粒子 示例 编辑器 特效
Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（九）
我决定不从claygl基础来讲了 直接整合arcgis与claygl可视化来讲关于整合clagyl 有兴趣看我这篇文章 arcgis 与 claygl 引擎结合做地图可视化 我整合一个类库 后续不断更新中 npm i @haibalai/gismap4-claygl 初始化gismap4-clayg ......
Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（十）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（十一）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（一）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（二）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（三）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（四）
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Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（五）
我决定不从claygl基础来讲了 直接整合arcgis与claygl可视化来讲关于整合clagyl 有兴趣看我这篇文章 arcgis 与 claygl 引擎结合做地图可视化 我整合一个类库 后续不断更新中 npm i @haibalai/gismap4-claygl 初始化gismap4-clayg ......
Arcgis 与 Claygl 可视化 glsl 特效篇（六）
我决定不从claygl基础来讲了 直接整合arcgis与claygl可视化来讲关于整合clagyl 有兴趣看我这篇文章 arcgis 与 claygl 引擎结合做地图可视化 我整合一个类库 后续不断更新中 npm i @haibalai/gismap4-claygl 初始化gismap4-clayg ......
如何将之前编辑的文章HTML源代码导入到TinyMCE编辑器中
如果你想用TinyMCE来修改你之前写的文章那么你需要将源代码放到TinyMCE中，如果服务器把HTML源码发给我们可是我们应该怎样调用？ 方法为使用 tinymce.activeEditor.setContent()这个函数 具体用法为： tinymce.activeEditor.setConte ......
基于多目标粒子群算法的储能容量配置 基于IEEE33节点电网，建立以储能投资成本 网损成本 峰谷套利收益为成本目标
基于多目标粒子群算法的储能容量配置 基于IEEE33节点电网，建立以储能投资成本 网损成本 峰谷套利收益为成本目标，以电压偏差最小为性能目标的多目标规划模型。 模型充分考虑了系统的潮流约束、储能SOC等约束，通过得到储能最优运行计划，得到了储能的最佳规划容量ID:4450673820489624 ......
基于粒子群算法的配电网重构 基于IEEE33节点电网，以网损和电压偏差最小为目标
基于粒子群算法的配电网重构 基于IEEE33节点电网，以网损和电压偏差最小为目标，考虑系统的潮流约束，采用粒子群算法求解优化模型，得到确保放射型网架的配电网重构方案。YID:4650669021531386 ......
基于IEEE33节点的配电网重构，采用最优流法（和粒子群算法）开展了配电网重构工作
基于IEEE33节点的配电网重构，采用最优流法（和粒子群算法）开展了配电网重构工作，得到重构方案，应打开的开关数等，同时对比了重构前后的网损和电压结果 ID:3750673165858206 ......
基于粒子群算法的综合能源优化问题 建立包含冷热电气的综合能源系统，以综合能源运行成本最优为目标
基于粒子群算法的综合能源优化问题 建立包含冷热电气的综合能源系统，以综合能源运行成本最优为目标，建立优化运行模型 采用粒子群算法进行优化求解 得到各个冷热电设备的最优运行计划 里面包含一篇参考的资料 代码和资料基本差不多ID:7750672838465384 ......
多目标优化算法 有基于粒子群的 遗传的多目标粒子群优化算法
多目标优化算法 有基于粒子群的 遗传的多目标粒子群优化算法，代码都可以运行，通用性良好YID:5550654592157426 ......
基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象，建立考虑功率平衡
基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象，建立考虑功率平衡、机组爬坡约束、出力限制约束的电力系统经济调度模型，采用粒子群算法对模型进行求解，得到六个机组的最优运行计划，确定系统最优运行成本。YID:9650668667994429 ......
基于粒子群算法的最优潮流 以IEEE30节点的输电网为研究对象 以系统发电成本最小为目标函数
基于粒子群算法的最优潮流 以IEEE30节点的输电网为研究对象 以系统发电成本最小为目标函数 以机组出力为优化变量 其中出力与成本的关系是经典的二次函数关系 通过优化求解得到最佳机组出力ID:4950654151512549 ......
