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“电气综合能源系统研究：利用分布鲁棒机会约束应对风电不确定性风险与模糊集处理”,电气综合能源系统中基于分布鲁棒机会约束的协同经济调度策略与仿真研究,分布鲁棒；复现；电气综合能源系统；分布鲁棒机会约束(DRCC)；ADMM分布式算法；全网独，恶意差评的请绕路 有意者加好友 注:非完美复现 研究内容:为了应对风电不确定性给电气综合能源系统带来的运行风险，采用分布鲁棒机会约束，通过数据驱动的方式，以少量的风电预测误差历史数据得到与矩信息有关的模糊集，并将形成的机会约束问题转化为易于求解的形式。 仿真软件：matlab 参考文档：《不确定风功率接入下电-气互联系统的协同经济调度》fuxian 注意事项[火][火]：代码注释详细，运行稳定，仿真结果如下所示。 ,分布鲁棒;复现;电气综合能源系统;分布鲁棒机会约束(DRCC);ADMM分布式算法;数据驱动;风电预测误差;协同经济调度;Matlab仿真;运行稳定。,分布式鲁棒策略下的电气综合能源系统研究与仿真实现

态势感知调研（包括水下态势感知等） 态势感知是一种复杂的信息处理和分析技术，旨在对环境中的态势要素进行感知、理解和预测，以提供安全和决策支持。态势感知技术可以应用于各种领域，包括网络安全、无人系统、战场态势感知、电力系统态势感知、水下态势感知等。 态势感知技术的核心是对环境中的态势要素进行感知、理解和预测。态势感知可以分为三个部分：感知、理解和预测。感知部分主要集中在异构传感器的数据处理；理解部分主要在多传感器信息融合。态势感知技术可以帮助决策者获得完整、准确和相关的信息，从而提高决策的正确性和及时性。 在水下态势感知领域，态势感知技术可以应用于无人潜水器（UUV）的设计和开发。UUV是一种复杂的水下智能平台，需要具备高级的态势感知、威胁评估和自主决策能力。态势感知技术可以帮助UUV在复杂和未知的海洋环境中进行自主作业，并提供安全和决策支持。 态势感知技术的发展对国防、安全、交通、能源等领域具有重要的理论研究价值和工程应用意义。然而，态势感知技术也存在一些挑战和限制，例如传感器误差、信息不确定性、环境噪声等。因此，提高态势感知技术的准确性、可靠性和实时性是非常重要的。 在态势感知技术的研究和应用中，需要结合多种技术和方法，例如专家系统、模板匹配、数学模型、神经网络等。这些技术和方法可以结合使用，提高态势感知技术的准确性和实时性。 此外，态势感知技术也需要结合实际应用的需求和限制，例如环境噪声、传感器误差、信息不确定性等。因此，态势感知技术的研究和应用需要考虑实际应用的需求和限制，提高态势感知技术的实用性和可靠性。 态势感知技术是一种复杂的信息处理和分析技术，对国防、安全、交通、能源等领域具有重要的理论研究价值和工程应用意义。然而，态势感知技术也存在一些挑战和限制，需要结合多种技术和方法，结合实际应用的需求和限制，提高态势感知技术的准确性、可靠性和实时性。 在水下态势感知领域，态势感知技术可以应用于无人潜水器（UUV）的设计和开发。UUV是一种复杂的水下智能平台，需要具备高级的态势感知、威胁评估和自主决策能力。态势感知技术可以帮助UUV在复杂和未知的海洋环境中进行自主作业，并提供安全和决策支持。 态势感知技术的发展对国防、安全、交通、能源等领域具有重要的理论研究价值和工程应用意义。然而，态势感知技术也存在一些挑战和限制，例如传感器误差、信息不确定性、环境噪声等。因此，提高态势感知技术的准确性、可靠性和实时性是非常重要的。 态势感知技术是一种复杂的信息处理和分析技术，对国防、安全、交通、能源等领域具有重要的理论研究价值和工程应用意义。态势感知技术可以应用于各种领域，包括网络安全、无人系统、战场态势感知、电力系统态势感知、水下态势感知等。态势感知技术的发展需要结合多种技术和方法，结合实际应用的需求和限制，提高态势感知技术的准确性、可靠性和实时性。

