平台使用

华科云商使用指南
一,账号注册

1、在 [www.duoip.cn](https://www.duoip.cn) 首页点击“注册”按钮;


2、请填写用户名,邮箱,密码,验证码,然后确认注册;


登陆成功后,即可自助购买和管理相关产品。

> 注:如果您无法正常注册,或者始终无法收到验证邮件,请联系华科云商客服sales@duoip.cn


二,在线充值
华科云商目前在线充值可直接通过支付宝充值,方便快捷!如需帮助请联系客服。
1、登录后台后,点击支付宝充值即可充值 或直接打开充值地址:https://v.duoip.cn/payment/

* * * * *



2、选择对应优惠活动进行充值

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3、用手机扫一扫即可充值成功

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三,购买产品
1、点击左侧的产品管理--购买产品,显示如下

* * * * *


> **说明如下**:
> * **付款周期**: 日付,周付,月付 ,选择自己需要的付款方式即可
> * **总周期**:默认无需修改,1表示的是1天,1周,1月,如需购买3月,则此处填写3即可


2、选择区域线路--付款周期---总周期,然后点击> **加入购物车**

* * * * *



3、点击购物车后显示如下:

* * * * *



> **说明如下**:
> * **总数量**: 即需要开通对应的数量,比如淮安电信需要开通20条,则总数量填写20,然后点击保存数量
> * **删除**:如果想删除不想要的订单区域,则点击删除按钮即可

4、点击 > **去结算** 付款即可开通成功,付款时必须保证账户余额充足,否则会付款失败。


四,工单反馈
1、产品的故障反馈工单

* * * * *
对于有问题的派克斯或者ADSL产品可以直接提交故障反馈有客服处理,具体操作如下:
点击--> **已购产品**



选择有问题的产品点击故障反馈



选择受理类型,在问题描述中把具体错误提示填写清楚,点击确定即可!

2,其他工单反馈

* * * * *

> 产品管理---工单反馈


五,批量续费

1、产品管理--已购产品,选择需要续费的产品,点击> **续费**



> 注:续费是按产品当前的资费类型来扣除费用,是月付产品则按月扣费,是周付产品则按周扣除费用则按日扣除费用

* * * * *

2、填写续费周期,默认是1



> 如果您想续费2个月则填写2,以此类推


六,批量修改密码

1、选择需要修改的派克斯,点击> **改VPN密码**



输入新密码点击确定即可



> 由于系统默认的随机密码比较复杂,用户可自助修改VPN密码。为了信息安全,建议直接复制原始密码即可,无需手工录入!


七,强大的替换功能
为了方便特殊情况下,无法处理故障的时候,平台目前为用户提供替换(默认每月2次自助替换)的功能,想更换一个派克斯或处理宽带拨号691问题。

超过2次限制后请提交故障报告由客服处理,如果操作菜单中没有> **替换** 功能说明已经超过2次的限制了。>>[如何提交工单](http://doc.duoip.cn/248596)>>



点击确定后即可替换成功,备注信息随意填写即可



内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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