流水线 深度 逻辑 模型
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的，以确保其有效运行。 需要一种自适应的方法，包括对电路风险的预测。 文献中描述的大多数方法都要求网络具有完全的可观察性。 考虑到智能电表(SM)覆盖所有低压网络的可能性很 ......
智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法matlab源代码
智能电网分布式模型预测控制的博弈论方法matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 在这个项目中,智能电网的一个居民区,其中包括10000可控负载(如智能房屋)和10000辆电动车(电动车),被认为是为了优化控制网格中的能源交易的货币成本,降低成本的服务,除了有系统的负荷曲线,显示了整体电动 ......
电力现货价格模型中的贝叶斯校正与跳变分量个数 Matlab C++-Mex源代码MCMC算法
电力现货价格模型中的贝叶斯校正与跳变分量个数 Matlab C++-Mex源代码MCMC算法，保证正确 模拟现货电价峰值。 这是通过开发用于贝叶斯模型校准的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)程序和模型充分性的贝叶斯评估(后验预测检查)来实现的。 通过将消季节化的电力现货价格建模为扩散的总和过程和多重有符 ......
一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码 利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测
（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 ......
电网管理中的分层决策 matlab源代码 我们应用强化学习(RL)方法来用于实时电网可靠性 提出了一个交错的双mdp模型，启发了电网可靠性管理的层次决策问题
电网管理中的分层决策 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 电网管理是一个多时间尺度决策和随机行为的难题。 在面对不确定性的情况下解决这一问题需要一种具有易于处理的算法的新方法。 引入了一个新的复杂系统的层次决策模型。 我们应用强化学习(RL)方法来用于实时电网可靠性。 我们设计了一 ......
深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码
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 ......
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
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 ......
电网经济和频率控制的多层，多时间尺度模型方法 Julia源代码，代码按照高水平文章复现
电网经济和频率控制的多层，多时间尺度模型方法 Julia源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确，可先发您文章看是否满足您的要求 由于分散的可再生能源和存储的不断增加，电力系统受到根本性变化的影响。 系统中新参与者的去中心化本质要求构建电网的新概念，并实现从几秒到几天的广泛控制任务。 本文提出了一个 ......
大模型入门（二）—— PEFT
PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）是hugging face开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4中微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果，使得在GPU资源不足的情况下也可以微调大模型。 1）LORA：LOW-RANK A ......
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 深度学习模型于电力负荷预测， 深度学习体系结构对短期预测，在通过在两个数据集上回顾和实验评估电力负荷预测，前馈和递归神经网络、序列到序列模型、时域卷积神经网络以及架构变量. 实验评估了最相关的 ......
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码 利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。 开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。 电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。 提出了基于D ......
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码，保证正确 离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。 有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。 提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。 将孤立微 ......
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现，保证正确 利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。 在IEEE 118系统的实际负载数据实验中，新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级，包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。 基于数 ......
人工智能技术的最新进展：机器学习和深度学习的应用
随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中，机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。 一、人工智能技术的最新进展 人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面： 1. 自然语言处理技术的提升 自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，其主要目的是让计算机能够理解和处 ......
MATLAB代码：基于交替方向乘子法与纳什谈判的社区微网电能共享模型
MATLAB代码：基于交替方向乘子法与纳什谈判的社区微网电能共享模型 关键词：分布式交易 交替方向乘子法ADMM 纳什谈判 社区微网 产消者 仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX+MOSEK 主要内容：代码主要做的是一个社区微网内部产消者之间P2P电能交易与共享的问题。 构建了基于合作博 ......
百度文心大模型API测试
功能介绍 ERNIE 3.0系列API可以广泛应用于任何涉及自然语言理解或自然语言生成的任务中。我们预置了多种任务，您可以通过API的方式直接调用ERNIE 3.0大模型的“零样本”能力，也可以自定义任务体验大模型的强大能力。 应用场景 ERNIE 3.0系列API的应用场景包括几乎所有自然语言处理 ......
