德国V2G并网标准 Generators connected to the low-voltage distribution network – Technical requirements for the connection to and parallel operation with low-voltage distribution networks English translation of VDE-AR-N 4105:2018-11 ### VDE-AR-N4105:2018 英文版——德国V2G并网标准 #### 概述 《VDE-AR-N4105:2018》是德国的一项重要标准，该标准规定了与低压配电网络连接的发电机的技术要求。这份标准适用于那些连接到低压配电网络的发电机，并明确了它们在连接和并行运行时所需满足的技术最低要求。本标准由德电协（VDE）发布，并提供了英文版本供国际参考。 #### 关键知识点解析 ##### 1. **VDE-AR-N 4105 标准的地位与适用范围** - **地位**：该标准是根据VDE 0022的规定制定的应用规则（VDE-Anwendungsregel），遵循了VDE-AR-N 100（VDE-AR-N 4000）中所述的过程。 - **适用范围**：该标准适用于所有连接至低压配电网络的发电机，包括但不限于太阳能光伏系统、风力发电系统等分布式能源。 ##### 2. **技术要求** - 标准详细规定了连接到低压配电网络的发电机在技术层面上必须满足的最低要求，这些要求旨在确保电网的安全稳定运行。 - 包括但不限于：频率适应性、电压适应性、保护措施、故障恢复能力、通信接口等方面的要求。 ##### 3. **并网与并行操作** - 本标准不仅关注发电机如何安全地接入低压配电网络，还特别强调了发电机在并网后如何与现有网络并行运行的问题。 - 这包括了对功率控制、响应速度、同步能力等方面的具体要求。 ##### 4. **标准的更新与应用** - **更新时间**：VDE-AR-N 4105:2018取代了之前的版本VDE-AR-N 4105:2011-08。 - **应用日期**：本标准自2018年11月1日起生效，并为旧版本设定了过渡期直至2019年4月26日。 - **执行要求**：标准中提到了NC RfG（Article 4, Paragraph 2, and Article 72）中的具体日期要求，这表明了在执行过程中需要遵循的具体步骤和时间框架。 ##### 5. **知识产权与使用许可** - **版权归属**：该标准的版权归属于VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e. V.，任何未经许可的复制都是禁止的。 - **内部使用许可**：对于内部使用的分发和许可证，则由VDE VERLAG GMBH负责管理。 #### 技术细节分析 ##### 5.1 **频率适应性** - 发电机需要具备一定的频率适应性，能够在一定范围内自动调整输出功率，以维持电网频率的稳定。 ##### 5.2 **电压适应性** - 发电机还需具备电压适应性，能够适应电网电压的变化，并作出相应的调整。 ##### 5.3 **保护措施** - 需要配备各种保护装置，如过流保护、短路保护等，以防止意外情况发生时对电网造成损害。 ##### 5.4 **故障恢复能力** - 发电机应具有快速的故障恢复能力，能够在电网故障恢复后迅速重新接入电网。 ##### 5.5 **通信接口** - 标准中还对发电机与电网之间的通信接口提出了明确要求，以确保数据传输的安全性和可靠性。 《VDE-AR-N4105:2018》是一份详尽的技术规范文档，它不仅为德国国内的分布式能源并网提供了统一的标准指导，也为其他国家和地区制定类似标准提供了参考依据。通过遵循这些技术要求，可以有效地提升电网的整体运行效率和稳定性，同时保障电力系统的安全可靠。

