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方法 静态 实例 场合

VS2022支持.Net4.0到4.8之前的方法

1、在单独装VS2022的情况下(没有安装VS2019/2017...的情况下)，打开ji代码报错 2、报错原因：VS2022不在包含.net framework 4系列版本。 3、解决方法：拷贝对应版本的目录到 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies ......
方法 2022 Net4 Net 4.8

易基因：全基因组CpG密度和DNA甲基化分析方法比较（MeDIP、RRBS和WGBS）| 研究综述

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 CpG密度（CpG density）与各种组织中的DNA甲基化相关。基因组按CpG密度分为：CpG岛（CpG island，CGI）、CpG岛上下游2kb以内的区域（CpG shore ，CpG岛岸）、CpG岛岸上下游2kb以内的区域（ ......
基因 基因组 甲基 密度 方法

python7 用于高级数据类型操作的公共方法

1.+，*，in ‘+’通过此方法可以连接两个数据 ‘*’通过此方法可以倍数型的复制数据 ‘in’通过此方法可以查询数据中是否有我们的目标查询数据，返回一个布尔值 strA='123'strB='456'print(strA+strB)print(strA*2)print('1' in strA) ......
python7 类型 方法 数据 python

Mapboxgl Chrome75版本下发现问题：中文标签无法加载，由Canvas的measureText()方法导致

很刁钻的问题，排查了好久。 我自己开发测试用的浏览器（版本为112）运行正常，在老版本（75）谷歌浏览器报错如下： mapbox-gl.js:32 Uncaught TypeError: Failed to execute 'getImageData' on 'CanvasRenderingCont ......
measureText Mapboxgl 版本 标签 方法

Github 无提交记录 解决方法

前言 前段时间我修改了自己github账号的邮箱，后来发现一个尴尬的问题，提交之后在github的账号页看不到提交记录，很奇怪。 问题 需要更新github仓库配置，与新设置的github邮箱一致。 修改 cd <your repository> git config --global user.e ......
方法 Github

secureCRT8.1 串口假数据生成相关接口和方法

secureCRT8.1 串口假数据生成相关接口和方法 上篇文章（https://www.cnblogs.com/xxhh-yue/p/17286611.html ）我们实践了如何向多个Tab窗口发送相同指令，今天来实践如何用串生成假数据的相关接口和方法咯~ 一、修改当前时间 在命令窗输入 “for ......
串口 secureCRT8 secureCRT 接口 方法

MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法

风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰 主要内容：风电、光伏以及电价场景不确定性模拟 ......
概率 场景 风光 方法 MATLAB

基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法

基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法 文献复现 首先提出共享储能电站的概念，分析其商业运营模式。 然后将共享储能电站应用到工业用户经济优化调度中，通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和放电的功率，实现用户群日运行成本最优。 最后以江苏省 3 个工业用户进行算例仿真，与用户不配置储能和用户 ......
电站 方法 工业 用户 经济

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法 针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法 针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。 模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制，并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。 基 ......
电网 阶段 不确定性 min-max-min 负荷

灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法：数据联邦架构

在传统的企业数据运用中，企业使用多种系统，数据散落在各个存储设备中，数据分析需求往往是跨库的，数据入湖入仓在做分析会有安全问题，或影响业务系统性能。企业需要一种灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法，就有了数据联邦架构。本文介绍数据联邦架构。 — 数据联邦概述— 在传统的企业数据运用中，常常会出现这样 ......
数据 联邦 架构 成本 方法

python代码：基于强化学习的智能电网的动态定价方法

python代码：基于强化学习的智能电网的动态定价方法 摘要：提出了一种考虑服务提供商(SP)利润和用户(CUs)成本的分级电力市场中能量管理的动态定价DR算法。 使用强化学习(RL)描述分层决策框架，将动态定价问题描述为离散有限马尔可夫决策过程(MDP ),并采用Q学习求解该决策问题。 使用RL， ......
电网 代码 智能 方法 动态

matlab代码：基于CNN和LSTM的个体用户负荷预测方法

matlab代码：基于CNN和LSTM的个体用户负荷预测方法 摘要：在本文中，我们考虑的问题是在需求响应机制下学习居民电力用户的消费模式。 提出了两种利用室外温度、电价和前期负荷预测小时负荷的新方法。 提出的模型分别基于CNN和长短期记忆网络。 数值结果显示了所提出的方法在预测精度方面的高性能。ID ......
负荷 个体 代码 方法 用户

matlab代码：基于博弈与需求响应模型的光伏用户群的电能共享方法

matlab代码：基于博弈与需求响应模型的光伏用户群的电能共享方法 摘要：为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易，提出了一种基于光伏电能供需比（ＳＤＲ）的内部价格模型。 在考虑经济性和舒适度的基础上，提出了用户参与需需求响应（ＤＲ）的效用成本模型。 由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需 ......
电能 模型 需求 代码 方法

