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忙的昏天暗地,散分...顺便j2ee群招有1年以上项目经验的朋友共同学习..群号:9733689
zghmu007
2006-09-15 03:02:34
如题......希望大家能够共同探讨,取长补短...希望大家能够支持一下
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忙的昏天暗地,散分...顺便j2ee群招有1年以上项目经验的朋友共同学习..群号:9733689
如题......希望大家能够共同探讨,取长补短...希望大家能够支持一下
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allright_flash
2006-09-21
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................
街头小贩
2006-09-20
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才转到JAVA阵营!学习中.JF
福贵
2006-09-20
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加了
eceg
2006-09-20
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up
grapepaul
2006-09-20
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有技术问题请给我邮件,我会尽快回复。
xiaopeipei_2004_11@163.COM
bluestar81
2006-09-20
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分
zhouzidane
2006-09-19
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才开始工作,探索中.JF
success_dream
2006-09-18
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好啊!接分!!
YuLimin
2006-09-18
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你散我接
清歌谁与和
2006-09-18
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jf
jiao38
2006-09-18
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偶,还没工作。
dashi
2006-09-17
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帮顶,JF
mixianger
2006-09-17
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J2EE我不太懂,帮顶下。
kinsey0514
2006-09-16
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JF
graybaby
2006-09-15
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帮你up下
周末愉快^^
entironment
2006-09-15
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帮顶,JF
OnlyFor_love
2006-09-15
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接个分 呵呵
zghmu007
2006-09-15
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马上周末 可以放假休息了 真是开心啊!^_^
wully
2006-09-15
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吾非大神
2006-09-15
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jf
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SCI复现基于纳什博弈和ADMM的多微网主体能源共享研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究基于纳什博弈和交替方向乘子法(ADMM)的多微网主体能源共享模型,旨在实现多个微网之间的高效能源交互与优化调度。通过建立非合作博弈模型,各微网作为独立决策主体在满足自身需求的前提下追求成本最小化,利用ADMM算法实现分布式求解,确保隐私保护与计算效率。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡分析、ADMM收敛性处理及仿真验证过程,并提供完整的Matlab代码实现,复现了SCI高水平论文的核心成果。; 适合人群:具备一定电力系统优化背景、博弈论基础知识及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事能源互联网、微电网调度相关工作的工程师;适合希望深入理解分布式优化算法在能源共享中应用的研究者。; 使用场景及目标:①掌握纳什博弈在多主体能源系统中的建模方法;②理解ADMM算法在分布式优化中的实现机制与收敛特性;③复现并拓展高水平SCI论文中的能源共享优化模型;④为微电网调度、能源市场机制设计等课题提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码逐段调试运行,深入理解变量设置、迭代流程与收敛判断逻辑;同时可延伸至其他分布式优化场景(如虚拟电厂、综合能源系统)进行模型迁移与改进。【SCI复现】基于纳什博弈和ADMM的多微网主体能源共享研究(Matlab代码实现)
win arm64 python3.10的triton-3.3.0和sageattention-2.1.1
这是python3.10环境的triton-3.3.0和sageattention-2.1.1的wheel文件,可直接安装,解决tts和sd等模型加速环境安装失败问题,SoulX-Podcast和comfy-gguf应用通过。
【VMD-SSA-LSSVM】基于变分模态分解与麻雀优化Lssvm的负荷预测多变量(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的多变量电力负荷预测模型,该模型通过Matlab代码实现。首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂度并提取不同频率特征;随后采用SSA优化LSSVM的关键参数,提升预测精度;最后将优化后的LSSVM用于各模态分量的预测并叠加得到最终负荷预测结果。该方法有效提高了负荷预测的准确性与稳定性,适用于多变量输入场景下的短期负荷预测任务。; 适合人群:具备一定电力系统背景和Matlab编程能力的高校研究生、科研【VMD-SSA-LSSVM】基于变分模态分解与麻雀优化Lssvm的负荷预测【多变量】(Matlab代码实现)人员及从事能源预测相关工作的工程技术人员;熟悉机器
学习
算法并希望将其应用于实际负荷预测问题的研究者。; 使用场景及目标:①解决传统负荷预测模型精度不足、易受噪声干扰的问题;②实现对多影响因素(如温度、历史负荷等)耦合作用下的电力负荷高精度预测;③为智能电网调度、能源管理及电力市场决策提供可靠的数据支撑; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步复现整个预测流程,重点关注VMD参数设置、SSA优化机制与LSSVM建模环节,同时可尝试替换数据集或引入其他优化算法进行对比实验,以深入掌握该混合预测模型的设计思路与调参技巧。
【无槽永磁电机解】磁场问题的直接场解,称为原始场公式(RFF),在整个无槽永磁电机领域中可能导致显著的误差,这些误差随着机器几何形状的变化而显著不同,提出了一种达到解析解(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕无槽永磁电机的磁场解析问题展开,指出传统的原始场公式(RFF)在不同电机几何形状下可能引入显著误差,为此提出一种更为精确的解析解法,并通过Matlab代码实现验证。该方法旨在提高无槽永磁电机磁场计算的准确性,适用于需要高精度建模的研究与工程应用场景。文中还提及多个相关科研方向和技术实现,涵盖无人机仿真控制、电力系统优化、路径规划、新能源系统调度、负荷与可再生能源预测等多个前沿领域,均配有Matlab或Python代码实现支持。; 适合人群:具备一定电机理论基础和编程能力,从事电气工程、自动化、【无槽永磁电机解】磁场问题的直接场解,称为原始场公式(RFF),在整个无槽永磁电机领域中可能导致显著的误差,这些误差随着机器几何形状的变化而显著不同,提出了一种达到解析解(Matlab代码实现)新能源系统、智能控制等领域研究的科研人员及研究生;熟悉Matlab/Simulink或Python的开发人员。; 使用场景及目标:①改进无槽永磁电机磁场计算精度,替代存在误差的RFF方法;②为电机设计、控制系统仿真、高性能驱动开发提供可靠模型基础;③拓展至多物理场耦合分析与优化设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解解析解的推导过程,对比RFF与新方法在不同几何参数下的误差表现,强化理论与实践结合;同时可参考文中列出的其他研究主题及相关代码资源,拓展科研思路与技术实现路径。
核心复现基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于LSTM(长短期记忆网络)的负荷与可再生能源出力预测展开研究,利用Matlab实现模型构建与仿真。通过深度
学习
方法对电力系统中的负荷及风电、光伏等可再生能源出力进行时序预测,重点解决数据非线性、波动性强带来的预测挑战。文中详细介绍了LSTM网络结构的设计、训练流程、参数调优及预测效果评估,结合实际数据验证了模型在短期负荷与新能源出力预测中的准确性与鲁棒性,为智能电网调度、能源管理提供了关键技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事新能源预【核心复现】基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测研究(Matlab代码实现)测、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉深度
学习
基本概念者更佳; 使用场景及目标:① 掌握LSTM在电力负荷与可再生能源预测中的建模方法;②
学习
如何利用Matlab搭建深度
学习
预测模型并进行训练与验证;③ 为科研论文复现、项目开发或实际工程应用提供可参考的代码框架与技术路径; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐模块理解,重点关注数据预处理、LSTM网络构建与超参数设置部分,动手实践并尝试在自有数据集上迁移应用,以加深对模型特性和预测流程的理解。
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