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Python内容推荐
精品课件 Python入门到精通 第1章 走进Python.ppt
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/03e370ed8f10 【以下为完整的Python从入门到精通课程资料】 Python从入门到精通 第1章 走进Python.ppt Python从入门到精通 第2章 Python语言基础.ppt Python从入门到精通 第3章 运算符与表达式.ppt Python从入门到精通 第4章 流程控制语句.ppt Python从入门到精通 第5章 列表与元组.ppt Python从入门到精通 第6章 字典与集合.ppt Python从入门到精通 第7章 字符串.ppt Python从入门到精通 第8章 Python中使用正则表达式.ppt Python从入门到精通 第9章 函数.ppt Python从入门到精通 第10章 面向对象程序设计.ppt Python从入门到精通 第11章 模块.ppt Python从入门到精通 第12章 异常处理及程序调试.ppt Python从入门到精通 第13章 文件及目录操作.ppt Python从入门到精通 第14章 操作数据库.ppt Python从入门到精通 第15章 GUI界面编程.pptx Python从入门到精通 第16章 Pygame游戏编程.pptx Python从入门到精通 第17章 网络爬虫开发.ppt Python从入门到精通 第18章 使用进程和线程.pptx Python从入门到精通 第19章 网络编程.pptx Python从入门到精通 第20章 Web编程.pptx Python从入门到精通 第21章 Flask框架.pptx Python从入门到精通 第22章 e起去旅行网站.pptx Python是一种高级、面向对象的解释型程序设计语言...
Python机器学习XGBoost算法多变量输入
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/39367a97e6cc 在Python的机器学习范畴内,XGBoost被认为是一种极具效能的软件工具,特别是在面对分类及回归类问题时展现出卓越的性能。XGBoost可视为Gradient Boosting框架下的一种高效版本,它显著提升了运算效率,并集成了诸多特色功能,涵盖并行化处理机制、分布式计算支持以及多样化的参数配置选项。 XGBoost的关键技术基础在于其梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)算法。GBDT属于一种集成学习策略,其核心思想是通过反复叠加多个基础预测模型来构建一个更为强大的最终预测器。在每次迭代周期中,XGBoost会训练一个新的决策树,目的是最小化误差(即目标函数的负梯度方向),借此逐步增强整体预测的精确度。 在Python编程环境中,可以通过引入`xgboost`库来应用XGBoost算法。该库内含了`XGBClassifier`与`XGBRegressor`两个类别,分别适用于执行分类和回归类任务。当构建并训练模型时,用户能够设定一系列超参数来调控模型的行为特性,例如`n_estimators`(决策树的总数)、`max_depth`(决策树的最大层级数)、`learning_rate`(学习速率)以及`gamma`(用于控制树节点分裂的阈值)等。 描述中所提及的功能特性包含了模型的存储与读取操作,这在实际应用场合中具有相当的重要性,因为允许将训练完成的模型进行保存,以便于后续使用或继续优化。`xgboost`库提供了`save_model()`和`load_model()`两个函数,专门用于实现模型的保存与加载。模...
【Python编程】Python代码重构与遗留代码现代化策略
内容概要:本文深入探讨Python遗留代码的渐进式重构方法,重点对比大爆炸重写与Strangler Fig模式在风险控制和业务连续性上的差异。文章从技术债务识别出发,详解代码异味(code smell)的检测指标(圈复杂度/重复率/方法长度)、自动化重构工具(rope/autopep8/black)的安全应用边界、以及特性开关(feature toggle)的灰度发布策略。通过代码示例展示提取方法(Extract Method)的函数拆分、引入参数对象(Introduce Parameter Object)的签名简化、以及以测试为安全网的重构流程(红-绿-重构),同时介绍类型注解的渐进式添加策略、Python 2到3的兼容层(six/lib2to3)迁移方案、以及单体应用向微服务的拆分原则(按业务能力/按数据边界),最后给出在大型遗留系统、关键业务模块、团队技能转型等场景下的重构路线图与风险控制策略。 m.jxlswl.com tukemi.com www.tukemi.com m.tukemi.com gzhyjsgc.com
除夕烟花代码(html+js)
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 FireWorks 基于Html+Canvas写的一个2023年3D跨年烟花代码、可以自己修改字以及音乐 image image image
