python 遍历 xlsx单元格的值, 并将匹配到的部分文字设置红色
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python解析xml生成excel文档
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python社交网络图
社交网络图 nx.circular_layout()指定网络图节点的布局方式 nx.draw_networkx_nodes()绘制网络图的节点 nx.draw_networkx_edges()绘制网络的边 nx.draw_networkx_labels()为节点添加标签 import networkx as nx import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicod
风电、光伏与储能(含电池和废弃矿井小型抽水蓄能)互补调度运行研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了风电、光伏与混合储能系统(包括电池储能及利用废弃矿井构建的小型抽水蓄能)在互补调度运行中的协同优化问题。针对风光发电出力的间歇性与不确定性,研究构建了综合性的数学优化模型,并采用Python语言实现了高效的调度算法,以实现功率波动平抑、提高可再生能源消纳率及增强系统运行稳定性。文中不仅详述了源-储协同调控机制,还集成了多种先进控制策略与仿真工具,涵盖了从发电预测、储能充放电管理到并网控制的完整技术链条,具有较高的科研参考价值与工程实践意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于风光储互补系统的仿真建模与调度策略开发;②支撑科研论文复现、课题研究或实际项目中的储能配置与运行优化;③帮助理解混合储能协调控制、功率平衡及能源管理机制。; 阅读建议:建议结合文中提及的仿真工具(如Simulink)与优化库(如YALMIP)进行代码实践,配合参考文献深入理解模型构建逻辑,并关注不同储能技术在频率响应和能量管理中的分层协调机制。
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种结合差分自回归移动平均模型(ARIMA)、麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)的混合预测模型(ARIMA-SSA-LSTM),旨在提升时间序列数据的预测精度。该模型首先利用ARIMA提取并处理时间序列中的线性成分,再通过SSA优化LSTM的超参数,以增强其对非线性特征的学习能力,最终实现线性与非线性特征的协同建模。研究涵盖了模型构建、参数优化与集成策略,并提供了完整的Python代码实现,便于读者复现和应用于实际场景。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础的科研人员或工程师,特别是从事电力、能源、交通等领域的时间序列预测工作的中高级技术人员;适用于希望掌握先进混合预测模型与智能优化算法结合应用的学习者。; 使用场景及目标:①应用于电力负荷预测、风电功率预测、交通流量预测等具有复杂动态特性的时序预测任务;②目标在于克服单一模型难以兼顾数据线性和非线性特征的局限,通过模型融合与智能参数优化,显著提升预测精度、泛化能力与模型鲁棒性。; 阅读建议:建议读者在学习过程中重点理解ARIMA与LSTM的互补机制、SSA算法在超参数优化中的实现细节,动手运行并调试所提供的Python代码,结合具体数据集进行实验对比,深入掌握混合建模的设计思想与技术实现路径。
win32解析Excel
使用python的win32com解析Excel的一个简单示例。供初学者理解使用
openpyxl读写文件并做简单数据分析
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django使用xlwt导出excel文件实例代码
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基于三电平ANPC-VSG(虚拟同步发电机)构网型逆变器控制+双闭环+中点电位平衡控制【参考文献+仿真】
内容概要:本文系统研究了基于三电平ANPC拓扑的构网型逆变器控制系统,聚焦于虚拟同步发电机(VSG)控制策略、双闭环(电压外环与电流内环)动态调节机制以及中点电位平衡控制三大核心技术。通过Simulink平台构建完整的仿真模型,深入探讨VSG模拟惯性和阻尼特性的实现方式,提升逆变器在弱电网环境下的稳定运行能力;双闭环控制确保输出电压与电流的快速响应与高精度调节;针对三电平拓扑固有的中点电位波动问题,采用优化的调制策略(如SVPWM/DPWMA)与控制手段实现有效平衡。文档还融合正负序分离、电网前馈补偿等先进控制技术,并配套参考文献与可运行仿真模型,具备较强的理论深度与工程实践价值。; 适合人群:电力电子、新能源发电、电力系统自动化等相关领域的研究生、科研人员及从事逆变器控制开发的工程师;要求具备扎实的电力电子变换器原理、自动控制理论基础,以及熟练使用MATLAB/Simulink进行系统建模与仿真的能力。; 使用场景及目标:①支撑高比例可再生能源接入背景下构网型逆变器的控制策略设计与性能验证;②开展虚拟同步机技术在弱电网中稳定性、惯量支撑和故障穿越能力的研究;③实现三电平ANPC逆变器中点电位的精确调控,提高系统电压均衡性与运行安全性;④作为SCI论文复现、科研项目开发、课程设计或学位课题的技术参考与仿真基础。; 阅读建议:建议结合所提供的参考文献与Simulink仿真模型同步学习,重点剖析控制架构的设计逻辑、关键参数的整定方法及其对系统动态性能的影响,鼓励动手搭建或调试模型,以深化对双闭环响应特性、VSG动态行为及中点电位调控机制的理解,进而实现从理论到实践的闭环掌握。
还在为AI漫剧角色“换脸”崩溃?还在对着空白分镜表发呆?
