12、Gatsby 数据获取:多目录与多数据源处理

Gatsby 数据获取:多目录与多数据源处理

1. 文件系统中处理多个目录

在 Gatsby 中,我们可以使用多个 gatsby-source-filesystem 插件实例从多个离散目录中提取数据。但在 GraphQL 查询里,如何唯一地访问这些单个目录呢?

Gatsby 的内部 GraphQL API 使用 filter 参数(在之前有介绍过)来确定使用哪个 gatsby-source-filesystem 插件配置的目录。例如,下面是两个单独的查询,用于从两个不同的目录中检索文件:

{
  allFile(filter: {
    sourceInstanceName: {
      eq: "json"
    }
  }) {
    edges {
      node {
        relativePath
        extension
        size
      }
    }
  }
}
{
  allFile(filter: {
    sourceInstanceName: {
      eq: "csv"
    }
  }) {
    edges {
      node {
        relativePath
        extension
        size
      }
    }
  }
}

处理多个目录时,我们需要基于 sourceInstanceName 字段进行过滤,该字段在

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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