docker-compose.yml 解析失败提示 'did not find expected key',这通常是因为什么?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)
【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)与多任务学习(MTL)相结合的新型多变量多输出时间序列预测模型,专门应用于电气综合能源领域。该模型通过引入APVP机制,有效捕捉时间序列中的峰谷特征变化,提升对复杂能源负荷波动的感知能力;结合MHA机制强化关键时间步的特征提取,并利用MTL框架统一学习多个相关预测任务,提高模型泛化性与预测精度。整个方法以Python实现,适用于处理高维、非平稳的能源系统数据,旨在为综合能源系统的调度、规划与优化提供可靠的数据支撑。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事电气工程、综合能源系统、时间序列预测等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生、科研人员及1-3年经验的研发工作者。; 使用场景及目标:①应用于微电网、园区能源系统等场景下的多变量负荷、风光出力等多输出预测任务;②提升传统注意力模型在能源数据峰谷敏感性方面的表现;③通过多任务学习框架实现多个相关能源指标的联合建模与协同优化预测; 阅读建议:建议读者结合代码实践,深入理解APVP模块的设计原理及其与MHA的融合方式,关注模型在真实能源数据集上的训练细节与超参数调优策略,同时可进一步拓展至其他注意力机制或引入不确定性量化以增强实用性。
【原创改进代码】考虑动态能效比感知的含温控负荷虚拟电厂优化调度研究(Python代码实现)
【原创改进代码】考虑动态能效比感知的含温控负荷虚拟电厂优化调度研究(Python代码实现)内容概要:本文研究了考虑动态能效比感知的含温控负荷虚拟电厂优化调度问题,提出了一种基于Python的改进优化模型。通过引入动态能效比(EER)对空调等温控负荷进行精细化建模,充分考虑其在不同环境温度下的能耗特性变化,进而构建虚拟电厂内部多类型负荷与分布式能源的协同调度框架。该模型旨在实现系统运行成本最小化与能效最大化双重目标,结合智能优化算法求解,提升了调度方案的经济性与实用性,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统优化运行。; 适合人群:具备一定Python编程基础和电力系统基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、虚拟电厂、需求响应等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于虚拟电厂中温控负荷参与需求响应的优化调度决策;②为提升含分布式能源的配电网运行效率提供技术支持;③支撑考虑能效动态特性的综合能源系统建模与仿真研究。; 阅读建议:建议结合文中代码实现部分,深入理解动态能效比建模方法与优化求解流程,可进一步拓展至多能互补、不确定性建模等方向进行二次开发与实验验证。
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主程序
_基于SpringBoot和VUE的在线考试系统的设计与实现(论文+源码)_kaic(论文+源码)_kaic.doc
毕业设计,计算机
【轴承故障检测】滚动轴承中进行基于振动的故障诊断研究(Matlab代码实现)
【轴承故障检测】滚动轴承中进行基于振动的故障诊断研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕滚动轴承的振动信号进行故障诊断研究,提出了一种基于倒谱预白化技术的信号处理方法,结合带通滤波与平方包络谱分析,有效增强了在变速工况下微弱故障特征的提取能力。该方法利用Matlab实现代码仿真,通过对实际采集的振动信号进行处理,能够准确识别轴承早期故障,提升诊断精度与可靠性,适用于工业设备状态监测与预测性维护场景。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的机械工程、自动化、电气工程等领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备中轴承故障的早期检测与诊断;②提升在复杂工况(如变速、强噪声)下对微弱故障特征信号的识别能力;③为后续智能诊断算法开发提供有效的特征提取手段。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实践操作,深入理解倒谱预白化、带通滤波和包络谱分析的技术细节,并尝试在不同数据集上验证算法效果,以掌握其适用边界与优化方向。
