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Python爬虫开发:从入门到实战(微课版).pptx
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python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫,包括浏览器抓包,手机APP抓包,如 fiddler、mitmproxy
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大麦网演唱会抢票脚本.zip
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自动售票:大麦网自动抢票工具-源码
自动售票 大麦网自动抢票工具 时间与能源缘故,本仓库不再提供后续维护,其中内容有所学习交流使用。 初步的 Python 3.6 +点 选项1:Firefox(测试版本:v68.0.1.7137)+ geckodriver(测试版本:v0.24.0) 选项2:Chrome(测试版本:v77.0.3865.90)+ Chrome驱动程序(测试版本:v77.0.3865.10) 注: 中有测试版本的Windows驱动程序,下载后请与.py文件放在同一文件夹下;代码本身支持Windows,Linux,MacOS,请移步替换浏览器驱动 Mac上通过homebrew安装驱动程序: brew cask install chromedriver brew install geckodriver 步 【重要,用前必看!!!】 第一步:构建python3 + pip环境,可使用anaconda,pych
大麦抢票辅助,抢票脚本,自动点击抢票,刷回流票.zip
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推荐多多个详细的大麦网抢票脚本实现方法
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大麦网自动抢票工具.zip
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大麦网自动抢票教程[可运行源码]
本文详细介绍了如何通过手机端抓包技术获取大麦网的抢票协议,并编写脚本实现自动化抢票与支付。首先,需要准备抓包工具(如HttpCanary或Charles Proxy)和脚本工具(如Tasker或Shortcuts),并配置Python编程环境。接着,通过抓包分析抢票和支付请求的关键参数,如ticketId、sessionId、orderId等。然后,使用Python编写自动化脚本,模拟抢票和支付请求,并通过Tasker设置自动化执行。最后,强调了合法性和频率控制的重要性,避免违反平台规则或被封禁。
大麦APP抢票自动化工具:支持城市/场次/票价精准筛选与一键下单
一套基于Appium实现的大麦网移动端自动抢票方案,适配Android设备。运行前需先部署Appium Server和Python客户端环境,配置好手机调试模式及大麦APP基础信息。通过修改config.文件设定目标演出页面URL、观演人姓名(须提前在APP内绑定)、可选城市、具体演出日期、对应票价档位,以及是否启用自动提交订单功能。脚本启动后自动完成登录、跳转目标页、筛选条件、选择座位(如适用)、提交订单等关键步骤,全程无需手动干预。配套提供流程图(drawio)、操作截图(example.png、concert_detail.png等)、配置示例与详细说明文档(大麦.md),帮助用户快速理解各参数含义和典型使用路径。所有核心逻辑封装在damai_appium目录下的Python模块中,结构清晰,便于二次调整。
通过安装安卓端的autoxjs,执行本项目的脚本,实现自动监测大麦,自动抢演唱会门票项目资源I.zip
