发布内容为2023年最新全国区划代码（12位），全国31个省（自治区、直辖市），未包括我国台湾省、香港特别行政区和澳门特别行政区。 注意：广东省/东莞市、广东省/中山市、海南省/儋州市未有第3级区县，直接到街道、乡镇。

不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

本车牌识别程序在matlab程序的基础上改成c#版，添加了可视化显示界面，更加接近于实用，非常好的程序，希望大家多多关注！

es8311低功耗单声道音频编解码器文档及代码

语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

行政区域划代码，压缩包里有cvs，xls，xlsx，number，txt五种文件，想用哪个随便用。 一般可能部分地图或者网站功能需要使用。 比如高德地图的adcode， 百度地图可以用城市名或者直接经纬度。 其它一些需求也可能会用到城市代码的。 资源中包含了各式表格的文件，方便你可以用任何软件编辑筛选。 具体的筛选方式就不在赘述了，可以自行百度相关的过滤方式。 如果需要最新的，可以参考下方博客， 从民政官网自行获取，官网上还有历史变更记录。 相应博客： https://blog.csdn.net/CrazyApes/article/details/128957238

本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。

R语言的 GARCH-VaR 代码 （包含数据、代码、参考文献、结果展示）

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

一个小公司内部使用的cad菜单源代码，只有菜单主体部分，无菜单头、尾、插件及图块部分。使用时需更改扩展名为mns。