CSDN每天分享能手--2022-06-22

programmer_ada
CSDN-AI 官方账号
2022-06-22 08:17:18

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昨天分享数据统计:
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16 个用户,分享了 22 篇社区帖子,带来了 178 个站外访客
5 个用户,分享了 5 场直播,带来了 46 个站外访客
15 个用户,分享了 15 个问答,带来了 36 个站外访客
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16.@Aries^_^ 共带来了28个站外访客,最佳分享:我的NVIDIA开发者之旅——CUDA编程,从图像的二维离散傅里叶变换开始
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18.@全栈哈士奇 共带来了27个站外访客,最佳分享:〖毕业季|进击的技术er〗其他人都在缅怀青春、告诉你如何拿到 offer 、提高自己的技术栈、做未来规划路线,我偏要反其道而行、告诉你们一个不一样的技术er的职场成长。
19.@Just8th 共带来了24个站外访客,最佳分享:CSS概述和选择器
20.@我爱吃烧烤111 共带来了22个站外访客,最佳分享:【期末划重点】数据库速成
21.@时雨.` 共带来了21个站外访客,最佳分享:Ajax介绍以及实例
22.@花神庙码农 共带来了20个站外访客,最佳分享:【开发随记】【提效】工作习惯那些事系列之四——任务管理
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24.@herosunly 共带来了19个站外访客,最佳分享:机器学习编译入门课程学习笔记第一讲 机器学习编译概述
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26.@香饽饽慧 共带来了18个站外访客,最佳分享:vue 中的 【 vuex】
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48.@茁壮成长的麦芽 共带来了14个站外访客,最佳分享:k8s中安装docker-jenkins2.328-java-jdk-maven——详细文档
49.@小黄小黄不再迷茫 共带来了13个站外访客,最佳分享:【JDBC从入门到实战】JDBC基础通关教程(全面总结上篇)
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60.@Yuanan_a 共带来了11个站外访客,最佳分享:Python中注释、变量、输入输出、格式化输出以及运算符的使用
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64.@奋斗要励志 共带来了11个站外访客,最佳分享:学习记录:HTML的CSS选择器(基础选择器、复合选择器)
65.@Moncy999 共带来了11个站外访客,最佳分享:CSS概述和选择器以及样式属性
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69.@恭喜我中奖 共带来了10个站外访客,最佳分享:小白学习HTML第二天
70.@m0_71870228 共带来了10个站外访客,最佳分享:了解CSS
71.@老王随聊 共带来了10个站外访客,最佳分享:Dubbo面试真题
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75.@黄宇琪 共带来了9个站外访客,最佳分享:【Python 实战基础】Flask + MySQL 如何实现用户注册,登录和登出
76.@哆啦A梦没有口袋Y 共带来了9个站外访客,最佳分享:CSS概述和选择器及样式属性
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80.@qq_51852414 共带来了9个站外访客,最佳分享:案例:创建一个学生管理系统(PXSCJ1)的数据库(SQL)
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82.@微信转账三百块~ 共带来了8个站外访客,最佳分享:学习HTML的第二天(编写百度首页)
83.@nbzyq 共带来了8个站外访客,最佳分享:css 知识点
84.@m0_69685359 共带来了8个站外访客,最佳分享:【操作系统】期末速成之计算题:逻辑地址转换为物理地址(三种题型)
85.@煲仔小铭饭 共带来了8个站外访客,最佳分享:CSS-继承
86.@程序潜力股001 共带来了8个站外访客,最佳分享:加油咯,未来可期!
87.@柒号华仔 共带来了8个站外访客,最佳分享:【OpenAirInterface5g】RRC NR解析之RrcSetupRequest
88.@煤老板不卖煤 共带来了8个站外访客,最佳分享:【C++】STL中list容器内部元素的移动和交换
89.@卓晴 共带来了8个站外访客,最佳分享:第十七届全国大学 RT-Thread创新专项奖
90.@子慕拾 共带来了8个站外访客,最佳分享:javascript中的选择结构if/switch
91.@_时光煮雨 共带来了8个站外访客,最佳分享:微服务实战|声明式服务调用OpenFeign实践
92.@ylshxi 共带来了8个站外访客,最佳分享:西瓜书第三章
93.@星星铺满海面 共带来了8个站外访客,最佳分享:jsp标签
94.@T2697142573 共带来了8个站外访客,最佳分享:JDK下载与环境变量配置之JAVA入门篇
95.@m0_63701123 共带来了8个站外访客,最佳分享:案例:创建一个学生管理系统(PXSCJ1)的数据库(SQL)
96.@yaoxin521123 共带来了8个站外访客,最佳分享:第五章 操作位和位串
97.@m0_72181189 共带来了8个站外访客,最佳分享:CSS基础知识
98.@linsa_pursuer 共带来了7个站外访客,最佳分享:stream流用法
99.@zhlCool 共带来了7个站外访客,最佳分享:一个非科班生五年半的前端之路
100.@qq_39277239 共带来了7个站外访客,最佳分享:机器学习 线性回归

