2、使用Go进行系统调用及访问proc文件系统

使用Go进行系统调用及访问proc文件系统

1. 使用syscall包的Web服务器

在Go中,我们可以使用 syscall 包来创建一个简单的Web服务器。示例代码可在相应目录中找到。以下是具体操作步骤:
1. 运行示例代码 :在终端中运行 go run main.go ,你会看到输出 2022/07/17 19:27:49 Listening on 127.0.0.1 : 8888
2. 访问服务器 :打开浏览器,输入 http://localhost:8888 ,你将在浏览器中得到响应 Server with syscall

以下是启动服务器的代码片段:

func startServer(host string, port int) (int, error) {
    fd, err := syscall.Socket(syscall.AF_INET, syscall.SOCK_STREAM, 0)
    if err != nil {
        log.Fatal("error (listen) : ", err)
    }
    sa := &syscall.SockaddrInet4{Port: port}
    addrs, err := net.LookupHost(host)
    // ...
    for _, addr := 
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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