内容概要：本文详细介绍了在一个综合能源园区中，系统运营商、光伏用户和充电代理商之间的非合作交易方法。通过改进粒子群算法，三方在市场上进行每日12轮的报价博弈，以达到各自的经济目标。文中展示了各方的成本函数、收益模型以及改进的粒子群算法的具体实现，包括惯性权重动态衰减、精英粒子社会学习等机制。此外，文章还探讨了不同天气条件下（如冬季）的博弈结果，指出虽然非合作模式导致总成本略高于集中式优化，但却提高了系统的抗风险能力和灵活性。 适合人群：对能源管理系统、博弈论、优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解综合能源系统中多主体博弈机制的研究者，以及需要构建类似系统的企业技术人员。目标是通过理论分析和实际案例展示，帮助读者掌握非合作交易方法的应用技巧。 其他说明：文章不仅提供了详细的数学模型和MATLAB代码片段，还分享了一些实践经验，如光伏预测误差对博弈次数的影响、充电桩利用率与市场均衡的关系等。同时，作者强调了在处理大规模约束条件时应注意的问题，避免计算资源耗尽。

【多媒体交互】Unity Kinect实现UI控件的点击

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内容概要：本文档提供了一个完整的LSTM（长短期记忆网络）入门示例，使用Python和PyTorch框架。首先，通过创建一个带噪声的正弦波时间序列数据并进行可视化，然后将其转换为适合LSTM模型训练的序列形式。接着定义了一个简单的LSTM模型，包括一个LSTM层和一个全连接层，用于处理时间序列数据并输出预测值。训练过程中采用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新，并记录训练和测试的损失变化。最后，通过绘制损失曲线以及展示模型在训练集和测试集上的预测效果来评估模型性能。此外，还给出了扩展建议，如调整超参数、使用更复杂的数据集、增加网络深度等。 适合人群：对机器学习有一定了解，特别是对神经网络有初步认识的研发人员或学生。 使用场景及目标：①理解LSTM的基本原理及其在时间序列预测中的应用；②掌握如何使用PyTorch搭建和训练LSTM模型；③学会通过调整超参数等方式优化模型性能。 阅读建议：此资源提供了从数据准备到模型训练、评估的一站式解决方案，建议读者跟随代码逐步操作，在实践中深入理解LSTM的工作机制，并尝试不同的改进方法以提升模型表现。

BPSK 调制在数字通信系统中是一种极重要的调制方式，它的抗干扰噪声性能及通频带的利用率均优先于 ASK 移幅键控和 FSK 移频键控。因此，PSK 技术在中、高速数据传输中得到了十分广泛的应用。

这是什么？ 一个使用 WebSockets 的非常简单的聊天实现。 这里没什么特别的——只是为了学习。 如何使用它？ npm install && npm start - 服务器将启动并运行（端口 8080） 您可以使用client-example.html作为如何编写 WebSocket 客户端的示例。

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB的永磁同步电机矢量控制系统的设计与实现。主要内容包括设计报告、仿真程序、PPT演示、文档说明、波形图片、参考原理图、代码、运行视频和仿真模型等。设计报告涵盖了系统概述、硬件设计和软件设计，详细解析了各个模块如转速环、电流环、Clark、Park、Anti_Park、SVPWM和测量模块的功能及实现方法。仿真程序基于MATLAB/Simulink平台开发，实现了矢量控制策略。PPT演示展示了系统架构及仿真结果，文档说明提供了使用和维护指南，波形图片展示了关键参数变化，参考原理图帮助理解电路设计，代码记录了各模块的实现过程，运行视频展示了系统实际运行情况。 适合人群：电气工程专业学生、研究人员和技术人员，特别是那些对永磁同步电机及其控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于学术研究、工程项目和技术培训。目标是帮助读者深入理解永磁同步电机矢量控制系统的原理和实现方法，提高电机的运行效率和控制精度。 其他说明：文档不仅提供了理论分析，还包含了丰富的实践资料，如仿真程序、代码和运行视频，使读者能够更好地掌握系统的实际应用。

