hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（1,2）在这里：

FAQit 2001-08-23 01:31:03

： http://www.csdn.net/expert/topic/252/252638.shtm http://www.csdn.net/expert/topic/252/252637.shtm

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hhaibin 2001-08-25

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FAQit 2001-08-25

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TO ：hhaibin(小海)　,对不起，上次您发给我的javabean由于硬盘故障给没了，能不能再发一编（只发这个javabean即可，不用发文本了），谢谢。另外请快来取分。

FAQit 2001-08-25

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请前来取分，谢谢。（2）在这里：　　http://www.csdn.net/expert/topic/252/252638.shtm

FAQit 2001-08-23

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（样本）2025-2031全球与中国环保阻隔涂层市场现状及未来发展趋势 Sample-Wenhao Hong.pdf

这是一个基于 ESP32-S3-WROOM-1 模块设计的蓝牙/USB 双模键盘主控板，兼顾无线与有线使用场景。主控芯片支持 Wi-Fi 和 Bluetooth 5（BLE），并内置 USB OTG 功能，可直接作为 USB HID 键盘使用。供电方面，电路同时支持 USB-C 输入（+5V）和单节锂电池（通过 BT1 接口），采用 TP4056 充电管理芯片实现安全充电，并通过 XC6206 LDO 稳压器提供稳定的 3.3V 系统电源。充电电流由外部电阻设定，约为 1A，并配有红绿双色 LED 指示充电状态。键盘部分采用行列扫描矩阵结构，最多可支持 9 行 × 8 列（72 键）。列选信号由 74LS138 3-8 译码器生成，节省 ESP32 的 GPIO 资源。板上还预留了 Caps Lock、Num Lock、Fn 及 F1/F4 等功能键的 LED 指示灯，提升用户体验。此外，板载 UART 调试接口（J2）便于开发调试，USB-C 接口支持数据传输与供电，并可通过检测 VBUS 自动切换供电来源。整体设计紧凑、功能全面，非常适合用于改造 ThinkPad 键盘或 DIY 高度集成的便携式机械键盘。

考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度研究”展开，利用Matlab代码实现对微电网系统中电动汽车集群接入带来的不确定性进行建模与优化调度。研究重点在于构建能够应对源荷双重不确定性的随机优化模型，通过引入概率分布和场景生成方法处理风电、光伏及电动汽车充电行为的随机性，并采用先进的智能优化算法求解，实现微电网运行成本最小化与供电可靠性的平衡。文中详细阐述了模型构建、不确定性处理、求解算法及仿真验证全过程，提供了完整的代码实现方案，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、电动汽车、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和掌握含高比例可再生能源与电动汽车接入的微电网优化调度建模方法；②理解随机优化、场景生成与削减、不确定性建模等关键技术在能源系统中的实际应用；③通过复现代码深入理解优化算法在电力系统调度中的实现过程，支撑科研项目开发与论文写作。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析模型实现细节，重点关注不确定性建模与优化求解部分，可尝试修改参数或引入新的约束条件进行扩展实验，以加深对微电网调度机制的理解。

内容概要：该文档为基于Google Earth Engine（GEE）平台的土壤侵蚀评估工具代码，实现了利用RUSLE（修正通用土壤流失方程）模型计算区域土壤流失量的完整流程。代码涵盖了从地理空间数据加载（如降水、土地覆盖、数字高程模型、土壤属性等）、各RUSLE因子（R、K、L、S、C、P）的逐项计算，到最终土壤流失量估算及可视化展示的全过程。其中集成了多种遥感数据源（CHIRPS降水、MODIS土地覆盖、Landsat 8影像、OpenLandMap土壤数据等），并采用Python调用GEE API完成大规模地理空间分析与处理。此外，还提供了地图可视化与结果导出功能，支持区域生态退化评估与水土保持研究。; 适合人群：具备Python编程基础与地理信息系统（GIS）知识，从事环境科学、生态学、水土保持或遥感应用研究的科研人员及研究生；熟悉GEE平台操作者更佳；使用场景及目标：①开展区域尺度土壤侵蚀强度评估与空间分布制图；②理解RUSLE模型在遥感与GIS环境下的实现方法；③构建自动化水土流失监测系统的技术参考；阅读建议：此资源以函数模块化方式组织，建议结合Earth Engine平台实际运行调试，逐步理解各因子计算逻辑，并可根据具体研究区调整参数（如行政边界、时间范围、P因子赋值等）以适应本地化应用。

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