融合PCC降维-LSTM-XGBoost的光伏功率预测研究（Python代码实现）

内容概要：本文提出了一种融合PCC降维、LSTM与XGBoost的光伏功率预测混合模型，旨在提升中长期光伏功率预测的准确性与鲁棒性。首先利用皮尔逊相关系数（PCC）对多维气象与历史功率数据进行特征筛选，剔除冗余变量，保留高相关性输入特征，降低模型复杂度；随后采用长短期记忆网络（LSTM）捕捉光伏功率时间序列中的长期依赖关系与非线性动态特征，提取深层次时序模式；最终引入极端梯度提升（XGBoost）模型对LSTM提取的特征进行非线性集成优化，充分发挥其在回归任务中对残差的强拟合能力与泛化性能。该方法有机结合了深度学习的特征表达优势与集成学习的高精度预测特性，有效提升了复杂天气条件下光伏功率的预测性能。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能算法研究及相关领域的科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于光伏电站的功率预测系统，支撑电网侧的负荷平衡与调度决策；②为新能源并网稳定性分析、微电网能量管理及电力市场交易提供高精度数据支持；③推动多模型融合方法在可再生能源时序预测领域的深入研究与工程应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码实现，深入理解PCC特征选择、LSTM时序建模与XGBoost回归优化的全流程，通过实际数据集训练模型，掌握特征工程、超参数调优与模型性能评估的实践技巧。

论文复现风光制氢合成氨系统优化研究（Python代码实现）

内容概要：通过复现一篇关于风光制氢合成氨系统优化研究的论文，利用Python代码实现对风能、光伏等可再生能源耦合电解水制氢并进一步合成氨的综合能源系统进行建模与优化。研究重点在于构建系统的数学模型，全面考虑风光发电的间歇性与波动性、电解槽制氢效率、氢气存储与输送特性、合成氨反应过程的能量转化效率及设备运行约束等因素，采用优化算法求解系统在不同运行策略下的经济成本与能源利用效率，旨在提升可再生能源就地消纳能力，推动绿色低碳化工产业发展，并为新型能源系统的设计与规划提供量化分析工具。; 适合人群：具备一定Python编程基础，熟悉优化建模（如Pyomo、CVXPY等）和可再生能源系统分析的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何将复杂的多能耦合综合能源系统转化为可求解的数学优化模型；②掌握使用Python实现风光制氢合成氨系统仿真与优化的具体方法，包括数据处理、模型构建与求解流程；③为后续开展绿氢、绿氨等清洁能源系统的研究与实际项目设计提供技术参考、代码基础与决策支持。; 阅读建议：此资源以论文复现为核心，建议读者在学习过程中结合原始文献深入理解模型的物理机理、假设条件与约束设定，动手运行并调试所提供的Python代码，通过调整关键参数（如风光资源、设备容量、电价机制）和模拟不同场景，探究系统性能的变化规律，从而真正掌握此类综合能源系统优化设计的核心方法与工程思维。

cross-compile-using-docker:在Docker容器中交叉编译ccpp源代码-docker source code

使用docker进行交叉编译 在Docker容器中交叉编译c / cpp源代码 1.编写一个包装构建脚本crossbuild.sh ，该脚本仅调用makefile #!/bin/sh cd /source/examples && make CROSS=arm-openwrt-linux-uclibcgnueabi- TARGET_FOLDER=openwrt 2.使用适当的交叉编译工具链构建泊坞窗映像 创建Dockerfile文件，内容如下： FROM pyro225/ubuntu-32bit # install make RUN apt-get update && apt-get install -y make # install cross compile toolchain COPY ./toolchain-arm_v7-a_gcc-4.6-linaro_uCl

run-docker-compose-buildkite-plugin:从docker映像中提取源代码，然后使用该源代码运行docker命令-docker source code

从docker构建映像引导Web代码docker-compose运行。 覆盖结帐钩子，以避免触及git。 用法 steps: - command: '<optional>' plugins: - 'albertywu/run-docker-compose': compose-file: '<PATH>' image: '<ECR>' package: '<WEB>' service: '<SERVICE>' 例子 steps: - command: path/to/script.sh plugins: - 'albertywu/run-docker

如何利用MongoDB存储Docker日志详解

前言 日志是系统很重要的一个组成部分，通过日志可以及时发现系统中存在的问题，也可以为修复问题提供线索。Docker提供了多种插件方式管理日志，本文就对使用MongoDB存储Docker日志的过程做个记录。 数据流 Docker产生的日期 发送到 FluentD，然后FluentD在转存到MongoDB。 配置Fluentd 前提：操作系统是CentOS7，已安装MongoDB3.4 1. 安装Fluentd CentOS 7的软件库并没有包含Fluentd的安装包，所以需要手动安装。在CentOS使用的软件td-agent。 # curl -L https://toolbelt.t