面向燃料电池系统建模的极化曲线参数辨识方法研究:人工蜂群算法与Amphlett电化学模型的耦合优化及不确定性量化(Matlab代码实现)
内容概要:本研究聚焦于燃料电池系统建模中的关键问题——极化曲线参数辨识,提出了一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm)与Amphlett电化学模型相耦合的优化方法。该方法旨在通过智能优化算法高效、精确地反演质子交换膜燃料电池(PEMFC)半经验模型中的高维非线性参数,从而实现对电池极化特性的精准建模。研究不仅关注参数辨识的准确性,还引入了不确定性量化分析,以评估参数估计的稳健性和可信度。整个过程依托Matlab编程实现,提供了完整的算法框架与仿真验证,为燃料电池的性能评估、状态诊断和系统优化提供了可靠的建模基础。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事新能源、电化学系统建模、智能优化算法或燃料电池相关研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:① 为燃料电池系统提供高精度的半经验模型参数辨识方案;② 掌握利用群体智能优化算法解决复杂非线性反问题的研究方法;③ 学习如何在模型参数辨识中进行不确定性量化分析,以增强研究结论的科学性。; 其他说明:该资源强调算法的耦合优化与不确定性分析,使用者需重点关注人工蜂群算法的实现细节、Amphlett模型的数学构建以及两者结合的优化流程。建议结合提供的Matlab代码进行实践,通过调整参数、分析结果来深入理解方法的有效性与局限性。
投资融资创业项目计划书广州市中经石油化工有限公司商业计划书
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分布鲁棒数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了一种数据驱动的多离散场景下电热综合能源系统的分布鲁棒优化算法,旨在有效应对可再生能源出力波动、负荷变化等不确定性因素带来的挑战。通过构建基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化模型,结合多离散场景生成方法,精确刻画不确定变量的概率分布模糊集,从而提升系统优化方案的鲁棒性与经济性。文章详细阐述了模型的数学推导过程、求解框架设计及关键约束的处理策略,并采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在保障系统安全稳定运行的同时,能够显著降低运行成本与风险暴露水平。; 适合人群:具备一定电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事综合能源系统规划、运行与优化工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电热综合能源系统的日前调度与多阶段优化决策;②解决高比例可再生能源接入背景下电力系统的不确定性优化问题;③为分布鲁棒优化理论的学习、科研及Matlab代码实现提供实践参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码深入理解分布鲁棒优化的建模思想与求解流程,重点关注Wasserstein模糊集的构建方法、两阶段优化结构的设计以及对偶转化技巧的应用,宜配合YALMIP、CPLEX等优化工具箱进行复现实验与结果分析。
STM32F4xx HAL库 GPIO外设中文指南
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/4c5fdd6e0a2b STM32F4xxHAL库(GPIO外设及函数)中文使用说明 在STM32F4xx微控制器中,GPIO(通用输入/输出)外设是最为基础的外设类型之一,承担着输入与输出操作的任务。下面将介绍GPIO外设所具备的特性及其相关函数: 1. 输入配置:在输入配置状态下,GPIO端口的每一个端口位均可独立设置为输入状态,用以获取外部信号的电平情况。 2. 模拟配置:在模拟配置状态下,GPIO端口的每一个端口位能够单独设置为模拟状态,用于测量外部信号的电压值。 3. 输出配置:在输出配置状态下,GPIO端口的每一个端口位能够单独设置为输出状态,用以输出高电平或低电平信号。 4. 复用配置:在复用配置状态下,GPIO端口的每一个端口位能够单独设置为复用状态,以实现多种外设功能,如UART、SPI、I2C等通信接口。 5. 外部中断/事件(EXTI)配置:在EXTI配置模式下,GPIO端口的每一个端口位可以单独设置为EXTI模式,用于监测外部信号的变化并触发中断请求。 在STM32F4xx微控制器中,GPIO端口的每一个端口位均配备有弱内部上拉及下拉电阻,这些电阻支持单独的启用或禁用操作。此外,GPIO端口的每一个端口位也能够配置为开漏或推挽模式,并且其IO速度的选择可以根据VDD参数进行设定。 在STM32F4xx微控制器中,所有端口均具备外部中断/事件(EXTI)功能。若需使用外部中断线路,必须将端口设置为输入模式。所有可用的GPIO引脚均与从EXTI0到EXTI15的16条外部中断/事件线路相连接。 外部中断/事件控制器由多达23个边缘检测器构成,用于产生事件/中断请求。每一条输入线路...