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储能双向Buck-Boost+模型预测电流控制+电压下垂控制仿真【附参考文献】(Simulink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了基于Simulink平台构建的储能双向Buck-Boost变换器仿真模型,融合模型预测电流控制(MPC)与电压下垂控制策略,旨在精确模拟和优化储能系统在充放电过程中的能量双向流动特性。该模型完整实现了电流内环的模型预测控制,以提升动态响应速度与控制精度,并结合电压外环的下垂控制机制,有效模拟微电网中多储能单元间的功率自主分配行为,增强系统的冗余性与可扩展性。控制架构设计严谨,兼顾瞬态响应与稳态性能,适用于复杂工况下的系统稳定性分析。文档配套提供参考文献,强化了技术方案的理论支撑与学术可信度,为电力电子与新能源系统领域的研究提供了高质量的仿真验证平台。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制理论或新能源系统等相关专业背景,且正在从事科研或工程开发工作的技术人员,尤其适合熟悉Simulink仿真环境的研究生、电气工程师及高校教师。; 使用场景及目标:①研究储能系统在频繁充放电切换过程中的动态稳定性与响应特性;②验证模型预测控制在高动态电力变换器中的控制性能与鲁棒性;③实现多储能单元并联运行下的下垂控制策略,优化系统功率均分能力;④为微电网、直流配电系统及分布式能源系统提供核心控制算法的仿真验证与优化平台。; 阅读建议:建议读者结合所提供的参考文献深入理解控制策略的数学建模与理论推导,同时在Simulink环境中动手复现模型,重点调试模型预测控制的代价函数权重、预测时域以及下垂控制系数等关键参数,观察其对系统性能的影响,并可进一步拓展至多变换器并联、故障穿越、通信延迟等复杂场景的仿真研究。
V2G电动汽车ACDC整流+双向CLLC谐振变换器充放电仿真(Simulink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了一个基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点实现了变频与移相混合控制策略下的闭环仿真。该模型深入探讨了LLC谐振变换器的核心工作原理,包括ZVS/ZCS软开关技术的实现、谐振网络关键参数(Lr、Cr、Lm)的设计与优化,以及从开环启动到闭环稳压控制的全过程动态响应特性。文中系统阐述了电压外环与电流内环构成的双闭环PI控制器架构,确保变换器在不同负载条件下实现稳定高效的输出。此外,仿真还全面分析了变换器在轻载至满载工况下的转换效率,充分验证了所设计控制策略的高有效性、强鲁棒性与工程实用性。; 适合人群:具备扎实的电力电子技术基础,熟悉DC-DC变换器拓扑与工作原理,并掌握Plecs或Simulink等主流仿真工具使用的高校研究生、科研人员及从事高性能电源产品研发的工程师。; 使用场景及目标:①深入理解全桥LLC谐振变换器的工作机理、谐振特性和谐振腔参数设计准则;②掌握其在变频移相混合控制策略下的闭环控制系统设计方法与参数整定技巧;③为实际工程中开发高效率、高功率密度、高可靠性的电源产品提供一个完整的仿真验证平台与理论指导。; 阅读建议:学习者应结合经典电力电子教材中关于LLC谐振变换器的理论知识,细致剖析文中的系统控制框图、谐振网络模型与仿真参数设置,动手复现整个仿真模型,并通过调整谐振元件参数、控制器增益和负载条件,观察并分析系统动态响应与效率的变化规律,从而深刻理解变换器性能与各设计参数间的内在联系。
【AI产品设计】完结AI 产品从0到1全流程设计
内容概要:本文系统阐述了AI产品从0到1的全流程设计方法论,强调AI产品与传统软件的根本区别在于其“概率性行为”的本质,因此不能沿用传统的“小步快跑”模式。文章提出AI产品成功的关键在于精准的场景选择、有效的MVP验证、合理的技术选型、动态的提示词工程以及持续的坏例迭代。核心理念是以工程化手段在不确定的模型基础上构建确定性的用户体验,通过“在概率的土壤上建造确定的房子”来实现产品价值。特别指出MVP不仅要验证功能可行性,更要验证用户信任与使用意愿,并强调从“能回答”到“能办事”的PMF跨越。; 适合人群:具备一定AI基础知识,从事AI产品设计、开发或创业的产品经理、工程师及创业者,尤其适合希望快速验证AI产品想法的小团队或个人开发者。; 使用场景及目标:①指导AI产品从场景筛选到MVP落地的完整流程;②帮助团队避免常见误区如过度追求技术先进性、忽视用户信任、混淆MVP与PMF;③提供可操作的技术栈建议与设计原则,如绿野仙踪法、提示词约束、拟人化交互、隐形Agent与“踩刹车”机制等; 阅读建议:建议结合实际项目边读边实践,重点关注场景筛选三道门、MVP验证三层、提示词作为需求文档等核心框架,并在产品迭代中持续进行坏例分析与体验优化。
