我天,MySQL 已沦为老二。。

具有PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30总线传输系统(Simulink仿真实现) 内容概要:本文构建了一个包含PWM控制VSC-HVDC链路的IEEE30节点电力传输系统,并基于Simulink平台完成了系统的建模仿真。该模型聚焦于高压直流输电(HVDC)技术在区域电网互联中的应用,采用电压源型换流器(VSC)与脉宽调制(PWM)技术实现高效、灵活的电能传输。研究重点在于分析VSC-HVDC链路在复杂多节点电网中对潮流分布、系统稳定性及电能质量的调控能力,特别关注其在区域电网互联、新能源大规模接入以及跨区域电力交换等场景下的动态响应特性与控制性能,为现代智能电网的发展提供技术支撑与仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统、电气工程或自动化等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究VSC-HVDC在多节点电网(如IEEE30节点)中的建模与仿真方法;②分析PWM控制策略下HVDC链路对电网潮流分布、电压稳定性和故障穿越能力的影响;③为区域电网互联、新能源并网及智能电网调度等课题提供仿真基础和技术验证。; 阅读建议:此资源以Simulink仿真实现为核心,建议读者在掌握电力电子技术和电力系统分析基础知识的前提下,结合仿真模型深入理解VSC-HVDC的工作原理与控制策略。在学习过程中,应着重关注模型参数设置、控制环路设计及仿真结果的分析,以达到理论与实践相结合的目的。 立即下载

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【国内首批】支持 JDK17/21+SpringBoot3、JDK8/11+Spring Boot2双版本 

来源:OSC开源社区(ID:oschina2013)


Stack Overflow 发布了年度开发者调查报告,据称共计超过 9 万名开发者参与了此次调查。

完整报告包含了受访开发者画像,以及关于开发技术、AI、职业、社区等方面的内容。本文主要介绍关于开发技术和 AI 的部分。

最流行编程语言

JavaScript 连续 11 年成为最流行编程语言,Python 取代 SQL 成为第三大流行编程语言。其他编程语言比如 Bash/Shell, C, Ruby, Perl 和 Erlang,它们的排名均上升了一位。

Go 和 Rust 的使用情况占比与去年相比也有了一定的上升。

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最“赚钱”编程语言

报告显示,Zig 开发者的年收入中位数是103611 美元(合人民币约 74 万元)。Zig 作为一门通用编程语言,专为稳定性、可维护性和性能而设计,追求替代 C 语言在系统编程上的最佳地位。

垫底的则分别是 PHP 和 Dart:

结合去年的数据来看,Zig 可谓是“横空出世”。去年薪资最高的 Clojure 则掉到了第 5 名。

当然,参与这份问卷调查的开发者很少在中国工作,因此对于咱们程序员同胞来说,这些不同编程语言的薪资收入情况无法直接对比。

另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

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最流行数据库

PostgreSQL 取代 MySQL 成为今年最流行数据库。

在专业开发者群体中,有 49.09% 的人正在使用 PostgreSQL,比去年上涨 2.61%;MySQL 占比 40.59% 位居第二,SQLite 占比 30.17% 位居第三,DynamoDB 占比 10.31% 超越 Oracle 排名第九位,Oracle 占比 10.06% 位列第十名。

对于正在学习编程的人来说,更多的则是使用 MySQL,其采用占比为 45.71%。MongoDB 数据库则位居第二(占比 28.15%),其次是 SQLite(占比 26.93%)。

最流行 Web 框架和技术

Node.js 和 React.js 是最流行的两种 Web 技术。专业开发者使用两者的比例相当,而正在学习编程的人使用 Node.js 多于 React(52% vs 48%)。

其他较受欢迎的还包括 jQuery、Express、Angular、Next.js 和 Vue.js。

最受欢迎集成环境

Visual Studio Code 仍然是大多数开发者的首选 IDE,今年它在所有受访者中的使用率从 75% 增加到 81%。

最受欢迎 AI 搜索工具

ChatGPT 是最受欢迎的 AI 搜索工具,被 83% 的受访者使用,其次是 Bing AI (20%)、WolframAlpha (13%) 和 Google Bard AI (10%)。

最受欢迎 AI 开发工具

GitHub Copilot 是最受欢迎的 AI 开发工具,被 55% 的受访者使用,其次是 Tabnine (13%) 和 AWS CodeWhisperer (5%)。

对 AI 工具的信任度

在使用或计划使用 AI 工具的人中,只有不到 3% 高度信任它们的准确性,而有两倍多的人(大约 6%)非常不信任。此外有 39% 的人对 AI 工具表示有些信任,30% 则表示没有所谓信不信任。

开发者使用 AI 工具的场景

绝大部分开发者使用 AI 工具帮助编写代码,其他的用途包括调试、写文档、学习代码库,以及测试等。

对未来 AI 工具用途变化的期望

无论是专业开发者还是正在学习编程的人,他们都相信开发工作流程将在一年内因为 AI 工具而有所不同。

点此查看完整报告内容:https://survey.stackoverflow.co/2023/


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基于KDE-CDF置信带的不确定综合能源系统鲁棒调度优化研究(Matlab代码实现) 内容概要:本研究针对不确定综合能源系统中的鲁棒调度优化问题,提出一种基于核密度估计-累积分布函数(KDE-CDF)置信带的建模方法,用以精确刻画风能、光伏及负荷等不确定性因素的非正态概率分布特征。通过构建KDE-CDF模型,能够有效捕捉实际运行中新能源出力与负荷需求的波动性与随机性,并在此基础上设计鲁棒优化调度框架,提升系统在不确定性环境下的运行可靠性与经济性。该方法结合Matlab编程实现,综合考虑系统运行成本、峰谷差、碳排放等多重目标,实现多维度协调优化。研究还探讨了与智能优化算法(如粒子群算法)相结合的应用路径,增强了模型的求解效率与工程实用性,为含多种储能装置、电转气设备及碳捕集系统的复杂综合能源系统提供了科学的调度决策支持。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事综合能源系统规划、运行与调度工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下综合能源系统调度中的不确定性建模难题;②提升调度方案在面对新能源强波动性时的鲁棒性与适应能力;③为融合多类型灵活性资源(如储能、电转气、碳捕集)的综合能源系统提供精细化、可落地的优化运行策略。; 阅读建议:建议读者在掌握概率统计、随机优化与电力系统运行基础知识的前提下,结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注KDE-CDF置信带的构建流程及其在鲁棒优化模型中的嵌入机制,通过调整输入数据分布、参数设置与场景配置开展仿真对比实验,深入理解不确定性建模精度对调度决策质量的影响,进而掌握从数据驱动角度提升系统鲁棒性的关键技术路径。 立即下载

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