美股分钟级历史行情数据,覆盖纽交所和纳斯达克主要股票 字段包含:股票代码、日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、VWAP、复权因子、交易时段标记
美股分钟级历史行情数据,覆盖纽交所和纳斯达克主要股票。字段包含:股票代码、日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、VWAP、复权因子、交易时段标记。盘中分钟线记录9:30至16:00,并提供盘前盘后扩展数据。另有逐笔成交明细,含成交价格、成交量、成交时间及买卖方向。历史行情自2010年起,每日盘后更新。 数据源:CMES金融数据库
基于 **Vue2 + ECharts + Express + SQLite** 的南阳市专题数据可视化系统
# 南阳市数据可视化大屏 基于 **Vue2 + ECharts + Express + SQLite** 的南阳市专题数据可视化系统。 ## 功能概览 - 四个专题大屏:交通 / 人口 / 经济 / 农业 - 百度地图地形底图 + 区县指标空间分布(热力圈层) - SQLite 持久化;支持 Excel / CSV / JSON 导入导出,以及整库 `.db` 下载 - 前端数据表增删改查 - 登录方式:邮箱密码、手机验证码(演示模式验证码在接口/控制台返回) - 角色权限: | 角色 | 查看 | 编辑 | 导入 | 导出 | 用户管理 | | ------------- | ---- | ---- | ---- | ---- | -------- | | admin 管理员 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | editor 编辑员 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ | | viewer 访客 | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ## 快速启动 ```bash # 根目录 npm install cd server && npm install cd ../client && npm install # 分别启动(两个终端) cd server && npm run dev cd client && npm run serve ``` 或在根目录安装 `concurrently` 后: ```bash npm install npm run install:all npm run dev ```
【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态分量的方法(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”方法,旨在从强噪声背景中高效提取信号中存在的重复瞬态成分。该方法融合变分模态分解与多谐波分析的优势,构建了一种对偶优化模型,能够精准分离并增强微弱的周期性瞬态特征,显著提升信噪比。文中详细阐述了算法的数学建模过程、核心原理及求解策略,并提供了完整的Matlab代码实现,通过实验验证了其在机械故障诊断、生物医学信号处理等领域的优越性能与强抗噪能力。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械(如轴承、齿轮箱)的早期故障诊断,有效检测被强噪声淹没的微弱冲击信号;②用于生物医学、地震勘探等领域中存在周期性瞬态特征的信号处理,实现噪声抑制与关键特征增强; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法的具体实现细节,重点关注变分模型的构造逻辑与优化求解过程,并尝试将该方法应用于实际采集的数据集,以充分掌握其应用技巧并验证处理效果。
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状态估计基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器用于 INSGNSS 导航、目标跟踪和地形参考导航研究(Matlab代码实现)
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摘要:会
内容概要:本文系统阐述了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计技术,旨在解决现代电网因新能源大规模接入而导致的强时变、非线性运行工况下的状态跟踪难题。文章详细介绍了EKF与UKF的算法原理,对比分析了两者在估计精度、计算负担、模型适配性等方面的性能差异,并探讨了模型误差、量测噪声、不良数据及电网规模等因素对估计效果的影响。研究指出,EKF虽计算效率高,但存在线性化截断误差,易在强非线性下发散;而UKF通过无迹变换避免了线性近似,估计精度更高,但计算量更大。文章还指出了当前研究在非高斯噪声处理、模型不确定性、大规模电网实时性及复杂工况鲁棒性等方面存在的问题,并对未来鲁棒自适应滤波、分布式估计、多源异构量测融合等研究方向进行了展望。; 适合人群:具备电力系统、自动化或控制理论基础,从事新能源并网、电网状态估计、电力系统安全稳定分析等相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 为电力系统运行人员提供高精度的动态状态估计方法,实现对电网运行态势的连续、准确感知;② 为能量管理系统(EMS)、广域保护与控制、暂态稳定预警等高级应用提供可靠的数据基础;③ 推动非线性滤波技术在电力系统中的深化应用,解决高比例新能源接入带来的挑战。; 阅读建议:本文理论性较强,建议读者结合文中提供的仿真案例(如WECC 3机9节点系统)和Matlab代码,深入理解算法实现细节。在学习过程中,应重点关注EKF与UKF的算法流程、性能对比及其在实际电力系统中的适用边界,并思考如何将文中提出的未来研究方向应用于自己的具体课题。
知识表示基于RDF三元组与本体的语义网架构:实现机器可理解的Web数据互联与智能推理系统设计
