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使用QT在串口调试助手基础上实现波形显示，具体内容请参看博客https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/129306887，建议参看博客避免无法运行。

为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

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机器学习数学基础之微积分与概率论1. 导数与梯度下降1.1 方向导数1.2 在机器学习的应用2. 基本概率论2.1 条件概率2.2 全概率公式2.3 贝叶斯公式2.4 随机变量2.5 期望2.6 方差3. 分布3.1 伯努利分布3.2 二项分布3.3 高斯分布3.4 泊松分布 （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 1. 导数与梯度下降 1.1 方向导数 梯度下降法会引起局部最优值的可能。 1.2 在机器学习的应用 1、初始化一个w值 2、传入数据集，进行对w的调整 3、最后输出一个最优的w，解决了识别的任务（有可能是局部最优） 2. 基本概率论 人工智能主要对识别的结果进行概率分析，根据概

虚拟化技术基础入门

anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe，官网下载太慢，上传分享一下。