.NET 未结贴申请

amandag 2011-07-28 02:08:56
处理帖子为:所以2011年6月1日起前的.NET版区帖。

因为个人能力水平有限,可能在判别问题和给分的准确性上不会那么精确。

也请各位版主协助结贴,谢谢!

结贴原则:
没有实质内容的回帖原则不给分
部分没有答案且回帖关系不大的,将采取“无满意结贴”方式

发帖格式参考如下:

帖子版区:ASP.NET
帖子时间:2011-3-1
帖子链接:....
建议得分回复: 2楼,5楼

处理过的帖子将修改回复已说明
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SypherGuo 2014-04-17
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我看看我现在几级了
wx_1021 2014-04-10
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我好像都是很积极的结贴给分
肆意飞扬 2014-03-31
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没看懂啊
wf727251593 2014-03-26
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一看就是大哥级别!
猫熊 2014-03-25
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帖子版区:CSDN > CSDN论坛 > .NET技术 > C# 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390705125 无人回帖
小王Mr_wang 2014-03-25
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说句呵呵给你听。
xuhuaiguang123 2014-03-20
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霜寒月冷 2014-03-14
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帖子版区:非技术区 帖子时间: 2008-10-01 20:02:32 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390715026 状态:已结贴 建议:帖子是很久之前本人自己发布的,由于此贴涉及到个人隐私 ,现专门发帖求助删除,谢谢
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帖子版区:ASP.NET 帖子时间: 2014-02-23 21:09:32 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390715026 建议得分回复:1楼 ==
jiaoshiyao 2014-02-27
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只有非技术区我才这样
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C# 图片的图层处理 连接:http://bbs.csdn.net/topics/390711618 欢迎大神前来指教 前来顶!!
黄大仙儿 2014-02-05
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帖子版区:C# 帖子时间:2014-01-03 19:23:55 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390685459 建议得分回复: 2楼,10+11楼
eve_ouyang 2014-01-23
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帖子版区:C# 帖子时间:2014-1-23 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390699282 建议得分回复: 1楼,4楼
雪白蓝狐 2014-01-17
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很多人问题解决了都木有结贴的习惯啊
carl_xie_87 2014-01-07
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帖子版区:C# 帖子时间: 2013-11-30 13:45:36 帖子链接:http://bbs.csdn.net/topics/390656782 建议得分回复: 4楼
帅得_被人砍 2014-01-07
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关注些...........
zcw1967 2014-01-04
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不明白什么意思,有详细说明吗?
wangxudong_pro 2014-01-02
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引用 444 楼 wangxudong_pro 的回复:
[quote=引用 440 楼 u012849681 的回复:] 这是个辛苦的工作。。。支持下
求分下载啊 [/quote]asdadasd
wangxudong_pro 2014-01-02
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引用 440 楼 u012849681 的回复:
这是个辛苦的工作。。。支持下
求分下载啊
Rumia 2013-12-27
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求结贴: http://bbs.csdn.net/topics/390651553
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内容概要:本文围绕“基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略”开展研究,提出了一种融合高精度预测与多目标优化的综合调度方法。首先,采用周期增强的时序预测技术对建筑群的电力负荷与可再生能源出力进行精准建模,充分挖掘数据的周期性特征以提升预测准确性;其次,构建基于帕累托前沿的多目标优化模型,综合考虑经济成本最低、碳排放最小化以及系统运行鲁棒性等多重目标;最后,引入鲁棒优化机制应对预测不确定性,增强调度方案在复杂动态环境下的适应能力与稳定性。研究通过Python编程实现了完整的算法流程,涵盖数据预处理、模型构建、优化求解与结果分析,适用于建筑群或园区级综合能源系统的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化算法理论及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、智能电网、储能调度与低碳运行等领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于园区级或多建筑群能源系统,实现经济性与低碳化协同优化调度;②解决可再生能源波动性和负荷不确定性带来的调度风险,提升系统鲁棒性;③为相关科研提供一套可复现、可扩展的周期性预测与多目标鲁棒优化集成技术框架; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点理解周期增强预测模块的设计逻辑与帕累托最优解集的求解过程,可通过更换实际数据集、调整权重策略或引入新约束条件进行拓展研究,从而深化对鲁棒调度机制与多目标权衡关系的理解与应用能力。

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