应用领域 模型 领域reactor

随机双重动态规划在可再生供应不确定性下的实时存储调度中的应用

随机双重动态规划在可再生供应不确定性下的实时存储调度中的应用 测试环境:MATLAB 关键词:动态规划,经济调度,可再生能源,随机规划,储能 本文提出了一种受多区域可再生生产不确定性影响的传输约束经济调度的多阶段随机规划公式,重点是优化实时操作中的存储调度。 利用随机对偶动态规划方法解决了这个问题。 ......
不确定性 实时 动态

插电式混合动力汽车的能量管理:模型预测控制的凸优化算法

插电式混合动力汽车的能量管理:模型预测控制的凸优化算法 测试环境:MATLAB 关键词:乘法器交替方向法、能量管理、内点法、模型预测控制、插电式混合动力汽车 求解非线性损耗混合动力汽车能量管理模型预测控制优化问题凸公式的算法。 提出了一种投影内点法,将不等式约束作为控制输入的投影,减小了牛顿阶跃矩阵 ......
算法 能量 模型 动力 汽车

考虑电动汽车有序充放电的机组组合和最优趋势,机组组合采用相同的线性化方法,采用二阶锥松弛的配电网模型

双层优化 大型电动汽车 时空调度 测试环境:MATLAB 关键词:双层优化,电动汽车,时空调度,配电网。 考虑电动汽车有序充放电的机组组合和最优趋势,机组组合采用相同的线性化方法,采用二阶锥松弛的配电网模型,问题描述为一个MISOP问题,测试系统为IEEE33系统。ID:65506454810548 ......
机组 电动汽车 线性 模型 趋势

Jenkins + Docker 一键自动化部署 Java Spring Boot 应用最简流程

https://mp.weixin.qq.com/s/kPy4jwsxMBowMaeN_jORXQ 这篇文章用的jenkins镜像不能安装插件 https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10489369.html 这篇可以安装插件 ......
流程 Jenkins Docker Spring Boot

如何通过Java应用程序在PPT中创建SmartArt图形

SmartArt其实就是一个文字的可视化工具,用户可在PowerPoint,Word,Excel中使用该特性创建各种图形图表。SmartArt 图形是信息和观点的视觉表示形式。可以通过从多种不同布局中进行选择来创建 SmartArt 图形,从而快速、轻松、有效地传达信息。简单的来说SmartArt就 ......
应用程序 SmartArt 图形 程序 Java

解决AD_3D模型显示成方框的问题

最近打开之前画的一块板子,想看看他的3D模型。结果发现大多数元件的3D模型都变成了方块。换而言之3D模型失效了。如图: 不知道什么原因导致这一问题。 解决办法: 更新一下3D模型所在的机械层即可。 第一步: Tools -> Updae From PCB Libraries (快捷键T -> L)。 ......
方框 模型 问题 AD 3D

人工智能技术在游戏领域的应用:智能化游戏是否能够提高游戏体验?

​ 人工智能技术在游戏领域的应用已经成为了游戏行业的一个热门话题。智能化游戏是指通过人工智能技术来提高游戏的体验,使游戏更加智能化、更加有趣、更加具有挑战性。那么,智能化游戏是否能够提高游戏体验呢? 首先,智能化游戏可以提高游戏的趣味性。通过人工智能技术,游戏可以更加智能化,更加有趣。例如,游戏中的 ......
智能 人工智能 人工 领域 技术

人工智能技术在农业领域的应用:智能化农业是否能够提高农业生产效率?

​ 人工智能技术在农业领域的应用已经成为了一个热门话题。智能化农业是指利用人工智能技术来提高农业生产效率和质量,从而实现农业现代化。那么,智能化农业是否能够提高农业生产效率呢? 首先,人工智能技术可以帮助农民更好地管理农田。通过使用智能化农业技术,农民可以实时监测农田的土壤湿度、温度、光照等环境参数 ......

人工智能技术在交通领域的应用:自动驾驶汽车是否能够成为未来主流?

自动驾驶汽车是指通过计算机系统和传感器等设备,实现车辆自主行驶的一种新型交通工具。那么,自动驾驶汽车是否能够成为未来主流呢? 一、技术方面 自动驾驶汽车的实现离不开人工智能技术的支持。目前,自动驾驶汽车主要采用的技术包括计算机视觉、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等。这些技术可以实现车辆的环境感知 ......
人工智能 人工 主流 领域 交通

人工智能技术在金融领域的应用:智能投顾是否能够替代人类理财师?

