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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,
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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
Python全栈开发源码包:Pandas数据分析Matplotlib可视化FastAPI接口与Excel自动化办公
Python 全栈开发实战源码包,含四
类
可运行示例,附 sample 数据,解压即可使用。 【包含模块】 1. Pandas 数据分析:批量合并 CSV、去重、导出 Excel 2. Matplotlib 可视化:销售趋势折线图与产品汇总统计 3. openpyxl 自动化:自动生成带折线图的 Excel 周报 4. FastAPI Web 接口:健康检查与销售数据 REST 查询 【使用方法】 1. 安装依赖:pip install -r requirements.txt 2. 一键演示:python run_all_demos.py 3. 启动 API:uvicorn module_04_fastapi_demo:app --host 127.0.0.1 --port 8000 4. 接口文档:浏览器打开 http://127.0.0.1:8000/docs 【目录说明】 data/ 示例 CSV 数据 | output/ 运行输出 | README.md 详细说明 【环境要求】Python 3.8+,支持 Windows / macOS / Linux
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顶刊复现配电网两阶段鲁棒故障恢复研究(Matlab代码实现)
内容概要:本资源聚焦于配电网在发生故障后的两阶段鲁棒恢复研究,旨在提升电力系统在不确定性条件下的恢复能力与运行可靠性。研究采用两阶段优化方法,第一阶段进行预恢复决策,如网络重构、分布式电源出力调整等,以最小化预期损失;第二阶段则针对实际发生的故障场景实施校正控制,利用鲁棒优化理论应对负荷波动、新能源出力不确定性等因素,确保恢复方案的可行性与强健性。资源提供了完整的Matlab代码实现,复现了相关顶刊研究成果,便于使用者深入理解模型构建、算法求解及仿真分析全过程。; 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、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:① 学习并掌握配电网故障恢复的先进优化方法,特别是两阶段鲁棒优化模型的构建与应用;② 复现和验证顶刊论文中的算法,为自身科研工作提供技术参考和代码基础;③ 将所学方法拓展应用于微电网、主动配电网等新型电力系统的可靠性评估与优化调度研究。; 阅读建议:学习者应结合提供的Matlab代码,仔细研读模型的数学公式与求解逻辑,重点关注不确定性建模、两阶段决策变量的设定以及鲁棒对等转换技巧。建议在掌握基础案例后,尝试修改参数或引入新的约束条件进行扩展研究,以深化理解并提升创新能力。
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