《从零开始学Python(第2版)》内容提要

《从零开始学Python(第2版)》是一本面向初学者的编程书籍,全面讲解Python的基础知识,涵盖安装、语法和问题处理,适用于数据分析、自然语言处理等多个领域的应用。

Python是一种高级程序设计语言,近年来,它得到了越来越多的技术人士的认可和追捧。其应用领域也非常广泛,涉及数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等各个方面,为开发者提供了高效、灵活的编程体验。

本书面向Python初学者,帮助读者快速、有效地把握Python编程的技巧。全书共分5个部分,由浅入深地向读者呈现了Python必学的各大知识要点。无论是简单的Python安装,还是基本的编程语法,抑或是典型的问题处理,本书都给出了详细、直观的编程示例,以便读者能够精准把握要点。

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 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、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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