止语是一种修行

有一个流浪汉,走进寺庙,看到菩萨坐在莲花台上众人膜拜,非常羡慕。

流浪汉:我可以和你换一下吗?

  菩萨:只要你不开口。

流浪汉坐上了莲花台。他的眼前整天嘈杂纷乱,要求者众多。他始终忍着没开口。

 一日,来了个富翁。富翁:求菩萨赐给我美德。磕头,起身,他的钱包掉在了地下。流浪汉刚想开口提醒,他想起了菩萨的话。

  富翁走后,来的是个穷人。穷人:求菩萨赐给我金钱。家里人病重,急需钱啊。磕头,起身,他看到了一个钱包掉在了地下。穷人:菩萨真显灵了。他拿起钱包就走。流浪汉想开口说不是显灵,那是人家丢的东西;可他想起了菩萨的话。

  这时,进来了一个渔民。渔民:求菩萨赐我安全,出海没有风浪。磕头,起身,他刚要走,却被又进来的富翁揪住。为了钱包,两人扭打起来。富翁认定是渔民拣走了钱包,而渔民觉得受了冤枉无法容忍。流浪汉再也看不下去了,他大喊一声:“住手!”把一切真相告诉了他们。一场纠纷平息了。

  你觉得这样很正确吗?菩萨:你还是去做流浪汉吧。你开口以为自己很公道,但是,穷人因此没有得到那笔救命钱;富人没有修来好德行,渔夫出海赶上了风浪葬身海底。要是你不开口,穷人家的命有救了;富人损失了一点钱但帮了别人积了德;而渔夫因为纠缠无法上船,躲过了风雨,至今还活着。

  流浪汉默默离开了寺庙……

  许多事情,该怎样,就怎样。等待它顺其自然的发生,结果会更好。可面对现实的时候,有谁又知道,事物本身该有的结果是什么样子呢?

  静观其变,是一种能力!

  顺其自然,是一种幸福!

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
<think> 嗯,用户想了解SharedFlow作为热流与冷流的区别。用户提供了5个站内引用,我需要从中提取关键信息来回答。 首先看引用[2],它明确区分了冷流和热流:冷流需要订阅者才开始发送事件,而热流不管有没有订阅者都会发送事件。SharedFlow属于热流,这点和LiveData类似。引用[1]也提到热流的特点是"热度",即事件随时都在发送。 引用[3]的表格很有帮助,它展示了冷流和热流的典型场景:冷流适合一次性数据如网络请求,热流适合持续更新如实时消息。SharedFlow被归类为热流,用于事件广播场景。 引用[4]补充了技术细节:SharedFlow有背压策略,不需要默认值,这点和StateFlow不同。引用[5]则警示了一个常见错误:在同一个协程内collect和emit会导致事件丢失。 用户可能实际在开发中遇到了事件丢失的问题,或者对LiveData的替代方案感兴趣。需要强调热流的关键特性是"主动推送"和"无订阅者时事件丢失"这两个痛点。 回答应该突出三个核心差异点:订阅机制、数据时效性和使用场景。特别是要说明为什么UI场景推荐StateFlow而非SharedFlow——这点引用[4]的总结很到位。最后用引用[3]的转换方法展示冷热流如何互相转换,这样用户就知道实际项目中如何运用。 </think>基于引用内容,以下是 SharedFlow 作为热流与冷流的核心区别总结: --- ### 一、订阅机制差异 1. **冷流(如普通 Flow)** - **按需触发**:只有存在活跃订阅者时才会启动数据生产(如 `collect` 触发上游代码执行)。 - **独立数据流**:每个订阅者获得独立的完整数据序列(类似视频点播)[^2][^3]。 2. **热流(如 SharedFlow)** - **主动推送**:数据生产与订阅者无关,生产者持续发送数据(类似直播)。 - **共享数据源**:所有订阅者共享同一数据源,后续订阅者可能错过早期数据(除非配置 `replay`)[^2][^3]。 --- ### 二、数据时效性 - **冷流**:保证订阅者收到完整数据序列(从第一个到最新值)。 - **热流**:订阅者只能收到订阅**之后**的数据(需通过 `replay` 参数配置历史值重放)[^1][^4]。 ```kotlin // 配置重放1个历史值的 SharedFlow val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(replay = 1) ``` --- ### 三、使用场景对比 | **类型** | **特点** | **典型场景** | |----------------|-----------------------------|--------------------------------| | **冷流 (Flow)** | 按需生产、数据完整 | 网络请求、数据库查询等一次性操作 [^3] | | **热流 (SharedFlow)** | 持续推送、共享数据源 | 实时消息、日志事件、全局状态广播 [^3] | --- ### 四、核心原理区别 | **维度** | 冷流 (Flow) | SharedFlow (热流) | |------------------|----------------------------|--------------------------------| | **背压策略** | 支持(如 `buffer()`) | 通过 `replay`/`extraBufferCapacity` 配置 [^4] | | **订阅依赖** | 必须订阅才生产数据 | 无订阅时数据可能丢失 [^2] | | **默认值** | 无需初始值 | 无需初始值(与 StateFlow 关键区别)[^4] | --- ### 五、冷流转热流的方法 通过扩展函数实现转换: ```kotlin // 转换为 SharedFlow(热流) val sharedFlow = coldFlow.shareIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(), // 无订阅者时停 replay = 1 // 新订阅者重放1个历史值 ) // 转换为 StateFlow(热流特例) val stateFlow = coldFlow.stateIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000), // 5秒无订阅停 initialValue = defaultState // 必须提供初始值 ) ``` > ⚠️ **注意**:避免在同一个协程中同时 `collect` 和 `emit`,可能导致事件丢失 [^5]。 --- ###
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