【数字信号处理AR模型】是数字信号处理领域中一种重要的参数模型，主要应用于功率谱估计。功率谱估计是分析和理解随机信号统计特性的重要手段，AR（Auto-Regressive，自回归）模型在这种估计中占据核心地位。AR模型是用于描述平稳随机信号的一种线性时不变系统模型，它假设信号可以通过其自身的滞后值和加性白噪声的线性组合来表示。 在AR模型中，信号\( x_n \)可以表示为以下差分方程的形式： \[ \sum_{k=1}^{p}a_kx_{n-k} = b_0u_n \] 其中，\( p \)是模型的阶数，\( a_k \)是自回归系数，\( b_0 \)是常数，\( u_n \)是零均值的白噪声序列。这个模型表明，当前的信号值依赖于过去的\( p \)个信号值和当前的噪声项。 AR模型的参数估计通常通过最小二乘法或最大似然法进行。正则方程是求解这些参数的关键，它们提供了已知参数与未知参数之间的关系。对于给定的观测数据，可以通过解一组线性方程来得到AR模型的系数\( a_k \)。这些方程通常由信号的自相关函数或频谱密度函数推导而来。 AR模型的阶数选择是估计过程中的一个重要步骤。过低的阶数可能导致模型无法充分捕捉信号的统计特性，而过高的阶数则可能导致过拟合，增加计算复杂性。一般通过信息准则，如Akaike信息准则（AIC）或Bayesian信息准则（BIC）来选择最佳阶数。 除了AR模型，还有MA（Moving-Average，移动平均）模型和ARMA（Auto-Regressive Moving-Average，自回归移动平均）模型。MA模型将信号表示为过去噪声项的线性组合，而ARMA模型则是AR和MA模型的结合，适用于同时考虑信号自回归和噪声平滑效应的情况。 AR模型的稳定性是另一个关键概念。一个稳定的AR模型意味着所有自回归系数的绝对值小于1，这确保了信号序列的有限均值和方差。稳定性检查通常是通过查看系统的极点位置来完成的，所有的极点都必须位于单位圆内。 在实际应用中，AR模型被广泛用于语音识别、图像处理、通信系统、金融时间序列分析等领域。了解和掌握AR模型及其参数计算方法对于理解和处理各种随机信号至关重要。 为了深入学习AR模型及相关技术，可以参考以下经典文献： 1. Kay S M, Marple S L. 《Spectrum Analysis : a modern Perspective》. Proc. IEEE, 1981 2. Makhoul J. 《Linear Prediction: a tutorial review》. Proc. IEEE, 1975 3. Kay S M. 《Modern Spectrum Estimation: Theory and Application》. 1988 4. Marple S L. 《Digital Spectrum Analysis with Application》. 1987 通过这些资源，可以进一步理解AR模型的理论基础，掌握参数计算方法，并了解如何应用于实际的信号处理问题。

CVPR2025是一个国际顶级的计算机视觉与模式识别会议，DEIM模型训练自己的数据集教程基于Pycharm，适合希望掌握如何使用深度学习框架训练计算机视觉模型的用户。在当前快速发展的计算机视觉领域，机器学习和深度学习技术已经成为了研究热点。DEIM模型作为一种深度学习模型，尤其在图像识别、物体检测和场景理解等任务中表现出色。 教程内容主要涉及如何在Pycharm这一集成开发环境中，搭建和配置深度学习模型训练环境。Pycharm作为一款流行的Python开发环境，提供了丰富的功能和插件，使得研究人员和开发者能够更加高效地编写代码、调试程序和管理项目。 本教程通过详细地介绍DEIM模型的安装、配置以及数据集的准备和训练过程，使得用户可以在自己的计算机上复现DEIM模型的训练过程。对于需要在特定数据集上训练模型的开发者来说，这将是一份宝贵的资源。在教程中，用户将学习到如何准备训练所需的数据集，包括数据的采集、标注以及转换成模型训练所需的格式。同时，教程还会讲解如何利用Pycharm来编写模型训练的代码，监控训练过程以及评估模型的性能。 教程中还会提及一些实用的技巧和注意事项，比如如何设置合适的硬件环境、如何优化模型参数以获得更好的训练效果，以及如何进行模型的保存和加载。这些内容对于那些希望深入研究计算机视觉算法和模型训练的用户而言，是非常有帮助的。 此外，教程的发布者还特意感谢了为本教程做出贡献的up主，表明这是一个由社区力量推动的资源共享行为，而这种社区的力量也是推动计算机视觉领域前进的重要因素之一。教程的标签“ar 数据集 课程资源 pycharm”，精准地概括了本教程的核心内容和适用范围。 