真实的美国，是的

最新推荐文章于 2025-07-02 16:31:43 发布
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美国国债真实收益率 经过通胀调整
04-24
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美国人口普查数据及数据说明
07-28
在Coursera的“Intro to Data Analysis for Python”课程中，学员有机会接触到真实的美国人口普查数据，以便于深入理解数据分析的基本方法和概念。 数据文件通常以CSV（Comma Separated Values）格式存在，这是一种...
SSN(Social Security Card)
iteye_4972的博客
03-04 1032
"SSN"是“Social Security Card”的缩写，译为“社会安全卡”，社会安全卡上面的9位数字就是 “Social Security Number", 简称为SSN。社会安全号码一般写成类似818-89-9988格式。   　社会安全号码是美国联邦政府社会安全局发给公民、永久居民、临时（工作）居民的一组九位数字号码。以前的用途多用来报税用。用自己社会安全号码上报的税等纳税人退休后...
强烈推荐：给去美国的新生说几句（转载），超实用
悟道西方
08-15 1600
<br /><br /> ===========（一）安全须知===========<br /><br /> 初来乍到，人地生疏，有一些安全事项需要注意，以避免不必要的麻烦和损失。这里列举一些比较常见的例子：<br /><br /> 个人隐私<br /> 和国内不同的是，在美国一些个人信息一般是不公开的，这些信息包括：社会安全号（SSN），生日，出生地，父母姓名，家庭地址，家庭电话等。这是因为这些信息经常会被用于验证一个人的身份，如果别人知道了你的这些信息，那么他就很容易冒充你的身份行骗。<br /
11个实用的正则表达式
老莫小小朋友
04-26 963
1. 验证E-mail地址   这是一个用于验证电子邮件的正则表达式。但它并不是高效、完美的解决方案。在此不推荐使用。 Php代码 $email = "test@ansoncheung.tk";  if (preg_match('/^[^0-9][a-zA-Z0-9_]+([.][a-zA-Z0-9_]+)*[@][a-zA-Z0-9_]+([.][a-zA-Z0-9_]+)*[.
SSN框架详细整合教程（spring+springmvc+Mybitas）
LUCKY_Wxk的博客
09-26 1773
SSN框架详细整合教程（spring+springmvc+Mybitas） 地址：http://blog.youkuaiyun.com/gebitan505/article/details/44455235/
用python 画美国地图
热门推荐
曾立文的博客
04-24 1万+
我想用python 画中国和美国的地图，刚刚学会了画美国地图，特做一个记录。 当然首先是用google 找网上资料。 找到下面的链接：https://stackoverflow.com/questions/42463200/draw-state-abbreviations-in-matplotlib-basemap 下面的代码基本来自这里的回答2，就是标记为答案的回答。 直接运行，发现缺省...
去美国当程序员是怎样一种体验？
m0_61562916的博客
12-04 1672
很多程序员的日常是“开不完的会，写不完的代码，修不完的 bug”。在硅谷，大家普遍聪明且努力，你觉得自己的代码写得“稳如老狗”，结果同事写得像艺术品。但性价比上，如果你在国内一线城市工作，30万年薪已经可以过得不错，而在美国，即使你拿到20万美元年薪，也得精打细算才能存下点钱。同学们，无论你是想去美国当程序员，还是已经在国内职场打拼，都要明白一个道理：每个选择都有它的代价和回报，关键是看你想要什么。今天，老韩给你讲一讲，去美国当程序员的真实体验，干货满满，不吹不黑，帮你看清“美梦背后”的那些细节。
美国人的姓名
小石头会长成大石头么？
10-06 7190
美国人(英语国家的人亦如此)名字一般由三个部分组成：教名+中间名+姓。 　　教名(First Name)是受法律承认的正式名字，一般是在婴儿接受洗礼时取的，故称为教名;中间名(Middle Name)是父母或亲戚所取，一般取长者的名或姓;姓(Last Name)是家族沿袭下来的称谓。比如美国前总统比尔·克林顿的正式名字是“威廉·杰斐逊·克林顿”(William Jefferson Clinton...
