主体 需求 部分swiper
ZJPC第三届电子数据取证大赛——逆向部分详解
取证校赛，专于逆向题目，结果发现逆向题根本没给多少分，所以吃了大亏…… 这里主要分析两个部分——手机软件逆向和勒锁病毒程序逆向 手机部分 这里仅分析apk。在这之前的对手机基本信息采集的题目就恕我不多讲了。 49. 手机中有一APK具有文件加解密功能，请找出该APK，其签名有效期终止年份为 有很多师 ......
第三章部分例题（3）
例3-7 题目描述：输入两个整数，求他们的平方和。 设计思路： 1.设计一个函数用于求一个数的平方。 2.输入两个整数分别求出平方和。 3.将他们的平方和相加。 流程图： 代码实现： #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; in ......
redis高级部分详解
redis高级部分详解 1.Redis特性 1.速度快：10w ops（每秒10w读写），数据存在内存中，c语言实现，单线程模型 2.持久化：rdb和aof(持久化的方案) 3.多种数据结构： 5大数据结构(字符串，哈希，列表，集合，有序集合) BitMaps位图：布隆过滤器 本质是 字符串 Hyp ......
GYM104081 部分题解
比赛链接：https://codeforces.com/gym/104081 目前就做了 8 题，里面还有 4 个水题…… 水题：ACEG，模拟题意即可，C 和 E 有一些细节。不想写题解了 F 首先目标是如何将这 9 个数分组，由于答案一定存在，考虑随机化，固定 $a_1 \in S_1$，然后随 ......
需求检查清单
来自《代码大全2》的摘抄 来自众多组织的数据显示，在大型项目中，如果在架构阶段检测到需求错误，那么修复它的成本通常“在需求阶段检测并修复该错误”的成本的3倍。如果在编码阶段检测到需求错误，修复成本是5至10倍：在系统测试阶段，成本是10倍：在发布之后，成本陡增为10至100倍（以在需求分析阶段检测并 ......
顶象uni-app版设备指纹上线，满足企业多平台服务需求
某旅游公司，在短视频平台上发布了自己的小程序服务。用户观看精彩旅游直播或视频时，可以转到视频平台的小程序上查阅详细路线套餐。该旅游公司想详细了解来访者的更多情况，以便于进行深度营销，为用户提供个性化服务。经过多番比较，他们选用了顶象uni-app版设备指纹。 顶象uni-app版设备指纹，通过用户上 ......
【转】京东二面：线程池中的线程抛出了异常，该如何处理？大部分人都会答错！
在实际开发中，我们常常会用到线程池，但任务一旦提交到线程池之后，如果发生异常之后，怎么处理？ 怎么获取到异常信息？ 在了解这个问题之前，可以先看一下 线程池的源码解析，从源码中我们知道了线程池的提交方式：submit和execute的区别，接下来分别使用他们执行带有异常的任务！看结果是怎么样的！ 我 ......
一千个需求如何快速排序？MoSCoW排序法用上了！【No.2】
什么是MoSCoW排序法？ 莫斯科排序法是一种优先级排序法，用于管理需求、任务或功能列表。该方法可以帮助团队确定哪些需求、任务或功能是最重要的，并决定在特定时间段内是否需要完成它们。 所以在对需求进行排序时，可以从以下维度考虑： 能为业务目标产出高价值的需求优先做； 节省时间、人力成本的需求优先做， ......
编写你的第一个 Django 应用程序，第4部分
本教程从教程 3 停止的地方开始。我们是 继续民意调查应用程序，并将专注于表单处理和 减少我们的代码。 一、编写最小表单 让我们更新上一个教程的投票详细信息模板（“polls/detail.html”） ，以便模板包含一个 HTML <form>元素： <form action="{% url 'p ......
selenium部分知识点总结
selenium部分总结 最近写了一个selenium自动化脚本. 基于此总结一些常用的代码 1. 用户输入换行符不终止输入 strings = '' s = input('请输入：(q停止输入)') while s != 'q': # 此处可自行设置 strings = strings + s + ......
