刷题日记 Day 1 : Leetcode 704 二分查找以及 Leetcode 27 移除元素

加勒比海涛 2023-03-15 13:41:59

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内容概要：本文围绕改进的IEEE 33节点电力系统展开，重点介绍了在潮流计算、电压分析方面的优化措施，并实现了风力发电与光伏发电等可再生能源的接入，同时支持电动机负载连接。通过引入先进算法与监测技术，提升了系统计算效率、电压稳定性及对新能源的兼容性，构建了含风光380、不含280的典型研究模型。适合人群：电力系统相关专业的研究人员、电气工程师、从事新能源接入与配电网分析的技术人员。使用场景及目标：①用于配电网潮流计算与电压分布仿真分析；②支持风机、光伏等分布式电源接入研究；③适用于含电动机负载的综合电力系统建模与优化。阅读建议：本文结合实际电力系统改进案例，理论与应用结合紧密，建议读者结合仿真工具（如MATLAB/Simulink或OpenDSS）进行模型复现，深入理解新能源接入对系统运行特性的影响。

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使用西门子S7-200PLC和组态王软件设计并仿真的四层电梯控制系统。首先阐述了项目的背景及其重要性，接着从硬件选择与配置出发，具体讲解了PLC的选择原因及其特点。随后深入探讨了PLC程序设计，包括主程序框架、初始化、按钮输入检查、电梯移动控制等功能模块的编写方法。再者，在组态设计部分，利用组态王工具创建了电梯界面，设置了相关参数，实现了系统的仿真测试。最后对整个设计过程进行了全面的代码分析，确保了系统的高效性、稳定性和可维护性。适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和组态仿真感兴趣的从业者。使用场景及目标：适用于需要设计小型电梯控制系统的企业和个人开发者，旨在提供一套完整的解决方案，帮助他们掌握PLC编程技巧和组态仿真技术，提升工程实践能力。其他说明：文中不仅提供了详细的理论指导，还附有具体的代码实例，便于读者理解和实操练习。

资源下载链接为： https://pan.xunlei.com/s/VOYaHLhVeXGtGmlvno37CKcgA1?pwd=hwch 本次目标检测任务以YOLOv1模型为核心，我完整参与了数据预处理、数据集定义、模型搭建、损失函数设计及结果预测全流程，对深度学习有了更直观的认知。实践中曾因数据预处理阶段bbox的y坐标计算错误，导致后续训练模型输出大量负数，这也让我养成了模块写完即验证的习惯，不过初期验证较粗略，多以“不报错、能运行”为标准。修正后，我用小训练集验证模型正确性，观察是否能实现过拟合，进而调整学习率等参数。此次任务不仅让我掌握了目标检测基本流程与YOLOv1核心思路，还熟练运用PyTorch完成数据处理、网络构建及矩阵运算，更激发了学习《深度学习》的兴趣。同时我也发现YOLOv1的不足：数据编码时，单个网格若存在多个物体仅保留一个，会造成数据丢失，因此不适用于预测框较多的场景。训练中还积累了实用经验：在华为云训练时，将数据移至./cache可减少与OBS桶的交互，避免图片读取过慢；云端计算损失需用train_loss += loss.item()，否则内存会持续占用直至Notebook停止（本地训练无此问题）；需关注云端磁盘空间，曾因空间不足导致三小时训练后模型保存失败；建议将每张图片对应的bbox提前整合到txt文件中，此前将bbox暂存内存，每次整合需5分钟，若调试时遇“CUDA out of memory”重启，需重新整合，既耗时又不利于代码检查。

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