这是我从事编程十几年见到的最牛的BASE64实现。

本文介绍了一种通过存储过程使用convert函数将原始数据转换为XML的BINARYBASE64格式的方法。这种方法可以有效应对数据编码需求。

把要编码的内容,传给数据库的存储过程,在存储过程里用convert将原始数据格式转换成xml的BINARYBASE64格式输出。

于是我在帖子下面讲了一个故事:

有一个部落的族长非常聪明,就象楼主这类人.部落里无论有大小事都来问他,他都能找出解决办法,

所以引得一般跟帖的族人的无限崇拜.

有一天,一个族人家的牛头套进坛子里出不来了,于是族人来找族长.
族长说把牛按住,把坛子取下来不就行了.
族人说按不住,牛劲很大.
族长说找几个勇士来把牛射死,然后叫人按住,去取坛子.
族人照着做了还是没有取下坛子.
族长说再把牛头砍下来,从坛子里取出来.
族人照着做了,还是取不出来.
族长想了想,说再把坛子打碎了不就取出来了嘛.
族人照着做了,真的把牛头弄出来了.

结果全族的人一起称赞,我们的族长真聪明.真呀真聪明.............

【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局优或近似优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、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应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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