吴恩达是世界知名的计算机科学家和人工智能专家，他在机器学习领域的贡献非常显著，他的在线课程深受全球学习者喜爱。这个压缩包文件包含了吴恩达教授的机器学习算法Python实现，对于想要深入理解并掌握机器学习的程序员来说，这是一个非常宝贵的学习资源。 在Python中实现机器学习算法，通常会涉及到以下几个关键知识点： 1. **Numpy**: 作为科学计算的基础库，Numpy提供了高效的多维数组对象和矩阵运算功能，是机器学习中处理数据的基础工具。在吴恩达的教程中，Numpy用于构建和操作数据矩阵。 2. **Pandas**: 这是一个强大的数据处理库，用于数据清洗和分析。在实现机器学习算法时，Pandas可以帮助我们快速加载、预处理和理解数据集。 3. **Scikit-learn**: 这是Python中最常用的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现，包括监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等）和无监督学习（如聚类）。吴恩达的代码中可能会涵盖这些模型的实现和训练过程。 4. **Matplotlib和Seaborn**: 这两个是Python的数据可视化库，用于绘制各种图表，帮助我们理解数据分布和模型预测结果。 5. **数据预处理**：在实际应用中，数据往往需要进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放（如标准化或归一化）、编码分类变量等，这些都是机器学习流程的重要组成部分。 6. **交叉验证**：为了评估模型的泛化能力，通常会使用交叉验证技术，如k折交叉验证，这有助于防止过拟合。 7. **模型选择与调参**：通过网格搜索或随机搜索等方法，可以找到最优的模型参数，以提高模型的性能。 8. **评估指标**：根据不同的问题类型，我们会选择不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。 9. **梯度下降法**：这是一种优化算法，常用于最小化损失函数，是许多机器学习算法如线性回归和神经网络的基础。 10. **深度学习基础**：如果涉及神经网络，那么还会包含卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型的实现。 通过吴恩达的Python代码实现，你可以看到这些概念如何转化为实际的编程实践，理解每一步的作用，这对于提升你的机器学习技能非常有帮助。同时，详细的注释将帮助你更好地理解每一行代码的目的，使学习过程更加高效。在实践中，你还可以尝试修改和扩展这些代码，以适应不同的数据集和问题，从而进一步深化对机器学习的理解。

基于改进麻雀搜索算法的MPPT追踪控制：全局优化与局部寻优的双重策略研究,利用麻雀搜索算法的优化方法与实现：改进的MPPT追踪控制技术,利用改进的麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制，在原有的SSA算法公式中，为了避免算法后期导致MPPT的较大幅度振荡，在发现者公式中加入线性递减因子。 为了使算法不至于收敛太快以至于追踪不到全局最优解，修改加入者位置更新公式，加入随机数矩阵使得位置更新过程更加随机化，同时为了使算法后期进行局部寻优，在加入者位置更新公式中同样加入了线性递减因子，以减小算法后期的位置变化范围，提高算法的搜索精度。 提供操作视频，参考文献和仿真模型，matlab2018b以上版本可以打开 ,核心关键词：麻雀搜索算法; MPPT追踪控制; 线性递减因子; 位置更新公式; 随机数矩阵; 操作视频; 参考文献; 仿真模型; Matlab2018b以上版本。,基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT追踪控制研究：引入线性递减因子与随机数矩阵优化

## 一、项目功能 ### 1.前台功能 1. 图书基本展示,包括推荐图书展示和类图书类型展示. 2. 推荐图书包括条幅推荐,热销推荐和新品推荐. 3. 按照图书类型展示商品. 4. 图书详细信息展示. 5. 图书加入购物车. 6. 修改购物车内图书信息,例如数量等. 7. 用户登录. 8. 用户注册. 9. 修改个人信息,包括密码和收获信息. 10. 购物车付款. 11. 用户订单查询. 12. 根据关键字搜索图书. ### 2.后台功能 *当管理员用户登录后会显示后台管理按钮,点击介意进入后台管理页面* 1. 订单操作:包括按状态查询订单,修改订单状态(发货,完成,删除). 2. 用户操作:包括查询所有用户,新增用户,修改用户密码,修改用户信息和删除用户. 3. 图书类目操作:包括查看所有类目,增加图书类目,修改图书类目信息以及删除图书类目. 4. 图书操作:包括查询所有图书,新增图书,修改现有图书信息以及删除图书. *注意,删除用户时需要先删除用户下的所有订单，才可以删除用户。删除图书类目时，要先删除类目下的图书，才能删除图书类目。删除商品时，可直接删除，他的推荐信息