RetrofitUtlis

本文介绍了一个基于Retrofit的实用封装类MyRetrofitUtlis,该类实现了单例模式,并通过Retrofit.Builder进行网络请求配置,包括设置基础URL、添加Gson转换器工厂及OkHttp客户端等。此外,还提供了创建指定接口实例的方法。
public class MyRetrofitUtlis {
      private static String BASE_URL = "https://www.zhaoapi.cn/";
      private static   MyRetrofitUtlis myRetrofitUtlis;
      private Retrofit mretrofit;
      private  static   class SinleHander{
      private static final     MyRetrofitUtlis  INSTANT=  new MyRetrofitUtlis(BASE_URL);
   }
   public   static  MyRetrofitUtlis getDefanult(){
       return SinleHander.INSTANT;
   }
    private MyRetrofitUtlis(String baseUrl){
        mretrofit= new Retrofit.Builder()
                .baseUrl(baseUrl)
                .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())
                .client(Okttputs())
                .build();
    }
//ok的那些请求操作
    private OkHttpClient Okttputs() {

         return new OkHttpClient.Builder()
                 .writeTimeout(3000,TimeUnit.MILLISECONDS)
                 .readTimeout(3000,TimeUnit.MILLISECONDS)
                 .build();
    }
       public <T> T create(Class<T>Clazz){
       return  mretrofit.create(Clazz);
    }
}
【分布鲁棒】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法”展开研究,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的新型建模框架,旨在应对电热综合能源系统中源-荷不确定性带来的调度挑战。研究通过构建多离散场景集刻画不确定性变量的概率分布特征,并引入分布鲁棒优化理论提升模型在最坏-case概率分布下的决策稳健性。文中详细阐述了模型的数学形式、求解算法(如列与约束生成算法C&CG),并通过MATLAB编程实现仿真验证,展示了该方法在保证系统经济性的同时显著增强应对不确定性的能力。此外,文档还附带大量相关科研资源与代码实例,涵盖电力系统优化、机器学习、路径规划等多个方向,突出其实用性与科研参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事综合能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电热综合能源系统的优化调度建模与仿真,提升系统在不确定性环境下的鲁棒性和经济性;②为学习分布鲁棒优化理论及其在能源系统中的应用提供实践案例;③借助提供的MATLAB代码资源,加速科研复现与算法开发进程。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的代码与案例进行同步实践,重点关注不确定性建模、分布鲁棒对偶模型构建及C&CG算法实现细节,同时可参考文末丰富的拓展资源深化对智能优化算法与能源系统集成的理解。
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