基于pytest的自动化测试实战项目.zip
一、整体架构与方案设计说明 1.1 项目概述 本项目是一个基于pytest框架的自动化测试系统,旨在提供完整的Web应用测试解决方案。采用分层架构设计,支持多种测试类型,包括功能测试、API测试、性能测试等。 1.2 技术栈 测试框架: pytest 7.4.0+ Web驱动: Selenium 4.0+ HTTP客户端: requests 数据驱动: openpyxl (Excel), json 报告生成: allure-pytest 配置管理: python-dotenv 日志管理: logging 1.3 架构设计 pytest_automation_project/ ├── config/ # 配置文件目录 │ ├── config.py # 配置管理类 │ └── settings.ini # 配置文件 ├── pages/ # 页面对象模型(POM) │ ├── base_page.py # 基础页面对象 │ ├── login_page.py # 登录页面对象 │ └── home_page.py # 首页页面对象 ├── tests/ # 测试用例目录 │ ├── conftest.py # pytest配置和fixture │ ├── test_login.py # 登录测试用例 │ ├── test_api.py # API测试用例 │ └── data/ # 测试
c84a0-main.zip
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WCRefine-1.2-6beta1.dylib
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基于栅格地图环境下的单机器人及多机器人系统全覆盖路径规划算法实现与性能对比研究项目_栅格地图设置TSP问题求解单个机器人路径规划有障碍与无障碍环境全覆盖路径规划动态规划算.zip
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_基于Java的私人牙科诊所管理系统的设计与实现(论文+源码)_kaic(论文+源码)_kaic.docx
毕业设计
基于蚁群算法与时延Petri网融合的机器人路径规划系统实现与优化研究项目_蚁群算法ACO时延库所Petri网TPN路径规划机器人导航自动化控制智能算法信息素更新网标识变迁序列终止标.zip
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项目管理知识领域与过程-下载即用.zip
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 项目管理在IT领域占据着核心地位,尤其是在软件开发和信息技术服务行业,卓越的项目管理能力能够保障项目的顺利推进,确保按时完成并达成既定目标。 "项目管理十大知识领域和47个过程"是由国际项目管理协会(PMI)在《PMBOK指南》中明确提出的核心框架,对于计划参加软考高级项目经理(高项)认证的人员而言,透彻理解和熟练掌握这些知识具有决定性意义。 项目管理十大知识领域具体包括:1. 项目整合管理:覆盖项目全周期,统筹协调所有其他知识领域,以保障项目成功交付。 2. 项目范围管理:界定并控制项目的工作范畴,避免工作范围的无序扩张,确保专注于必要任务。 3. 项目进度管理:制定、实施和控制项目的时间表,以实现既定的截止日期。 4. 项目成本管理:进行项目的规划、估算、预算和控制成本,确保在预算范围内完成。 5. 项目质量管理:保证项目符合既定的质量规范,涵盖质量规划、控制和保证等环节。 6. 项目资源管理:负责获取、分配、管理和优化项目团队及物资资源。 7. 项目沟通管理:确保项目信息的有效流通,促进团队协作和决策制定。 8. 项目风险管理:识别、评估、排序、规划应对措施以及监控项目风险状态。 9. 项目采购管理:涉及供应商的选择、合同的管理以及供应商表现的评估。 10. 项目相关方管理:识别、规划、执行和控制与项目相关的所有利益相关者的关系。 随后,47个过程被划分为五个过程组:启动、规划、执行、监控和收尾。 每个知识领域均包含多个过程,例如:1. 启动过程组(2个过程):涉及项目章程的制定和项目团队的组建。 2. 规划过程组(24个过程):针对每个知识领域进行具体活动的规划,如范围规划、进度规划、成本规划等。 ...