一方面，教程为想要在自己的数据集上训练DEIM模型的研究者提供了一条捷径，使他们不必从头开始搭建训练环境和编写大量的代码；另一方面，教程也为初学者提供了了解和入门计算机视觉模型训练的机会。通过在Pycharm这样的开发环境中，用户能够更加直观和有效地学习和实践模型训练过程，加深对计算机视觉技术的理解。 随着计算机视觉技术的不断进步，对相关领域的专业人才需求也在不断增长。这本教程的出现，不仅为有志于从事计算机视觉研究的人提供了资源，也为计算机视觉教育和职业发展提供了支持。在这样的背景下，本教程的意义不仅仅局限于技术层面的分享，更在于它促进了知识的传播和行业的发展。因此，无论是对于个人学习者还是教育机构，本教程都是一份值得推荐的资源。

vuforia-10-17-4版本

Vuforia是Unity引擎中的一个强大的增强现实（AR）平台，它允许开发者创建引人入胜的混合现实体验。VuforiaSamplesUnityv9-8-11是官方提供的一系列示例和教程，帮助用户深入了解如何在Unity中有效地利用Vuforia进行AR开发。这个版本涵盖了从基础到高级的各种功能，包括目标识别、图像跟踪、3D对象放置等。 1. **Vuforia核心概念**： - **目标检测与追踪**：Vuforia能够识别和追踪2D图像（图像目标）和3D模型（模型目标）。图像目标可以是任何静态图片，而模型目标则支持动态3D物体的识别。 - **智能地形**：Vuforia的智能地形功能允许在大范围的地面或墙壁上创建虚拟内容，无需预先设定目标。 2. **Unity集成**： - **Unity引擎基础**：理解Unity的基础操作，如场景管理、对象层级、组件系统等，是使用Vuforia的前提。 - **Vuforia插件**：Vuforia作为Unity的一个插件，提供了各种AR相关的脚本和组件，如`VuforiaBehaviour`、`TrackableBehaviour`等，用于处理目标检测和追踪事件。 3. **Vuforia Samples**： - **基础示例**：包括基本的图像目标追踪，如“ImageTarget”示例，展示了如何在图像上放置3D对象。 - **进阶示例**：如“MultiTarget”和“ModelTarget”示例，演示了如何处理多个目标和自定义3D模型的追踪。 - **交互性示例**：如“InteractiveTargets”展示了如何添加触摸或手势交互，让虚拟对象可以响应用户的操作。 - **视频播放**：通过“VideoPlayback”示例，学习如何在AR环境中播放视频内容。 4. **AR开发技巧**： - **光照估计**：Vuforia提供光照估计功能，使得虚拟物体能根据真实环境的光照条件调整自身的阴影和反射。 - **性能优化**：学习如何优化模型的多边形数，合理设置渲染距离，以及利用GPU实例化来提升性能。 5. **VR兼容性**： - **虚拟现实支持**：Vuforia不仅支持AR，还能与VR结合，提供混合现实体验，例如“VRMode”示例可能展示了这种结合方式。 6. **使用教程**： - **说明.txt**：可能包含关于如何导入和运行示例的指南，以及对每个示例的目标和功能的简要介绍。 - **vuforia-samples-unity-9-8-11.zip**：解压后会得到一系列的Unity项目文件，可以直接在Unity编辑器中打开和学习。 通过深入研究这些示例和教程，开发者不仅能掌握Vuforia的基本用法，还能了解如何在实际项目中应用AR技术，提高游戏和应用程序的互动性和沉浸感。同时，对于Unity和Vuforia的不断更新，开发者需要保持关注并适时升级，以便充分利用新功能和性能改进。