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《MXY5.0：高速数理计算的领先软件》 在当今的信息化时代，高效、精准的数理计算工具对于科研工作者、工程师以及数据分析人员来说至关重要。MXY5.0，这款被誉为“最快的数理软件”，凭借其卓越的性能和丰富的功能，已经在业界赢得了广泛的赞誉。下面，我们将详细探讨MXY5.0的核心特性、优势以及应用场景，以揭示其为何能在众多同类软件中脱颖而出。 MXY5.0的核心在于其强大的计算引擎。它采用了先进的算法和优化技术，能够处理复杂的数学模型，无论是线性代数问题、微积分运算还是统计分析，都能在短时间内给出准确的结果。这使得用户能够在面对大量数据时，也能快速进行计算，极大地提高了工作效率。 MXY5.0提供了丰富的函数库和模块，涵盖了从基础数学到高级科学计算的各种需求。比如，它内置了各种常用的数学函数，如三角函数、指数函数、对数函数等，还包含了矩阵运算、微分方程求解、非线性优化等专业模块。这些功能使得用户无需编写繁琐的代码，只需调用相应的函数，就能完成复杂的计算任务。 此外，MXY5.0在用户界面设计上也下足了功夫。其直观易用的图形用户界面（GUI）让初学者也能轻松上手，而专业的开发者则可以通过其强大的脚本编辑器实现自定义功能。同时，软件支持多种数据导入导出格式，包括CSV、Excel、XML等，方便用户与其他应用进行数据交换。 在实际应用中，MXY5.0广泛应用于科研领域，如物理学、工程学、经济学、生物医学等。例如，在物理学中，它可以用于解决量子力学或电磁学的问题；在工程学中，可用于结构分析、流体动力学的模拟计算；在经济学中，可进行经济模型的构建与预测；在生物医学领域，它能处理基因序列分析和疾病模型的研究。 除了上述特性，MXY5.0还具有良好的扩展性和社区支持。用户可以下载和安装由全球开发者贡献的插件，进一步拓展软件的功能。同时，活跃的在线社区提供了丰富的教程、示例和解答，帮助用户解决问题，共同推动软件的发展。 总结来说，MXY5.0作为一款最快的数理软件，凭借其强大的计算能力、全面的函数库、友好的用户界面以及广泛的适用领域，成为了科研和工程领域中不可或缺的工具。其高效、便捷的特性无疑为用户带来了极大的便利，提升了工作和学习的效率。随着科技的进步，我们期待MXY5.0在未来能继续引领数理计算软件的发展潮流。

在.NET开发环境中，尤其是使用Visual Studio进行C#编程时，我们经常会遇到`PropertyGrid`控件。`PropertyGrid`是一个强大的工具，它用于显示和编辑对象的属性，通常用于设置程序内部的配置或者用户界面的自定义选项。在默认情况下，`PropertyGuid`是以其在代码中的唯一标识符（通常是GUID）显示的，这对于开发者来说是有意义的，但对于最终用户可能并不友好。本篇文章将详细介绍如何使`PropertyGuid`显示自定义的中文名称，以提升用户体验。 我们需要了解`PropertyGrid`的工作原理。`PropertyGrid`通过反射机制获取对象的所有公共属性，并以属性名和值的形式展示出来。如果一个属性有`DisplayName`、`Description`或`Category`等特性，`PropertyGrid`会使用这些特性来提供更友好的显示。 为了实现`PropertyGuid`显示中文名称，我们需要做以下几步： 1. **创建自定义特性**：创建一个继承自`System.ComponentModel.DescriptionAttribute`的新特性类，例如命名为`ChineseDescriptionAttribute`。在这个类中，我们可以添加一个字符串字段来存储中文描述。 ```csharp [AttributeUsage(AttributeTargets.Property)] public class ChineseDescriptionAttribute : DescriptionAttribute { public ChineseDescriptionAttribute(string chineseDescription) : base(chineseDescription) { ChineseDesc = chineseDescription; } private string ChineseDesc { get; set; } public override string Description { get => ChineseDesc; } } ``` 2. **应用自定义特性**：在需要显示中文名的属性上，添加这个自定义特性并传入对应的中文描述。 ```csharp public class MyClass { [ChineseDescription("我的中文名")] public Guid MyPropertyGuid { get; set; } } ``` 3. **处理`PropertyGrid`显示**：为了让`PropertyGrid`识别并使用我们的自定义特性，我们需要自定义一个`TypeConverter`。