内容概要:本文系统介绍了语义网与三元组的核心概念及其技术架构,重点阐述了语义网的提出背景、发展目标及分层体系。语义网旨在通过为Web资源添加机器可读的语义(如RDF三元组、本体等),使计算机不仅能展示信息,还能理解与自动处理信息,从而实现“语义+Web+AI=更有用的Web”。文中详细对比了传统HTML/XML的局限性,指出其仅支持句法结构而不具备形式化语义;进而引入本体(Ontology)作为共享、形式化的概念模型,通过类、属性和公理约束实现知识的规范化表达与推理。RDF作为语义网的基础数据模型,采用“主语-谓词-宾语”三元组结构描述资源关系,并可通过图、列表、XML等多种方式表示。最后文章引出知识图谱的概念,强调其作为实体-关系结构化知识库的重要性,支持大规模、自底向上、混合方式构建,并可用于推理、查询与深度学习融合。; 适合人群:对人工智能、知识表示、语义网、本体建模和知识图谱感兴趣的科研人员、高校师生及从事数据治理、智能搜索、AI系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①理解语义网如何弥补当前Web缺乏机器可理解性的缺陷;②掌握RDF三元组、本体、知识图谱的基本原理与技术层级关系;③应用于智能问答、知识融合、自动化推理、跨源数据集成等AI应用场景; 阅读建议:建议结合RDF实例动手绘制三元组图谱,理解其与XML、HTML的本质差异,同时对比知识图谱的两种实现路径(KR视角与图数据库视角),深入体会语义表达与高效计算之间的权衡。
投资融资创业项目计划书创业项目商业计划书参考提纲
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YOLO26算法港口码头集装箱标识目标检测+训练好的模型+948张数据集+pyqt可视化界面.zip
可参考下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[0(0), 1(1), 2(2), 3(3), 4(4), 5(5), 6(6), 7(7), 8(8), 9(9), M(M), S(S), T(T), U(U), V(V), W(W), X(X), Y(Y), Z(Z)] · 训练集:795 张 · 验证集:123 张 · 测试集:30 张 · 总计:948 张 该数据集聚焦港口码头场景下集装箱标识的精准识别,通过采集大量集装箱表面的数字与字母标识图像,为自动化物流管理提供关键数据支撑,有效提升港口作业效率与信息处理准确性。训练集、验证集与测试集分别包含795张、123张与30张图像,数据分布比例科学合理,覆盖不同光照条件、拍摄角度及标识磨损程度,确保模型具备良好的泛化能力与适应性。标注工作严格遵循行业规范,每个标识的边界框标注精准,类别标注清晰准确,数据... 【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 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8625** mAP50-95 | 0.6249 Precision | 0.8049 Recall | 0.8208 train/box_loss | 1.0068 train/cls_loss | 0.6392 val/box_loss | 1.1139 val/cls_loss | 0.6418 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.8625,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.6249,...
基于人工蜂群算法的质子交换膜燃料电池极化曲线半经验模型参数全局辨识与多维度性能评估(Matlab代码实现)
内容概要:本研究聚焦于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化曲线建模与参数辨识问题,采用人工蜂群算法(ABC)对Amphlett半经验模型中的高维非线性参数进行全局辨识,并结合Matlab代码实现多维度性能评估。研究系统阐述了参数辨识的理论框架,涵盖目标函数构建、算法优化流程及收敛性、敏感性与可辨识性分析,通过实测数据验证了模型的准确性与鲁棒性,为燃料电池系统的设计优化与性能预测提供了可靠的建模基础和技术支持。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事新能源、电力电子或系统建模等相关领域研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:① 掌握基于智能优化算法的燃料电池半经验模型参数辨识方法;② 学习并实现Matlab环境下的人工蜂群算法及其在工程建模中的具体应用;③ 对燃料电池极化特性进行精确建模与多维度性能评估,服务于系统仿真与优化设计。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,紧密结合科研实践,建议学习者在掌握基本理论后,动手运行和调试所提供的代码,通过改变参数设置和输入数据,深入理解算法的收敛过程与模型的敏感性,从而达到融合理论与实践的学习效果。
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【风电不确定】基于混合决策规则(MDR)的全自适应Wasserstein基础分布鲁棒多阶段框架,用于不确定性机组组合问题(UUC),以更好地适应风电的不可预测性(Matla代码实现)
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Utopia首个开源企业世界模型
DeepLethe 深纪元 构建的企业知识世界模型。 它是首个基于本体的被动学习、自我治理的开源知识工程基座——有别于知识图谱或向量知识库,该项目将时间感知与本体论融入了系统底层,根据传入的语料演进知识体系,基于本体论进行冲突检测、知识推理、智能决策。支持离线部署,快速建立企业知识基座、可信决策中枢、合规审计中枢,推进企业的智能化落地。
impeccable(JavaScript)
「impeccable(JavaScript)」是开源项目(JavaScript)。项目简介:The design language that makes your AI harness better at design.源码完整,下载解压即可查看使用,适合学习参考、课程设计与二次开发。
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