将博客搬至优快云

博客迁移至优快云
原创 于 2018-10-31 17:02:24 发布 · 181 阅读 · 0 ·
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该博客主要讲述了将博客迁移至优快云这一事件，涉及博客平台的转换操作。

将博客搬至优快云

运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 366
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
《将博客搬至优快云》
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VizXu的博客
05-29 7240
两年前在oschina写的博客，现在搬到优快云。
运维系列：从csdn搬家到博客园（完整教程）
09-14
然而，随着时间的推移，一些博客作者可能因各种原因需要更换博客平台，例如从csdn搬家到博客园。csdn和博客园都是中文技术社区中非常知名的平台，它们为广大技术爱好者提供了一个展示自己才能、学习交流的空间。为了...
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台-CsdnSyncHexo
09-14
然而，随着用户需求的多样化，博客搬家成为了一项必要功能，以便用户能够将个人博客内容从优快云迁移到其他博客平台，或者在不同的博客系统之间迁移。CsdnSyncHexo作为一款适用于优快云博客搬家的工具，它的出现极大地...
备考规划考研复习全周期管理策略：论文重点突破与高并发项目实践结合方案设计
12-07
内容概要：本文围绕一场重要考试的备考规划展开，详细列出了复习资料（如视频、脑图、红宝书）、学习方法（看视频2-3遍、夯实基础）、重点任务（细看论文视频、专注近2年真题）以及阶段性
数据基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
12-07
【数据】基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
3HAC035753-002_rev00.pdf
12-07
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十种智能优化算法优化RBF神经网络多输入单输出回归MATLAB完整代码和数据
12-07
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
12-07
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PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了基于PowerWorld的仿真方法，并结合Matlab实现了牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法两种经典潮流计算算法。文档不仅涵盖理论推导与Matlab编程实现，还提供了多个相关科研方向的技术支持，如智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统状态估计等，展示了其在电力系统分析中的综合应用价值。此外，文档附带丰富的Matlab代码资源和仿真案例，便于读者实践与拓展。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本原理与实现方法；②学习牛顿拉夫逊法与高斯赛德尔法的算法差异与适用场景；③利用Matlab进行PowerWorld仿真与数据分析，提升科研与工程实践能力； 阅读建议：建议结合文档提供的Matlab代码进行实际操作，逐步理解算法实现细节，并尝试在不同电网模型中验证算法效果，以加深对潮流计算过程的理解与应用能力。
3HAC020993-en.pdf
12-07
ABB工业机器人手册
同济大学编译原理课程设计：类C编译器实现源码与完整部署资料
12-07
同济大学编译原理课程设计项目提供了一套完整的类C语言编译器实现方案，包含全部源代码及相关教学资料，并附有详细的部署指南。该项目在课程评审中获得了优异的成绩，体现了较高的完成质量与学术水准。 项目代码经过多平台环境测试，包括macOS、Windows及Linux系统，确保各项功能稳定运行。本资源适用于计算机科学与技术、软件工程、人工智能、通信工程、电子信息等相关专业的学生、教师及开发人员，可用于课程实践、毕业设计、项目原型开发或自主学习参考。 使用者可根据自身需求对代码进行扩展或修改，以适配不同的教学或实验场景。该项目结构清晰、文档齐全，适合作为编译技术学习的实践案例，也可为相关领域的研究与开发提供参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
3HAC031150-001_revB_en.pdf
12-07
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基于MSSQL_SQL_SERVER_2017数据库与C_Windowsform图形用户界面开发的面向高等院校教务管理场景的综合性学生信息管理系统_涵盖学生档案管理_课程信息维护.zip
12-07
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基于直方图的自动模糊C-均值聚类遥感图像（Matlab代码实现）
12-07
基于直方图的自动模糊C-均值聚类遥感图像（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于直方图的自动模糊C-均值聚类（FCM）算法在遥感图像分割中的应用，通过Matlab代码实现，旨在提升遥感图像的分类精度与自动化水平。该方法结合图像直方图信息优化FCM聚类过程，有效解决了传统FCM对初始值敏感、易陷入局部最优的问题，提高了图像分割的鲁棒性和效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及关键参数设置，并通过实验验证了其在遥感图像处理中的有效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感图像处理、模式识别、计算机视觉等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①遥感图像的自动分割与分类；②提升模糊C-均值聚类算法在图像处理中的稳定性和准确性；③为相关领域的算法优化与工程实现提供参考案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法细节，并尝试在不同类型的遥感图像上进行测试，以掌握其适用范围与优化策略。
基于ILP的最优PMU放置优化研究（Matlab代码实现）
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基于ILP的最优PMU放置优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于整数线性规划（ILP）的最优PMU（相量测量单元）放置优化展开研究，旨在通过数学优化方法确定电力系统中PMU的最佳安装位置，以实现系统完全可观测的同时最小化设备成本。研究介绍了PMU在电力系统状态估计中的关键作用，构建了以最小化PMU数量为目标的ILP数学模型，并详细阐述了约束条件的建立，如系统可观测性约束等。文中提供了完整的Matlab代码实现，利用YALMIP工具箱和合适的求解器（如CPLEX或Gurobi）进行求解，验证了该方法的有效性和实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识、优化理论背景以及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标：① 解决电力系统状态估计中PMU的最优布点问题，降低系统监测成本；② 学习和掌握如何将实际工程问题转化为整数线性规划模型，并利用Matlab进行求解；③ 为智能电网的广域测量系统（WAMS）建设提供理论依据和技术支持。; 阅读建议：此资源以理论结合实践的方式，不仅提供了严谨的数学模型推导，更侧重于Matlab代码的实现。读者应在理解ILP基本原理和电力系统可观测性概念的基础上，仔细阅读并调试所提供的代码，尝试在不同规模的电网模型（如IEEE标准节点系统）上进行测试，以加深对优化算法和电力系统监控的理解。
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