python – 这是什么意思？ DeprecationWarning：调用已弃用的函数get_sheet_by_name(使用wb [sheetname])

解读python logging模块的使用方法

1 logging模块简介 logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比print，具备如下优点： 1.可以通过设置不同的日志等级，在release版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息； 2.print将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出； logging框架中主要由四个部分组成： Loggers: 可供程序直接调用的接口 Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地 Filte

国央企创新负责人如何借助智能体技术推动内部技术成果转化？.docx

国央企创新负责人如何借助智能体技术推动内部技术成果转化？

演讲计时软件，会议计时软件

演讲计时软件，会议计时软件。目前只测试了win10。win7测试不通过。

【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种针对含风电电力系统的低碳优化调度模型，充分考虑了电源侧（如风电出力波动）和负荷侧的双重不确定性，采用模型预测控制（MPC）方法实现滚动优化与实时反馈校正，有效提升了调度方案的鲁棒性与低碳性能。该模型结合现代优化算法与控制策略，构建了计及碳排放成本、机组组合、可再生能源消纳及系统安全约束的综合调度框架，能够在复杂不确定环境下实现电力系统经济、环保与可靠的协同运行； 适合人群：具备一定电力系统运行、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事新能源并网、低碳调度与智能电网相关领域的工程技术人员； 使用场景及目标：①研究高比例可再生能源接入背景下电力系统低碳调度的有效策略；②利用MPC框架应对源荷双侧不确定性，提升调度决策的动态适应能力；③支撑学术论文复现、科研课题开发或实际工程项目的仿真验证与优化分析； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解MPC的实现机制，重点关注不确定性建模、滚动时域优化与约束处理方法，通过调整参数和测试不同场景进行仿真验证，以掌握低碳调度模型的设计逻辑与工程应用要点。

通信行业基于MongoDB副本集与分片部署的5G信令数据基座构建：面向高吞吐写入与实时分析的安装优化方案

内容概要：本文系统阐述了MongoDB在通信行业的安装部署实践及其在5G、IoT和AI背景下的深度应用。文章从通信行业数据范式迁移出发，指出传统关系型数据库在应对信令数据、用户画像和设备遥测等半结构化、高并发写入场景下的局限性，强调MongoDB基于BSON文档模型的优势。重点介绍了副本集、分片集群及时序集合三种部署模式的选择依据与配置策略，涵盖操作系统选型、mongod.conf调优参数（如缓存大小、日志设置、绑定IP安全限制）、分片键设计原则以及集群部署顺序等关键技术细节。进一步展示了MongoDB在信令管道、用户画像、IoT遥测和网络分析等典型通信业务中的落地场景，并展望了MongoDB 8.0在时序性能、向量搜索与可查询加密等方面的发展趋势，推动部署架构向边缘-中心协同、安全合规与AI就绪演进。; 适合人群：通信行业后端开发、数据库运维工程师、系统架构师，以及关注NoSQL在高并发、大规模数据场景下应用的技术人员，具备一定数据库和分布式系统基础者更佳。; 使用场景及目标：①掌握面向通信负载的MongoDB副本集与分片集群部署方法；②理解时序集合在基站KPI、设备遥测等场景的优化价值；③构建支持高写入、低延迟、弹性扩展的5G信令与IoT数据基座；④规划符合安全合规与AI融合趋势的下一代数据架构。; 阅读建议：此资源聚焦生产级部署实践，建议结合实际通信业务场景进行配置验证与性能测试，重点关注分片策略、安全加固与版本特性适配，在部署初期即考虑可扩展性与安全性设计。