卷积 神经网络 深度 模型
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
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 ......
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。YID:1350659687081783 ......
虚拟机的三种网络模式分别是什么含义？
桥接模式： 其实就是你的虚拟机当做局域网中的一员，跟你的主机是平起平坐的。虚拟机的网段和主机的网段是一样的。比如 主机是192.168.1.101 , 虚拟机也是192.168.1.102..... 弊端：假如你现在从学院回家了，主机的IP会发生变化，而你的虚拟机由于都是设置的静态，所以不发生变化， ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合
基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释YID:5650652300828715 ......
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型，之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标，建立了多目标优化模型，模型考虑功率平衡储能SOC等约束通过模型求解得到帕累托前沿 再从前沿解中选取最优解得到微电网运行计划ID:3650652402605663 ......
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法进行优化求解得到了其最优运行计划 ID:7950652729393418 ......
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样 之后基于抽样序列进行概率潮流计算 最后得到电网的电压概率出力曲线 程序有基于matpower和非matpower（效果好一点）ID:39400652301592315 ......
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
机器学习-模型评价基础概念
1：训练集、测试集及其函数分割； 2：准确率、召回率； 3：交叉验证； 4：混淆矩阵； （1）介绍 TP、FN、TN、FP、TPR、FPR等概念： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363924081 5: ROC曲线、AUC曲线； （1）ROC、AUC曲线讲解 https: ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
JUC1_谈谈Volatile1_Volatile和JMM内存模型的可见性
JUC（java.util.concurrent） 进程和线程 进程：后台运行的程序（我们打开的一个软件，就是进程） 线程：轻量级的进程，并且一个进程包含多个线程（同在一个软件内，同时运行窗口，就是线程） 并发和并行 并发：同时访问某个东西，就是并发 并行：一起做某些事情，就是并行 JUC下的三个包 ......
Redis_大白话谈IO模型
通俗理解多种IO模型 前言 我们以故事来讲我们经常遇到的多种IO模型，首先故事的情节是 老李去买火车票，三天后买到一张退票，其中往返车站耗时1小时。 里面主要包含的人员有：老李，黄牛，售票员，快递员 多种IO模型 阻塞IO模型 老李去火车站买票，排了三天队买到一张退票 耗费：在火车站等了三天，其它一 ......
【备忘录】修复ubuntu网络 - dns
sudo ifconfig docker0 down sudo systemctl stop systemd-resolved.service sudo systemctl restart NetworkManager ......
windows11无线网络开关打不开解决方法
在新的win11系统之后有很多用户都遇到了无线网络打不开的情况导致没法连接wifi进行使用，所以我们给大家带来了windows11无线网络开关打不开解决方法，快来一起学习操作一下吧。 windows11无线网络开关打不开怎么办： 方法一： 1、首先点击右下角的网络图标，然后点击“疑难解答”。 2、然 ......
顶象受邀加入深圳市网络与信息安全协会
近日，顶象正式加入深圳市网络与信息安全行业协会，将携手协会开展网络安全政策宣传、行业探讨、学术交流，展开技术优势互补和深度融合，为企业数字化转型升级保驾护航，助力大湾区数字安全建设。 深圳市网络与信息安全行业协会，是经深圳市经贸信息委信息安全处倡议，由业内企业自主发起，获深圳市民政局批准成立的非盈利 ......
win7wifi找不到网络解决方法
win7系统电脑中大家在连接网络的时出现找不到网络的情况，可能是因为网络不稳定导致的，可以重启路由器试试。这里为大家讲解一下win7wifi找不到网络解决方法，能够对大家有一定的帮助哦！ win7wifi找不到网络： 1、按下键盘win+r打开运行，输入regedit回车。 2、在注册表中找到：HE ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......
支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（上）
当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和业务分析业务时，有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖 ......
Python Web 深度学习实用指南：第一、二部分
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 ......
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分
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 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 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。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 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。——《 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......