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图像Resize方式对深度学习模型效果的影响

图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 转自知乎图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系 ......
深度 模型 图像 效果 方式

区域综合能源系统规划模型 代码主要做的是考虑冷热电多能负荷的区域综合能源系统规划方法

区域综合能源系统规划模型 摘要:代码主要做的是考虑冷热电多能负荷的区域综合能源系统规划方法,基于能源集线器模型,建立了含冷热电三联供,燃气锅炉。 集中式制冷站在内的区域综合能源模型,根据历史8天的多能负荷数据,以投资建设运营成本最低为目标函数,综合考虑多种约束条件,最终得出各设备的规划容量和成本,注 ......
规划模型 区域 能源 系统 冷热

考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略

考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略 摘要:本代码主要做的是考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略,以常规调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰三个阶段,建立了火电机组深度调峰成本模型,并以风电全额消纳为前提,建立了经济调度模型。 约束条件主要考虑煤燃烧约束、系统旋转备用功率约束、启停、爬坡、储热约束等等 ......
新能源 机组 深度 策略

基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究

基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 摘要:代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究,具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源交易模型进行仿真验证,代码对应的是三篇文献,内容分别为基于深度强化学习微网交易控制研究,多种深度强化学习优化效果对比,以及微网实施P2P交易经济效益 ......
深度 能源 P2P 代码 P2

低代码平台源代码交付的重要性,别再傻傻被骗了……

对标传统的纯代码开发,低代码是一种快速开发软件(应用程序)的方法,平台通过对大量功能与场景做提前封装,使得用户可以在可视化的基础上,通过拖拉拽就能完成开发,手动编码非常少。这种可视化的开发大大方便了开发者,但也会导致开发者对自己开发项目的底层逻辑并不完全了解,一旦出现特殊情况就会难以解决,相信这也是... ......
源代码 重要性 代码 平台

通过进程树监控 Web 应用程序代码执行的命令

我超怕的 - https://www.cnblogs.com/iAmSoScArEd/p/17315419.html 要通过进程树监控 Web 应用程序代码执行的命令,可以按照以下步骤进行操作: 打开终端,并查找正在运行的 Web 应用程序的进程 ID。 ps -ef | grep -i <appl ......
应用程序 进程 命令 代码 程序

Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch

# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......
Pytorch 框架 深度 Learning 流程

取消git提交时precommit代码校验

用git进行代码管理,当我执行git commit操作时,会出现一下代码来检测提交的代码 Pro:hcf-vue hh$ git add --all Pro:hcf-vue hh$ git commit -m'wq' husky > pre-commit (node v8.11.2) ❯ Runni ......
precommit 代码 git

在Django+Vue3+GraphQL的Blog例子代码中引入Element-Plus UI Framework

Vue3的UI Framework中有Element-Plus、BalmUI、Quasar、PrimeVue、Ant Design Vue等UI Framework. Element-Plus是Element-UI的Vue3版,Element-UI的使用人数的基数较大,Github上的Star数也较 ......

风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型,采用cplex作为求解器

风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型,采用cplex作为求解器,实现不同主体出力优化控制,程序运行稳定,有参考资料,ID:37180641310293436 ......
模型 深度 matlab cplex

深度学习-个人理解

深度学习-个人理解 深度学习模型类似一个黑盒子,输入一组数据,产生一个输出,这个输出就可以称为得分函数的输出值。 根据输出值与实际值之间的比较,通过损失函数可以求得损失值。损失值越大,代表模型的分类效果越差。 其中,通过Softmax分类器可以将分类结果映射成概率。 前向传播和反向传播 前向传播:输 ......
深度 个人

如何将代码放到码云上

1、右击将要上传的文件夹,在右键菜单栏里选择Git Bash Here选项2、在弹出的Git命令窗口中输入git init3、复制gitee仓库的HTTPS链接4、在Git命令窗口中输入git remote add origin+复制出来的仓库的HTTPS链接5、在Git命令窗口中输入git pul ......
代码

understand代码分析工具使用

新建项目 显示文件函数 首先在View中显示scope list和paraview 进入scope list页面,点击要显示的函数,即可在paraview中显示 函数调用图 出现函数调用关系图 Butterfly:如果两个函数之间存在关系,就显示这两个函数间的调用和被调用关系。 Calls:展示从你 ......
understand 代码 工具