这个转换器会检查属性是否具有`ChineseDescriptionAttribute`，如果有，则使用其中的中文描述。 ```csharp public class ChineseDescriptionTypeConverter : TypeConverter { public override object ConvertTo(ITypeDescriptorContext context, CultureInfo culture, object value, Type destinationType) { if (destinationType == typeof(string) && context != null && context.Instance != null) { PropertyInfo propInfo = context.Instance.GetType().GetProperty(context.PropertyDescriptor.Name); if (propInfo != null) { var attr = Attribute.GetCustomAttribute(propInfo, typeof(ChineseDescriptionAttribute)) as ChineseDescriptionAttribute; if (attr != null) return attr.Description; } } return base.ConvertTo(context, culture, value, destinationType); } } ``` 4. **注册`TypeConverter`**：在类中使用`TypeConverterAttribute`为属性注册刚刚创建的转换器。 ```csharp public class MyClass { [TypeConverter(typeof(ChineseDescriptionTypeConverter))] [ChineseDescription("我的中文名")] public Guid MyPropertyGuid { get; set; } } ``` 5. **在UI中使用`PropertyGrid`**：在你的窗体中添加`PropertyGrid`控件，并将其`DataSource`属性设置为包含上述带有自定义特性的对象实例。 ```csharp private void InitializeComponent() { this.propertyGrid1 = new System.Windows.Forms.PropertyGrid(); // ... MyClass myInstance = new MyClass(); this.propertyGrid1.DataSource = myInstance; // ... } ``` 现在，当你运行程序，`PropertyGrid`会显示`MyPropertyGuid`的中文名称“我的中文名”而不是默认的GUID。 以上步骤展示了如何通过自定义特性及类型转换器实现`PropertyGrid`中`PropertyGuid`的中文显示。这种方法不仅适用于`Guid`类型，也可以应用于其他任何类型的属性，只需稍作修改即可。同时，这种方式也保留了原始属性的值，不会影响程序的正常运行和数据处理。

随着深度学习技术的快速发展，时序预测作为一种预测未来某个时间点上数据值的技术，在金融、天气预报、能源消耗分析等多个领域得到了广泛的应用。在这些领域中，Transformer模型因其自注意力机制的引入而能够在处理序列数据时捕捉长距离依赖关系，从而极大提高了预测的准确性。然而，Transformer模型在某些情况下会遇到计算复杂度高和难以捕捉长期依赖的问题，为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进的模型，如Transformer-informer和iTransformer等。 Transformer-informer是一种为了解决Transformer模型在长序列数据上的不足而设计的模型。它通过引入了一种新的注意力机制——长短期注意力机制（Long Short-Term Attention），使得模型能够更加有效地学习到序列数据中重要的长期依赖关系。在该机制下，长距离的依赖信息能够通过较少的计算步骤被模型捕捉到，大大提高了模型在处理长序列数据时的效率。 iTransformer则是在Transformer的基础上，对模型结构和训练过程进行了优化。