想找个美国地址？这个工具太好用了！
良月柒
07-02 2685
摘要：美国随机地址生成器是一款便捷的在线工具，可一键生成包含姓名、街道、城市、州、邮编等信息的完整美国地址。适用于注册国外服务、产品测试、文案演示等场景，支持按州筛选且格式规范。该工具操作简单（访问https://addressgenerator.top/zh），无需登录即可使用。需注意仅限非正式用途，避免用于欺诈等违法行为。
近代美国医院分类
大伟先生
06-13 3520
　　美国医院协会的医院分类　　按照医院所能提供服务的种类，美国医院协会把医院分为以下几类：　　（1）综合性医院：　　综合性医院通过不同科室对不同种类疾病患者提供诊疗和康复服务。一般情况下，综合性医院还可以提供影像科服务、临床检验和病理服务，以及手术室所需的设备和人员。　　（2）专科医院：　　专科医院对于患者提供某项专科的诊疗和康复服务。如果需要，也可以为患者提供影像科服务、临床检验和病理服务，以及...
美国消防员是怎么训练的.pdf
11-07
美国消防员的训练过程是严谨且全面的，...这样的训练体系确保了消防员在面临真实火场时，能够高效、安全地完成任务，保护自己和他人的生命安全。对于其他地区的消防队伍，美国的训练方法提供了宝贵的参考和学习经验。
超过1000个美国地点的典型每小时太阳能和天气数据
01-22
超过1000个美国地点的典型每小时太阳能和天气数据 数据说明： TMY3是一年内太阳辐射和气象要素每小时值的数据集。他们的预期用途是太阳能转换系统和建筑...一个典型的气象年实际上是12个月的12个不同年份的真实数据。
美国高校图书馆人工智能素养教育模式及其对我国的启示.docx
09-03
三是强调实践性与应用性的并重，通过实践操作和案例分析等教学方法，使学生在真实场景中运用所学知识解决问题。四是推动国际化与交流合作，通过与国际上的高校和企业合作，为学生提供国际化的学习和实践环境。 美国...
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
01-07
1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
美国新英格兰地区真实负荷数据
03-25
<think>好的，用户需要美国新英格兰地区的实时电力负荷数据。首先，我需要明确数据的具体需求，比如时间范围、数据粒度（小时、日、月）、是否需要历史数据还是实时监控。新英格兰地区包括六个州，可能需要分别或整体的数据。 接下来，常见的公开数据来源有哪些呢？ISO New England作为区域电网运营商，应该会提供实时和历史数据。他们的官网可能有数据页面，用户可以注册账户下载。EIA和FERC是美国能源信息的权威机构，EIA可能有汇总数据，而FERC的 filings可能包含更详细的运营报告。 开放数据平台如OpenEI和Kaggle也可能有相关数据集，但需要验证数据的时效性和准确性。学术资源如哈佛Dataverse或MIT能源计划可能有研究用的数据集，适合深入分析。第三方数据提供商如Weather Underground的气象数据也可能关联到电力负荷，特别是考虑气温对用电的影响。 在获取数据时需要注意数据格式（CSV、Excel、API）、使用条款（是否需要引用、商业用途限制）以及更新频率。如果用户需要实时数据，可能需要通过API订阅服务，而历史数据通常可以批量下载。 最后，用户可能需要处理数据的步骤，比如预处理、清洗和分析工具的建议。例如，使用Python的pandas库处理CSV数据，或者用Tableau进行可视化。同时提醒用户注意数据源的更新时间和可能的缺失值处理。</think>关于美国新英格兰地区实时电力负荷数据，以下是获取渠道和方法指南： ### 一、主要数据来源 1. **ISO New England官方平台** - 提供$5$-分钟间隔实时负荷数据及$24$小时预测数据 - 访问路径：ISO Express > System Information > Load Data[^1] - 数据格式：CSV/JSON/XML（支持API接入） 2. **美国能源信息署（EIA）** - 数据集包含新英格兰地区$1990$年至今的年度负荷数据 - 可通过API直接获取：`https://api.eia.gov/v2/` ```python import requests url = "https://api.eia.gov/v2/electricity/rto/region-data/data/" params = { 'api_key': 'YOUR_KEY', 'frequency':'hourly', 'data[0]':'value', 'facets[region][]':'NE' } ``` ### 二、辅助数据源 3. **哈佛Dataverse能源数据集** - 包含$2003-2020$年逐小时负荷数据 - DOI标识符：`10.7910/DVN/ENL负荷数据` 4. **气象关联数据** - 通过Weather API获取温度数据： $$P_{load} = \alpha T^2 + \beta T + \gamma$$ 其中$T$为华氏温度，$\alpha,\beta,\gamma$为回归系数 ### 三、数据预处理 参考提供的代码模板进行数据清洗： ```python def preprocess_load(data): # 处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 转换时间戳 data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['epoch'], unit='s') return data[['timestamp', 'load_MW']] ```
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