惰性 动态python import

1JDK和CGLIB动态代理的区别 JDK代理使用的是反射机制生成一个实现代理接口的匿名类，在调用具体方法前调用InvokeHandler来处理。CGLIB代理使用字节码处理框架asm，对代理对象类的class文件加载进来，通过修改字节码生成子类。JDK创建代理对象效率较高，执行效率较低；CGLIB ......

Python虚拟环境是一种为Python项目创建隔离的开发环境的方式，能够在单个安装的Python实例中创建多个独立的开发环境。Python虚拟环境将安装到特定目录中，并能够在该目录下管理Python包和依赖项，不会与其他Python项目的开发环境冲突。 虚拟环境可以使用 `venv` 模块来创建。 ......

Graphs with Python: Overview and Best Libraries Graph analysis, interactive visualizations, and graph machine learning A graph is a relatively old mat ......

【代理】大家都知道，特别是在spring中aop、spring中的事务、spring解析注解@Configuration，以及最原始的解析spring.xml的配置，这些都是使用代理来进行实现的，所以今天进行总结下代理。 开始之前，我们需要解决一下3个问题： 1.为什么需要使用代理？ 2.jdk代理 ......

python实验室1-列表套列表-子列表反转 实现列表套列表，其中的各个子列表实现反转 现象：使用map，在cmd 和 pycharm环境 实现不一样 现象1：cmd >>> a = [[1,2,3], [2,5,7]] >>> a [[1, 2, 3], [2, 5, 7]] >>> b = ma ......

JDK 动态代理 被代理类 JDK动态代理基于接口创建代理，所以业务类必须至少实现一个接口。 public interface SmsService { String send(String message); void print(); } public class SmsServiceImpl ......

前言： 项目中时不时遇到查字典表等数据，只需要返回数据，不需要写其他业务，每个字典表可能都需要写一个接口给前端调用，比较麻烦，所以采用下面这种方式，前端只需传入实体名称即可，例如：SysUser 1、获取实体类型 var entityType=Assembly.Load("XXX.Entity"). ......

概念：字符串是一种序列，每一个位置对应了一个下标。，要取出字符串的部分数据可以从下标取出（下标从0开始）。这里支持索引。 切片：截取字符串中一段内容。切片使用语法：[起始下标：结束下标：步长]截取的内容不包含结束下标对应的数据，步长 指的是隔几个下标获取一个字符。（这是python语言的高级特性，可 ......

​移动互联网的普及，移动端被各类原生应用所占据，而这些应用更近似于 Software，依托于应用市场进行更新，只有其中的数据是实时的。这样，每次产品的更新，必须依赖用户的主动更新，从而造成了一定的用户成本，不利于产品的快速迭代，降低应用的试错能力。因此，移动端动态化方案逐渐走进大家的视野，并被大家所... ......

n 以内能被 m 整除的数的和、积 最初版本 计算指定数字内所有偶数的和 n = int(input("请输入指定的n：")) i = 0 mysum = 0 while i <= n: if i % 2 == 0: mysum = mysum + i i = i + 1 print(f"{n}以内 ......

python-zip zip()是Python的一个内建函数 定义：zip([iterable, ...]) zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个**tuple（元组）**，然后返回由这些tuples组成的list（列表）。 若传入 ......

关于做题过程中不熟悉的函数进行的总结 基础语法 深浅拷贝 python基于值管理，如a=2表明a指向值为2的内存空间，若a += 1，则a改变指向，也就是取出a的值加一放于新内存，a指向新内存 变量的赋值操作：只是形成两个变量，实际上还是指向同一个对象 a = b = 1：a是b的别名（可以理解为a ......

322. 零钱兑换 给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 示例 1： 输入：coins = [1, 2 ......

45. 跳跃游戏 II 给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 0 <= j <= nums[i] i + ......

（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......

使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码，文章对应代码，保证正确 阐述了MLMC方法如何应用于电力系统风险分析，特别是系统充分性评估问题。 确定了特别适合MLMC实现的通用模型模式，并引入了计算速度度量，以一种易于在工具、蒙特卡罗方法和风险度量之间进行比较的方式来量化模拟 ......

