解题思路,强化对变更控制、WBS分解、项目章程等高频考点的应用能力。; 阅读建议:建议结合PMBOK指南和实际项目案例进行对照学习,重点关注表格归纳与真题解析部分,理解各知识点的内在逻辑与应用场景,尤其注重输入、工具、输出的关联记忆,提升理论与实践结合的能力。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值