《博图软件使用指南》 博图（TIA Portal）是西门子公司开发的一款集成自动化工程软件，广泛应用于工业自动化领域。"109476781_Sample_Library_for_Instructions-V15_1_DOKU_v1_04_en0.rar"这个压缩包，显然是一个关于博图软件的样本库和使用指导文档，版本号为V15.1，DOKU_v1.04，英文版。以下将详细解读其中可能包含的知识点。 一、博图软件简介 博图（TIA Portal）全称为“全集成自动化”门户，它集成了PLC编程、HMI设计、运动控制、诊断和模拟等多种功能，支持SIMATIC S7系列控制器。该软件的V15.1版本提供了更先进的功能和优化的工作流程，增强了用户在自动化项目中的效率。 二、样本库的用途 样本库通常包含预设的程序块、指令和功能，供用户在实际项目中快速引用和修改。"Sample Library for Instructions"可能包括各种常用的功能块和指令示例，涵盖了从基本逻辑控制到复杂运动控制的各种场景，对于初学者来说是快速理解和学习博图编程的重要资源。 三、使用博图进行编程 1. 创建项目：在博图中，所有的自动化任务都始于创建项目，项目中包含了硬件配置、软件编程、网络设置等多个部分。 2. 硬件配置：根据实际设备，用户可以在博图中配置SIMATIC控制器、I/O模块等硬件设备，软件会自动生成对应的硬件配置文件。 3. PLC编程：博图支持多种编程语言，如Ladder Diagram（LD）、Structured Text（ST）、Function Block Diagram（FBD）等，用户可以根据需求选择合适的语言编写程序。 4. HMI设计：博图内置了WinCC作为人机界面设计工具，用户可以创建直观的图形界面，实现与PLC的交互。 5. 诊断与调试：博图提供强大的诊断和调试功能，帮助用户快速定位和解决问题。 四、博图的高级特性 1. 一致性：博图的统一界面使得从设计到调试的所有步骤都能在一个软件环境中完成，大大提高了工作效率。 2. 数据管理：通过版本控制和项目比较，博图能够帮助用户有效管理项目数据，避免错误和冲突。 3. 模拟与测试：在实际运行前，用户可以在博图中进行软件模拟和测试，验证程序的正确性。 4. 工程组态：博图支持多用户协作，团队成员可以同时对同一项目进行不同部分的开发，提高团队合作效率。 总结，"109476781_Sample_Library_for_Instructions-V15_1_DOKU_v1_04_en0.rar"压缩包为博图用户提供了一个宝贵的参考资料，通过深入学习和实践，用户不仅可以掌握博图的基本操作，还能熟悉各种自动化编程技巧，提升在工业自动化领域的专业技能。

Vuforia 10.17.4是一个专门针对Unity开发平台的增强现实(AR)软件开发工具包(SDK)。该版本是Vuforia SDK的更新迭代，它为开发者提供了更加丰富和先进的AR体验构建能力。通过Vuforia，开发者可以在Unity环境中创建带有交互性的AR应用，将数字内容与现实世界结合，实现数字孪生与虚拟仿真。 数字孪生技术是一种将数字信息世界与物理实体相连接的方法，通过这种技术可以在虚拟空间中创建一个实体的镜像。在Vuforia 10.17.4的支持下，开发者可以在Unity环境中实现这一技术，为用户提供全新的互动体验。例如，在制造业中，数字孪生可以用来模拟和测试产品，而在医疗领域，则可以用来进行手术规划和教育训练。 虚拟仿真则是利用计算机软件创建的虚拟环境，让用户体验到接近于现实的模拟场景。Vuforia使得在AR环境中实现虚拟仿真成为可能，开发者可以利用Vuforia提供的工具和功能，创造出富有沉浸感的仿真场景，应用于教学、训练、游戏等多个领域。 Vuforia 10.17.4版本继承了Vuforia引擎的优势，包含了一套完整的工具集，用于跟踪图像、物体、场景以及3D模型，并通过视觉和空间感知技术实现精确的AR体验。该版本可能包含了对于特定硬件或操作系统的优化，确保开发者可以在更广泛的设备上实现高性能的AR应用。 此外，Vuforia还支持云识别服务，允许开发者将识别数据上传到云端，以实现更快速、更精确的AR体验。这一服务为开发者提供了极大的灵活性，尤其是在处理大数据量的图像或对象时。在10.17.4版本中，可能还引入了改进的用户界面和工作流程，提高了开发效率，简化了复杂的开发任务。 Vuforia 10.17.4的发布，进一步巩固了它在AR开发领域的领导地位，尤其对那些使用Unity作为主要开发工具的开发者而言，该版本提供了更多可能性和便利。它不仅提升了AR体验的质量，还为AR技术的普及和商业应用铺平了道路。由于其在性能和易用性上的进步，Vuforia成为了许多开发者构建AR项目的首选SDK。 由于文件中只提供了一个文件名“vuforia-10-17-4.unitypackage”，这表明该压缩包中可能包含了Vuforia SDK的所有必要组件，便于开发者直接在Unity环境中导入并开始使用。这样的打包方式非常适合于团队协作开发，也方便了新用户的快速上手和使用。 Vuforia 10.17.4作为一款面向Unity的AR开发工具，不仅推动了AR技术的发展，还为各行各业带来了革命性的变化。通过数字孪生和虚拟仿真等技术的应用，Vuforia为AR应用的创新和实际应用提供了强大的支持。

