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MATLAB代码：基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度
MATLAB代码：基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度 关键词：微网优化调度 粒子群算法 风光燃储 参考文档：《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度_王金全》仅参考部分模型，非完全复现 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：代码主要构建了含风电机 ......
MATLAB代码：基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究
MATLAB代码：基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究 关键词：机组组合 改进粒子群算法 需求响应 微网 参考文档：《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》完全复现其中的第五章 仿真平台： ......
基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究
代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价 编程语言：python平台 主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究 代码内容： 代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离 ......
Python代码：考虑需求响应的基于LSTM算法的住宅居民短期负荷预测
Python代码：考虑需求响应的基于LSTM算法的住宅居民短期负荷预测 关键词： LSTM 负荷预测 需求响应 用电模式 居民负荷预测 编程语言：python+TensorFlow 平台 主题：基于ANN-lstm的住宅居民需求响应负荷预测 内容简介：代码主要是做的是考虑住宅居民需求响应的短期负荷预 ......
MATLAB代码：基于benders分解算法的两阶段鲁棒问题求解
MATLAB代码：基于benders分解算法的两阶段鲁棒问题求解 关键词：两阶段鲁棒 benders分解法 鲁棒优化 参考文档：《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generati ......
MATLAB代码：基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究
MATLAB代码：基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 模拟退火算法 参考文档：《改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于改进粒子群算法（模拟退火算法）的分布式电源选址定容模型，首先构建了 ......
MATLAB代码：基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容
MATLAB代码：基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容 关键词：选址定容 电动汽车 充电站位置 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个电动汽车充电站的选址定容问题，提出了能够计及地理因素和服务半径的２步筛选法，以此来确定充电站的候选站址。 以规划期内充电站的总成本 （包括投资、 ......
Rust 版本一直是 1.4 或者其它版本
Rust 版本一直是 1.4 或者其它版本 通过rustup update 升级或者 rustup default 设置版本也不行 解决方法 删除 rust-toolchain 这个东西，这个东西覆盖了 ......
javascript数据结构与算法学习笔记
1. 栈结构 1.1 栈的介绍 栈是一种遵循后进先出(Last In First Out / LIFO) 原则的一种有序集合。 新添加或者要删除的元素都会保存在栈的同一端，我们把它叫做栈顶，另外一端叫做栈底。 1.2 栈的方法 push：将数据压入栈 pop：删除并返回栈顶元素（此方法会修改栈） p ......
通过扩频和DCT变换算法将图像水印嵌入到音频信号中并提取水印matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 数字多媒体技术及互联网技术的迅猛发展，使得图像、视频和音频等多种形式的多媒体数字作品的创作、存储和传输变得极其便利。以mp3为代表的音乐作品通过网络渗透到世界的每一个角落。人们可以很方便地通过网络下载自己喜欢的音乐，这 ......
打印出目录下所有文件名（给出 C、Bash两个版本）
bash function fl () { if [[ -z "$1" ]]; then fl_read_dir $PWD elif [[ "${1: -1}" == '/' ]]; then fl ${1%/} else fl_read_dir $1 fi } function fl_read_d ......
复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？ 数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 复杂度分析是整个算 ......
KMP 算法与斐波那契(Fibonacci)字符串
编译原理 3.4.9 题的解析与答案，特别是 4、5 题仅供参考。 题目： Fibonacci 字符串的定义如下： 1) \(s1 = b\) 2) \(s2 = a\) 3) 当 \(k > 2\) 时， \(s_k = s_{k-1} s_{k-2}\) 例如：\(s3 = ab, s4 = a ......
count(*) count(1) count(字段)效率问题
COUNT(字段名)和COUNT(*)的查询结果有什么不同？ COUNT(1)和COUNT(*)之间的效率哪个更高？ 你知道答案吗？很多人都认为COUNT(1)比COUNT(*)效率高，真的是这样吗？ 1、认识COUNT 关于COUNT函数，在MySQL官网中有详细介绍： 简单翻译一下： 1、COU ......