iTransformer使用了一种有效的注意力机制，名为“intra-attention”，它不仅关注序列中各元素之间的关系，还能关注序列内部的模式。此外，iTransformer还采用了改进的前馈网络和位置编码策略，以更好地处理不同长度的序列数据。在模型训练方面，iTransformer引入了更加高效的梯度下降算法和正则化策略，以避免过拟合和提升模型的泛化能力。 这些改进模型的代码往往基于Python语言实现，因为Python简洁明了，同时拥有丰富的数据处理和机器学习库。在Python环境下，研究人员可以方便地利用诸如NumPy、Pandas、TensorFlow或PyTorch等工具进行模型的设计、训练和验证。例如，压缩包中的iTransformer-main文件，很可能包含了iTransformer模型的核心代码、数据预处理脚本、训练与测试的脚本等，这些文件对于希望在时序预测任务中利用改进Transformer模型的研究者来说，是宝贵的资源。 从文件名称来看，iTransformer-main不仅代表了这个压缩包的主要内容是iTransformer相关的代码，也可能暗示着这是一个模块化的设计，包含了模型的入口文件或主函数。研究人员可以通过这些代码来调整模型的参数，进行实验和优化，最终实现对时间序列数据的准确预测。 这些基于Transformer的改进模型及其相关代码，不仅推动了时序预测技术的发展，也极大地促进了深度学习在实际应用中的落地。通过不断优化算法和模型结构，研究者们可以更加有效地处理和预测时间序列数据，为各行各业提供精准的决策支持。

运维必备Python基础入门到精通 视频课程汇总 Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，它的语法简洁而清 晰，具有丰富和强大的类库。常被昵称为胶水语言.它能够把用其他语言制作 的各种模块（尤其是 C/C++）很轻松地联结在一起。我在这里给大家总汇 了不少好的 Python 课程，都是我平时会去学习的，希望对大家有所帮助。 讲师 课程 Alex (李杰) python 开发支持万台设备的分布式监控软件视频教程 Python 运维系统开发 2014 年 3 月[老男孩 linux 高薪运维精品] 利用 Python 快速构建运维自动化系统实战[老男孩高薪必备] 利用 Python SOCKET 多线程开发 FTP 软件[高薪必备] TriAquae 快速上手教程 [老男孩高薪必备]Python 高级运维编程实战精品入门进阶 贺永康 使用 git 对 python 代码版本控制视频教程 python 开发者的必备工具 马哥 运维必备 python 基础入门到精通-[国内 No.1 全新马哥 linux 系列三十] 台湾辅仁大学：Python Django 基础讲座视频 苏勇 Python是一种广泛应用于运维领域的编程语言，因其简洁明了的语法和强大的类库而备受青睐。在运维工作中，Python常被称为“胶水语言”，因为它能够轻松地整合由其他语言（如C/C++）编写的模块，使得系统集成和自动化变得更加便捷。 在【运维必备Python基础入门到精通.pdf】这个资料中，包含了一系列的视频课程，覆盖了Python的基础到高级应用，旨在帮助运维人员快速掌握Python技能。以下是其中几个关键知识点的详细介绍： 1. **面向对象编程**：Python是一种面向对象的语言，这意味着它可以创建类和对象，支持封装、继承和多态等概念。这对于构建可复用和模块化的运维工具至关重要。 2. **解释型语言**：Python代码不需要预先编译，而是逐行解释执行，这使得运维人员可以在出现问题时快速调试和修改脚本。 3. **丰富的类库**：Python拥有大量的标准库和第三方库，如Numpy、Pandas、Scikit-Learn等，这些库为数据处理、网络通信、文件操作提供了便利。 4. **自动化运维**：通过Python，运维人员可以编写脚本来自动化日常任务，例如监控系统状态、部署应用、配置管理等。课程中提到的"利用Python快速构建运维自动化系统实战"就涉及了这一主题。 5. **多线程与网络编程**：Python的Socket库允许开发多线程的FTP软件，增强了网络通信的能力，这对于大规模分布式系统的运维尤为重要。 6. **Git版本控制**："使用git对python代码版本控制"的视频教程强调了版本控制的重要性，它可以帮助运维团队跟踪代码的更改历史，协同开发，并便于回滚到任何先前的状态。 