微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策 ......

深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 根据用电情况检测出故障的智能电表，并针对其进行更换，可以节省大量的资源。 为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long -term memory, LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutiona ......

关于粒子滤波在电力负荷预测中的应用 python源代码，代码按照高水平文章复现，有详细说明，保证正确 在线预测电力负荷，在贝叶斯框架的动态模型。 提供了顺序蒙特卡罗方法的回顾，并提供了所谓的粒子过滤器推导所需的计算。 还讨论了从它们的使用中产生的实际问题，以及文献中提出的处理它们的一些变体，在可能的 ......

电力系统的物理信息神经网络python源代码 代码按照高水平文章复现 介绍了一种在电力系统中应用物理信息神经网络的框架。 利用控制电力系统的基本物理定律，并受到机器学习领域最新发展的启发，我们提出了一种神经网络训练程序，它可以利用广泛的数学模型来描述电力系统的行为，包括稳态和动态。 这项工作开启了电 ......

基于大数据的人工神经网络高效发电预测系统 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 提出了一种发电预测方案，该方案能够以接近耗电量的速度预测所需的电量。 该方案使用大数据分析来处理每个州在过去20年收集的电力管理数据。 然后使用神经网络(NN)模型训练系统，根据收集的数据预测未来的发电量 ......

机会约束最优潮流:不确定性下的风险感知网络控制 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 当不可控制的资源波动时，电力行业通常使用最优潮流(OPF)在输电网络的控制区域重新调度每小时可控的发电(煤炭、天然气和水力发电厂)，这可能会导致电网不稳定，并可能导致级联中断。 这种风险产生的原因是 ......

基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码 负荷预测对于多种能源管理任务是至关重要的，例如调度发电能力，规划供应和需求，最小化能源交易成本。 近年来，由于可再生能源、电动汽车和微电网的整合，这种相关性甚至增加了。 传统的负荷预测技术通过利用过去负荷需求的消费模式来获得单值负荷 ......

最优控制电池储能模型 蓄电池储能模型的最优控制python源代码，代码按照高水平文章复现 包含五个python脚本，它从data .csv读取价格、负载和温度数据。 然后用本文中描述的决策变量、目标和约束构造一个pyomo抽象模型。 然后使用开放源代码的内部点算法求解器ipopt来计算最优解，并绘制 ......

利用插电式电动汽车提高电网暂态稳定性 python联合PSS E源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 插电式电动汽车(pev)在放电模式下可以作为分布式能源和电力资源，作为车到网(V2G)设备运行;在充电模式下可以作为负载或网到车(G2V)设备运行。 已有文献证明，pev作为V2G系统可以为可再 ......

一种分布式鲁棒优化的微电网单元分配方法 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 针对电网负荷和电力市场价格不确定的情况，提出了一种分布式鲁棒单元承诺方法。 提出的关键推力的方法是利用Kullback-Leibler分歧概率分布和制定一个优化问题,最小化预期成本所带来的最坏的分布模糊集。 ......

centos7 自带有 python，版本是python2.7 接下来我们手动安装python3，并且配置后可以并存使用。 1.首先，你要知道系统现在的python的位置在哪儿： [root@root ~]# whereis python python: /usr/bin/python2.7 /us ......

之前我们学习了动态翻页我们实现了网页的动态的分页，此时我们可以爬取所有的公开信息了，经过几十个小时的不懈努力，一共获取了 16万+ 条数据，但是软件的效率实在是有点低了，看了下获取 10 万条数据的时间超过了 56 个小时，平均每分钟才获取 30 条数据。 注：软件运行的环境的虚拟主机，CPU: 2 ......

代码如下 import os folder_path = './' # 指定文件夹路径 counter = 30 # 起始计数器 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.jpg') o ......

1.安装vite的jsx包 npm i @vitejs/plugin-vue-jsx --save 2.安装所有依赖 npm i 3.在vite.config.ts中配置 import { defineConfig } from 'vite'; import vue from '@vitejs/pl ......