【LBLD】我写了首诗，把滑动窗口算法算法变成了默写题
【LBLD】我写了首诗，把滑动窗口算法算法变成了默写题 76.最小覆盖子串 class Solution { public: string minWindow(string s, string t) { unordered_map<char, int> need, window; for (char ......
BM字符串匹配算法
/** * @file string_BM.cpp * @author Invisiphatom (ethancao16770@gmail.com) * @brief function:build_good_table is based on pictures from https://blog.c ......
【图论之多源最短路】多源最短路专题（弗洛伊德算法）
注：弗洛伊德算法也可以在数据范围很小时（$10^2$级别）求单源最短路，例如3488.最短路径。优点是弗洛伊德算法相对于Dijkstra更好写，就三个for循环，代码比较短，缺点是只有在数据范围是$10^2$级别才能用。 3488. 最短路径 #include <iostream> #include ......
最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之图生图进阶篇
🎈 图生图基本参数 图生图功能主要包括六大类：图生图 / img2img、涂鸦绘制 / sketch、局部绘制 / inpaint、局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch、局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload、批量处理 / batch 而图生图的基本参数包括但不限于以 ......
git强制回退到指定版本
有时候代码提交出错，需要强制回退版本： git reset --hard xxxxxxxxx(版本号) git push -f 其中可能出现的问题是： 1、回退的分支是否有相应的权限 2、如果其它分支已经基于回退前的版本提交过，回退之后，其它分支再合并到这个分支，仍然会把错误的版本带回来，此时最好的 ......
日志相关、全量字段校验
一、日志简介 日志也叫 log，通常对应的 xxx.log 的日志文件。文件的作用是记录系统运行过程中，产生的信息。 搜集日志的作用： 查看系统运行是否正常。 分析、定位 bug 二、日志级别 logging.DEBUG：调试级别【高】，打印非常详细的日志信息。适用于代码调试。 logging.IN ......
VAR算法介绍
1. 风险价值（VaR）简述风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价等风险因子发生变化时可能对投资组合造成的潜在最大损失。例如：持有期 1 天、置信水平 95% 的情况下，计算得到的 VaR 值为 1000 万元，则表明该投资组合在1天中有 ......
Java语言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib库完成XGboost算法
一、概述 XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它在处理结构化数据方面表现优异。相比其他算法，XGBoost能够处理大量特征和样本，并且支持通过正则化控制模型的复杂度。XGBoost也可以自动进行特征选择并对缺失值进行处理。 二、代码实现步骤 1、导入相关库 import org.apach ......
LeetCode #283 移动零（双指针版本，效率高）
基本思路 思路————双指针 初始状态左右指针都指向数组首位元素，然后right指针开始迭代数组，当碰到非0元素则与左指针left所在位置的元素交换。 交换完毕后，左指针left则向前移动到下一位置，做好准备迎接下一个非0元素的交换。 这种算法效率比之前撰写的“伪双指针”效率更高，更能应对特殊情况。 ......
深度学习的优化算法
目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......
linux安装两个python版本
1.下载python3安装包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/Python-3.7.2.tgz 2.解压python的tgz压缩包文件 tar -xzvf Python-3.7.2.tgz 3.进入解压的文件 cd Python-3.7.2 ......
Centos 升级Openssl 版本修复漏洞
一、服务器环境 CentOS 版本：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 默认的 OpenSSL 版本： openssl version 提示如下： OpenSSL 1.0.2k-fips 26 Jan 2017 二、升级教程 1、下载最新版的 OpenSSL 下 ......
排序算法
冒泡排序 let array = [2, 5, 3, 1, 4] function sort(arr) { let res = [] if(!Array.isArray(arr)) return [] for (var i = 0; i < arr.length; i++) { for (var j ......
.NET 8新预览版本使用 Blazor 组件进行服务器端呈现
简介 此预览版添加了对使用 Blazor 组件进行服务器端呈现的初始支持。这是 Blazor 统一工作的开始，旨在使 Blazor 组件能够满足客户端和服务器端的所有 Web UI 需求。这是该功能的早期预览版，因此仍然受到一定限制，但我们的目标是无论选择如何构建应用，都能使用可重用的 Blazor ......