AR.js是一种基于Web的AR技术，它允许开发者在网页上创建增强现实（Augmented Reality, AR）的应用。AR.js通过使用Web标准技术，如WebGL和JavaScript，使得创建AR体验变得更加容易和普及。AR.js的核心是利用了计算机视觉库，如ARToolKit或jsartoolkit5，来跟踪和识别图片、3D模型和环境中的物体，并将虚拟物体投射到现实世界中。 AR.js完整资源包通常包含了实现AR体验所需的所有资源。这通常包括核心库文件、示例项目、文档说明、必要的API接口以及可能的插件或辅助工具。有了这样的资源包，开发者不需要单独寻找或整合这些资源，便可以直接开始AR应用的开发工作。这对于初学者和经验丰富的开发者都是极大的便利，因为它降低了技术门槛并缩短了学习曲线。 具体到这个资源包的内容，它可能包含了以下几个方面的文件和工具： 1. AR.js核心库：这是整个资源包的核心，包含了实现AR功能的基本算法和方法。开发者通过引入这些JavaScript文件，可以快速地在网页中实现AR功能。 2. 示例项目：为了帮助开发者理解AR.js的工作原理，资源包中通常会包含一些预设的示例项目。这些项目演示了如何使用AR.js实现特定的AR应用，如图片识别、场景识别或3D模型放置等。 3. 文档和API说明：为了便于开发者使用资源包，通常会提供详细的文档，说明如何配置和使用AR.js的各种功能。此外，还会有API的参考手册，帮助开发者了解如何通过编程与AR.js交互。 4. 插件和辅助工具：资源包可能还包含了一些插件或者辅助工具，这些工具能够帮助开发者扩展AR.js的功能，例如通过地理位置进行AR体验，或是实现更复杂的交互方式。 5. 测试和演示素材：为了方便开发者测试自己的AR应用，资源包中还可能包括一些测试用的图片或3D模型等素材。 AR.js可以与多种技术栈配合使用，其中最著名的组合之一是结合A-Frame框架。A-Frame是一个用于构建虚拟现实（Virtual Reality, VR）体验的Web框架，它允许开发者通过简单的标记语言来创建3D场景和对象。当A-Frame与AR.js结合时，开发者可以创建所谓的“混合现实”（Mixed Reality, MR）应用，这种应用结合了AR和VR的特点，为用户提供更加丰富的交互体验。 利用A-Frame和AR.js，开发者可以不必依赖于传统的移动应用开发方式，而是在网页上实现AR功能，这大大降低了开发的门槛和成本。此外，由于Web平台的跨平台特性，使用这些技术创建的应用可以在多种设备和操作系统上运行，这为AR应用的普及提供了极大的便利。 由于AR技术的快速进展，开发者还需要关注最新的AR.js版本和更新，以便及时应用新功能和改进。开源社区和各种在线论坛也是获取帮助和分享经验的好地方，这对于解决开发过程中遇到的问题和持续提升AR应用的质量至关重要。

一： 安装命令jupyter： pip install jupyter 如果缺少依赖，缺啥装啥 二： 运行 jupyter notebook 首先，查看一下自己是否已经安装成功，在终端输入： jupyter notebook 如果运行成功，结果如下： [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] Jupyte 【PyCharm安装并配置Jupyter Notebook的实现】 在Python开发中，Jupyter Notebook是一个非常受欢迎的交互式编程环境，它允许用户以Markdown格式编写文档，并结合Python代码块进行实时执行。PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，通过集成Jupyter Notebook，开发者可以在PyCharm中享受同样便利的开发体验。以下将详细介绍如何在PyCharm中安装并配置Jupyter Notebook。 **一、安装Jupyter** 确保已经安装了Python环境。在命令行中使用`pip`来安装Jupyter： ```bash pip install jupyter ``` 如果在安装过程中遇到任何依赖问题，`pip`会自动尝试解决，缺少哪个库就安装哪个库。 **二、运行Jupyter Notebook** 安装完成后，验证Jupyter Notebook是否安装成功，可以在终端输入： ```bash jupyter notebook ``` 如果安装成功，Jupyter Notebook会启动并显示类似以下的信息： ``` [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab application directory is /home/winddy/anaconda3/share/jupyter/lab [I 09:03:15.182 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/winddy [I 09:03:15.182 NotebookApp] 0 active kernels [I 09:03:15.182 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: [I 09:03:15.182 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 [I 09:03:15.182 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [C 09:03:15.183 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44&token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 ``` 这表明Jupyter Notebook已在本地启动，监听8888端口。可以通过浏览器访问提供的URL来使用。 **三、在PyCharm中配置Jupyter Notebook** 在PyCharm中配置Jupyter Notebook的过程可能会遇到一些挑战。创建一个新的`.ipynb`文件，如果PyCharm尚未识别此文件类型，它会提示安装相关的插件。安装完成后，可以在文件的第一个单元格中输入`%matplotlib inline`，然后尝试运行，可能会出现因环境差异导致的各种错误。 在PyCharm的设置中配置Jupyter Notebook时，可以忽略提示的服务器连接错误。只需点击"Run Jupyter Notebook"，PyCharm会启动Jupyter服务并运行指定的代码。 **四、常见错误与解决方案** 1. **权限问题**：如日志中提到的".gvfs"权限问题，这可能是由于在root权限下运行Jupyter Notebook导致的。建议以普通用户身份运行Jupyter Notebook。 2. **环境不一致**：如果PyCharm的Python解释器与Jupyter Notebook的环境不一致，可能引发错误。确保两者都在同一环境下运行。 3. **端口冲突**：如果已有其他进程占用8888端口，Jupyter Notebook无法启动。可以手动指定其他端口，例如`jupyter notebook --port=9999`。 4. **依赖缺失**：某些Python库可能未被安装，导致特定功能无法正常工作。检查Jupyter Notebook的报错信息，根据需要安装缺失的库。 5. **PyCharm插件问题**：确保安装的PyCharm Jupyter Notebook插件是最新的，有时更新插件可以解决兼容性问题。 通过以上步骤，你应该能够在PyCharm中顺利地使用Jupyter Notebook了。记住，配置过程可能会因为不同的操作系统、Python环境和PyCharm版本略有差异，遇到问题时，查阅官方文档或社区资源通常能找到解决方案。

微信小程序AR实现，手势AR、图像AR、平面AR，多图识别，引入小程序插件即可使用，免开发。通用（UniApp、HBuilder、原生）.zip