7. **Django框架**：台湾辅仁大学的Python Django基础讲座介绍了Web开发，Django是Python的一个流行Web框架，适用于快速开发安全且高效的Web应用，对于运维人员来说，了解Web开发有助于构建自定义的监控或管理系统。 8. **函数与内置函数**：Python中的函数如`abs()`用于计算绝对值，`all()`检查所有元素是否都为真，`any()`检测是否有任一元素为真，`bin()`将整数转换为二进制字符串，`bool()`用于布尔类型转换，`bytearray()`则用于处理二进制数据。理解并熟练运用这些函数可以提高编写脚本的效率。 9. **数据类型与结构**：Python支持多种数据类型，如列表、元组、字典和集合，以及字节串和字符串。了解它们的特点和使用场景是基础学习的重要部分。 通过这些课程，运维人员不仅可以提升Python编程技能，还能深入理解如何利用Python进行高效运维工作，实现系统的自动化和智能化。无论是初级还是高级运维工程师，都能从这些资源中受益匪浅。

在深入探讨Qt 5.9.8环境下如何实现基础的串口通信、发送与接收功能，我们可以从串口通信的基础原理讲起。串口通信，也称为串行通信，是一种使用单个数据通道，以位为单位顺序传输数据的方法。在计算机与外围设备间，串口被广泛用于数据交换，因为它简单、方便，并且成本低。 在Qt框架下，通过Qt Serial Port模块，开发者可以方便地进行串口编程，实现与串口设备的数据交互。Qt Serial Port模块提供了丰富而强大的API，支持各种串口操作，如打开/关闭串口、配置串口参数（包括波特率、数据位、停止位等）、读取和写入数据等。 我们今天讨论的模板工程便是在Qt 5.9.8环境下编写的，它能够方便开发者迅速开始进行串口通信项目。该工程包含了两个文件夹：第一个是源码文件夹，其中包含了完整的Qt工程项目文件（.pro），它定义了项目的所有源代码文件和头文件，以及构建系统所需的配置，让开发者能够直接在Qt Creator中打开和编译该项目。第二个是编译后的可执行文件夹，其中包含了已经编译打包好的可执行程序，这样没有安装Qt环境的用户也能体验该程序功能。 开发者使用该模板工程时，首先需要确保其开发环境已经安装了Qt 5.9.8版本，并且安装了对应的Qt Serial Port模块。在编写代码时，开发者可以通过QSerialPort类来操作串口。通过QSerialPortInfo类来获取本机上可用的串口信息，然后创建QSerialPort对象，设置串口的各种参数，包括波特率、数据位等。之后，开发者可以使用QSerialPort::open()函数打开串口，并使用QSerialPort::write()函数发送数据，使用QSerialPort::read()函数接收数据。为了处理串口数据接收事件，通常会重写QSerialPort类的readyRead()信号槽函数。 对于界面部分，通常使用Qt Designer设计GUI界面，然后在主窗口类中通过ui文件来加载界面，实现与用户交互的界面元素。当程序接收到串口数据时，可以在readyRead()槽函数中获取数据并更新到界面上，当用户从界面上输入数据并点击发送按钮时，也可以通过槽函数将数据写入串口。这样的交互机制确保了用户可以方便地控制数据的发送和接收。 除此之外，实际开发中还需要注意错误处理和异常情况的处理，比如串口打开失败、读写超时、设备丢失等，这些都是实际开发中必须要考虑的环节。这些异常处理通常也会在信号槽函数中进行，以便能够及时反馈给用户。 QT串口通信模板工程为开发者提供了一个很好的起点，使得他们可以省去很多基础的搭建工作，专注于业务逻辑的实现。然而，工程模板只提供了一个基础的框架，真实世界中的串口通信往往伴随着更为复杂的应用场景，比如不同的硬件设备、不同的数据协议以及实时性要求等，这就要求开发者在模板的基础上进一步开发和优化，以满足特定的需求。 此外，还需要提及的是，串口通信的安全性也是开发者必须考虑的问题。数据加密、身份认证等安全措施在某些应用场合是不可或缺的。在开发过程中，开发者应当确保数据传输的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。 由于本模板工程主要面向的是基础的串口通信和数据的发送接收，因此它更适合初学者或需要快速搭建测试环境的开发者。对于成熟的商业项目，开发者可能需要根据实际需求进一步完善功能，增强性能，并确保程序的稳定性和安全性。