请问：原力等级如何恢复

supermana 2024-05-28 17:30:08

刚刚发现原力等级显示已失效,如何恢复?

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CSDN-Ada助手 2024-05-28

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自不量力的A同学 2024-05-31

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原力值失效可能是因为账号近一年内没有在CSDN站内进行内容创作导致的，重新发布一篇文章，次日即可恢复

原力值或原力等级为负，是因为账号进行删除文章等操作造成原力值被扣除且账号拥有的原力值不够

如果原力值失效的，发布文章次日还是没有恢复，请转人工客服，提供您的账号绑定手机号以便核实处理

自不量力的A同学 2024-05-31

@自不量力的A同学帮你问了你客服

2301_82278734 2024-05-28

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内容概要：本文详细介绍了针对不平衡电网电压情况下的虚拟同步发电机（VSG）模型预测控制（MPC）的研究与实现。主要内容涵盖正负序电流分解、模型预测控制的核心算法设计、代价函数优化、电压矢量选择策略等方面。文中通过MATLAB/Simulink平台进行了详细的建模与仿真，展示了MPC在抑制电流畸变、稳定功率输出方面的显著优势。仿真结果显示，在电网电压不平衡情况下，MPC能够将电流THD从12%降至4.8%，功率波动从±15%减小到±3%以内。适合人群：电力电子工程师、自动化控制研究人员、新能源并网技术人员。使用场景及目标：适用于解决电网电压不平衡导致的电流畸变和功率波动问题，特别是在风电、光伏等新能源发电系统的并网应用中。目标是提高系统的稳定性、可靠性和电能质量。其他说明：该方案对处理器性能有一定要求，建议采用高性能DSP或FPGA进行硬件加速。同时提供了丰富的仿真结果和代码片段，便于理解和复现。

内容概要：本文详细介绍了使用C#通过原生Socket与西门子S7-200SMART PLC进行异步通讯的方法和技术要点。首先展示了如何建立TCP连接，使用Poll方法检测连接状态，以及通过异步读写实现高效的通讯机制。接着讨论了多线程并发处理多个PLC连接的技术，如使用Parallel.ForEach和SemaphoreSlim控制并发量，确保系统稳定性。此外，文中还提供了具体的代码示例，包括构造读取DB块的报文、处理数据交互、优化内存管理和提高性能等方面的内容。最后，作者分享了一些实战经验，强调了异步编程、线程安全和资源管理的重要性。适合人群：从事工业自动化领域的工程师，特别是熟悉C#编程并且需要与PLC进行通讯的开发者。使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的PLC通讯解决方案的工业环境，旨在帮助工程师掌握C#与PLC通讯的关键技术和最佳实践，从而提升系统的性能和可靠性。其他说明：文中提供的代码示例和技巧经过实际项目验证，能够有效应对大规模PLC连接的需求，降低系统资源消耗，提高通讯效率。

内容概要：本文详细介绍了如何使用NSGA-III算法结合Optuna库进行随机森林模型的多目标优化。首先定义了一个目标函数，该函数旨在最小化交叉验证误差和测试集误差。接着，通过Optuna创建研究对象并执行优化操作，在此过程中，NSGA-III算法用于寻找帕累托前沿上的最佳解。优化完成后，作者展示了多种可视化手段，如3D曲面图、热力图以及预测对比图，帮助理解参数间的关系及其对模型性能的影响。此外，还探讨了一些实用技巧，例如调整采样范围、种群规模等。适用人群：熟悉机器学习基本概念和技术栈的研究人员或工程师，特别是对随机森林模型有深入研究兴趣的人士。使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型性能，同时掌握多目标优化理论的应用场景。主要目标是通过合理的参数配置使模型达到更好的泛化能力和更高的效率。其他说明：文中提供了完整的代码片段，便于读者复现实验结果。强调了调参过程中需要注意的问题，如避免过度扩展搜索空间、合理设定种群规模等。

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行永磁同步电机(PMSM)伺服控制系统中三环PI参数自整定的方法。首先，文章展示了电流环、转速环和位置环的具体实现细节，包括前馈解耦、带宽设定以及参数计算等关键步骤。其次，文中提供了具体的Matlab代码片段，解释了各个控制环节的工作原理和技术要点。此外，作者分享了一些实践经验，如参数边界保护、转动惯量估算、采样周期选择等，并指出了一些常见的错误及其解决方案。最后，附带的论文资料进一步补充了理论背景。适合人群：从事电机控制研究的技术人员、高校相关专业师生、自动化领域的工程师。使用场景及目标：适用于需要快速掌握PMSM伺服控制系统三环PI参数自整定方法的研究人员和工程师。主要目标是提高系统的稳定性和响应速度，减少人工调参的时间成本。其他说明：文中提供的模型和代码可以在Matlab 2018及以上版本中运行，同时建议使用者结合实际情况调整参数并参考附带的学术文献以获得更好的效果。

数据集介绍：道路多类别交通目标检测数据集一、基础信息数据集名称：道路多类别交通目标检测数据集数据规模： - 训练集：728张道路场景图片 - 验证集：217张道路场景图片 - 测试集：100张道路场景图片分类类别： Animal（动物）、Auto（机动车）、Bus（公交车）、Car（轿车）、Carts（手推车）、Person（行人）、Rikshaw（人力车）、Truck（卡车）、Two-wheeler（两轮车）标注格式： YOLO格式标注，包含标准化中心坐标和宽高比例，每行标注对应一个检测目标数据特性：JPEG格式真实道路采集图像，涵盖日间多种光照条件场景二、适用场景自动驾驶系统开发：支持开发适用于印度复杂道路环境的感知系统，可识别9类典型交通参与者与障碍物智能交通监控系统：用于训练交通流量统计、违规行为检测等AI模型，适配路口监控设备部署车载安全预警系统：提供典型印度道路元素识别能力，支持开发两轮车预警、行人防撞等车载安全功能区域交通研究：包含特色交通元素（人力车、动物等），支持南亚地区交通特征研究三、数据集优势典型道路元素全覆盖：包含印度道路特有的三轮人力车、动物穿行等特色场景，9个类别精准覆盖机动车/非机动车/行人等核心交通要素真实场景适配性强：数据采集自真实道路环境，包含密集车流、混合交通等复杂场景，提升模型实际部署效果标注质量保障：专业标注团队进行三轮质量校验，确保边界框定位准确率和类别标注正确率＞98% 模型训练友好性：严格划分训练集/验证集/测试集，标注文件与图片文件一一对应，支持YOLO系列模型即插即用训练地域特征突出：专注印度及南亚地区道路环境，包含右舵驾驶、特殊交通标志等区域特征数据

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