这些红色的下划线在eclicpse中显示的是什么意思，而且我把这些代码辅助到JAVA文件中，用DOS命令输出不了是怎么回事、。

qq_24219291 2015-07-16 02:13:25

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「已注销」 2015-07-16

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eclipse有自动拼写检查，我理解的是如果这个单词不是一个正确的英文单词，就会在下面显示红线如果是在注释里面的话，可以忽略

内容概要：本文介绍了SVN版本控制系统在计算机竞赛中的深度应用，重点构建了一套可复现的自动化算法评测流水线。通过Continuous Integration for OI机制，每次代码提交自动触发编译与测试，结合post-commit钩子、属性关键字、多仓库联动等技术，实现代码质量控制、版本一致性保障与数据安全管理。系统支持自动评测、性能数据回写、低分提交回滚等功能，并通过实际代码案例展示了从监听提交到执行评测再到结果反馈的完整流程。此外，文章还探讨了SVN在权限隔离、版本标记、空间压缩等方面的应用技巧及其在未来与Serverless、区块链和量子计算融合的可能性。; 适合人群：参与ACM/ICPC、CCPC、NOIP等算法竞赛的选手、教练及技术运维人员，具备一定SVN和Python使用经验的开发者。; 使用场景及目标：①在团队协作中防止错误代码污染主干；②实现比赛前后代码与数据的统一管理与快速切换；③构建安全、封闭、可审计的自动化评测环境；④提升算法开发迭代效率与版本可追溯性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Python脚本与SVN配置实例，在本地或私有服务器部署测试，深入理解钩子机制与自动化流程设计，同时关注未来趋势部分以拓展系统架构视野。

【鲁棒优化、机会约束】具有分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“具有分布鲁棒联合机会约束的能源和储备调度研究”展开，重点介绍了在能源系统调度中考虑不确定性因素（如可再生能源出力波动、负荷变化等）的优化方法，采用分布鲁棒优化与机会约束相结合的技术手段，提升调度方案的安全性与经济性。文中提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、求解及仿真分析全过程，适用于电力系统中含高比例可再生能源的调度场景，能够有效处理不确定性和风险控制问题。; 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、科研人员及从事能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究含风电、光伏等不确定电源的电力系统优化调度；②掌握分布鲁棒优化与机会约束建模方法在能源系统中的实际应用；③通过Matlab代码实现复现经典文献模型，支撑论文写作与课题研究；阅读建议：建议结合电力系统优化理论与Matlab编程实践同步学习，重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及代码实现细节，可借助文中提供的网盘资源获取完整代码与案例数据进行调试与扩展。

车间调度基于麻雀优化算法的车间调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于麻雀优化算法的车间调度方法，并提供了Matlab代码实现。该资源聚焦于智能优化算法在生产调度领域的应用，特别是利用麻雀搜索算法（SSA）解决车间调度问题，旨在通过智能算法提高调度效率与资源利用率。文中还提到了多种调度类型如零等待、置换、混合流水车间调度等，展示了算法在不同场景下的适用性。此外，文档隶属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系，涵盖多个科研领域，强调借助成熟工具和算法提升科研效率。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab语言，从事智能制造、生产调度、运筹优化等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标：①学习麻雀优化算法的基本原理及其在车间调度中的具体实现方式；②掌握如何将智能优化算法应用于实际调度问题，提升调度方案的优化水平；③作为科研项目或毕业设计的技术参考，复现并改进相关算法。; 阅读建议：此资源以Matlab代码为核心，建议读者结合代码与理论同步学习，重点关注算法实现细节与参数设置，可通过修改调度模型或引入其他优化算法进行拓展实验，进一步深化对智能调度机制的理解。

popgene32Version1.32分子遗传生物软件园中生网.zip

内容概要：本文是一份关于LSTM时间序列预测的实战教程，系统讲解了LSTM的原理、环境搭建、数据预处理、模型构建与训练、评估优化及工业级应用案例。重点剖析了LSTM的遗忘门、输入门和输出门三大机制如何解决长序列依赖问题，并通过PyTorch实现模型，结合气温和电力负荷预测实例展示完整流程。最终以电力公司实际部署为例，验证了LSTM在降低预测误差、提升调度效率方面的显著价值。; 使用场景及目标：①掌握LSTM在时间序列预测中的核心原理与代码实现；②应用于金融、能源、零售等领域的趋势预测任务，如股价、销量、电力负荷预测；③实现从模型训练到工业部署的全流程落地；阅读建议：建议结合文中提供的代码链接动手实践，边学边调，重点关注数据序列化处理、模型参数调优与多特征融合策略，深入理解LSTM在真实场景中的应用逻辑与性能优化路径。

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