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型，之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标，建立了多目标优化模型，模型考虑功率平衡储能SOC等约束通过模型求解得到帕累托前沿 再从前沿解中选取最优解得到微电网运行计划ID:3650652402605663 ......
基于粒子群算法的配电网无功优化 基于IEEE33节点配电网，以无功补偿器的接入位置和容量作为优化变量
基于粒子群算法的配电网无功优化 基于IEEE33节点配电网，以无功补偿器的接入位置和容量作为优化变量，以牛拉法进行潮流计算，以配电网网损最小为优化目标，通过优化求解，得到最佳接入位置和容量，优化结果如下所示，代码有注释YID:3750652729145519 ......
基于多目标粒子群算法的综合能源优化问题 建立了含冷热电的综合能源系统 以新能源供应商收益
基于多目标粒子群算法的综合能源优化问题 建立了含冷热电的综合能源系统 以新能源供应商收益 综合能源供应商收益 和用户购电成本最小为多目标建立优化模型 采用多目标粒子群算法求解 得到冷热电三个不同网络的各个设备的运行计划 ID:5450652729289533 ......
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法进行优化求解得到了其最优运行计划 ID:7950652729393418 ......
文本编辑器 实现ctrl+v粘贴图片并上传、word粘贴带图片
当前功能基于PHP，其它语言流程大抵相同。 大概流程： 1. 将docx文件上传到服务器中 2. 使用PHPoffice/PHPword实现将word转换为HTML 3. 将HTML代码返回并赋值到编辑器中 1 编辑器配置修改 1.1 新增上传word json配置 在ueditor\php\c ......
Nginx常用模块及配置示例
1. ngx_http_status_module 作用 记录Nginx客户端基本访问状态信息 指令 Syntax: stub_status; Default: — Context: server, location 配置示例 location /status { #访问url为http://主机/ ......
Linux-文本编辑vim
vim 使用流程 vim 默认机器是不安装的，需要手动安装这个工具命令 yum install vim -y # 通过yum软件管理工具进行安装 当 vim 打开不存在的文件的时候，默认会创建文件 语法 1. vim 文件名 2. 输入字母 i ，进入编辑模式，代表insert 输入字母 o ，在光 ......
Cron表达式介绍与示例
1. 概念介绍 Cron表达式是一个具有时间含义的字符串，字符串以5~6个空格隔开，分为6~7个域，格式为X X X X X X X。其中X是一个域的占位符。最后一个代表年份的域非必须，可省略。单个域有多个取值时，使用半角逗号,隔开取值。每个域可以是确定的取值，也可以是具有逻辑意义的特殊字符。每个域 ......
网页编辑器 实现ctrl+v粘贴图片并上传、word粘贴带图片
图片的复制无非有两种方法，一种是图片直接上传到服务器，另外一种转换成二进制流的base64码 目前限chrome浏览器使用 首先以um-editor的二进制流保存为例： 打开umeditor.js，找到UM.plugins['autoupload']，然后找到autoUploadHandler方 ......
HTML编辑器 实现ctrl+v粘贴图片并上传、word粘贴带图片
这种方法是servlet，编写好在web.xml里配置servlet-class和servlet-mapping即可使用 后台（服务端）java服务代码：（上传至ROOT/lqxcPics文件夹下） <%@ page language="java" import="java.util.*" pa ......
直播网站程序源码，给组件按钮、文本编辑框等设置圆形边框、颜色
直播网站程序源码，给组件按钮、文本编辑框等设置圆形边框、颜色 代码如下： 1.添加drawable资源文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/a ......
粒子群（PSO）、量子粒子群（QPSO）优化LSTM网络超参数，以均方差为适应度
粒子群（PSO）、量子粒子群（QPSO）优化LSTM网络超参数，以均方差为适应度，找出一组网络超参数，解决网络设置参数盲目性的问题。 可用于负荷预测，风电功率预测，光伏发电预测等时序序列，matlab程序，预测效果如下ID:1549681372478723 ......