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weixin_39822095 2020-09-09 02:30:44
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大模型（LLMs）推理面.pdf
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基于Linux Python Flask的汽车维修系统
这是一个基于Linux Python Flask的汽车维修系统 系统概述 - **后端语言**: Python 3 + Flask框架 - **前端**: HTML + CSS + JavaScript (使用Bootstrap 5) - **数据库**: SQLite（无需安装，轻量级） - **运行环境**: Ubuntu 22.04 功能： 1. **首页展示**： - 显示所有维修记录 - 搜索功能（按车牌、车主、电话） 2. **添加记录**： - 点击"新增记录"按钮 - 填写完整的维修信息表单 3. **编辑记录**： - 点击每条记录后的"编辑"按钮 - 修改信息后保存 4. **删除记录**： - 点击"删除"按钮（有确认提示） 5. **记录状态**： - 三种状态：待处理、维修中、已完成 - 不同状态用不同颜色标识
负荷预测基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）
【负荷预测】基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于Transform-KAN模型的负荷预测研究，结合Transformer的注意力机制与Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的函数逼近能力，构建了一种新型深度学习预测模型，并通过Python代码实现。该方法旨在提升电力系统中负荷预测的精度与时效性，适用于处理复杂的非线性时间序列数据，在实际用电负荷预测场景中展现出较强的建模能力与优化潜力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识，从事电力系统、能源管理或时序预测相关研究的科研人员及工程技术人员；适合研究生及以上学历或有1-3年相关领域工作经验的技术人员； 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷预测，支撑电网调度与能源优化决策；②为深度学习模型在能源领域的创新应用提供技术参考；③帮助研究人员掌握Transform-KAN混合架构的设计思路与实现方法，推动高精度预测模型的开发与复现； 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，深入理解模型结构细节与训练流程，同时可对比传统LSTM、GRU或纯Transformer模型的效果差异，进一步优化参数配置与数据预处理策略，以获得更优预测性能。
【两阶段鲁棒微网】不确定性基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度（Matlab代码实现）
【两阶段鲁棒微网】【不确定性】基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法，旨在应对微电网中可再生能源出力和负荷需求等不确定性因素带来的挑战。该方法通过构建两阶段鲁棒优化模型，在第一阶段做出预先决策，在第二阶段根据实际观测到的不确定性进行调整，结合关键场景辨识技术有效筛选出对系统影响最大的典型场景，从而提升调度方案的鲁棒性和计算效率。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证算法效果，属于电力系统领域高水平科研成果的再现。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事微电网、能源优化、鲁棒优化等相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①
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