RescueLabeler：救援实验室标记工具

救援贴标机 API 非Docker构建命令 source labeler_api/run_debug_app.sh Docker构建命令 API撰写 docker-compose -f docker-compose.api.yml build docker-compose -f docker-compose.api.yml up API独立容器： docker build -t labeler_api:latest labeler_api docker run -p 80:80 labeler_api 命令行界面 去做... 客户端网络应用 去做... 作者 贾加斯（Jagath Jai Kumar）

docker使用手册

runc-sh:带有runc的Docker映像中的可执行，独立容器

运行程序 带有runc的可执行，独立容器 pack脚本获取Docker映像并将其转换为单个可执行文件。 用法 ./pack ghost -o my-ghost-container 该命令将： 从镜像“ ghost”创建一个临时容器 导出容器文件系统 获取图像配置（入口点等） 合并到可执行文件my-ghost-container 运行可执行文件时，它将把映像提取到一个临时目录中，并使用runc启动一个容器。 容器退出后，它将删除临时文件。 目前，该容器使用主机网络。 绑定安装 您可以通过-v source[:destination]指定绑定安装。 如果省略，则destination默认为source 。 它将[/ frazelle]的VLC映像转换为独立的可执行文件： ./pack -o vlc -v /tmp/.X11-unix -v /var/run/user -v /d

foody-recipe-app-api:美食食谱API源代码-docker source code

欢迎来到foody-recipe-app-api :waving_hand: 这是一个令人讨厌的应用程序api，其中包含所有食物食谱数据 安装 安装docker和docker-compose 运行这个命令 :backhand_index_pointing_down: docker build . docker-compose build 用法 当地的 第一次运行docker-compose up 然后转到http://127.0.0.1:8000/api/doc/以访问API doc 居住 可浏览的Apis [注意：查看实时文档以获取详细信息 :index_pointing_up: ] 运行测试 docker-compose run --rm app sh -c " python manage.py test && flake8 " 作者 :bust_in_silhouette: 迪普托·卡玛卡（Dipto Karmakar） 网站： ： 推特： ： LinkedIn）： 表示支持 给一个 :star: 如果这个项目对

docker-rails:Docker的Rails游乐场

泊坞窗 尝试使用Docker Compose的Rails功能 创建一个与此类似的新项目 复制Dockerfile 使用创建Gemfile source 'https://rubygems.org' gem 'rails' , '~>6' touch Gemfile.lock 复制entrypoint.sh 复制docker-compose.yml docker-compose run web rails new . --force --no-deps --database=mysql sudo chown -R $USER:$USER . docker-compose build 编辑config/database.yml docker-compose up docker-compose run web rake db:create 一般的 开始项目 docker-co

nix-remote-builder:在Docker中设置Linux远程生成器的简单方法

Nix远程构建器 这个小脚本将docker容器配置为OSX计算机上nix的nix远程生成器。 为此，您需要安装 。 安装 $ ./init.sh 这会： 获取并运行所需的docker映像 在~/.ssh/config中的ssh配置文件中创建一个条目 将ssh密钥安装到〜/ .ssh / docker_rsa` 为nix软件包签名创建密钥对 安装一些配置文件 用法 在安装期间，将启动docker容器。 如果您想在以后启动它，可以这样做： $ docker run --restart always --name nix-docker -d -p 3022:22 lnl7/nix:ssh 在docker容器运行的情况下，您只需要告诉nix使用它即可： $ source ~/.nix/remote-build-env 然后，您可以告诉nix为linux构建一些东西，它将自动在dock

手动和Dockerfile自动构建tomcat镜像

手动和Dockerfile自动构建tomcat镜像

Morph-OME:在线地图编辑器

在线映射编辑器，无需编写任何行即可生成R2RML，RML和YARRRML。 它还支持使用的API对主题和属性列的自动建议。 与Docker一起运行 sh run_docker.sh 在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000 如何在本地安装 创建虚拟环境（不建议使用），例如virtualenv -p /usr/bin/python2.7 .venv 使用source .venv/bin/activate访问虚拟环境 安装点子 安装要求pip install -r requirements.txt 将TADA_HOST设置为pytada_hdt_entity主机的网址。 例如（ export TADA_HOST="http://127.0.0.1:5001/ ） 运行应用程序python app.py 打开浏览器到URL 自动建议 它使用的API。 要使用它，您需要

