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ios 上架2.1.0,2.3.10,3.2.0,5.1.2问题解决记录
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上篇apple审核的4.34.3(a) - Design - Spam问题，通过我的博客解决了，但是人工审核后给出了新的问题​记录下。
Configuring the Cisco IOS XE DHCP Relay Agent
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【代码】Configuring the Cisco IOS XE DHCP Relay Agent。
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a2798417的博客
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徐代龙的技术专栏
09-24 1123
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[苹果APP上架]ios App Store上架详细教程-一条龙顺滑上架-适合小白
m0_74760716的博客
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这篇循序渐进的文章假设您已经注册了 Apple 开发者计划，您的应用遵循 Apple 的应用审查和人机界面指南，并且您已准备好发布。这是对 Gustavo Ambrozio 和 Tony Dahbura 的精彩指南的更新，其中包含来自最新版本 Xcode 的信息，这些信息简化了一些步骤以及来自 Apple 自己的文档的更多上下文。在 App Store Connect 的“App Store”选项卡下，在“App Information”页面上，您可以添加其他语言、类别和您的应用的隐私政策 URL。
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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12-03
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全球回归分析软件市场规模，头部前十大生产商排名及市场份额.pdf
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状态估计基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文研究基于无迹卡尔曼滤波（UKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）和扩展无迹卡尔曼滤波（EUKF）三种方法在电力系统三相状态估计中的应用，并提供Matlab代码实现。文章聚焦于非线性系统状态下【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）对电力系统运行状态的精确估计，通过对比不同UKF变体算法的性能，提升状态估计的鲁棒性和准确性，适用于存在噪声和不确定性因素的实际电力系统环境。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统状态估计相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于智能电网状态监控与实时数据分析；②用于提升含新能源接入等不确定因素下的电力系统状态估计精度；③为学术研究提供UKF系列算法的实现参考与性能对比依据； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解各类UKF算法在电力系统三相状态估计中的具体实现流程与参数调优策略，同时可拓展至其他非线性状态估计问题的研究。
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掌握iOS 13.4的xode DeviceSupport特性
标题和描述中都提到了"xode DeviceSupport 13.4"，这很可能是关于苹果iOS开发中一个特定版本的设备支持包。由于"DeviceSupport"文件夹是苹果Xcode开发环境的一个组成部分，所以我们可以推断出，这个标题很可能指的是...
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