sqlalchemy模型flask model

机器学习算法终极对比:树模型VS神经网络

树模型和神经网络,像一枚硬币的两面。在某些情况下,树模型的性能甚至优于神经网络。 由于神经网络的复杂性,它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面,基于树的方法并未得到同等重视,主要原因在于这类算法看起来很简单。然而,这两种算法看似不同,却像一枚硬币的正反面,都很重要。 树模型 VS ......
神经网络 算法 终极 模型 神经

提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型

[1]关键词:碳交易机制; 需求响应; 综合能源系统; [2]文献:《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行》 [3]主要内容:提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型。 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 ......
模型 机制 能源 需求 系统

代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型

[1]关键词:密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]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 [3]主要内容:代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型,首先,采集风电、电负荷历史数据。 然后,通过采用 D ......
风电 密度 负荷 模型 场景

为了促进多能源互补及能源低碳化, 本文提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型

[1]关键词: 电转气; 碳捕集;垃圾焚烧;优化调度;综合能源系统 [2]参考文献:《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》 [3]主要内容:为了促进多能源互补及能源低碳化, 本文提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。 通过引入碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利 ......
能源 及电 垃圾焚烧 电厂 模型

针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源,基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的社区综合能源系统数学模型

[1]关键词:储能;数学模型;优化调度;综合能源系统;柔性负荷 [2]参考文献:《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度》和《考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度》 [2]主要内容:针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源,基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的 ......

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 ......
不确定性 电网 min-max-min 负荷 min

matlab代码:基于主从博弈的综合能源微网需求响应优化调度模型

matlab代码:基于主从博弈的综合能源微网需求响应优化调度模型 摘要:研究综合能源微网与上级运行商之间的定价与电能交易问题,采用主从博弈,通过迭代上下层结果实现模型的求解,上层模型通过调用粒子群算法进行求解,下层模型通过调用cplex算法进行求解,上下层交替迭代实现最终的定价与交易策略的确定。ID ......
主从 模型 能源 需求 代码

MATLAB代码:基于stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型

MATLAB代码:基于stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型 摘要:在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。 然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。 为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用户群内的多买方—多卖方格局。 结合中国的 ......
stackelberg 模型 代码 用户 MATLAB

matlab程序:基于Stackelberg模型的的智能楼宇群协同能量管理

matlab程序:基于Stackelberg模型的的智能楼宇群协同能量管理 摘要:提出了一种计及热电耦合需求响应的智能楼宇群的多主体协同能量管理策略。 本文采取“热电混合运行”策略对联供系统进行调控,在该运行策略下,运营商可以结合不同时段的价格信息、负荷水平等因素灵活采取使自身收益最大化的运行策略。 ......

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

MATLAB代码:基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型

MATLAB代码:基于元模型优化的虚拟电厂主从博弈优化调度模型 关键词:元模型 虚拟电厂 主从博弈 优化调度 参考文档:《基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理》复现元模型 仿真平台:MATLAB+CPLEX平台 主要内容:代码主要做的是虚拟电厂的优化调度策略,其实是多虚拟电厂 微 ......
模型 主从 电厂 代码 MATLAB

计及电动汽车灵活性的微网多时间尺度协调调度模型

计及电动汽车灵活性的微网多时间尺度协调调度模型 摘要:构建了含有电动汽车参与的微网 虚拟电厂多时间尺度协调优化模型,其中包括日前-日内-实时三阶段,日前阶段由于风光出力具有不确定性,结合风光预测值作初步经济调度;日内阶段,风光出力观测的更加准确,通过调节储能、需求响应等单元对调度方案作进一步调整,避 ......
电动汽车 灵活性 尺度 模型 时间

插电式混合动力汽车的能量管理:模型预测控制的凸优化算法

插电式混合动力汽车的能量管理:模型预测控制的凸优化算法 测试环境:MATLAB 关键词:乘法器交替方向法、能量管理、内点法、模型预测控制、插电式混合动力汽车 求解非线性损耗混合动力汽车能量管理模型预测控制优化问题凸公式的算法。 提出了一种投影内点法,将不等式约束作为控制输入的投影,减小了牛顿阶跃矩阵 ......
算法 能量 模型 动力 汽车

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

解决AD_3D模型显示成方框的问题

最近打开之前画的一块板子,想看看他的3D模型。结果发现大多数元件的3D模型都变成了方块。换而言之3D模型失效了。如图: 不知道什么原因导致这一问题。 解决办法: 更新一下3D模型所在的机械层即可。 第一步: Tools -> Updae From PCB Libraries (快捷键T -> L)。 ......
方框 模型 问题 AD 3D

Flask001_环境搭建

Python 环境 查看Python版本 python --version Flask 版本 安装Flask pip install falsk 查看Flask版本 import flask print(flask.__version__) Pycharm Professional 学习使用系统环境 ......
环境 Flask 001