悦虎洛达1562M固件V1.40更新日期2021.1.12
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【悦虎洛达1562M二代固件升级包】是针对悦虎洛达1562M第二代蓝牙音频芯片量身定制的一项关键软件更新,其版本标识为V1.40,正式发布日为2021年1月12日。此项升级包的主要宗旨在于增强音质的持续稳定性并促进整体性能的改进,致力于为用户带来更卓越的听觉感受以及设备运行的可靠性。接下来,我们将对悦虎洛达1562M芯片进行解析。该芯片是为真无线蓝牙耳机市场量身打造的高性能组件,其在设备兼容性、能耗控制及音质表现上均展现出卓越特质。在第二代产品中,该芯片进一步强化了音频处理效能,以满足用户对高品质无线音频播放的期待。固件升级是确保设备性能与功能持续适应时代发展的重要举措。此次V1.40版本的核心工作集中在音质稳定性的改进上。因此,当用户使用由悦虎洛达1562M芯片支持的蓝牙耳机时,他们将能够体验到更为流畅、无间断的音乐播放过程,无论是体验充满活力的摇滚乐章还是品味精致的古典旋律,都能维持一致的音质水准,有效降低音效失真或连接中断的风险。除此之外,固件升级往往还伴随着一些错误修正与性能增强。这可能涉及改善蓝牙连接的持续性,加强信号传输的穿透能力,以便在复杂的电磁环境中减少干扰,或者优化能源管理,从而延长设备的续航时间。尽管在说明中并未明确指出这些改进细节,但依据普遍的升级实践,这些领域均有望得到改善。在具体操作层面,用户需要获取名为“悦虎洛达1562M(二代)1.40更新包”的压缩数据包,并依照指示文档执行固件升级流程。此过程通常包括将设备与计算机建立连接,启动升级软件,导入新的固件程序,然后静待设备自动完成升级任务。在开始升级前,用户必须确认设备具备充足的电能储备,并严格遵循...
oracle12c 1Z0-063题库
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/1bd523e277d6 Goals Provide an easy way to build a lightweight Docker image for Oracle Database. Just run a database and skip the complexities of installation and configuration. Features creates and starts up a new database or the existing database, if it is already created. shows all the logs prefixed with log source (in the style of syslog). Uses to handle signals and shutdown gracefully. Data and logs are stored in so that could be used. Total memory used by Oracle instance (MEMORY_TARGET) is set depending on parameter. rlwrap can be installed by running (+ 50 MB on disk). Build Optional: if you are using Vagrant, you can use this Vagrantfile for your build environment. download and from oracle.com and...
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“用于轴承故障诊断的集中时频分析研究”展开,重点介绍基于Matlab代码实现的轴承故障诊断方法。通过集中时频分析技术对轴承振动信号进行处理,提取故障特征频率,实现对早期微弱故障脉冲的有效识别与诊断。文中结合信号处理与机器学习手段,突出时频分析在非平稳信号处理中的优势,提供了完整的Matlab代码实现方案,便于读者复现和应用。此外,文档还列举了多种相关故障诊断技术,如稀疏贝叶斯学习、STFT-CNN-LSTM混合模型等,展示了多方法融合在故障诊断中的发展趋势。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力,从事机械故障诊断、工业自动化、设备状态监测等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及企业研发人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备(如电机、齿轮箱、风机等)的轴承故障早期检测与诊断;②结合振动信号采集系统,构建智能运维与预测性维护平台;③作为教学案例或科研项目的技术参考,推动时频分析方法在实际工程中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与实际数据进行动手实践,重点关注时频图的生成、故障特征频率的提取与分析流程,同时可对比其他诊断方法(如SBL、深度学习模型)以提升综合诊断能力。
pd to word template.rtp
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 标题中所提及的“pd转word模板.rtp”具体是指运用PowerDesigner软件将数据模型内容转化为Word文档形式时所需要的模板文件。PowerDesigner被视为一种功能全面的数据库设计软件,其能够为IT领域的专业人士提供数据建模、数据库架构设计以及系统分析等方面的支持。在项目完成交付环节,通常需要将相关模型以直观且便于沟通的形式展现出来,而Word文档便是一种普遍采用的方式。在相关描述里提及的“Powerdesigner小插件”或许是指PowerDesigner自带的或由第三方进行开发的功能模块,其目的是为了简化从数据模型到Word文档的转换流程。这个小插件允许用户对导出的Word文档进行个性化设置,例如表格布局、字体类型、色彩搭配等,从而适应不同项目的特定要求。通过在百度进行搜索,用户可以获取到有关如何运用这个插件的具体操作指南和教学资源。所附带的标签“powerdesigner”显然与PowerDesigner软件有着直接关联,而“wordnet”则可能指代WordNet这一英文词汇数据库,也可能是因为在转换环节中涉及到词汇的归类和说明。然而,依据上下文语境,“wordnet”在此处更倾向于表示与Word文档操作相关的内容。在压缩文件“pd转word模板.rtp”中,.rtp文件属于PowerDesigner特有的资源文件类型,它可能包含了预设的转换模板配置,例如格式规范、页面布局和基础数据等。借助这个.rtp文件,用户能够直接套用预设的模板,迅速创建符合规范的Word文档,进而提升工作效率。在实际应用场景下,使用PowerDesigner将数据模型内容转换...
