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用java写了个矩阵类,等待各位拍砖
mingchaoyan
2011-08-20 05:05:57
blog.y-mc.info
欢迎测试,留言提出意见建议,什么都可以提,包括代码风格,算法效率,设计思路等等,
虚心学习
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fangxingen
2011-08-22
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打不开啊,老弟
iambic
2011-08-22
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粗看问题还是很多的,但是你那个网页阅读太费劲,就不细看了。
softroad
2011-08-22
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不错,没事自己写写,挺好的。
mingchaoyan
2011-08-22
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[Quote=引用 8 楼 zhao251021539 的回复:]
piapia
打不开 你被拍了
[/Quote]
求继续拍
owen10000
2011-08-21
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java如何实现两个数最接近的比较 例如
public int getAdjacent(List <Integer>list,int x);
用list集合里面的元素值跟x比较,首先取单个元素计较,再取两个元素相加比较,直到N个元素相加比较,最后返回最接近x
的数,这个最接近x的数必须比x小,也就是单个比较的话首先先去掉大于x的元素再比较 ,如此类推,直到N个相加输去掉大
于X的数再比较如:
List xlist = new ArrayList();
for(int i=0;i<list.size();i++)
{
if(list.get(i)<x)
{
xlist.add(list.get(i))
}
}
最后用xlist元素的值跟x比较,并把返回的最接近X的值放入最接近X的set中, 如此类推 直到第N个元素相加最接近X的值放
入set中,此时set中保存的是由单个元素到N个元素相加最接近X的值,再用set值去比较 最终返回 最最接近
X的值组合,我想要的并不是一个最接近的数 ,我想要的是 所有数递归起来加起来 最接近比较值的数。假如
我的集合里面有1,2,3,6,7,11,100,200,33,31 比较值是50 我想要的是33、7、6、2、1 这个组合加起来
是最接近50的 当然也有别的组合 ,其实最接近比较数并且不大于比较数 那就是比较数-1了 这样就要返回 集
合里面的所有等于比较值-1的组合 这个组合就是我想要的
meran
2011-08-21
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piapia
打不开 你被拍了
24K純帥
2011-08-21
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顶红龙果大哥的~
mingchaoyan
2011-08-20
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[Quote=引用 4 楼 bao110908 的回复:]
Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?
http://commons.apache.org/math/
[/Quote]
hello world 书上也有干嘛还敲一遍?
学习呗
火龙果被占用了
2011-08-20
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Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?
http://commons.apache.org/math/
aotian16
2011-08-20
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不懂...
mingchaoyan
2011-08-20
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为啥我这边好好的,大家都打不开吗?
shuwei003
2011-08-20
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页面打不开,没反应啊
cnc focas 相关API测试最新
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风储VSG-基于虚拟同步发电机的风储并网系统Simulink仿真
内容概要:本文详细介绍了基于虚拟同步发电机(VSG)的风力发电与储能系统并网的Simulink仿真模型,旨在通过构建风储联合系统,模拟其在电网中的运行特性,提升新能源并网的稳定性与可控性。该仿真系统涵盖风力发电模块、储能单元、VSG控制策略及并网接口设计,重点实现了VSG的惯量支撑、频率调节等同步机核心功能,增强了系统对电网的友好性。同时,文中还整合了大量电力系统相关仿真资源,涉及微电网优化、储能控制、电动汽车调度、深度学习预测等多个前沿方向,充分展示了MATLAB/Simulink在现代电力系统建模、控制与优化中的强大应用能力。; 适合人群:具备电力系统基础知识、自动化或电气工程及相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究高比例新能源接入背景下电力系统的稳定运行机制;②掌握虚拟同步机控制策略在风储系统中的建模与仿真方法;③为后续开展构网型控制、微电网调度、储能协同优化等课题提供技术参考与模型基础。; 阅读建议:建议结合文中提及的Matlab代码与Simulink模型进行实操演练,重点关注VSG控制参数设计及其对系统动态性能的影响,同时可拓展学习其他相关仿真案例以深化理解。
易语言源码LED液晶控件模块(红色增强版)
易语言源码LED液晶控件模块(红色增强版)
ADMM多主体综合能源系统+分布式ADMM研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“多主体综合能源系统+分布式ADMM研究”展开,系统阐述了交替方向乘子法(ADMM)在多主体综合能源系统中的分布式优化应用,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多利益主体之间的协同优化问题,通过建立合理的数学模型,采用ADMM算法实现去中心化的求解架构,有效保障各主体的数据隐私性与决策自主性,同时提升整体系统的计算效率与优化性能。内容涵盖系统建模、优化问题分解、ADMM迭代求解流程、收敛性验证及结果分析,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于能源互联网、微电网群、园区综合能源系统等复杂场景的能量管理与协调调度。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事综合能源系统规划、微电网优化、分布式能源管理等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体参与的综合能源系统能量管理与协同优化调度;②帮助读者深入理解ADMM算法的分解-协调机制及其在分布式优化中的具体实现,支撑高水平学术论文复现、科研课题攻关或实际工程项目开发;③推动智能电网与能源互联网中去中心化、隐私保护型优化调度技术的发展与落地; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践,逐行调试并可视化关键变量的迭代过程,深入掌握ADMM算法的参数设置、收敛判据及数值稳定性处理技巧,并尝试将其拓展至电动汽车集群调度、多微电网互动、可再生能源消纳等其他分布式优化应用场景中进行仿真验证。
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