Eskom减载计划查看器 简单的单页应用程序（SPA），用于查看一系列受支持的南非城市的给定区域和阶段的Eskom减载计划。 日程安排已手动转换为JSON文件，该文件支持不同的块和日程安排类型（星期几或每月几日）。 该网站是使用Vue，Buefy和Bulma构建的，其中Yarn是包裹管理器，Parcel是捆绑器。 并托管在Netlify上。 在Azure VM上运行的还有一系列Python脚本，它们会刮擦受支持的城市网站以提取当前的减载阶段（如果有）。 本地运行 以下命令在上启动本地开发服务器，以进行Parcel的构建，服务和监视。 yarn dev 建造 使用以下命令构建发行版，并将其部署到dist/子目录中。 yarn build

Load Flow Analysis of IEEE 5 Bus model in Simmulink.rar

Amlogic USB刻录工具，用于在没有任何存储的情况下加载Mainline U-boot 这只是可以在Amlogic Openlinux 上找到的文件的“副本”。 安装 为Amlogic设备创建新的u-dev规则（在/etc/udev/rules.d中）。 我的文件称为70-persistent-usb-amlogic.rules文件内容为： SUBSYSTEM=="usb", ENV{DEVTYPE}=="usb_device", ATTR{idVendor}=="1b8e", ATTR{idProduct}=="c003", MODE:="0666", SYMLINK+="worldcup" 创建规则时，请重新加载udev规则或重新启动计算机。 确保此存储库的根文件夹在您的PATH变量中（我只是将其放在我的〜/ bin文件夹中），这样我可以在不指定路径的情况下从任何地方调用它

Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer google 负载均衡方案

数据冒险2（load-use） Clock Cycle 1 Cycle 2 Cycle 3 Cycle 4 Cycle 5 Cycle 6 Cycle 7 Cycle 8 I0: Load Plus 1 Plus 2 R-Type （采用寄存器前半写后半读，不转发） 如果第1条指令为load，且目标是写入寄存器R 则随后的第2、3条指令使用R时都会发生数据冒险 再后的第4条及之后的指令都不会发生冒险 Ifetch Reg/Dec Exec Mem Wr Ifetch Reg/Dec Exec Mem Wr Ifetch Reg/Dec Exec Mem Wr Ifetch Reg/Dec Exec Mem Wr * Similarly, although the load instruction is fetched during cycle 1, the data is not written into the register file until the end of Cycle 5. Consequently, the earliest time we can read this value from the register file is in Cycle 6. In other words, there is a 3-instruction delay between the load instruction and the instruction that can use the result of the load. This is referred to as Data Hazard in the text book. We will show in the next lecture that by clever design techniques, we can reduce this delay to ONE instruction. That is if the load instruction is issued in Cycle 1, the instruction comes right next to it (Plus 1) cannot use the result of this load but the next-next instruction (Plus 2) can. +2 = 73 min. (Y:53)

利用BBO算法来优化网络负载均衡，达到很好的效果，比传统方法优越。很适合正在用智能算法优化网络映射的学者。

负荷预测 该项目使用来自 Elia 的免费可用负载时间序列数据，旨在开发强大而准确的方法来提前一天预测 Elia 电网的平均总负载。 已经开发了四种不同的基于机器学习的算法，每种算法都可以通过运行 src 文件夹中的相应脚本来运行。 它们如下： 高斯过程回归 - gpr.py 支持向量回归 - svr.py 加权聚类 - clustering.py Sigmoidal 神经网络-neural.py 脚本所需的数据存储在 src 内的 data 文件夹中。 脚本 analysis.py 提供了可视化 Elia 加载时间序列各个方面的函数。 所有模拟都使用 Visualizer.py 中的方法显示结果预测。 有关 Elia 数据集、算法开发和预测结果的更多详细信息，请查看 writeup 文件夹中的 writeup。 信用： 感谢 Elia 提供的电力负荷数据集。 来源： :

Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 1. 下载文件native.rar 并解压 2. 用SecureFX 上传, 替换native目录下文件，选择二进制文件上传。 3. 成功。

本代码参考自https://colab.research.google.com/drive/1mMUKnvM_Byu8wEcJpFSYGnniPPhIOD7N?usp=sharing。

基于R语言实现的ARIMA负荷预测实验，提供代码以及实验数据基于R语言实现的ARIMA负荷预测实验，提供代码以及实验数据基于R语言实现的ARIMA负荷预测实验，提供代码以及实验数据基于R语言实现的ARIMA负荷预测实验，提供代码以及实验数据