6半截蜡烛第一课时.doc下载

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蒙特卡洛+概率潮流！基于蒙特卡洛和新能源出力模拟的概率潮流分布程序代码！ 最后，导出光照强度、风速、网损和节点电压的概率分布图，并计算了各节点电压和网损的平均值和方差，展示了接入前后的节点电压对比图。在不确定性增加的电力系统中，概率潮流成为含随机因素规划问题的求解前提，可以更加真实地反映电力系统的全面信息。此外，概率潮流还可用于研究风电和光伏发电出力以及电动汽车消耗功率和向电力系统反向供电功率的不确定性对电力系统的影响，发现系统运行中的潜在风险，为系统运行控制提供参考。概率潮流的目的是揭示电网中随机变量对系统的影响，发现电网中的薄弱环节，为规划和调度部门的决策提供有价值的信息。 阅读详情
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一文解读DeepSeek训练数据集 本文重点以DeepSeek为例，详细介绍预训练数据集相关内容。大语言模型LLM（如DeepSeek、ChatGPT、文心一言等）的“智慧”源于它们学习的海量数据集。简单来说，数据集就是模型的“知识库”，通常由互联网公开的文本、图片、视频等。这些数据需满足两个特点：规模大和多样性。规模大是指数据量可达千亿级词汇，让模型学习复杂规律；多样性则涵盖多领域（如科技、文学）、多语言、多形式（对话、新闻），帮助模型适应不同场景。例如，训练数据中既有百科知识，也有日常对话，模型才能既解答专业问题，又能闲聊。 阅读详情

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