七夕前的学习与杂事

本文分享了作者在个人Linux环境下安装配置Hadoop和Spark的经验,并尝试使用Pyspark和Scala进行操作。此外,还介绍了通过《Python设计模式》一书学习到的面向对象、封装、多态等概念。

图书馆借了本关于Hadoop和spark的书,于是在自己的Linux上鼓捣了两天。最后发现书中在虚拟机上并开了四个虚拟机的操作我的笨电脑实在无法实现并没有下文,其中耍了两下Pyspark(天真地在终端中用Pyspark成功运行后还以为能在python里import pyspark实现)和scala。不过装的过程对linux的各种命令又有了新的认识。

 

面向对象,类,方法这个极其基础的东西我在不同的书上也接触过很多次了,但这次这本《Python 设计模式》这本书讲的很清楚

,包括对象的封装,多态,接口等内容都初有涉猎(感觉老男孩的视频那两个本书看不下去)

class Person(object):
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

    def get_person(self,):
        return "<Person (%s, %s)" %(self.name,self.age)


p = Person("John",32)
print("Type of Object: ",type(p),"Memory Address:",id(p))

__init__前缀使其可访问性变成私有,可以简单地代替C++与Java语言中public,private,protected等关键字的使用

继承的话是对父类的定义进行独立拓展,且python可以给出多重继承(继承多个基类的方法)。

class A:
    def ak(self):
        print("ak+")

class B(A):
    def b(self):
        print("b-")

b1 = B()
print(b1.ak())

至于抽象,则是通过

接口使数据与类的对象进行交互,但同时外部输入不知道内部如何进行内部处理,以下面简单的高斯求和为例:

class Adder:
    def __init__(self):
        self.sum = 0
    def add(self, other):
        self.sum += other
acc = Adder()
for i in range (99):
    acc.add(i)

print(acc.sum)

实际上用以往的函数代替其实现过程主要在于 self.sum这个单元能否访问和直接输出。

组合则是可以跨模块的实现基本功能的一种实现方法,合成为一种更复杂的数据结构或者软件的实现方法。

class A(object):
    def a1(self):
        print("a1")

class B(object):
    def b(self):
        print("b")
        A().a1()

objectB = B()
objectB.b()

 

【SCI复现】含可再生能源储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建求解流程,并尝试在不同场景下调试扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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