C#中使用自动化测试代码

转载自:https://blog.csdn.net/yangyong1250/article/details/128892399 ......
代码

Android技术分享 | 一行代码实现屏幕、声音采集

之前发布过一行代码实现安卓屏幕采集编码,并介绍了如何屏幕采集编码并进行了封装,简单的调用即可实现MediaProjection权限申请、H264硬编码、错误处理等功能。本文将介绍新增的功能,还是只需一行代码即可实现屏幕、声音采集。 一行代码实现屏幕采集编码 之前的文章,我们已经介绍过如何一行代码实现 ......
一行 屏幕 声音 Android 代码

深度解读2023年巴菲特致股东的信

2月25日晚间,全球投资者所期待的2023年巴菲特致股东的信正式公布。每年2月底,巴菲特致股东的信成为大家学习巴菲特价值投资,以及了解巴菲特过去一年投资得失的一个重要窗口,与每年5月第一个周六召开的巴菲特股东大会一样重要。在信中,巴菲特总是毫无保留的为我们奉上投资真谛,读起来让人如沐春风,醍醐灌顶。 ......
股东 深度 2023

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&ldquo;适应和-&ldquo;忘记&rdquo;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 ......
电压 低效 amp ldquo 网络

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 ......
博弈论 分布式 电网 源代码 模型

matlab源代码粒子群优化算法分布式电源选址定容 电力系统大数据分析的卷积神经网络 python源代码

(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 ......

基于数据驱动分布鲁棒优化的随机最优潮流,基于分布鲁棒的随机最优潮流(OPF) matlab源代码

基于数据驱动分布鲁棒优化的随机最优潮流,基于分布鲁棒的随机最优潮流(OPF) matlab源代码,保证正确 利用MATLAB解决了一个基于预测误差分布信息有限的多阶段随机OPF问题,将多阶段反馈策略与任何预测方法和历史预测误差数据明确地结合起来。 研究目标是确定电网中可控制设备的电力调度策略,以平衡 ......
潮流 源代码 数据 matlab OPF

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

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 ......

带有ZIP负载的三相配电潮流的Z-Bus方法的收敛性matlab源代码

带有ZIP负载的三相配电潮流的Z-Bus方法的收敛性matlab源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确 单相分布负荷流中Z-Bus方法的收敛性及唯一解的存在性 用z总线法求解含wye和delta等功率、恒流、恒阻抗负载(ZIP负载)的三相配电网的负载流问题。 z总线方法被看作是一个不动点迭代。 利 ......
源代码 潮流 方法 matlab Z-Bus

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 ......
分量 源代码 算法 现货 个数

现代电网的存储管理matlab源代码 本文介绍了一种电网储能管理方法。 从发电和用电需求的随机特性出发

现代电网的存储管理matlab源代码,代码按照高水平文章复现,保证正确,Jupyter Notebook编写,需要安装Python 本文介绍了一种电网储能管理方法。 从发电和用电需求的随机特性出发,提出了一个将每个时间步的储存水平作为其之前状态和实现的电力盈 亏的函数的方程。 由此,我们可以得到下一 ......
电网 源代码 特性 需求 方法

基于pmu的多接地配电系统状态估计.matlab源代码 线性网络建模和相量测量单元(pmu)简化了传统的系统状态估计问题

基于pmu的多接地配电系统状态估计.matlab源代码,,代码按照高水平文章复现,保证正确 线性网络建模和相量测量单元(pmu)简化了传统的系统状态估计问题。 现有的基于sse - pmu的多相模型是线性的,其中接地电阻是一个固定不变的参数。 然而,接地电阻很大程度上取决于湿度和温度随时间的变化。 ......
状态 系统 线性 源代码 pmu

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 ......
电网 可靠性 源代码 实时 模型

在CentOS上快速部署Git以管理源代码

1.安装Git: 首先,确保已经安装了Git。在终端里输入以下命令安装Git: sudo yum install -y git 2.创建一个裸仓库: 在服务器上创建一个裸仓库(不包含工作区的仓库)来存储源代码。选择一个合适的目录,然后执行以下命令: mkdir your-repo-name.gitc ......
源代码 CentOS Git

微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码 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、

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 ......
电网 能源 源代码 框架 python

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 ......
电表 源代码 深度 案例 智能