人工智能技术在金融领域的应用已经成为了一个热门话题。其中,智能投顾作为一种新兴的理财方式,备受关注。但是,智能投顾是否能够替代人类理财师呢?这是一个值得探讨的问题。 首先,我们需要了解什么是智能投顾。智能投顾是一种基于人工智能技术的理财服务,它通过算法分析客户的风险偏好、财务状况等信息,为客户提供个 ......
智能 人工智能 人工 人类 领域

Docker容器应用场景分析

Docker容器是一个开源的应用容器引擎,它能够自动执行重复性任务,例如搭建和配置开发环境,用户可以方便地创建和使用容器,还可以进行版本管理、复制、分享、修改。有很多初学云计算的同学不清楚Docker容器的使用方法以及应用场景,接下来就给大家简单分享一下云计算学习路线图素材课件:Docker容器应用 ......
容器 场景 Docker

Java Web应用设计中验证码的生成和应用方法

在Java Web应用设计中验证码的设计是一个必不可少的环节,由于验证码技术具有随机性较强、简单的特点,能够在一定程度上阻止网络上的恶意访问,在互联网领域得到了广泛的应用,如防止破解密码、刷票、论坛灌水、刷页、注册等恶意操作。百度上对验证码的定义是:(CAPTCHA)“Completely Auto ......
方法 Java Web

一款能“干掉” ChatGPT 的应用「GitHub 热点速览」

据说有了它,ChatGPT 就可以靠边站了。因为 Auto-GPT 能更加主动地完成你给他的指定任务,不用做更多的人为干涉,它的推理能力比 ChatGPT 更强,有人用它解放双手做了个 React 网站。当然除了升级的 Auto-GPT 之外,还有 DeepSpeed,它能极大地降低训练成本。这两个 ......
ChatGPT 热点 GitHub

H模型-项目流程

项目和产品的区别:先有项目才有产品。 项目和版本的区别:一个项目有很多个版本 1、拿到需求文档通过需求澄清会议经过多次讨论,最终形成一个基线文档,也叫做需求规格说明书。 基线:表示当前的状态很稳定,随时可以进行下一个环节。 2、开发输出概要设计和详细设计,测试评审开发的概要设计和详细设计 同时也在了 ......
模型 流程 项目

Stable Diffusion(三)Dreambooth finetune模型

1. Dreambooth Dreambooth可以把你任何喜欢的东西放入Stable Diffusion模型。 1.1. 什么是Dreambooth 最初由谷歌在2022年发布,是对SD模型的fine-tune技术。可以把自己喜欢的东西注入到SD模型中。 为什么称为Dreambooth?根据谷歌团 ......
Dreambooth Diffusion finetune 模型 Stable

12.shell 函数应用

1.什么是函数 函数其实就是一堆命令的集合,用来完成一些特定的代码块。 作用:便于代码的复用,跟脚本类似 2.函数的基本概述 #定义函数 #第一种 函数名(){ 命令集合 } #第二种 function 函数名 { 命令集合 } #示例 2.函数状态返回 3.状态返回案例 ......
函数 shell 12

Hugging News #0414: Attention 在多模态情景中的应用、Unity API 以及 Gradio 主题构建器

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区动向 Attention ......
模态 Attention 情景 Hugging 主题

Buzz语音转文字安装使用(含Whisper模型下载)

https://blog.csdn.net/oXiaoWeiWuDi/article/details/128925672 简介:Transcribe and translate audio offline on your personal computer. Powered by OpenAI’s ......
语音 模型 Whisper 文字 Buzz

Django基础 - 06Model模型的关联关系及对象继承

一、 一对一关系: 实名认证表 一对一关系: models.OneToOneField 主表的数据是相对重要的(UserEntity), 从表 需要 主动声明关系(RealProfile) 对象获取: 从表获取主表数据, 直接使用字段, 对象.字段名.属性名; 主表获取从表数据: 隐性的, 对象.模 ......
模型 对象 基础 Django Model

计算机网络基础——06 Email 服务器的配置和应用

6.1 实验目的 1.了解电子邮件的工作原理和常见的邮件服务器软件 2.掌握电子邮件服务器软件 CMailServer 的安装和配置 3.掌握使用浏览器和电子邮件客户端软件来收发电子邮件 6.2 实验相关知识 6.2.1 电子邮件的相关知识 电子邮件的一般处理流程与传统邮件有相似之处: (1)当用户 ......