【fastadmin】模型关联
说明 模型关联大概包含三种，一对一，一对多，多对多,我现在实现的是一对一模型关联 我用自己创建的两个表来实现关联,一个是学生信息表fa_ystudent还有一个是学生成绩表fa_yscore. 选择其中一个fa_ystudent作为主表,还有一个作为关联的表 两个表如下图所示 操作 打开在线命令管理 ......
使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型
在本文中，我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models，LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中，我们会使用到 Hugging Face 的 Transfor ......
sklearn.linear_model.LogisticRegression-逻辑回归分类器
语法格式 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weig ......
数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是随机波动率？随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 。 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。 在金融建模的背 ......
深度优先遍历
leeetcode733: &&判断条件是有顺序的。 深度优先是用递归，广度优先使用队列。 1.深度搜索 方向数组： dx={1,0,0,-1}; dy={0,1,-1,0}； 找到第一个要染色的方格，将它染色再递归染色其他方向的方格。 ......
【转载】大型语言模型最新综述：从T5到GPT-4最全盘点
https://mp.weixin.qq.com/s/M4TEptR5-pNfOBjCYlNfJg 论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.18223 LLMs 的涌现能力：上下文学习、指令遵循、循序渐进的推理 关键技术：缩放、训练、能力激发、对齐调优、工具利用等 百亿大模型 ......
模型+数据=新模型
链家BELLE https://mp.weixin.qq.com/s/73EI7cY10ERQ075v2Uvyqg， 中文对话大模型BELLE全面开源！ https://github.com/LianjiaTech/BELLE 该项目目前已经开源了如下内容，并且在持续更新中： 150万中文指令微调数 ......
dpt-shell 抽取壳实现原理分析(执行逻辑)
开源项目位置(为大佬开源精神点赞) https://github.com/luoyesiqiu/dpt-shell 抽取壳分为两个步骤 加壳逻辑: 一 对apk进行解析,将codeItem抽出到一个文件中,并进行nop填充 二 对抽取后的apk进行加密 三 注入壳程序相关文件即配置信息 执行逻辑: ......
QT多个按钮信号绑定同一个槽函数，执行不同业务逻辑
界面如果包含多个按钮，每个按钮都创建一个槽函数，这样会这代码看起来比较冗杂，我们可以让多个按钮共用一个槽函数，然后去执行不同的功能。 一、ObjectName 通过setObjectName()在定义button处先设置ObjectName，后在槽函数中判断按钮的名称。然后根据按钮的名称从而实现不同 ......
基于布尔莎模型模型的二维的仿射变换（java与postgis)-）----四、七参数坐标转换
基于布尔莎模型模型的二维的仿射变换（java与postgis)-） 四、七参数坐标转换 1、布尔莎模型。 布尔莎模型可以为是三维的仿射变换，在三维空间直角坐标系中，平移，旋转，缩放都三个维度，布尔莎模型的参数则包括：3个平移参数x0,y0,z0;三个旋转参数anx,any,anz;一个尺度参数m。即 ......
dpt-shell 抽取壳实现原理分析(加壳逻辑)
开源项目位置(为大佬开源精神点赞) https://github.com/luoyesiqiu/dpt-shell 抽取壳分为两个步骤 加壳逻辑: 一 对apk进行解析,将codeItem抽出到一个文件中,并进行nop填充 二 对抽取后的apk进行加密 三 注入壳程序相关文件即配置信息 执行逻辑: ......
逻辑回归的参数学习
from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
正则对税号的匹配逻辑
税号一般由15或18位数字组成，其中： - 15位税号：前6位是所属地区（通常是行政区划代码前6位）、中间6位是组织机构代码、最后3位是登记管理部门代码。- 18位税号：前2位是登记管理部门代码、中间6位是组织机构代码、最后10位是由国家税务总局统一分配的顺序编码。 所以，对于税号的正则匹配逻辑可以 ......