求vs.net2003 中文完整版或vs.net2005中文完整版

hebhd 2004-11-10 04:55:30
7张盘的那种。
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cxyPioneer 2004-11-12
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还是买一下吧
hebhd 2004-11-12
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都不能下载呀!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
haoztao 2004-11-11
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vs2005只有beta版，自己上网找把
haoztao 2004-11-11
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http://www.9iv.com/down/soft/17.htm
Uncommon 2004-11-11
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Visual Studio.NET 2003 简体中文企业级结构设计版+MSDN中文版

http://www.9iv.com/down/soft/17.htm
flyskytoday 2004-11-11
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我有.net 2003不带msdn
压缩好了有700M


只有用popo传给你?(可达200K/s)
mypopo:flyskytoday@163.com
feiyang0721 2004-11-11
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vs.net2005中文完整版，我也想要阿，现在还没出呢
通过级联批发市场集成在当地电力市场中投标(Matlab代码实现）
通过级联批发市场集成在当地电力市场中投标(Matlab代码实现）
ssm060基于SSM的高校共享单车管理系统的设计与实现(文档+源码)-kaic.zip
ssm060基于SSM的高校共享单车管理系统的设计与实现(文档+源码)_kaic.zip
论文复现风光制氢合成氨系统优化研究（Matlab代码实现）
【论文复现】风光制氢合成氨系统优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“风光制氢合成氨系统优化研究”展开，基于Matlab代码实现对并网与离网状态下风能、光伏联合制氢进而合成氨的系统进行容量配置与调度优化分析。研究涵盖系统建模、能量管理策略设计、多变量协同优化等内容，重点解决可再生能源波动性带来的供能不稳定性问题，并通过优化算法实现系统经济性与可靠性的平衡。文中提供完整的代码实现方案，便于读者复现论文结果，深入理解系统优化逻辑和技术细节。; 适合人群：具备一定电力系统、可再生能源或优化建模基础，从事科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员，熟悉Matlab编程者更佳； 使用场景及目标：①用于复现高水平期刊论文中的风光耦合制氢合成氨系统优化模型；②支撑科研工作中对新能源综合利用系统的建模仿真与优化分析；③作为学习多能源系统协同调度、容量规划及Matlab求解工具（如YALMIP/CPLEX）应用的教学参考； 阅读建议：建议结合提供的网盘资源下载完整代码与依赖文件，按照文档目录顺序逐步学习，注重理论模型与代码实现的对应关系，建议在实践中调试参数、验证结果，以深化对系统优化机制的理解。
SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略”展开研究，通过构建电热联合系统的双层优化模型，结合纳什博弈理论实现多个微网主体间的能量共享与利益分配。上层采用博弈论优化各微网的能源交互策略，下层考虑电、热负荷的耦合关系与设备运行约束，实现系统整体经济性与能效的提升。研究通过Matlab代码实现仿真验证，复现SCI论文中的核心算法与建模思路，涵盖YALMIP工具包调用、优化模型搭建与求解流程，具有较强的可操作性与科研参考价值。; 适合人群：电力系统、能源互联网、微电网优化等领域的研究生、科研人【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）员及具备一定Matlab编程基础的工程技术人员；熟悉优化建模与博弈论者更佳。; 使用场景及目标：①学习并复现SCI级多微网协同优化论文的核心方法；②掌握基于纳什博弈的双层优化建模技巧；③深入理解电热综合能源系统的协同调度机制与数学建模过程；④借助提供的代码资源开展二次开发或对比实验。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源（含YALMIP-develop.zip等工具包与完整代码）同步运行与调试，按照目录顺序逐步学习，重点关注模型构建逻辑与Matlab实现细节，同时可延伸至其他优化问题如储能配置、需求响应等方向的应用拓展。
MATLAB基于Copula理论的多风电场风电预测误差时空相关性建模研究
内容概要：本文围绕MATLAB基于Copula理论的多风电场风电预测误差时空相关性建模展开研究，重点利用Copula函数对多个风电场之间的预测误差在时间和空间上的相关性进行建模分析。通过构建合适的Copula模型，能够有效捕捉风电预测误差的非正态分布特征及其跨区域的依赖结构，提升风电功率预测的精度与可靠性。文中结合实际风电数据进行案例分析，验证了该方法在刻画风电不确定性方面的有效性，为大规模风电接入电网的调度与风险管理提供了理论支持和技术手段。; 适合人群：具备一定概率统计与电力系统背景，从事新能源预测、电力系MATLAB基于Copula理论的多风电场风电预测误差时空相关性建模研究统调度或风能研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于多风电场预测误差的联合概率建模；②提升风电功率预测精度，支持电网调度决策与风险评估；③开展基于Copula的相关性建模方法研究与复现实验。; 阅读建议：建议读者结合MATLAB代码实践，深入理解Copula理论在风电预测误差建模中的具体应用，重点关注边缘分布拟合、Copula类型选择与参数估计等关键步骤，并参考文中方法拓展至其他可再生能源相关性分析场景。
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