Blogger: Beyond the Basics: Customize and promote your blog with original templates, analytics, adve

本书将帮助您充分利用Blogger的强大功能,快速将您的博客转变为现代化的专业博客。适合当前Blogger用户及计划从其他平台迁移的博主。
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[LanguageEnglish ] [Channel: Web General ] 
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This book will take you beyond the basics of Blogger, helping you take full advantage of the rich and powerful features of Blogger to transform your blog into a fresh and state-of-the-art blog as quickly and painlessly as possible. The book is aimed at current users of the Blogger platform who want to get the most out of Blogger and people who use a different blogging platform and are planning on switching to Blogger. Blog owners who promote their own services, expertise, and products, and want to increase their blog's success by pushing the limits of what Blogger can do will get the most out of this book. The book doesn't require any specific knowledge of Blogger or the related technologies: RSS, CSS, HTML, and XML. Everything you need to know to grow beyond the basics is covered in this book.
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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 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、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
基于卡尔曼滤波的微电网调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卡尔曼滤波的微电网调度方法,并提供了相应的Matlab代码实现。文中重点探讨了如何利用卡尔曼滤波技术对微电网中的动态状态进行估计,提升系统在面对可再生能源出力波动和负荷不确定性时的调度精度与稳定性。通过构建系统状态空间模型,结合实际观测数据,采用卡尔曼滤波算法实现对关键状态变量(如功率、储能荷电状态等)的实时估计与预测,进而优化调度决策。该方法有助于提高微电网运行的可靠性和经济性,尤其适用于含高比例分布式能源的复杂微网环境。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含风电、光伏等间歇性电源的微电网能量管理与调度优化;②用于提升微电网状态估计精度,支撑后续的预测控制与优化调度;③为科研项目、论文复现或工程仿真提供可运行的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与文档内容同步学习,重点关注状态空间建模、卡尔曼滤波算法实现及其在微电网调度中的集成方式,可进一步扩展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)以应对非线性系统场景。
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