【^_^】男人力挽狂澜的一句话

    赵先生一早起来就头痛的要死……
  因为他前一天晚上喝的烂醉回家!
  他强迫自己把疲惫不堪的眼睛睁开。
  睁开眼后竟然看到床头上放了一杯水跟几颗头痛药,然后坐起身后又看到了他的衣服已经烫好、叠好在床边。
  因为一起床就看到这几样反常的事,所以他决定要起身看一看房子其它的地方有没有什么奇怪的事
  他把几颗头痛药吃了。
  吃的时候突然发现药下有一张纸条,纸条上写着……
  “亲爱的,我出去买菜了,你的早餐我已经做好放在餐桌上~ 趁热吃吧~爱你喔~”
  赵先生一头雾水的走进了厨房,然后就真的看到了热腾腾的早餐在桌上还有当天的早报。
  他看着坐在餐桌吃早餐的儿子问…… “儿子啊~昨天到底发生了什么事?”
  赵先生的儿子回答:“嗯……你凌晨三点跌跌撞撞、大吼大叫的回了家~ 把几个家俱给打坏踹坏~ 然后又很聪明的在走廊上撞了墙壁几下、送给自己一个黑眼圈!”
  赵先生越来越不明白的又问了儿子:“那为什么家里给打扫的那么干净然后你妈又给我做了热腾腾的早餐给我吃呢?!”
  儿子恍然大悟的说:“喔~你是在问那个喔~~~ 妈昨天看到你醉死的回家, 一肚子火的把你拉到房间里,然后想把你脏衣服换掉,结果在脱你裤子的时候你骂了她一句‘喂~小姐~你滚远一点~我已经结婚~’”

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
要在 MySQL 数据库中查询某个数据库包含的表数量,可以使用 `information_schema.TABLES` 系统视图。以下是具体的 SQL 查询语句和相关说明: ### 查询 SQL ```sql SELECT COUNT(*) AS TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema = '目标数据库名称' GROUP BY table_schema; ``` ### 详细说明 上述 SQL 的作用是从 `information_schema.TABLES` 中统计指定数据库中的表数量[^1]。以下是对各部分的解释: - `COUNT(*)`: 统计符合条件的记录数。 - `table_schema`: 表示数据库名称的字段。 - `WHERE table_schema = '目标数据库名称'`: 指定需要查询的数据库名称。 - `GROUP BY table_schema`: 按照数据库名称进行分组,确保结果只显示指定数据库的表数量。 例如,如果需要查询名为 `test` 的数据库中有多少张表,可以将 `目标数据库名称` 替换为 `test`[^2]: ```sql SELECT COUNT(*) AS TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema = 'test' GROUP BY table_schema; ``` ### 注意事项 - 确保将 `'目标数据库名称'` 替换为实际需要查询的数据库名称。 - 如果用户没有权限访问 `information_schema`,可能需要联系数据库管理员授予适当的权限[^3]。 - 查询结果中的 `TABLES` 列表示表的数量,`table_schema` 列表示对应的数据库名称。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例代码块,展示如何查询 `example_db` 数据库中的表数量: ```sql SELECT COUNT(*) AS TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES WHERE table_schema = 'example_db' GROUP BY table_schema; ```
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