H模型-项目流程

项目和产品的区别:先有项目才有产品。 项目和版本的区别:一个项目有很多个版本 1、拿到需求文档通过需求澄清会议经过多次讨论,最终形成一个基线文档,也叫做需求规格说明书。 基线:表示当前的状态很稳定,随时可以进行下一个环节。 2、开发输出概要设计和详细设计,测试评审开发的概要设计和详细设计 同时也在了 ......
模型 流程 项目

Stable Diffusion(三)Dreambooth finetune模型

1. Dreambooth Dreambooth可以把你任何喜欢的东西放入Stable Diffusion模型。 1.1. 什么是Dreambooth 最初由谷歌在2022年发布,是对SD模型的fine-tune技术。可以把自己喜欢的东西注入到SD模型中。 为什么称为Dreambooth?根据谷歌团 ......
Dreambooth Diffusion finetune 模型 Stable

Django基础 - 06Model模型的关联关系及对象继承

一、 一对一关系: 实名认证表 一对一关系: models.OneToOneField 主表的数据是相对重要的(UserEntity), 从表 需要 主动声明关系(RealProfile) 对象获取: 从表获取主表数据, 直接使用字段, 对象.字段名.属性名; 主表获取从表数据: 隐性的, 对象.模 ......
模型 对象 基础 Django Model

Buzz语音转文字安装使用(含Whisper模型下载)

https://blog.csdn.net/oXiaoWeiWuDi/article/details/128925672 简介:Transcribe and translate audio offline on your personal computer. Powered by OpenAI’s ......
语音 模型 Whisper 文字 Buzz

论文阅读记录1——Lmbff(更好的基于微调的语言模型)读后归纳

方法: 基于GPT-3的强大功能:只要给出一个自然语言提示和一些任务演示,GPT-3就能够做出准确的预测,而无需更新其底层局域网的任何权重。 在一个更实际的场景中研究了少数镜头学习,在那里我们使用了更小的语言模型,其中的微调在计算上是有效的。我们提出了lm - bff(更好的语言模型的少量微调),这 ......
读后 模型 语言 论文 Lmbff

GPT模型: Generative Pre-training 生成式无监督预训练

GPT,GPT-2,GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。 OpenAI GPT: 通过transformer decoder学习出来一个语言模型,不是固 ......
Pre-training Generative training 模型 GPT

预训练模型-从BERT原理到BERT调包和微调

一、BERT原理 BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为:预训练 + fine-tuning(对于特定的任务只需要添加一个输出层)。 1、引言 通过预训练语言模型可显著提高NLP下游任务。限制模型潜力的 ......
BERT 模型 原理

尝试学习训练一个GPT-2对话模型

一、GPT模型的背景知识 GPT-1基础原理: https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/17303550.html 原始论文及相关文章: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/langu ......
模型 GPT

在有限 computational budget 下,借助 low-fidelity 模型提高精度

motivation:一些预算用于训 low-fidelity model,剩下预算用于 Monte Carlo 模拟,以得到结果。数学证明:近似 + 递推或迭代或归纳法。总结:目前看来,对我的工作意义不大。 ......

docker:Dockerfile、docker私有仓库、dockercompose介绍、dockercompose部署flask+redis项目、dockercompose一键部署路飞项目

一、Dockerfile 1.1 常用和不常用命令 FROM: 指定基础镜像 RUN: 构建镜像过程中需要执行的命令。可以有多条。docker build CMD:添加启动容器时需要执行的命令。多条只有最后一条生效。可以在启动容器时被覆盖和修改。 ENTRYPOINT:同CMD,但这个一定会被执行, ......

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内容回顾 容器操作 docker start 容器id 启动容器 docker stop 容器id 停止容器 docker rm 容器id 删除容器 ocker rm `docker ps -aq` # 正在运行的容器不能删除 docker exec 容器id 命令 让容器执行命令 docker c ......

语言模型与语法树

week1 语言模型与语法树 基于规则的语言模型 import random def adj(): ###随机选取一个 return random.choice('蓝色的 | 好看的 | 小小的'.split('|')).split()[0] def adj_star(): ####返回一个adj( ......
语法 模型 语言

FIT5201 Complexity and Model Selection

Assignment 1, FIT5201, S1 20231 Model Complexity and Model Selection In this section, you study the effect of model complexity on the training and tes ......
Complexity Selection Model 5201 FIT

GPT4All-J: An Apache-2 Licensed GPT4All Model

Demo, data, and code to train open-source assistant-style large language model based on GPT-J and LLaMa 📗 Technical Report 2: GPT4All-J 📗 Technical ......
4All GPT4 GPT4All-J GPT All