23、Python在不同操作系统及云计算领域的应用与实践

Python在不同操作系统及云计算领域的应用与实践

1. OS X系统相关操作

1.1 获取并排序应用进程名

在OS X系统中,可以使用以下代码获取应用进程名并进行排序:

processnames = sysevents.application_processes.name.get()
processnames.sort(lambda x, y: cmp(x.lower(), y.lower()))
print '\n'.join(processnames)

运行以上代码后,会输出一系列应用进程名,如Activity Monitor、AirPort Base Station Agent等。

1.2 工作流自动化与Appscript

若需要对OS X特定应用执行工作流自动化任务,Appscript是个不错的选择,它能在Python中实现通常通过Applescript完成的操作。相关文章可参考:http://www.macdevcenter.com/pub/a/mac/2007/05/08/using-python-and-applescript-to-get-the-most-out-of-your-mac.html 。系统管理员还可以通过Applescript Studio和“do shell script”调用Python来快速创建GUI。

1.3 自动重新映像机器

OS X的ASR命令行工具是一个具有前瞻性的工具,它是Carbon Copy Cloner免费克隆实用程序的关键组件,可用于

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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