看完这篇文章再也不用担心代码格式不对无法合并了

RT-Thread物联网操作系统 2021-11-10 11:00:35

本文由RT-Thread论坛用户@RTT_逍遥原创发布:https://club.rt-thread.org/ask/article/3121.html

GITHUB仓库:
[git_auto_script](https://github.com/supperthomas/git_auto_script)
欢迎START和提issue。有好的建议可以PR或者提issue。

一、简介

- 你是否会遇到过忘记使用formatting脚本来整理下代码,导致RTTHREAD PR不通过打回去重新修改?

- 你是否总是忘记整理那些astyle的格式问题,总是提交的代码不够美观?总是因为空格TAB等格式问题,让熊大等合并者头疼?

- 你是否总是有些bug是因为没有经过静态检查,导致后面bug一大堆?

来看下这个软件吧,保证对你有一定帮助,而且在做其他项目的时候这个软件包也可以使用。

本软件包通过整合cppcheck(静态编译软件), astyle(格式化代码), formatting(RTTHREAD格式整理)

三款软件,将这三款软件整合到git的hook中,让你以后提交代码再也不要担心被CI的formatting检测出问题重新提交了。

本软件一次部署长期有效,只要你的git仓库没有更换,就一直有效。

当然如果有好的建议或者修改,欢迎PR,我们大家一起来维护。

当然也如果有更好的软件或者更好的需求,也欢迎在issue里面提出来。

二、如何使用

第一次使用可能会麻烦一点,不过我觉得这个就是一劳永逸的事情,后面就几乎无感了。

................

原文链接:https://club.rt-thread.org/ask/article/3121.html

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内容概要:本文研究了一种周期感知LightGBM预测与NSGA-Ⅱ优化耦合的建筑群能源系统协同调度方法,旨在提升建筑群能源系统的低碳经济性和运行效率。该方法首先利用周期感知的LightGBM模型对建筑群的能源负荷与可再生能源出力进行高精度时序预测,充分挖掘数据中的周期性规律,显著提高预测准确性;随后,结合多目标优化算法NSGA-Ⅱ,构建协同调度模型,综合考虑经济成本、碳排放和能源利用率等多个目标,求解得到一组帕累托最优调度方案,实现多目标间的均衡优化。研究通过Python编程实现了完整的预测与优化流程,并在实际场景中验证了所提方法在降低系统运行成本和减少碳排放方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础,从事电力系统、能源管理、智能优化或机器学习相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注多目标优化与时间序列预测融合应用的硕士、博士研究生及科研工作者。; 使用场景及目标:①应用于建筑群、园区等多主体能源系统的协同调度与低碳优化;②实现对光伏、负荷等具有强周期性特征的时间序列数据进行精准预测;③解决能源调度中经济性、环保性等多目标相互冲突的优化问题,获得兼顾各方需求的调度策略。; 阅读建议:此资源以实际代码实现为核心,建议读者在学习过程中结合Python代码,重点理解周期特征提取、LightGBM模型构建、NSGA-Ⅱ算法应用及多目标优化结果分析等关键环节,并尝试在不同场景下复现和调整参数,以深化对方法原理与工程应用的理解。

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