光伏电池模型

为了提高配电网故障定位在大面积通信故障下的容错性，以现有的配电网故障定位模型为基础，通过系统地计及馈线终端设备(FTU)漏报和误报，建立了配电网故障定位解析模型。为了提高模型的可行性，以故障矛盾假说为约束条件，将目标函数变量维度减小到3倍的节点数量；在分析配电网拓扑结构和工程设备配置的基础上，通过构建分层故障定位模型，进一步减小变量维度。此外，分层解析模型能够利用第2层的定位结果对第1层的定位结果进行校验，使故障定位更加精确。算例分析结果表明，计及FTU漏报和误报的分层解析模型不仅能够大幅地提高配电网故障定位的准确率和容错性，还能同步获取FTU漏报和误报的告警信息。

第四期《MindFormers套件之大模型文本生成和分布式在线推理》

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

程序中详细介绍博客专栏地址：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/134043042。 01_raw_model.py：trimesh可视化原始示例模型。 02_top_view.py：三维模型俯视图投影。 03_left_view.py：三维模型左视图投影。 04_left_rotate.py：使用open3d根据旋转操作获取投影矩阵，以左视图为例。 05_left_vector.py：根据相机朝向向量获取投影矩阵，以左视图为例。 model.obj：示例模型的obj文件。

yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码。包括： （1）pt转onnx （2）onnx转rknn及推理 （3）rknn推理

【元胞自动机】基于元胞自动机模拟地铁火灾疏散模型matlab代码

布尔莎七参数坐标转换模型的matlab代码实现。 当观测的公共控制点大于3个时，可采用间接平差法求得空间坐标转换模型中的七个参数，即七参数转换模型。https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/124509019。

深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用。CAM又叫类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。利用可视化的信息引导网络更好的学习，例如可以利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强；利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。

电动汽车模型的各模块的Simulink模型，包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。 附有说明文档，文档详细的描述了模型的建模过程及功能 电动汽车模型的Simulink模型包含多个模块，其中包括驾驶员模块，整车控制器模块，电机模块，变速器模块，主减速器模块，车轮模块，车速模块以及BMS模块。这些模块通过Simulink软件进行建模，并用于仿真和控制电动汽车的行为。 在电动汽车模型中，驾驶员模块负责接收驾驶员的指令和输入，并将其转化为相应的控制信号。整车控制器模块则负责协调各个模块之间的通信和控制策略。 电机模块是电动汽车的关键组成部分，它控制电动机的运行，包括速度和扭矩控制等。变速器模块用于改变电力传输的效率和转速比，以适应不同的驾驶情况。 主减速器模块负责将电机的高速旋转转换为合适的车轮转速，并提供适当的力矩输出。车轮模块用于模拟车辆与地面的接触，以确定牵引力和滚动阻力等参数。 车速模块监测车辆的实时速度，并与其他模块进行通信以实现精确的速度控制。最后，BMS模块（电池管理系统）负责监测和管理电动汽车的电池状态，