编写你的第一个 Django 应用程序，第3部分
本教程从教程 2 停止的地方开始。我们是 继续网络投票应用程序，并将专注于创建公众界面 – “视图”。 在我们的投票应用程序中，我们将有以下四个视图： 问题“索引”页面 – 显示最新的几个问题。 问题“详细信息”页面 – 显示问题文本，没有结果，但 用表格投票。 问题“结果”页面 – 显示特定问题的 ......
直播app源码，使用vue-awesome-swiper创建轮播图幻灯片
直播app源码，使用vue-awesome-swiper创建轮播图幻灯片 1. 引入 引入方式可以参考官方文档，两种方式选一种即可：vue-awesome-swiper at v3.1.3 （1）第一种方式：在main.js入口文件中全局引入 // /src/main.js // swiper全局引 ......
swiper视频切换
<script> var interleaveOffset = .85; var autoPlaySpeed = 4000; var swiper = new Swiper(".main-visual-slider .swiper-container", { autoplay : true, loo... ......
MATLAB代码：基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法
MATLAB代码：基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法 关键词：合作博弈 纳什谈判 风–光–氢系统 综合能源 参考文档：《基于纳什谈判理论的风–光–氢多主体能源系统合作运行方法》基本复现 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精 ......
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型，以发电侧成本(包括风光储以及电网的购电成本)和负荷侧成本最小为目标，考虑功率平衡以及储能SOC约束，建立了多目标优化模型，通过分时电价引导负荷需求侧响应，得到可削减负荷量，同时求解模型，得到风光储以及电网的运行计划。YID:5250 ......
redis高级部分
redis介绍 Redis的8个特性 速度快:10W ops(每秒10万读写),数据存在内存中,c语言实现,单线程模型 持久化:rdb和aof 多种数据接口：字符串,列表，hash，集合，有序集合 BitMaps位图：布隆过滤器 本质是 字符串 HyperLogLog：超小内存唯一值计数，12kb ......
EBS: 法人主体管理器表清单
SELECT * FROM APPS.XLE_ASSOCIATIONS_V SELECT * FROM APPS.XLE_BSV_ASSOCIATIONS SELECT * FROM APPS.XLE_ENTITY_PROFILES1_DFV SELECT * FROM APPS.XLE_ENTIT ......
如何根据需求选择合适的数据库管理工具？Navicat OR DBeaver
1.写在前面 在阅读本文之前，糖糖给大家准备了Navicat和DBeaver安装包，在公众号内回复“Navicat”或“DBeaver”或"数据库管理工具"来下载。 2. 引言 对于测试而言，在实际工作中往往会用到数据库，那么选择使用哪种类型的数据库管理工具显的尤为重要，我们常用的数据库管理工具有N ......
Python Web 深度学习实用指南：第三部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第四部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
GCP 上的人工智能实用指南：第三、四部分
原文：Hands-On Artificial Intelligence on Google Cloud Platform 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实 ......
根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型
MATLAB代码 碳交易机制 需求响应 综合能源系统 优化运行 首先，根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型，及考虑用能侧电能和热能相互转换的替代型需求响应模型; 其次，采用基准线法为系统无偿分配碳排放配额，并考虑燃气轮机和燃气锅炉的实际 ......
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分
原文：What's New in TensorFlow 2.0 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 第 3 部分： ......
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究 参考文档：《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》完全复现 主要内容：代码主要做的是一个建筑楼宇的需求响应问题，模型的求解采用的是较为创新的模型预测控制，代码非常精品YI ......
碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行综合能源系统是实现“双碳”目标的有效途径
碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行综合能源系统是实现“双碳”目标的有效途径，为进一步挖掘其需求侧可调节潜力对碳减排的作用，提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型。 首先，根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应 ......
综合上述文献搭建了冷热电联供型综合能源系统，系统结构如图2所示，通过引入需求响应机制减小了冷热电负荷的用电成本
关键词：冷热电联供；CHP机组；热泵；冰储冷空调；需求响应 参考文献：《基于综合需求响应和奖惩阶梯型碳交易的综合能源系统优化调度》《计及需求响应和阶梯型碳交易机制的区域综合能源系统优化运行》《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行 》《考虑综合需求侧响应的区域综合能源系统多目标优化调度》 主 ......
提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型
[1]关键词:碳交易机制; 需求响应; 综合能源系统; [2]文献：《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行》 [3]主要内容：提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型。 首先，根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响 ......