opencv_traincascade正样本里识别图像有多个
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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【重磅原创改进代码】基于ACPSO-EI-Kriging和考虑碳交易的多虚拟电厂多目标主从博弈研究(Python代码实现)
【重磅原创改进代码】基于ACPSO-EI-Kriging和考虑碳交易的多虚拟电厂多目标主从博弈研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于改进型自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO)结合期望改进(EI)准则与克里金(Kriging)代理模型的多目标优化方法,用于研究考虑碳交易机制的多虚拟电厂主从博弈问题。该模型充分考虑了碳排放成本对能源调度的影响,构建了多虚拟电厂与上级电网之间的主从博弈架构,实现了经济性与低碳性的协同优化。通过ACPSO提高全局寻优能力,利用Kriging模型降低计算代价,引入EI准则平衡探索与开发,有效求解了高维、非线性、多目标的复杂优化问题。研究验证了所提方法在提升系统经济效益和减排效果方面的优越性,为虚拟电厂参与碳交易市场提供了理论支持与技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和博弈论基础,从事能源互联网、综合能源系统、虚拟电厂、碳交易等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 探索多虚拟电厂在碳交易机制下的优化调度策略;② 构建主从博弈模型以实现多主体间的利益协调;③ 利用ACPSO-EI-Kriging方法高效求解复杂的多目标优化问题;④ 提升综合能源系统的经济性与低碳化水平。; 阅读建议:此资源侧重于算法改进与模型构建,建议读者结合Python代码实现深入理解ACPSO、Kriging代
【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:本文介绍了一种原创改进的多变量多输出时间序列预测模型,该模型结合了自适应峰谷感知(APVP)、多头注意力机制(MHA)和多任务学习(MTL),专门应用于电气综合能源领域的预测问题。通过Python代码实现,该方法能够有效捕捉时间序列数据中的复杂动态特征,尤其针对能源系统中负荷、发电等多变量间的非线性关系与峰谷变化模式进行建模优化,提升预测精度。模型利用MHA增强对关键时间点的关注能力,APVP模块则自适应识别并强化峰谷时段的特征学习,MTL框架支持多个相关任务联合训练,提高泛化能力和资源利用率。; 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研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于微电网、分布式能源系统、综合能源系统中的负荷、风光发电等多变量时间序列预测;②提升对能源系统中峰谷特性敏感的任务预测准确性;③探索注意力机制与多任务学习在能源数据分析中的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注APVP模块的设计原理与MHA在时间序列建模中的具体实现方式,同时可通过对比实验验证模型在不同数据集上的有效性。
企业工商数据爬虫系统v2.1.3下载(python开发)
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/00d96f1f13c8 该软件运用了scrapy爬虫框架,并整合了代理IP池、request模拟请求技术以及验证码识别技术,能够每日更新并采集全国范围内的最新工商信息。 采集所得的数据会自动保存在mysql数据库表中,用户可以下载包含1.8亿多家企业工商基本信息和36个维度的详细数据。 此外,该软件还支持通过sql或excel格式导出数据包。
Xshell虚拟机连接-下载即用.zip
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/49b4f298974b 对虚拟机进行连接,完成windows系统与虚拟机之间的数据交换。Xshell这一工具能够在Windows操作系统环境中,被用来实现对远程不同类型系统服务器的访问,进而较为理想地达成对远程终端的控制目标。另外,此软件还提供了多样的外观配色选项以及样式设定供用户选择。
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_基于SSM的招聘就业管理系统的设计与实现 (论文+源码)_kaic(论文+源码)_kaic.doc
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WCRefine-1.2-6beta1.dylib
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win10离线安装.net3.5步骤
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/13bfd7126898 1:由于权限方面的限制,在win10系统上无法借助安装包直接完成.net3.5的部署。2:可利用离线命令行途径,对.net3.5组件进行安装。3:通过访问控制面板中的卸载程序,并选择标记.net3.5进行移除操作。
46-Kafka核心技术实战rar
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/0ac30b15e18d 关于 Kafka 的基础知识、其核心操作方法、客户端的详细剖析、Kafka 的内部工作机制讲解、Kafka 在运行维护及监控方面的实践以及高级 Kafka 技术的应用,能够在实际业务场景中完成消息队列系统的实施、应用程序的整合、分布式数据存储的搭建,还包括流式数据处理系统的构建和部署工作。此资源适用于从事大数据领域设计、开发及运维的相关技术人员。
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fiddler+mumu模拟器+app
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状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)
【状态估计】【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕状态估计中的卡尔曼滤波技术展开,重点研究无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)的原理与Matlab代码实现。通过具体案例和算法对比,深入探讨了这三种非线性滤波方法在状态估计中的应用,尤其适用于存在非线性、不确定性或间接测量的动态系统。文档提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖算法实现、参数设置与结果分析,帮助读者掌握滤波算法的核心思想与工程实践技巧。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或数据分析基础,从事自动化、电子信息、通信、导航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学习和比较UKF、EKF与PF在非线性系统状态估计中的性能差异;②应用于无人机导航、传感器融合、电力系统状态估计、故障诊断等实际工程问题;③为科研项目、课程设计或学术论文提供算法实现参考与代码基础。; 阅读建议:建议结合Matlab编程实践,逐步调试和运行提供的代码,理解各算法的关键步骤与参数影响;同时可拓展至多传感器融合、鲁棒性优化等方向,深化对滤波算法工程应用的理解。
51单片机烧录软件-下载即用.zip
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 89C51 一些简单的51单片机示例程序
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