基于配电网供电可靠性分析分布式电源（DG）的选址与定容。在配电网发生故障时由故障前的实际运行情况动态地生成优化孤岛方案，并结合DG出力模型计算各负荷点的可靠性，得到系统电量不足指标；在此基础上，为克服粒子群优化（PSO）算法所存在的早熟问题以及人工鱼群算法（AFSA）的收敛速度过慢缺陷，对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进，有效提高了配电网中DG选址与定容优化的计算效率。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4进行分析，验证了所提方法的有效性和正确性。

使用matlab编写的SOA算法，可以应用于PID参数优化整定

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欠定盲源分离的程序，很好用，推荐给大家，希望对大家有用，希望下载

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本文实例讲述了C#实现给定字符串生成MD5哈希的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这里首先需要下面的命名空间的引用： 代码如下:System.Security.Cryptography; System.Web.Security; 主要代码如下： ///

/// method to generate a MD5 hash of a string ///

/// string to hash /// hashed string public

神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征，然后将其输入LSTM。 然后，LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3，每个图像的大小调整为299 x 299像素，对于VGG16，图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子： 标题：一个街角，前面有灯

功能说明如果给定的图形句柄存在，则此函数返回状态。 作者：须加藤雷 | 创建于：2017年7月7日| ray.sugato[at]gmail.com %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% 如果您使用此代码，请承认作者%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% 输入： h = 图形手柄输出： status = 1 当图形句柄存在时当图形句柄不存在时状态 = 0 例子： 状态 = figureExists(h); 状态 = 图存在（2）； % 检查图 2 是否存在

处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值，那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢？ 主要借鉴cv2中的方法： (我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素) matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor)) cv2.polylines(im, np.int32(