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# 一键生成《少年的荣耀》第三章分享PPT # 需安装:pip install python-pptx from pptx import Presentation from pptx.util import Cm, Pt from pptx.enum.text import PP_ALIGN from pptx.dml.color import RGBColor prs = Presentation() title_layout = prs.slide_layouts[0] # 标题页 blank_layout = prs.slide_layouts[6] # 空白版式 def add_title_slide(title, subtitle): slide = prs.slides.add_slide(title_layout) slide.shapes.title.text = title slide.placeholders[1].text = subtitle def add_bullet_slide(title, bullets, img_keyword=None): slide = prs.slides.add_slide(blank_layout) left, top = Cm(1.5), Cm(1.8) txBox = slide.shapes.add_textbox(left, top, Cm(25), Cm(1.5)) tf = txBox.text_frame p = tf.paragraphs[0] p.text, p.font.size, p.font.bold = title, Pt(36), True p.font.color.rgb = RGBColor(0,51,102) left, top = Cm(1.5), Cm(3.5) txBox = slide.shapes.add_textbox(left, top, Cm(25), Cm(12)) tf = txBox.text_frame for line in bullets: p = tf.add_paragraph() p.text, p.font.size, p.level = line, Pt(24), 0 p.space_after = Pt(6) # 1 封面 add_title_slide( "《少年的荣耀》第三章分享", "新的家园,新的风波\n分享人:XXX 班级:XXX\n2025年9月" ) # 2 本章简介 add_bullet_slide("第三章讲了什么?", [ "沙良和家人逃难成功,来到安全的新地方。", "生活开启新篇章:新家、新学校!", "在新校遇到老朋友,也遇到老仇人。", "关系从互助到矛盾,最终爆发大冲突!" ]) # 3 新环境与新朋友 add_bullet_slide("崭新的开始!", [ "新的家园:终于不用再逃难,充满安全感与希望。", "新的学校:可以继续读书,认识新老师、新同学!" ]) # 4 人物登场 add_bullet_slide("他遇到了谁?", [ "代京:沙良的老同学,他乡遇故知,倍感亲切。", "潘清宝:昔日仇人,如今又成同学,“不是冤家不聚头”。" ]) # 5 关系变化(一) add_bullet_slide("一开始,他们互相帮助", [ "初到新环境,大家同为“外来者”,需要彼此照应。", "即使曾有矛盾,也短暂合作过。", "思考:不喜欢的人,在困难前也可能成为伙伴。" ]) # 6 关系变化(二) add_bullet_slide("风波再起:潘清宝变了", [ "潘清宝老毛病复发,开始嘲笑、欺负沙吉。", "可能源于嫉妒或优越感,想证明自己更强。" ]) # 7 冲突爆发 add_bullet_slide("仇恨的开始", [ "沙良见潘清宝欺人,怒火中烧。", "终于忍不住站出来,激怒潘清宝。", "这一天成为导火索,故事迎来大转折!" ]) # 8 我的感想与讨论 add_bullet_slide("从这个故事里,我们学到了什么?", [ "关于校园欺凌:嘲笑、欺负同学是不对的,要友好相处。", "关于勇气:沙良挺身而出值得称赞,但也要学会聪明求助。", "讨论:如果你看到同学被欺负,你会怎么做?" ]) # 9 结束页 add_title_slide("谢谢观看!", "欢迎提问!") prs.save("《少年的荣耀_第三章分享.pptx》") print("✅ PPT 已生成,直接下载使用即可!")
09-25
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定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汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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