天天写日记争当文艺青年 2014-5-28

作者分享了自己在学校的经历,并表达了未能参加360比赛的遗憾。此外,他还计划通过翻译文章并关注Facebook和Twitter上的专家来提升自己的技术水平。

在学校玩了一阵子,感觉不错啊。

360的比赛没有参加上,比较纠结。

慢慢翻译点文章,准备上手一下facebook  和 twitter 找些大神关注一下。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
### 配置和运行 YOLOv5 项目 #### 安装 PyCharm 并创建新项目 为了在 PyCharm 中配置并运行 YOLOv5 项目,首先需要安装合适的版本的 PyCharm。可以从官方网站获取最新版的 PyCharm[^1]。 #### 创建虚拟环境 建议为 YOLOv5 项目创建一个新的虚拟环境来管理依赖项。可以使用 `conda` 来创建这个环境: ```bash conda create -n yolov5 python=3.8 ``` 激活该虚拟环境以便后续操作都在此环境中执行: ```bash conda activate yolov5 ``` 如果不再需要该项目及其关联包,则可以通过下面任一命令删除整个环境[^3]: ```bash conda env remove -n yolov5 # 或者指定路径移除 conda env remove -p 路径/至/yolov5 ``` #### 导入 YOLOv5 源码到 PyCharm 下载或克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库后,在 PyCharm 中通过 "File -> Open..." 打开本地存储库的位置。这会将源代码导入 IDE 内部作为工作区的一部分[^4]。 #### 设置 Python 解释器 确保选择了之前创建好的 Conda 环境中的 Python 版本作为项目的解释器。进入菜单栏选择 “文件->设置->项目->Python 解释器”,然后点击齿轮图标添加新的解释器,并指向已有的 Anaconda 环境下的 Python 可执行文件位置。 #### 安装必要的依赖关系 切换回终端窗口,确保当前处于活动状态的是刚才建立的那个特定于 YOLOv5 工作流的 conda 环境。接着按照官方文档指示安装所需的 pip 包和其他资源。通常情况下只需要简单地运行一次 setup script 即可完成大部分准备工作: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此时应该已经准备好启动训练过程或者其他任何类型的推理任务了!
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