将python3.2中subprocess库更换为其他库
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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deepin使用crontab自动更换壁纸
文章目录起因解决方法python脚本crontab无效解决方法个人文件配置示例 起因 deepin下有自动更换壁纸功能,但是最多间隔1小时且最多自动更换范围为15张图片。 解决方法 用python脚本更换壁纸,再利用crontab定时执行python脚本完成自动更换壁纸功能。crontab也可定时执行其他sh脚本、python脚本。我也是第一次接触crontab,后将其用于github博客每天自动更新,或者每天自动把本地笔记推到github都是不错的选择。 python脚本 #!/usr/bin/python3 import os import random import subprocess
Pyinstaller 打包exe教程及问题解决
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资源说明: 用于MTK芯片机型移植第三方系统的一键工具。需要一定的玩机常识与操作能力。中文界面 低端机使用. 高端机型可以借鉴 需要当前机型系统与需要移植的第三方系统。然后使用工具移植 订阅用户可以参阅博文了解详细 https://blog.csdn.net/u011283906/article/details/145501956?spm=1001.2101.3001.5352 非订阅用户自行研究工具使用,带工具打开实测演示动画
Hardware error(解决方案).md
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基于 Pywinauto 的 QQ 音乐 GUI 自动化测试实践
GUI所测试的qq音乐安装包
PyTorch 模型 转换到 ONNX 标准格式
把 PyTorch 环境下训练完成的模型,通过导出工具转换为 ONNX 标准模型文件,让原本依赖 PyTorch 运行环境的模型,可以在各类支持 ONNX 规范的推理引擎上直接部署运行。
完美复现TOGI-SOGI 混合积分器驱动的光储并网谐波自适应抑制方法(Simulink仿真实现)
内容概要:本文提出了一种基于TOGI-SOGI混合积分器的光储并网谐波自适应抑制方法,旨在有效应对光伏发电系统并网过程中由非线性负载、逆变器非理想特性等因素引发的电流谐波问题,从而提升电能质量与系统运行稳定性。该方法深度融合三重二阶广义积分器(TOGI)与二阶广义积分器(SOGI)的技术优势,构建了一套高精度、自适应的谐波检测与补偿控制策略。通过Simulink仿真平台对系统进行全面建模与验证,详细涵盖了控制算法设计、系统结构搭建、关键参数整定及动态性能分析等环节。仿真结果表明,该方法不仅能够精确分离并抑制并网电流中的各次谐波成分,而且在电网频率波动或存在间谐波等复杂工况下仍具备优异的动态响应能力与鲁棒性,补偿精度显著优于传统方法,为光储混合系统的并网电能质量治理提供了先进且可复现的技术解决方案。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网控制、自动控制理论等相关专业知识背景,从事电气工程、能源互联网、智能电网等领域研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏-储能联合发电系统的并网逆变器谐波抑制策略设计与性能优化;②为提升分布式电源并网电能质量提供高精度仿真验证平台与核心技术参考;③适用于对谐波治理要求严苛的智能配电网、微电网及工业电力系统等需要实现自适应、高精度谐波补偿的高级应用场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行同步学习与实践,重点剖析TOGI-SOGI复合结构的设计机理、谐波分量的正交信号生成与解调过程,以及控制器参数的系统性整定方法。同时,可进一步拓展至电网电压不平衡、背景谐波畸变等非理想工况下的仿真测试,以全面评估和掌握该方法的适应性与工程应用潜力。
【无人机路径规划】实现有效的水陆两栖无人机任务规划和执行(Matlab实现)(含粒子群优化和遗传算法)
内容概要:本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与三维路径优化问题,提出了一种基于Matlab实现的智能优化解决方案,重点融合粒子群优化(PSO)和遗传算法(GA)两种先进算法,构建高效的路径搜索与避障模型。通过建立适用于复杂地形环境的代价函数与约束条件,实现了无人机在动态、多障碍场景下的全局路径规划与局部动态调整。文中详细展示了算法的实现流程,包括种群初始化、适应度评估、迭代优化及路径平滑处理,并提供了GA与PSO在收敛速度、路径长度、避障能力等方面的对比分析,验证了混合策略在提升规划效率与鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①解决水陆两栖无人机在复杂地形中的三维路径规划与避障问题;②对比粒子群算法与遗传算法在路径优化中的性能差异,提升任务规划效率与鲁棒性;③为智能无人系统在搜救、监测等实际场景中的应用提供算法支持与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及路径可视化结果,深入理解智能优化算法在路径规划中的具体实现与优化策略。
三甲医院Oracle 19c运维实战:表空间爆满彻底解决+自动化监控方案(可落地)
在医院HIS系统数据库运维中,表空间占满是高频高危共性问题,会直接导致数据无法写入、核心业务报错,严重时造成业务全面中断,常见表现为医嘱保存、处方签名、业务数据提交失败,数据库抛出 ORA-01653 扩展异常。本文方案基于Oracle 19c生产环境实战落地,适配当前三甲医院主流数据库版本。 结合生产运维经验,此类故障均为可提前规避的常规运维问题,并非突发性技术故障。另文中立梳理故障核心诱因、标准化运维动作、自动化监控方案、数据库常规优化规范,统一医院Oracle 19c数据库运维标准,规避此类常态化故障。
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高校技术转移办公室人员如何借助科创大脑优化技术成果转化流程?.docx
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HPDL388 G8服务器升级软件 cp053895
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基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制(DMPC)研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制(DMPC)的研究展开,重点探讨了二者结合在复杂系统控制中的应用,尤其聚焦于多智能体系统的稳定性保障与优化控制问题。通过Matlab代码实现,展示了如何利用CLBF确保系统状态的安全性与稳定性,同时借助DMPC实现分布式优化决策,提升系统的实时性与鲁棒性。研究内容涵盖算法设计、数学建模、稳定性证明及仿真实验,适用于无人机路径规划、微电网控制等多领域场景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、机器人或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:① 掌握CLBF在安全性约束下的系统控制设计方法;② 理解DMPC在多智能体系统中的分布式优化实现机制;③ 实现CLBF与DMPC融合策略的Matlab仿真,应用于路径规划、协同控制等实际科研项目中; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注CLBF构造、障碍函数设计、DMPC优化求解过程,并通过修改参数和场景进行仿真实验,加深对理论与实现细节的理解。
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