基于双层优化的微电网系统规划容量配置方法

基于双层优化的微电网系统规划容量配置方法 摘要：与目前大部分的微网优化调度代码不同，本代码主要做的是微网的多电源容量优化配置，规划出最佳的微电网光伏、风电、储能等多电源的容量配置方案，此外，代码采用双层模型，上层以周期内运维成本以及投资成本之和最低为目标函数，下层则以调度周期内购售电成本以及燃料成本 ......
电网 双层 容量 方法 系统

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法 关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减 kmeans 参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章：完美复现 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削 ......
风电 密度 负荷 场景 方法

基于纳什谈判理论的风&ndash;光&ndash;氢多主体能源系统合作运行方法

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，非常精品 主要内容：代码 ......
ndash amp 主体 能源 理论

MATLAB基于Simulink的行波故障测距 ，提出了基于MATLAB SIMULINK的输电线路故障行波仿真方法

MATLAB基于Simulink的行波故障测距 ，提出了基于MATLAB SIMULINK的输电线路故障行波仿真方法。 在此基础上建立了基于分布参数模型的输电线路故障行波仿真平台。 最后，以输电线路的单相短路故障为例，应用该平台和MATLAB编程实现了对输电线路故障的仿真以及故障行波的提取。ID:9 ......
故障 MATLAB Simulink SIMULINK 线路

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

Green plum集群无法恢复宕机的实例

生产平台集群最近有台主机的实例宕了几天，并且更换过主机的阵列卡。在主机维护完成后我侧进行恢复实例的操作发现有个实例无法恢复。 gprecoverseg操作会有下列提示 只是简单的提示恢复失败没有详细的信息 根据提示的gpseg241执行命令 gpstate -c | grep gpseg241 得到 ......
集群 实例 Green plum

C++四类cast的学习(代码实例)

#include<iostream> #include<string> #include<set> #include<time.h> using namespace std; /* 前置知识: 对于函数类型,非重写隐藏，重写(virtual)覆盖 对于变量,是隐藏 被隐藏的属性，在子类被强制转换成父 ......
实例 代码 cast

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

Servlet方法介绍&体系结构

初始化方法，在Servlet被创建时执行，只执行一次 提供服务方法，每次Servlet被访问，都会调用该方法 销毁方法，当Servlet被销毁时，调用该方法。在内存释放或服务器关闭时销毁Servlet 获取ServletConfig对象 获取Servlet信息 Servlet的体系结构 我们将来开发 ......
体系结构 体系 Servlet 结构 方法

成都控制设备订做:利用74373芯片进行单片机IO口扩展的方法介绍

本文介绍用74373芯片进行微处理器IO口扩展的方法。1.为什么要进行IO口扩展？在电路设计的某些时候，微处理器（如单片机）IO口不够用了，此时该怎么办呢？利用辅助芯片进行IO口扩展是个简单直接的方法，能用较少的成本增多IO口。我处提供单片机、PLC、电路板、控制器/箱、仪器仪表、机电设备或系统、自 ......
单片机 芯片 方法 设备 74373

python中的魔术方法

魔法方法(Magic Method)是python内置方法，格式为：“__方法名__”，不需要主动调用，存在的目的是为了给python的解释器进行调用，几乎每个魔法方法都有一个对应的内置函数，或者运算符，当我们对这个对象使用这些函数或者运算符时就会调用类中的对应魔法方法，可以理解为重写这些pytho ......
魔术 方法 python

Stream流的中间方法

......
方法 Stream

搭建nginx反向代理实现动静态分离

一、实现高可用动静分离 1、部署目的 2、部署拓扑 3、实现静态页面 4、实现lvs负载均衡 5、实现动态网页功能 6、 实现nginx反向代理 7、静态结果展示 8、动态结果展示 一、实现高可用动静分离1、部署目的①用户访问业务时访问虚拟ip由lvs负责转发请求到业务上，采用轮询调度算法。 ②用户 ......
静态 nginx

第二篇——通达信怎么编写指标公式以及通达信公式的使用方法（从零起步编写通达信指标公式系列）

内容提要：本文主要介绍了通达信指标公式编写入口、公式的类型、公式编辑器的使用，此外介绍了四种公式类型的区别以及使用方法，让大家对通达信指标公式如何编写有个大概的了解。 一、公式管理器 公式管理器是编写、导入导出公式的入口。一般在通达信的右上方可以找到。“公式——公式管理器”，有的版本可能位置不在这个 ......
公式 指标 使用方法 方法

学习笔记404—如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（c ......
多个 两个 笔记 方法 404

学习笔记403—两样本差异的统计学比较方法-假设检验

一：背景 这几天重新复习了一下以前经典的假设检验方法。包括之前使用excel来做一些简单的统计分析。 假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容， 其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽 ......
统计学 差异 笔记 方法 403

让 Spartacus 服务器端渲染引入 long API 调用超时机制的两种配置方法

两种方法，使用 config.backend.timeout = { 浏览器：...，服务器：...} ，或者可以更具体地配置，即基于 Request 粒度，通过将 HTTP_TIMEOUT_CONFIG HttpContextToken 传递给 Angular HttpClient 的方法来针对每 ......
Spartacus 机制 服务器 方法 long
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