基于弹道的模型用于预测火山碎屑(火山)颗粒在真实地形上的着陆分布(注:该版本未实现阻力).zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
通达信指标公式(20年使用)
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本资料中,我们将详尽研究一个应用了二十载之久的通达信技术指标公式,并阐释其内在机制及实际运用途径。经由对所提供的代码单元的审视,我们得以更为透彻地把握该公式的构造要素及其在证券交易中的潜在效能。### 一、通达信指标公式的来龙去脉通达信作为一款广受推崇的投资剖析软件,在中国证券市场参与者群体中具备庞大的用户基础。它提供了多样的图表工具与专业技术指标,旨在协助用户开展股票研究。而个性化指标公式的构建则是通达信的核心功能之一,用户能够依据自身的交易方法论来编写独特的技术指标,用以强化决策流程。### 二、代码剖析#### 1. 变量设定与运算- **NС2000ȱʡ500**:此段代码看似是不完整的或者嵌入了特殊字符,因而难以进行直接的解读。- **X:=BARSSINCE(4);**:此处设定了一个变量`X`,用以表明当前K线与四天前K线之间的时间间隔。- **EX:=SUM(X,4);**:`EX`为过去四天内`X`值的累计总量。- **XX:=X*X; EXX:=SUM(XX,4);**:`XX`代表`X`的平方值,`EXX`为过去四天`XX`的累计总量。- **Y:=C; YY:=Y*Y; EY:=SUM(Y,4); EYY:=SUM(YY,4);**:这些指令分别将`Y`定义为当前收盘价(`C`),`YY`为收盘价的平方值,`EY`为过去四天收盘价的累计总量,`EYY`为过去四天收盘价平方值的累计总量。- **XY:=X*Y; EXY:=SUM(XY,4);**:`XY`是`X`与`Y`(即时间间隔与收盘价)的乘积,`EXY`为过去四天`XY`的累计总量。#### 2...
SqlConverter for SQLite
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/56e3bf162bf6 SqlConverter是一款专为数据库管理员和开发者打造的应用程序,其主要目的在于协助用户将数据从Microsoft SQL Server平稳地迁移至SQLite数据库系统。SQLite是一种轻量级且自包含的数据库引擎,在移动设备、嵌入式系统以及需要迅速本地存储的桌面应用程序中得到了广泛的应用。相对地,SQL Server则是一种具备强大功能的关系型数据库管理系统,通常被用于企业级应用程序。SqlConverter的核心价值在于它能够有效解决在两种数据库系统之间进行数据迁移的难题。在迁移过程中,SqlConverter不仅能够执行数据的转移,还能确保原始的数据库结构得以保留,这包括表、索引、视图、存储过程等组成部分。这对于维持数据的一致性具有决定性作用,保证了应用程序在不同数据库系统间切换时无需进行大规模的代码修改。以下是关于SqlConverter的一些核心特性:1. **数据库结构转换**:SqlConverter能够解析SQL Server的DDL(Data Definition Language)语句,并据此生成相应的SQLite数据库结构。这一过程涵盖了创建表、定义列的数据类型、设置约束条件(例如主键、外键)以及构建索引等操作。2. **数据迁移**:该工具能够逐行从SQL Server中读取数据,并将其写入SQLite数据库。对于大规模的数据集,它可能会采用批量插入的方式来提升操作效率。3. **兼容性处理**:鉴于SQL Server和SQLite在语法上存在差异,SqlConverter需要对查询语句进行适当的转换,以确保它们在目标数据库中能够正确执行。例如...
基于高德地图JavaScriptAPI与百度地图JavaScriptAPI实现双地图引擎集成与功能对比演示的Web应用项目_高德地图API调用百度地图API调用双地图引擎同.zip
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