Zcash已发布ZIP 313提案

转载 于 2020-12-24 10:55:57 发布 · 154 阅读 · 0 ·
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ElectricCoinCompany宣布ZIP313提案实施，将Zcash交易费用降至极低水平，影响钱包包括ZbayApp、zecwallet、NighthawkWallet和zcashd。
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zcash-mini：用于脱机纸钱包的最小便携式Zcash z地址生成器
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Ywallet Crypto Wallet正是在这样的背景下，为广大加密货币爱好者提供了管理和使用Zcash（ZEC）和Ycash（YEC）这两种加密货币的便捷方式。该钱包被开发者定位为最先进和最快的加密钱包，旨在为用户提供安全、高效、...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
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本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 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PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip
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基于Python实现企查查企业数据自动化采集与反爬策略应用
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在大数据技术快速发展的背景下，网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势，被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计，旨在通过编写自动化脚本，实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫，能够模拟用户登录企查查网站，并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标，需重点解决以下技术环节：首先，必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式，包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次，针对网站可能设置的反爬虫机制，需部署相应的应对方案。例如，通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时，可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面，将充分利用Python生态中的多种工具库：如使用requests库发送网络请求，借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档，通过selenium模拟浏览器交互行为，并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外，json库用于处理JSON格式数据，pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大，需设计合适的数据存储方案，例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时，必须对数据进行清洗、去重与结构化处理，以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况，需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志，评估程序的效率与稳定性，并持续优化其性能表现。 综上所述，本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写，还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据，该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 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！
新增图书统计表.xlsx
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基于DTW（动态弯曲距离）-Kmeans的时间序列聚类分析模型（Matlab代码实现）
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基于DTW（动态弯曲距离）-Kmeans的时间序列聚类分析模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于DTW（动态时间规整）距离与K-means算法相结合的时间序列聚类分析模型，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型利用DTW度量不同长度或形态的时间序列之间的相似性，克服了传统欧氏距离在时间轴不对齐情况下的局限性，再结合K-means聚类算法对时间序列数据进行有效分组。文档还列举了多个相关研究方向和应用场景，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域，展示了该方法在科研与工程实践中的广泛适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事数据分析、模式识别、信号处理或电力系统等相关领域研究的科研人员与工程技术人员；尤其适合需要处理时间序列数据并进行聚类分析的研究生及科研工作者。; 使用场景及目标：①解决时间序列因相位偏移或长度不一导致的传统聚类方法失效问题；②应用于负荷曲线分析、设备状态识别、生物信号分类等实际科研场景；③为时间序列挖掘提供可复现的技术路径与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，理解DTW距离计算原理与K-means算法的融合机制，通过实际数据进行调试与验证，并参考文档中列出的其他研究案例拓展应用场景。
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