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第一次用Wise Installation System,请高手指点一下
hong19831108
2007-07-25 03:53:49
我想用Wise Installation System打包PB程序,但由于是第一次用,所以没有成功.想问诸位高手有什么书可以参考一下,或者那里有教程可以下载?不胜感激
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我想用Wise Installation System打包PB程序,但由于是第一次用,所以没有成功.想问诸位高手有什么书可以参考一下,或者那里有教程可以下载?不胜感激
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and localization of multiple unresolved targets via joint bin Processing.pdf
Zhang 等 - 2005 - Monopulse Radar detection and localization of multiple unresolved targets via joint bin Processing
考虑储能和可再生能源误差的售电公司购售电策略(Python代码实现)
内容概要:本文围绕“考虑储能和可再生能源误差的售电公司购售电策略”展开,基于Python代码实现,构建了日前调度和日内调度两个时间尺度下的优化模型,旨在帮助售电公司在存在可再生能源出力不确定性及储能系考虑储能和可再生能源误差的售电公司购售电策略(Python代码实现)统参与的情况下,制定最优购售电决策。研究综合考虑了电价波动、负荷需求、储能充放电特性以及风光发电预测误差等因素,通过数学建模与优化算法求解,降低运营风险并提升经济效益。文中强调该策略为顶级SCI复现工作,具有较强的学术参考价值和技术实用性,并配套提供完整的代码资源供学习与验证。; 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、科研人员及从事能源交易、智能电网优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握含不确定性因素的电力市场购售电优化建模方法;② 学习多时间尺度调度框架的设计与实现;③ 复现高水平SCI论文中的优化策略,提升科研能力与项目实践水平。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码逐模块分析,重点关注目标函数构建、约束条件设置及求解器调用过程,同时可借助文中提及的YALMIP等工具包深入理解优化模型的实现细节,推荐在实际数据基础上进行调试与扩展实验。
ultralytics部署
在Jetson orin nano (JetPack6.2.1) ultralytics部署python轮子文件等
IMDb前250全部电影信息数据集,包含名称、评分、时长、年龄分级等信息,适用于数据分析
IMDb(互联网电影数据库)官方“Top 250”榜单中的全部电影信息 该数据集收录了 IMDb(互联网电影数据库)官方“Top 250”榜单中的全部电影信息,通过网络爬虫从 IMDb Top 250 页面 获取。榜单基于 IMDb 的加权评分算法(考虑用户评分数量、可信度及时间衰减等因素),代表全球影迷公认的高口碑影片集合。 记录数量:250 部电影(截至抓取时间) 核心用途:电影趋势分析、类型偏好研究、明星影响力评估、评分建模与可视化 适用场景:数据科学教学、娱乐产业分析、推荐系统原型、文化研究 主要字段(属性) 虽然具体列名可能因版本略有差异,但典型包含以下关键信息: 字段 类型 说明 Title 电影名称 如 The Shawshank Redemption, Inception 等。通常是英文原名。 # Year 上映年份 电影首次上映的年份(例如:1994, 2010)。用于时间序列分析或年代分组。 Duration 片长 电影时长,格式通常为 hh:mm(如 2h 22m 或 142 min)。可用于分析“长片” vs “短片”的评分差异。 AgeRating 年龄分级 电影的观众年龄限制等级,例如:PG, R, 18+, Not Rated。反映内容成熟度。 # Rating IMDb 评分 用户平均评分(满分 10 分),保留一位小数(如 9.3)。是榜单排序的主要依据。 Votes 评分人数 参与打分的用户数量(如 2,673,427)。表示影片热度与可信度。
【UAV四旋翼的PD控制】使用AscTec Pelican四旋翼无人机的PD控制器研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文主要介绍了一项关于AscTec Pelican四旋翼无人机PD控制器的研究,通过Matlab代码实现对无人机控制系统的设计与仿真。研究聚焦于PD(比例-微分)控制算法在四旋翼飞行器姿态稳定与轨迹跟踪中的应用,详细阐述了无人机动力学建模、控制律设计及参数调节过程,并利用Matlab/Simulink平台进行仿真验证,展示了控制系统的响应性能与稳定性。该资源适用【UAV四旋翼的PD控制】使用AscTec Pelican四旋翼无人机的PD控制器研究(Matlab代码实现)于无人机控制领域的科研与教学实践。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①学习四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握PD控制器的设计思路及其在飞行控制中的实现;③通过仿真理解控制参数对系统性能的影响,用于课程设计、科研项目或工程原型开发。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文档内容同步运行仿真,深入理解控制逻辑与模型构建细节,可进一步尝试改进控制算法(如PID、LQR或模糊控制)以提升系统性能。
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