将博客搬至优快云

原创 于 2023-05-12 12:13:00 发布 · 249 阅读 · 0 ·
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博客已迁移至优快云，链接为https://blog.youkuaiyun.com/zouyujie1127 。
已将博客搬至优快云：https://blog.youkuaiyun.com/zouyujie1127
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 374
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
《将博客搬至优快云》
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将博客搬至优快云
将博客搬至优快云 —— python 调用 so 库 需要注意的地方
VizXu的博客
05-29 7247
两年前在oschina写的博客，现在搬到优快云。
运维系列：从csdn搬家到博客园（完整教程）
09-14
然而，随着时间的推移，一些博客作者可能因各种原因需要更换博客平台，例如从csdn搬家到博客园。csdn和博客园都是中文技术社区中非常知名的平台，它们为广大技术爱好者提供了一个展示自己才能、学习交流的空间。为了...
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台-CsdnSyncHexo
09-14
然而，随着用户需求的多样化，博客搬家成为了一项必要功能，以便用户能够将个人博客内容从优快云迁移到其他博客平台，或者在不同的博客系统之间迁移。CsdnSyncHexo作为一款适用于优快云博客搬家的工具，它的出现极大地...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
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大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
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内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
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内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
浏览器 12.5.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.5.0。
Python自动日报生成器（多文件汇总+邮件发送）
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一键读取多份 Excel/CSV，按配置表头映射后合并生成日报 Excel，可配置主键关联合并并支持 SMTP 邮 件发送。内含示例数据、配置模板、依赖列表，修改表头和收件人即可直接运行。
高等院校如何评估基金联动模式的财务杠杆效应？.docx
12-16
高等院校如何评估基金联动模式的财务杠杆效应？
【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度（Matlab代码实现）
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【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕在低温环境下，结合电池寿命衰减因素对微电网系统进行优化调度的研究。该研究通过建立数学模型，综合考虑风光储、柴油、燃气等多种能源形式以及电网交互关系，利用Matlab编程实现优化算法（如内点法、多目标粒子群算法等），完成对微电网运行成本、能源效率与电池使用寿命之间的多目标协同优化。文中强调了实际寒潮场景下的V2G调度数据应用，并提供了完整的仿真代码与数据集支持，具有较强的工程复现价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能系统优化等相关领域的工程技术人员；尤其适合希望复现高水平EI论文成果的用户； 使用场景及目标：①用于低温环境下微电网能量管理系统的建模与仿真；②支撑考虑电池老化机制的储能优化调度研究；③服务于学术论文复现、课题项目开发及智能电网优化算法验证； 阅读建议：建议结合提供的网盘资源（包括YALMIP工具包、完整代码与数据集）进行实践操作，重点关注目标函数构建、约束条件设置及多目标优化求解过程，建议在Matlab环境中调试代码以深入理解算法实现细节与系统响应特性。
draw.io-arm64-29.0.3-windows-arm64-installer.exe
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云原生AI基于Knative的Serverless推理服务：Kubernetes中实现自动缩放与GPU共享的AI模型部署方案
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内容概要：本文介绍了如何基于 Knative 在 Kubernetes 上构建支持自动缩放的 Serverless AI 推理服务，涵盖核心组件如 KPA（Knative Pod Autoscaler）实现按请求并发弹性伸缩，支持缩容到零以大幅降低闲置成本，并结合 GPU 共享、镜像预热、冷启动优化等技术提升性能与资源利用率。通过图像风格化微服务案例，详细展示了服务定义、节点调度、事件驱动、镜像预热及灰度发布等实战配置，同时展望了 WebAssembly、多云迁移、GPU 按核计费和边缘 Serverless 的未来趋势。; 适合人群：具备 Kubernetes 和云原生基础，从事 AI 服务部署、Serverless 平台开发或运维的中高级研发人员，工作年限 2-5 年；; 使用场景及目标：① 构建低成本、高弹性的 AI 推理平台，应对流量波峰波谷；② 优化 GPU 资源利用率，实现按需分配与共享；③ 解决 Serverless 冷启动延迟问题，提升服务响应速度；④ 实现事件驱动架构下的自动化扩缩容与灰度发布联动； 阅读建议：建议结合实际 Kubernetes 环境动手实践文中 YAML 配置，重点关注 autoscaling、nodeSelector、tolerations 与资源预热机制，并关注 Knative 与事件源（如 Kafka）集成方式，深入理解 Serverless 在 AI 场景下的工程落地逻辑。
大学如何通过平台实时更新成果转化政策库？.docx
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大学如何通过平台实时更新成果转化政策库？
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