Speed up your PC: Automate your computer maintenance schedule

最新推荐文章于 2024-12-01 14:53:24 发布
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本文介绍如何通过自动化手段提升个人电脑的运行效率，并制定定期维护计划。

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Speed up your PC: Automate your computer maintenance schedule

 

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本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo）
12-18
根据原作 https://pan.quark.cn/s/801a2ca3e47c 的源码改编 前言 本教程用作于校园跑刷跑，适用于除了部分不提供bl锁的手机类型（如vivo） 需要下载FakeLocation以及刷入面具 具体方法会在md文件中说明
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
12-18
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真的Matlab代码实现，重点研究了有功-无功功率环与电压-电流双闭环控制系统的设计与仿真。通过对VSG控制策略的建模，展示了其在并网运行时的动态响应特性与稳定性控制能力，涵盖虚拟同步机的核心控制逻辑、功率调节机制及双闭环结构的协调作用，适用于电力系统中分布式电源的并网仿真分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理与控制结构；②实现VSG并网空载工况下的系统仿真；③深入理解有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环设计方法；④为后续研究VSG在复杂电网环境中的动态行为提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与电力系统控制理论同步学习，重点关注控制环路参数设计与仿真结果分析，可通过调整控制器参数验证系统稳定性变化，进一步拓展至负载工况或多机并网场景的研究。
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨在需求响应背景下冰蓄冷系统的动态特性与运行优化方法。研究聚焦于通过优化算法提升系统在电力负荷高峰时段的调节能力，降低能耗与运行成本，同时兼顾电网侧的负荷平衡目标。文中详细构建了系统数学模型，并采用Matlab进行仿真验证，复现了顶级EI论文中的优化方法，体现了较强的工程应用与学术参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：①研究冰蓄冷系统在需求响应机制下的运行优化策略；②学习如何利用Matlab实现能源系统建模与优化算法仿真；③复现高水平论文中的优化模型，提升科研能力与项目实践水平。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及优化算法的选择，同时可参考文中提及的EI论文深入掌握研究背景与技术细节。
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动
12-18
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要：本文档为一份关于STM32电机控制库的无传感器版本代码注释资料，重点实现了基于龙贝格观测器的无感FOC控制算法，涵盖三电阻双通道AD采样、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键技术。文档详细解析了电机控制中核心算法的实现逻辑与代码结构，适用于永磁同步电机（PMSM）的高性能控制场景，突出无位置传感器控制的技术难点与解决方案。; 适合人群：具备嵌入式开发基础，熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员，尤其适合从事无感FOC算法开发、电机驱动设计等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制实现方法；②理解前馈补偿、弱磁扩速、斜坡启动等高级控制策略的设计思路与工程应用；③应用于电动工具、无人机、电动汽车等对体积和可靠性要求较高的电机控制系统开发中。; 阅读建议：建议结合STM32硬件平台与实际电机进行调试验证，重点关注观测器参数整定、AD采样同步性及弱磁控制稳定性，配合示波器与上位机工具进行波形分析与性能优化。
【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版
最新发布
12-18
这个是完整源码 python实现 Flask，Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程，最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台，依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计，随后依据系统整体功能模块的设计，制作系统的功能模块图、E-R图。随后，设计框架，依据设计的框架撰写编码，完成系统的每个功能模块。最终，对基本系统开展了检测，包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明，该系统能够实现所需的功能，运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
C#实现的简单串口通信
12-18
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SerialPort-Communication C#实现的串口通信 下面最新效果图来自 https://.com/SylvesterLi/SerialPort-Communication 编译好的可执行文件在Release下 https://.com/naihaishy/SerialPort-Communication/releases WinForm 效果图1 效果图2
使用C#+WinForm编写的串口助手
12-18
源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 # SerialAssistant串口助手 下载地址： 本仓库release文件夹 在线下载：http://mculover666.cn/SerialAssistant.zip 功能说明 本项目是使用C# + WinForm框架编写的串口助手。 目前版本为2.0.0版本，拥有以下功能： 未打开串口时，自动扫描可用端口 接收数据支持文本或者HEX方式显示 支持接收数据加入时间戳 支持将当前接收数据保存为文件 支持发送文本数据或HEX数据 支持自动定时发送数据 支持从文件中(.txt, .json)加载数据到发送文本框 支持发送数据记录(不重复记录) ……欢迎加入更多功能 环境说明 VS2019 .NET Framework 4.5 教程 C#上位机开发（一）—— 了解上位机 C#上位机开发（二）—— Hello，World C#上位机开发（三）—— 构建SerialAssistant雏形 C#上位机开发（四）—— SerialAssistant功能完善 C#上位机开发（五）——SerialAssistant界面升级（WinForm界面布局进阶） C#上位机开发（六）——SerialAssistant功能优化（串口自动扫描功能、接收数据保存功能、加载发送文件、发送历史记录、打开浏览器功能、定时发送功能） C#上位机开发（七）—— 修改窗口图标和exe文件图标 C#上位机开发（八）—— 美化界面（给按钮添加背景） 更新日志 2018/6/3 完成串口属性设置，打开与关闭异常处理; 字符串发送功能; 字符串接收功能; 2018/6/4 完善串口扩展功能界面部分 2018/6/6 完善...
基于Spring boot的考研辅导系统设计与实现源码.zip
12-18
基于Spring boot的考研辅导系统设计与实现源码.zip
相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用（Matlab代码实现）
12-18
相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了相关向量机（RVM）与特征选取技术在短期负荷预测中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。文中重点阐述了如何利用RVM这一稀疏概率模型进行高精度负荷预测，同时结合特征选择方法提升模型效率与预测性能，有效处理电力系统中负荷数据的非线性与时变特性。通过实际案例验证了该方法在减少冗余信息、提高预测准确性和模型泛化能力方面的优势。; 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、科研人员及从事电力负荷预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测场景，辅助电网调度与运行决策；②帮助研究人员掌握RVM模型原理及其在时间序列预测中的实现方法；③通过特征选取优化输入变量，提升预测模型的精度与计算效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解RVM算法的建模流程与参数调优策略，同时关注特征选取过程对预测结果的影响，可进一步扩展至其他机器学习模型的对比研究。
自动化Python库发布：automate-0.10.10
资源摘要信息:"Python库 automate-0.10.10是一个Python编程语言的第三方库，用于自动化操作，其版本号为0.10.10。该库的官方资源可通过提供的安装方法链接获取，并且提供了一个安装指南来帮助用户完成安装过程。作为...
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