译 通过自动反编译和外部源提升调试
【FPGA 仿真和调试脚本】常用系统任务
一、显示任务$display和$write 系统显示任务$display和$write在仿真测试中是最为常用的信息显示方式。$display和$write任务最主要的区别在于，$display在一次输出后会自动换行，而$write则不会，他们的其他用法格式基本类似。 【语法结构】 【任务名】（“【可 ......
Apache2.4配置http自动跳转到https
首先在httpd.conf中配置如下：打开Apache重写模块(把#号去掉)： LoadModule rewrite_module modules/mod_rewrite.so 然后修改Directory里的内容，注意是修改标签包含自己项目路径的配置项 <Directory "E:/wsp/www" ......
C# 项目制作msi和exe安装文件
MSI文件和EXE文件区别： MSI 作为安装包的标准格式，简化了软件打包过程，也提高了安装到恶意程序的难度。EXE 作为安装包的可塑性比较强，可以客制化程度更高的完成安装，但是需要大量额外工作，从开发者的角度来看，MSI 无疑提供了更高的便捷性，因此 MSI 逐渐变为趋势，从很多软件的安装包也逐渐 ......
2-207-通过（LeetCode-509）熟悉动态规划的解题步骤
1. 题目 运态规划的定义 动态规划的解题步骤 2. 解法 2.1 递归 public static int fibonacci(int n) { if (n == 0) { return 0; } if (n == 1) { return 1; } return fibonacci(n - 1) ......
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（ ......
孤儿进程和僵尸进程（转）
原文：https://www.cnblogs.com/huageyiyangdewo/p/17325168.html 保存：画个一样的我 1、面试题介绍 以前面试，面试官问了一个问题，大意是： 我们在终端中，通过执行 python main.py 命令，会启动一台前台进程直到程序结束。现在我还是想通 ......
CSS引入方式及link和@import的区别
1. 概述 1.1 说明 在项目开发中，我们经常使用css样式使页面丰富多彩，编写过程中，CSS有四种引入方式。 2. CSS引入方式 2.1 引入方式一：内联样式 内联样式(行内样式)：直接在 HTML 标签中的 style 属性中添加CSS <div style="width:200px;hei ......
根据前序遍历和中序遍历重建二叉树
LeetCode 105. 给定两个整数数组preOrder 和inOrder，其中preOrder是二叉树的先序遍历，inOrder是二叉树的中序遍历，请构造二叉树并返回其根节点 /** * Definition for a binary tree node. * public class Tre ......
Rhel7.8编译安装suricata
Rhel7.8编译安装suricata 1、安装依赖 yum install -y libpcap-devel libnet-devel pcre-devel gcc-c++ automake autoconf libtool make libyaml-devel zlib-devel file-d ......
network 路由器和交换机的区别
##network 路由器和交换机的区别 路由器和交换机是网络中两个不同的设备，它们的功能和作用有所不同，主要区别如下： 工作层次不同：交换机主要工作在OSI模型的第二层，即数据链路层，它通过MAC地址来转发数据包；而路由器主要工作在OSI模型的第三层，即网络层，它通过IP地址来转发数据包。 路由功 ......
自动化渗透
1、渗透分类 1.1 手工和自动化 (1)手工测试 主要是基于浏览器和burp工具，可以进行高度自由的参数设置和响应加载查看。 优点是过程灵活，请求量少，频率低，对于逻辑性要求强的漏洞有很好的效果。 缺点是任务量大，部分漏洞类型测试枯燥，可能遗漏。另一方面，针对验证码爆破这类时效性要求高的测试是无法 ......
Kubernetes（k8s）健康检查详解与实战演示（就绪性探针 和 存活性探针）
一、概述 Kubernetes中的健康检查主要使用 就绪性探针（readinessProbes）和 存活性探针（livenessProbes） 来实现，service即为负载均衡，k8s保证 service 后面的 pod 都可用，是k8s中自愈能力的主要手段，主要基于这两种探测机制，可以实现如下需 ......
