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高性能IOCP完成端口模型
网上找的IOCP完成端口代码,测试可以实现512Byte 60000包/秒,CPU 10%,单线程,性能已经很好,对代码进行了X64修改,已全面支持X64,准备进一步优化。
2024-04-26 21:15:38
3.11MB
IOCP
完成端口
封装
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基于定子磁链定向矢量控制的DFIG空载并网模型,目的是实现定子电压跟随电网电压变化,减小并网冲击电流 在基础的PI控制基础上加
基于定子磁链定向矢量控制的DFIG空载并网模型,目的是实现定子电压跟随电网电压变化,减小并网冲击电流。 在基础的PI控制基础上加入了模糊控制,动态响应速度快了许多,误差也有所减小。 (传统模型+改进模型+结果比较程序)
2024-04-26 18:20:23
310KB
1
深度学习-时间序列预测-Informer模型-课程讲解ppt-组会ppt分享
包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括: 多尺度时间编码器和解码器:Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构,可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制:Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制,可以根据序列长度自动调整注意力范围,从而很好地处理长序列。 门控卷积单元:Informer模型采用了一种新的门控卷积单元,可以减少模型中的参数数量和计算量,同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理:Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值,使用了一种新的掩码机制,可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果,包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129
2024-04-26 15:34:05
2.79MB
深度学习
课程资源
时间序列预测
1
visio-itil-v3-整体模型示意图
visio-itil-v3-整体模型示意图
2024-04-26 14:48:09
2.09MB
1
基于危险理论的无线传感器网络入侵检测模型
针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。
2024-04-26 13:34:41
640KB
无线传感器网络;
入侵检测;
人工免疫系统;
危险理论
1
ATP行波测距模型,很适合搞仿真的人用
实用 ATP 测距模型 从中国电力研学论坛里下载到的 不可多得的好东西
2024-04-25 20:47:43
19KB
ATP模型
1
30Kw三相PFC 1000V30A充电电源模块PSIM仿真模型,包括电压电流双闭环控制算法与解释
30kw三相PFC充电电源模块1000V30A输出电源 采用了PFC技术,即功率因数校正技术,它可以改善交流电源的功率因数,提高交流电源的利用率,降低交流电源的失真度,从而提高交流电源的质量。 在输出电源的设计上,它采用了三相电源输出,使其输出稳定,并且输出功率高达30kw,电压为1000V,电流为30A,适用于大功率电力设备的充电。 关键技术方面,这个电源模块采用了多项技术来保证其性能优异,其中包括: PFC技术:功率因数校正技术可以使交流电源的功率因数接近1,从而提高交流电源的利用率及质量。 三相电源输出:采用三相电源输出,使其输出稳定。 大功率输出:输出功率高达30kw,电压为1000V,电流为30A,适用于大功率电力设备的充电。 智能控制技术:采用智能控制技术,可以对电源的输出进行精准控制和监测,保证其性能的稳定与可靠性。 总之,30kw三相PFC充电电源模块1000V30A输出电源采用了众多先进的技术,可以为大功率电力设备的充电提供高效稳定的输出电源,是一种优秀的充电电源模块。
2024-04-25 17:33:14
15KB
psim
电力仿真
1
车辆路径优化问题(VRP)变体及数学模型
车辆路径优化问题(VRP)变体及数学模型
2024-04-25 15:15:13
72KB
1
基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip
基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】 基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本
2024-04-25 13:53:37
14.67MB
python
图像处理
机器学习
关于在 Simulink 中创建锁定和受保护模型模块的文章:本文讨论了制作 Simulink 模块图受保护版本所需的步骤-matlab开发
本文包含对以下内容的描述: * 什么是 Simulink 以及它如何用于系统建模* 创建模型的子系统以暂时隐藏其实现* 保护您的知识产权免受其他用户侵害的目的* 用于创建模型的永久锁定、受保护版本的步骤* 如何在另一个 Simulink 模型中使用受保护的模型模块 此文件还包含在此保护过程中使用并在使用快照的文章中引用的 Simulink 模型文件
2024-04-25 10:05:45
13.48MB
matlab
1
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