http://www.k-zone.cn/zblog/post/silvergreen.html

详细请看:
这是完全基于Flex SDK 4(Gumbo)基础上开发的一套皮肤,我命名为:SilverGreen

SilverGreen的特色:
1、基于Flex SDK 4(Gumbo)开发,即全部皮肤是继承于SparkSkin
2、共有两套皮肤:即Spark组件和Halo组件。
3、Halo组件的皮肤也全部都是基于SparkSkin开发而来,而没有使用Flex SDK 3.x时代的方式。
4、SilverGreen全套皮套完全由代码生成,没有使用任何一种位图文件。
5、由于使用浅色系作为皮肤的主打颜色,因此比较适合一些正式场合的Flex应用。(比较适合商用)
6、开源。

Spark包括如下组件:
Panel、Button、TextInput、CheckBox、RadioButton、ToggleButton、VScrollBar、HScrollBar、HSlider、VSlider、List、DropDownList、ButtonBar、NumericStepper、Spinner
SilverGreen - Spark组件预览地址http://bit.ly/MTSPu
Spark组件的截图:


Spark主页地址:
http://code.google.com/p/silvergreen/
源代码下载地址:
http://code.google.com/p/silvergreen/downloads/list

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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