鉴于本场马刺替补的神勇表现，ESPN决定为马刺追加GDP外的另一个组合名称

guguda2008 2013-05-07 06:01:26

鉴于本场马刺替补的神勇表现，ESPN决定为马刺追加GDP外的另一个组合名称给以下球员：
尼尔，麦蒂，莱昂纳德，格林，邦纳，迪奥
组合的名称就是：NMLGBD

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撸大湿 2013-05-14

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EnForGrass 2013-05-09

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sych888 2013-05-08

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夜予 2013-05-08

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GOLF_R20 2013-05-08

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开着拖拉机泡妞 2013-05-08

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daiyueqiang2045 2013-05-07

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guguda2008 2013-05-07

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引用 4 楼 Beirut 的回复:

[quote=引用 3 楼 Beirut 的回复:] 当他们的场上阵容为:麦迪-伦纳德-吉诺比利-邦纳-邓肯时，他们的组合是不是叫MLGBD；如果场上阵容为:尼尔-帕克-麦迪-邦纳-邓肯的时候，是不是叫NTMBD组合；如果场上阵容为尼尔-米尔斯-麦迪-邓肯-邦纳的时候，是不是就叫NMMDB组合

波帅买麦迪就是为了放开的骂

[/quote] 我也这么觉得

黄_瓜 2013-05-07

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引用 3 楼 Beirut 的回复:

当他们的场上阵容为:麦迪-伦纳德-吉诺比利-邦纳-邓肯时，他们的组合是不是叫MLGBD；如果场上阵容为:尼尔-帕克-麦迪-邦纳-邓肯的时候，是不是叫NTMBD组合；如果场上阵容为尼尔-米尔斯-麦迪-邓肯-邦纳的时候，是不是就叫NMMDB组合

波帅买麦迪就是为了放开的骂

黄_瓜 2013-05-07

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当他们的场上阵容为:麦迪-伦纳德-吉诺比利-邦纳-邓肯时，他们的组合是不是叫MLGBD；如果场上阵容为:尼尔-帕克-麦迪-邦纳-邓肯的时候，是不是叫NTMBD组合；如果场上阵容为尼尔-米尔斯-麦迪-邓肯-邦纳的时候，是不是就叫NMMDB组合

叶子 2013-05-07

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發糞塗牆 2013-05-07

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内容概要：本文介绍了基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的可再生能源日前场景生成方法的复现研究，旨在通过Python代码实现对风电、光伏等可再生能源出力的不确定性进行高效建模与多场景生成。该方法利用历史数据作为条件输入，训练生成器与判别器网络，从而生成符合实际统计特性的高精度出力场景集，有效支撑电力系统调度、规划与风险评估等应用。文中详细阐述了CGAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程优化及生成场景的质量评价指标，并提供了完整的代码实现与案例分析，验证了其在捕捉时空相关性与概率分布方面的优越性。; 适合人群：具备一定深度学习与电力系统基础知识，从事新能源预测、电力系统优化调度、场景生成等相关方向的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于可再生能源出力不确定性建模，生成满足日前调度需求的典型场景集；②支撑含高比例新能源的电力系统随机优化、鲁棒调度与风险评估研究；③为学术研究提供可复现的CGAN应用场景与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码逐模块学习，重点关注数据预处理、模型搭建与训练细节，通过调整超参数和输入数据进行实验对比，深入理解CGAN在电力系统场景生成中的实际应用价值。

内容概要：本文详细介绍了Python中常用的多个标准库模块及其实际应用，涵盖random、time、datetime、sys、os、json以及第三方日志模块loguru。通过丰富的代码示例讲解了各模块的核心功能，如随机数生成、时间与日期处理、系统交互、文件操作、JSON序列化与反序列化、日志记录配置等，并结合双色球抽奖、红包分配、路径拼接、数据持久化等实用案例加深理解。同时附带多项练习题，帮助巩固知识点。; 适合人群：具备Python基础语法知识，希望深入掌握常用模块进行实际开发的初学者和入门级开发者，尤其适合在校学生或工作1年内的程序员。; 使用场景及目标：① 掌握random模块实现随机行为模拟（如抽奖、洗牌）；② 利用time和datetime模块处理时间戳、日期计算与格式化；③ 使用os和sys模块进行文件系统操作与系统信息获取；④ 借助json模块实现数据的序列化存储与网络传输；⑤ 运用loguru快速搭建美观、高效的日志系统；⑥ 完成小型项目的数据持久化和日志记录功能扩展。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中代码实例动手实践，尤其应完成课后作业以强化对模块综合运用的能力，重点关注json与文件操作的结合、时间处理细节及跨平台路径操作，为后续项目开发打下坚实基础。

内容概要：本文系统介绍了基于去噪概率扩散模型（DDPM）的光伏功率场景生成方法，并提供了完整的Python代码实现。该模型通过模拟扩散与去噪过程，从历史光伏出力数据中学习其复杂的时序特征与概率分布，进而生成高保真、多样化的光伏功率场景，能够有效刻画新能源出力的不确定性、波动性与时序相关性。文中强调该资源属于科研复现类内容，聚焦于模型原理剖析与代码实践，适用于推动新型电力系统中新能源建模与风险评估的研究进展。; 适合人群：具备一定Python编程能力与机器学习基础知识，从事新能源发电预测、电力系统规划、能源系统建模、不确定性分析等方向研究的研究生、科研人员及工程师；熟悉深度学习框架（如PyTorch）者更佳。; 使用场景及目标：①用于生成高质量的光伏功率时序场景，支撑含高比例可再生能源的电力系统随机优化调度、鲁棒规划与风险评估；②作为科研复现案例，深入理解DDPM在能源时间序列生成任务中的建模机制与训练策略；③可拓展应用于风电、负荷等其他不确定性能源变量的场景生成问题，具备良好的迁移性与研究价值。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码与网盘资料，按照目录结构循序渐进地学习，重点掌握模型网络架构设计、前向扩散与反向去噪过程、损失函数构建及采样生成逻辑，鼓励在真实数据集上进行调试、训练与结果可视化，以深化对扩散模型内在机理的理解与应用能力。

内容概要：本文系统研究了基于多面体聚合与闵可夫斯基和的电动汽车可调能力评估方法，提出了一种结合内近似模型与外近似技术的聚合可行域建模策略，用于精确刻画大规模电动汽车集群的功率调节潜力。通过引入多面体几何表示与闵可夫斯基和运算，实现了对异构电动汽车充放电行为的高效聚合，并采用SOCP（二阶锥规划）等先进数学优化手段完成对聚合可行域的紧凑逼近与计算求解，进而评估其在配电网中的灵活性贡献。该方法为高比例新能源接入背景下电动汽车作为灵活性资源参与电网调峰、调频等辅助服务提供了理论支撑与量化工具，配套提供的Matlab代码实现了从建模到优化的全流程仿真，便于研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备电力系统分析、凸优化理论基础及Matlab编程能力，从事新能源并网、电动汽车与电网互动、灵活性资源调度等相关方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①评估大规模电动汽车集群接入对配电网灵活性的影响及其可调度容量；②研究电动汽车聚合商参与电力系统辅助服务市场的可行性与调控潜力；③为新型电力系统中多主体、多源协同的优化调度提供精细化建模方法与技术支持；阅读建议：建议读者深入理解多面体建模与闵可夫斯基和的基本原理，结合所提供的Matlab代码重点掌握SOCP模型的构建技巧与YALMIP等优化工具箱的使用方法，通过调整参数与场景设置进行对比分析，以深化对电动汽车聚合特性与优化求解过程的认识。

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