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张立梵 2022-06-27
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来了
奋斗要励志 2022-06-23
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奋斗要励志 2022-06-23
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来啦

草莓啵啵~. 2022-06-23
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来了

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来了
冥龙的小光崽 2022-06-23
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张立梵 2022-06-22
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我来了,我来了
i=++i; 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@i=++i; 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
叶秋学长 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@叶秋学长 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
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码密码密轰 2022-06-22
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@披星戴月的贾维斯 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
LawDao 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@LawDao 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
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码密码密轰 2022-06-22
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@想进大厂的小皓同学 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
IT派同学 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@IT派同学 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
yaoxin521123 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@yaoxin521123 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
_时光煮雨 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@_时光煮雨 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
@魏大大 2022-06-22
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来了
运维实战课程 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@运维实战课程 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
程序猿追 2022-06-22
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码密码密轰 2022-06-22
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@程序猿追 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
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感谢CSDN官方的支持,我会再接再厉努力创作的
码密码密轰 2022-06-22
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@披星戴月的贾维斯 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
孙和龚 2022-06-22
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上榜了72
码密码密轰 2022-06-22
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@孙和龚 来晚啦,当日额度都打赏完了,下次早点来哦~
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内容概要:“夸父”系列新能源功率预测产品由南方电网数字电网集团有限公司研发,旨在解决新能源发电随机性、波动性和间歇性带来的预测精度低、运维难度大、成本高等核心问题。系统基于南网统一数据底座,融合高精度数值天气预报(NWP)、新能源运行历史数据及设备台账等多源大数据,采用数据降噪、特征工程、模型参数智能优化、集成学习、迁移学习、小时间尺度预测和网格化预测等核心技术,构建物理、统计与人工智能相结合的多样化预测模型库,并实现模型动态匹配与云端轻量化部署。系统支持风电、光伏及分布式新能源的超短期、短期和中长期功率预测,预测精度显著高于国家标准和主流厂商,短期准确率平均达89.14%,超短期达93.35%,部分场站超短期准确率突破94%,达到国际先进水平。; 适合人群:电力系统调度运行人员、新能源场站运维技术人员、从事新能源功率预测算法研发的数据科学家与工程师,以及关注智能电网、能源数字化转型的技术管理者。; 使用场景及目标:①提升新能源并网消纳能力,优化电网调度决策,保障新型电力系统安全稳定运行;②降低新能源场站独立部署预测系统的运维成本,实现云端集中训练、边缘协同预测;③填补分布式光伏、分散式风电等广域分散电源的经济化、高精度预测空白;④支撑电力市场辅助服务考核、风光储一体化运行管理等业务需求。; 阅读建议:本资料技术性强,涉及气象数据处理、机器学习建模与电力系统应用的深度融合,建议结合具体工程案例(如海南、贵州等地的应用)理解系统架构与核心算法的实际效能,并关注其在提升预测精度、降低调峰压力方面的量化价值。
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/9d93b3dab527 ### 相关系数显著性检验表详解#### 标题详解标题“相关系数显著性检验表”明确说明了这份表格的核心作用在于执行相关系数的显著性评估。在统计学领域,相关系数被用作量化两个变量间线性关联强度的工具。而显著性评估则是为了判定这种关联性是否具有统计上的显著性,即这种关联并非源于偶然的随机变化。#### 描述详解描述部分指出:“作为统计分析的参考依据,针对不同样本容量及各种置信区间设定的最低相关系数值。”这句话进一步阐述了该表格的功能:它提供了一个参考框架,使研究者能够依据不同的样本数量和置信区间确定一个关键的相关系数值。一旦计算得出的实际相关系数超过或等于这个关键值,便表明在特定的置信区间内,两个变量之间的关联性具有显著性。#### 标签详解标签“显著性评估”突出了这张表格的核心使命——借助显著性评估来衡量相关系数的可信赖度。显著性评估是统计推断过程中的关键环节,它有助于我们判断观测到的结果是否足够稳定和可靠,从而为特定的研究假设提供支持。#### 表格内容详解表格详细列出了在不同样本容量下,多种置信区间内的相关系数临界值。具体而言:- **样本容量**:表格左侧列出了从1到32的多种样本大小。- **置信区间**:表头列出了不同的置信区间,包括0.50、0.20、0.10、0.05等。这些置信区间对应于统计学中的α值,即第一类错误的概率。例如,0.05的置信区间意味着如果否定原假设,则有5%的概率会犯第一类错误。- **临界值**:每个交叉点的数值表示在相应样本容量和置信区间下的临界相关系数值。例如,当样本容量为10,置信区间为0.05时,临界值为0.576。这表示如果实际计算...

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