核心复现模拟风电不确定性-拉丁超立方抽样生成及缩减场景研究(Matlab代码)
内容概要:文档《Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型.txt》并未详述其标题所述的Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型,而是汇总了大量基于Matlab/Simulink、Python等平台实现的科研项目案例,覆盖电力系统动态分析(如IEEE9/68节点系统)、微电网优化调度、多智能体路径规划、信号处理、状态估计、无人机控制、电动汽车调度、风电功率预测、故障诊断等多个前沿研究领域。这些案例普遍结合仿真建模与智能优化算法(如粒子群算法、遗传算法、卡尔曼滤波、深度学习等),旨在解决电气工程、自动化、新能源等领域中的复杂控制与优化问题,形成了一个跨学科的综合性科研代码与模型资源库。; 适合人群:具备Matlab/Simulink、Python编程基础,从事电气工程、自动化、控制科学、新能源、通信、计算机等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为电力系统、无人机、电动汽车、微电网等领域的科研项目提供成熟的算法实现与仿真建模参考范例;②学习如何将智能优化算法(如PSO、GA、EKF、LSTM)与具体工程问题相结合,掌握从问题建模、算法设计到仿真实现的完整研究流程。; 阅读建议:此资源为一个丰富的科研代码集锦,读者应根据自身研究方向,选择相关主题的案例进行深入学习和代码复现,重点关注其问题的数学建模方法、算法选择依据、仿真参数设置及结果分析逻辑,以汲取可迁移的研究思路与技术方案。
半桥LLC谐振变换器开环+闭环仿真设计资料(Simulink仿真实现)
内容概要:本文档系统性地介绍了半桥LLC谐振变换器的开环与闭环仿真设计,基于Simulink平台构建完整的仿真体系,涵盖从基本工作原理、参数设计、软启动过程、变频控制(PFM)、PI反馈控制到恒压恒流双闭环竞争控制等核心技术环节。资料包含详细的仿真模型、设计计算书与说明文档,深入剖析软开关技术、谐振参数匹配、系统动态响应及稳定性分析,并拓展至全桥LLC、双向CLLC、多相交错LLC等多种衍生拓扑结构,适用于高效率、高功率密度DC-DC变换器的研发与教学实践,为电力电子系统的先进控制策略提供全面的技术支持。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校本科生、研究生、科研人员以及从事开关电源、新能源变换器开发的工程技术人员,尤其适合具备电路理论基础和Simulink仿真经验的学习者。; 使用场景及目标:① 掌握LLC谐振变换器的建模方法与仿真流程;② 深入理解并实现开环与闭环控制策略(如PFM、PI、双闭环竞争控制);③ 应用于科研课题、课程设计、毕业设计或工业级电源产品的开发与验证;④ 深化对软开关实现机制、谐振元件选型、系统动态性能优化等关键问题的理解与工程应用能力。; 阅读建议:建议结合所提供的仿真模型、计算书与设计报告同步操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点掌握控制环路的设计细节与关键参数(如谐振频率、励磁电感、变压器变比等)对系统性能的影响,推荐在实践中反复调试与对比不同工况下的仿真结果,以构建完整的知识体系和技术应用能力。
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本数据集收录巴基斯坦2019至2024年六年间的年度进口贸易数据,覆盖5097个HS6编码商品类别,年度进口总额达500亿至800亿美元规模,完整捕捉疫情前基线、新冠疫情冲击、进口限制政策与能源价格波动等关键经济节点。高进口额品类包括石油馏分、原油、液化天然气、棕榈油与光伏太阳能设备。字段包含HS6商品名称、HS6编码及2019至2024各年度进口额(美元计价)。适用于能源与大宗商品进口依赖分析、增长率与波动性(CAGR)研究、宏观经济冲击建模,以及按HS两位章节(第27章矿物燃料、84/85章机械设备)展开的宏观行业聚合分析,也是国际贸易研究与时间序列分析课程的实用素材。数据许可:Apache 2.0。
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