yolov5-mongo-docker

带有Web File Server的Yolov5 Docker（Python 3.8 build-CPU默认）以查看结果 简单的BASH命令即可构建或运行。 Jetty File Server使用Web浏览器查看结果。 建造 ./build.sh 运行（演示） 如果不存在，它将即时下载“ yolov5s.pt”以使用。 ./run.sh 图像（输入文件夹） 按照检查顺序输入图像文件夹（不为空） '.env'文件： SOURCE_IMAGES=./images 您可以更改为任何图像文件夹： SOURCE_IMAGES=./my_images (make sure you also change the volume mapping line as below) (note: you need to use #VOLUMES_LIST as it is to work) #VOL

pandoc-latex-make-docker

pandoc-latex-make-docker 描述 Debian Jessie和texlive-full。 附加安装包： 潘多克 制作 MS字体（启用Contrib存储库） 用于生成图的Dia（可以将dia图转换为乳胶文件） 用于将电子表格转换为乳胶长表的数字 比伯 如何使用 编写一个Makefile来构建基于pandoc的项目并运行： docker run --rm -it -v $( pwd ) :/source xabufr/pandoc-latex-make-docker 您也可以这样创建一个build.sh ： #! DIR= $( cd -P ` dirname " $0 " ` && pwd ) sudo docker run --rm -it -v $DIR :/source xabufr/pandoc-latex-make-docker ` ` `

switch_linux_kit:使用Docker工具链构建u-boot，coreboot，shofel2，imx_usb_loader和linux内核的套件

切换Linux套件 使用从源代码构建Nintendo SwitchLinux 克隆 git clone https://github.com/Nold360/switch_linux_kit cd switch_linux_kit git submodule update --init 编译中 注意：您仍然需要自己获取coreboot/tegra_mtc.bin 。 docker run -ti --rm -v$(pwd):/source nold360/switch_linux_toolchain bash 00_build.sh 利润！ 注意：您还需要准备一个根文件SD卡等中描述的 然后只需运行exploit＆uboot-scripts： bash -x 02_exploit.sh bash -x 03_uboot.sh

osv-in-docker:Docker 上的 OSv 构建环境，适用于非 Fedora 用户

osv-in-docker Docker 上的 OSv 构建环境，适用于非 Fedora 用户 先决条件 安装 libvirtd 和 KVM，使其可用。 确保 virbr0 可用。 如何构建和运行 --privileged 和 --net=host 需要从 Docker 容器使用 KVM 和 virbr0。 docker pull syuu1228/osv-in-docker:latest docker run --privileged --net=host -i -t syuu1228/osv-in-docker /bin/bash 容器的使用 source /etc/profile.d/rvm.sh # For OSv/Ruby rvm use 2.2.0 # For OSv/Ruby cd /root/osv ls apps # choose y

logspout-splunk:将 docker 容器日志发送到 Splunk

logspout-splunk 将 Docker 日志流转发到 Splunk TCP 输入的简单 logspout 模块。 这是正在进行中的工作，尚未进行大规模测试。 使用风险自负。 Splunk 将其放入您的 Splunk“inputs.conf”（或通过 Web UI 添加新的 TCP 输入）： [tcp://1234] sourcetype = my_source_type 构建 logspout-splunk 容器 运行./build.sh ： Sending build context to Docker daemon ... Step 0 : FROM gliderlabs/logspout:master ... Successfully built b356b141ddc2 启动 logspout-splunk 容器 sudo docker run --env

docker-qt5-alpine-dev:Dockerfile使用Qt5框架为Alpine Linux构建应用程序

适用于Alpine Linux Docker映像的Qt5 该Dockerfile创建了使用Qt5框架构建Alpine Linux应用程序的环境。 用法 创建一个构建目录（例如/ path_to_output_build_dir ） 提供项目源代码的路径（例如/ path_to_your_source_code ） 开始建设 docker run \ --rm \ -v /path_to_your_source_code:/src \ -v /path_to_output_build_dir:/build \ -u $(id -u):$(id -g) \ kusharami/qt5-alpine-dev:latest \ sh -c "qmake /src/your_project_file.pro && make" 然后在构建目录中，您将看到输出二进制文件。

hawkeye-2020:IECSE的签名在线寻宝游戏Hawkeye'20的源代码-css source code

鹰眼2020 发展 安装节点，npm，go，docker，docker-compose Docker需要Linux / macOS / Windows Professional $ cd hawkeye-2020 $ npm install --prefix client $ cp .env.example .env 在.env设置环境变量 生成加密密钥并将其添加到.env $ ./Taskfile.sh genkeys 任务文件命令 ./Taskfile.sh # (default) run hawk in development mode ./Taskfile.sh start ./Taskfile.sh genkeys # Generate keys ./Taskfile.sh rediscli # Access redis CLI ./Taskfile.sh