计算机网络基础——07 DHCP 服务器的配置和应用

7.1实验目的 了解 DHCP 的有关概念和常见的 DHCP 服务器 掌握 Windows 2003 的 DHCP 服务器的安装与配置 掌握客户端的设置和验证方法 7.2实验相关知识 7.2.1DHCP 的概念 DHCP 是 Dynamic Host Configuration Protocol(动 ......

计算机网络基础——05 FTP 服务器的配置和应用

5.1实验目的 了解 FTP 服务器的有关概念和常见的 FTP 服务器软件 掌握 FTP 服务器软件 Serv-U FTP Server 6.4 的配置 掌握使用匿名帐户和命名帐户登录 FTP 站点的方法 5.2实验相关知识 5.2.1FTP 服务器的概念 文件传输协议(File Transfer ......

Modbus应用程序协议规范V1.1b3

1.介绍 1.1本文件范围 MODBUS是一种应用层消息传递协议,位于OSI模型的第7级,它在不同类型的总线或网络上连接的设备之间提供客户端/服务器通信。 MODBUS是一种请求/回复协议,并提供由功能码指定的服务。MODBUS功能码是MODBUS请求/回复pdu的元素。本文档的目的是描述在MODB ......
应用程序 程序 Modbus 1b V1

计算机网络——04 Web 服务器的配置和应用

4.1 实验目的 了解 Web 服务器的有关概念和常见的 Web 服务器软件 掌握 IIS 中的 Web 服务器的配置 掌握非默认端口的 Web 站点和虚拟目录的访问方法 4.2 实验相关知识 4.2.1Web 服务器的相关知识 Web 服务器 一个 Web 服务器也被称为 HTTP 服务器,它通过 ......
计算机网络 服务器 Web

什么是人工智能领域提问问题的耦合度?

人工智能领域中,提问问题的耦合度(Coupling)通常指问题与数据之间的联系程度,即问题对数据的依赖程度。具体来说,问题的耦合度越高,说明问题需要更多的信息和背景知识才能得到正确的答案;反之,耦合度越低,问题所需的信息和背景知识越少,答案也更容易得到。 例如,对于以下两个问题: (1) 计算机视觉 ......
耦合度 人工智能 人工 领域 智能

卷积操作的概念及其在深度学习中的应用

卷积操作是一种线性操作,通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中,卷积操作可以用于提取图像的特征,例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核(也称滤波器)与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程,从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板,用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上,卷积核都会与输 ......
卷积 深度 概念

关于 SaaS 软件销售领域中的 Renewal 和 linearity

SaaS(软件即服务)中的 Renewal 指的是客户续订其订阅服务的过程。在 SaaS 模式下,客户通常会订阅软件服务,以获得对软件的使用权限和支持。这种订阅通常是按照一定的时间段(通常是每月或每年)收费的。 当订阅服务即将到期时,SaaS提供商通常会与客户联系,提供续订服务的机会。在续订过程中, ......
linearity 领域 Renewal 软件 SaaS

AutoGPT 横空出世,会成为 AI 领域中的下一大趋势吗?

AutoGPT 是一种基于 GPT 模型的自动化模型架构搜索技术,旨在通过搜索最优模型架构,从而达到更好的性能和效率。虽然 AutoGPT 是一项非常有前途的技术,但目前草率认为其会成为 AI 领域的下一大趋势,笔者个人觉得有些盲目乐观了。 自动化模型架构搜索技术是一种利用机器学习方法自动寻找最优模 ......
趋势 领域 AutoGPT AI

关于软件测试领域的 Happy Path

在软件测试领域,happy path 是指一组测试用例,其中每个测试用例都覆盖了一个顺畅运行的路径,即一组不需要任何异常处理的输入和操作,以及相应的预期输出和结果。通常,这些测试用例被设计为模拟最常见、最基本和最常用的用户行为和用例场景,以确保软件在正常操作条件下可以正确地运行和处理。 例如,在一个 ......
软件测试 领域 Happy 软件 Path

什么是前端开发领域的 Cumulative Layout Shift 问题

CLS 是 Cumulative Layout Shift(累计布局偏移)的缩写,它是一个用于度量网页稳定性的指标。CLS issue 指的是网页在加载过程中存在的累计布局偏移问题,这些问题会导致网页元素在页面上闪烁或跳动,影响用户体验。 在前端开发中,CLS issue 是一个常见的问题,通常由于 ......
前端 Cumulative 领域 Layout 问题