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 ......
sha256 和hamc-sha256区别
签名哈希函数 SHA-256：SHA-256 是全称为 Secure Hash Algorithm 256（安全散列算法 256）的缩写。SHA-256 可以将任意长度的数据计算成一个长度为 256 位的哈希值，在数字签名中得到广泛应用。 SHA-512：SHA-512 是 SHA-256 的加强版 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
如何通过人工神经网络实现图像识别？
如何通过人工神经网络实现图像识别？ 图像识别是指让计算机能够自动地识别图像中的物体、场景或者特征的技术。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，它由大量的简单处理单元（神经元）相互连接而成，能够通过学习从数据中提取复杂的特征和规律。 人工神经网络实现图像识别的基本步骤如下： 1 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
CKEditor粘贴图片自动上传到服务器(PHP版)
在之前在工作中遇到在富文本编辑器中粘贴图片不能展示的问题，于是各种网上扒拉，终于找到解决方案，在这里感谢一下知乎中众大神以及TheViper。 通过知乎提供的思路找到粘贴的原理，通过TheViper找到粘贴图片的方法。 其原理为一下步骤： 监听粘贴事件；【用于插入图片】 获取光标位置；【记录图片插入 ......
参照考虑源荷两侧不确定性的含风电的低碳调度，引入模糊机会约束，程序包括储能、风光、火电机组及水电机组
电力系统 低碳调度 源荷不确定 风电 程序语言：matlab+yalmip（可适用cplex或者gurobi作为求解器） 内容：参照考虑源荷两侧不确定性的含风电的低碳调度，引入模糊机会约束，程序包括储能、风光、火电机组及水电机组，解决了目标函数含有分类特征的约束问题、非线性约束 目标的线性转化问题， ......
JS中Map、WeakMap和Object的区别
JavaScript中的Map、WeakMap和Object都是用于存储键值对的数据结构： 1. Map：Map是一种新的数据结构，它允许使用任何数据类型（包括对象和基本数据类型）作为键。Map的一些特性包括： - 保持键的插入顺序：当遍历Map时，键值对会按照插入顺序返回。- 键可以是任意类型：与 ......
根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型
MATLAB代码 碳交易机制 需求响应 综合能源系统 优化运行 首先，根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类，分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型，及考虑用能侧电能和热能相互转换的替代型需求响应模型; 其次，采用基准线法为系统无偿分配碳排放配额，并考虑燃气轮机和燃气锅炉的实际 ......
MATLAB 蚁群算法 配网重构 故障恢复 最小失电负荷 以提高供电可靠性和降低线损为目标，建立配电网重构的优化模型
MATLAB 蚁群算法 配网重构 故障恢复 最小失电负荷 以提高供电可靠性和降低线损为目标，建立配电网重构的优化模型， 对算法进行综合比较，选取蚁群算法进行网络重构的优化。 以IEEE33节 点的配电网重构为算例，验证了本模型的可用性及利用蚁群算法解决重构 算法的高效性。ID:48650671124 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
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 ......
记录selenium，python自动化测试中的chromedriver.exe地址和打开后自动关闭浏览器问题
selenium的官方地址为：https://selenium-python.readthedocs.io/index.html 镜像地址：https://npmmirror.com/ # 导入 webdriverfrom selenium import webdriverfrom selenium ......
综合上述文献搭建了冷热电联供型综合能源系统，系统结构如图2所示，通过引入需求响应机制减小了冷热电负荷的用电成本
关键词：冷热电联供；CHP机组；热泵；冰储冷空调；需求响应 参考文献：《基于综合需求响应和奖惩阶梯型碳交易的综合能源系统优化调度》《计及需求响应和阶梯型碳交易机制的区域综合能源系统优化运行》《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行 》《考虑综合需求侧响应的区域综合能源系统多目标优化调度》 主 ......
多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节，文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量配置问题进行研究
[1]关键词：非合作博弈；粒子群算法；风-光-氢微网；容量配置；matlab [2]参考文献：《基于非合作博弈的风-光-氢微网容量优化配置》 [3]主要内容:原文程序，多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节，文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量 ......
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
[1]关键词：微电网；经济调度；两阶段鲁棒优化；不确定性调节参数 [2]参考文献：《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法》 [3]主要内容：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 ......