这套《AI漫剧创作资源包》把从灵感→剧本→分镜→出片的每一环提示词都给你配好了
分镜运镜不抓瞎:Seedance 2.0 提示词
还在为AI漫剧角色“换脸”崩溃?还在对着空白分镜表发呆? 这套《AI漫剧创作资源包》把从灵感→剧本→分镜→出片的每一环提示词都给你配好了 分镜运镜不抓瞎:Seedance 2.0 提示词生成专家(含提示词公式+16种视频模板+镜头语言速查+敏感词合规指南),即梦4.5运镜提示词50条直接抄,影视级公式一键套用 角色再也不崩:五维一致性控制法(外貌/服饰/动作/情绪/镜头)+ Midjourney V6 参数配置清单 + 15种热门题材人物提示词案例,古风仙侠到赛博朋克全都有 新手也能上手:53页教程+55页提示词库,从故事分析、角色定位卡到第一集分镜脚本,跟着填空就是一部剧 附赠15条大模型万能指令:爆款文案、短剧脚本、AI写小说、剧本杀、个人IP打造……一个AI当十个团队用 别人还在摸索,你已经出片。
YOLO26算法野外露营帐篷目标检测+训练好的模型+180张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[帐篷(tent)] · 训练集:126 张 · 验证集:36 张 · 测试集:18 张 · 总计:180 张 该数据集专注于露营场景中帐篷的检测,为户外活动安全监控提供关键支持,具有重要的实用价值。 该数据集的训练集、验证集和测试集分别为126张、36张和18张,分布合理,确保模型训练充分且评估可靠。 该数据集的标注质量高,所有目标边界框精准,规范性强,为模型训练奠定坚实基础。 该数据集可应用于野外搜救、露营管理、户外安全监控等行业,提升相关领域的自动化水平。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 76 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9891** mAP50-95 | 0.9234 Precision | 0.9999 Recall | 0.9167 train/box_loss | 0.6449 train/cls_loss | 0.6308 val/box_loss | 0.4100 val/cls_loss | 0.4735 【训练过程分析】 76 轮训练过后,模型的 mAP50 达到了 0.9891,这数据看起来很稳健。但回过头仔细看看训练过程,最初几轮的 loss 下降非常迅速,这让我知道初期模型训练状态很好。到了中期,loss 开始趋于平稳,这意味着模型在逐渐收敛,没有明显的过拟合迹象。在训练的后期... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
文《多辆电动车的联合路由与充电问题:一种快速优化算法.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。
chrome-headless-shell-win32-156.0.8078.80(Stable).zip
chrome-headless-shell-win32-156.0.8078.80(Stable).zip
emqx-5.8.9-el9-arm64.tar.gz
emqx-5.8.9-el9-arm64.tar
YOLO26算法城市道路与停车场帽石目标检测+训练好的模型+202张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[帽石(Capstone v1 2024 02 12 8 20pm)] · 训练集:142 张 · 验证集:40 张 · 测试集:20 张 · 总计:202 张 该数据集聚焦于城市道路、停车场及商业区等公共空间中常见交通隔离设施——帽石的精准识别,其定位价值在于为智能交通管理、自动驾驶车辆环境感知及静态障碍物规避系统提供高质量标注样本,支撑高精度目标检测模型在复杂光照与多变背景下的鲁棒性训练。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 79 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9721** mAP50-95 | 0.6800 Precision | 0.9445 Recall | 0.9051 train/box_loss | 0.8695 train/cls_loss | 0.6213 val/box_loss | 1.0853 val/cls_loss | 0.6641 【训练过程分析】 这轮训练总共跑了 79 个 epoch,从第一轮开始,我就注意到,loss 曲线前半段降得相当快,特别是前 20 个 epoch 内,train/box_loss 从初值 1.2 降到 0.8,train/cls_loss 从 0.8 下降到 0.6。然而,到第 30 个 epoch 左右,曲线开始趋于平稳,几乎每一轮的 box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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