基于Wasserstein距离的电气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型——考虑条件风险价值CVaR的新策略,基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化调度模型,matlab代码：计及条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化 关键词：wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电气综合能源 能量-备用调度 参考文档《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》 主要内容：代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题。 通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集，建立了电气综合能源系统—能量备用市场联合优化调度模型，并在调度的过程中，考虑调度风险，利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型，通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理，显著降低鲁棒优化结果的保守性，更加符合实际。 ,关键词：matlab代码; Wasserstein距离; CV

Discuz! 论坛是一款基于PHP和MySQL的开源社区建站系统，被广泛应用于搭建各类论坛网站。在Discuz! 系统中，插件扮演着丰富功能、增强用户体验的重要角色。"亮剑自动回帖商业版插件"是专为Discuz! 设计的一款插件，它具有自动化回复的功能，能提升论坛的互动性和活跃度，通常在商业论坛或高流量社区中较为常见。 这款插件的核心功能是自动回帖，这意味着它能够根据预设规则或者用户设定的条件，如时间间隔、关键词匹配等，自动对论坛帖子进行回复。这在提高论坛帖子的回复率和可见性方面非常有效，尤其是对于那些需要保持热度的话题或活动，可以节省管理员手动操作的时间，同时增加论坛的动态感。 商业版的亮剑自动回帖插件通常会提供更高级的特性和服务，例如： 1. **自定义回复内容**：用户可以根据需要设置不同的回复模板，使回复内容多样化，避免重复和机械。 2. **智能识别**：插件可能具备智能识别功能，能识别帖子内容，确保回复与主题相关，避免无意义的垃圾信息。 3. **定时任务**：用户可设定特定时间进行自动回复，如在论坛高峰时段，以最大化效果。 4. **关键词匹配**：自动回复可以针对特定关键词触发，增加针对性。 5. **统计分析**：商业版可能会提供详细的统计报告，帮助用户了解自动回帖的效果，以便优化策略。 6. **技术支持与更新**：购买商业版插件通常意味着获得官方的技术支持和定期更新，保证插件的稳定运行和兼容性。 安装和配置该插件需要一定的Discuz! 管理经验，管理员需要在后台找到插件管理模块，上传并激活插件。然后根据插件提供的设置界面，调整自动回帖的参数，如回帖频率、是否包含图片、是否启用验证码识别等。 使用时，需要注意遵循Discuz! 论坛的规定，确保自动回帖行为符合社区准则，不引起用户的反感。此外，由于涉及到自动操作，还需要关注是否会影响搜索引擎的索引和排名，避免因过度自动化而被搜索引擎惩罚。 "亮剑自动回帖商业版插件"为Discuz! 论坛提供了强大的自动化工具，通过合理利用，可以有效提升论坛的活跃度和用户参与度，对于运营者来说是一笔划算的投资。不过，使用时也需谨慎，平衡自动化和人性化，以维护良好的社区环境。

FAS 157《公允价值计量》的完善及对我国的启示，谢诗芬，吴可夫，增加制定单独的《公允价值计量》会计准则是我国财政部目前为实施2009年9月发布的《中国企业会计准则与国际财务报告准则持续全面趋�

内容概要：本文档是关于ROS 2机械臂控制实战开发的教程，适用于ROS 2 Humble版本和Ubuntu 20.04操作系统。文档采用项目驱动的方式，通过控制仿真机械臂完成抓取任务，使读者快速掌握ROS 2开发的核心技能。首先介绍了环境搭建的详细步骤，包括设置ROS 2仓库、安装ROS 2 Humble及相关依赖、初始化环境等。接着，文档详细描述了项目的实战部分，如创建机械臂描述包、编写URDF/Xacro模型、创建控制配置文件等。核心代码实现部分展示了机械臂运动节点的编写，包括控制器管理器、关节状态广播器和关节位置控制器的配置，以及Python编写的控制节点实现。此外，文档还涵盖了启动与调试的方法，列出了关键学习方向，如MoveIt 2深度集成、硬件接口开发、感知融合等，并提供了进阶项目和核心参考资料。最后，文档提供了故障排除技巧，帮助解决常见的控制器加载失败、URDF模型错误等问题。 适合人群：对机器人技术感兴趣，有一定Linux和编程基础的研发人员，特别是希望深入学习ROS 2机械臂控制的工程师或研究人员。 使用场景及目标：①掌握ROS 2环境搭建和机械臂控制的基本流程；②通过实际项目操作，理解机械臂抓取任务的实现过程；③学习如何使用MoveIt 2进行运动规划、碰撞检测和抓取生成；④掌握硬件接口开发和感知融合技术的应用；⑤能够独立完成简单的机械臂控制项目并进行调试。 阅读建议：此教程内容详实，涵盖从环境搭建到项目实战的完整过程，建议读者按照文档步骤逐步实践，并结合提供的参考资料进行深入学习。遇到问题时，可以参考故障排除技巧部分或查阅官方文档和社区资源。

**知识点详解：4046锁相环功率超声电源的频率跟踪电路** 在深入探讨“4046锁相环功率超声电源的频率跟踪电路”这一主题之前，我们首先需要理解几个关键概念，包括超声电源、换能器、锁相环以及CD4046芯片。 ### 1. 超声电源与换能器 超声电源是一种专门用于产生超声频率（通常在20kHz以上）的电源，主要用于驱动压电换能器，后者将电能转换为超声波振动。这种技术广泛应用于超声清洗、超声焊接、超声加工等多个领域。换能器具有特定的谐振频率，在该频率下，其效率最高，但这个频率可能会因为温度变化、材料老化等原因发生漂移，导致功率输出不稳定。 ### 2. 锁相环(PLL)技术 锁相环是一种控制系统，用于同步两个信号的相位和频率。它由相位比较器、压控振荡器和低通滤波器三个主要组件组成。锁相环的工作原理是通过检测输入信号与压控振荡器产生的信号之间的相位差，调整压控振荡器的频率，直到相位差最小化，从而实现频率的自动跟踪。 ### 3. CD4046芯片 CD4046是一种通用的CMOS锁相环集成电路，具有宽电源电压范围（3~18V）、高输入阻抗和低功耗等特点。它包含了相位比较器、压控振荡器和源跟随器等组成部分，是实现锁相环功能的理想选择。 ### 频率跟踪电路设计 对于功率超声电源而言，保持换能器在最佳谐振频率下工作至关重要。为此，设计了一种基于锁相环技术的频率跟踪电路。具体来说，利用CD4046芯片构成锁相环，实现对换能器谐振频率的实时监测和自动调整。该电路的核心在于能够准确计算出电路参数，确保锁相环能够有效地跟踪频率变化。 ### 电路参数计算 为了确保锁相环的有效性，必须精确计算各个组件的参数。例如，匹配电感的计算公式（见原文），该公式考虑了换能器的静态电容C0、动态电阻R1等因素，旨在提高电路的功率因数并减少能量损失。此外，锁相环的相位传递函数也提供了分析电路性能的重要工具。 ### 实验验证与应用前景 设计完成后，通过仿真软件验证了电路的可行性，证明了频率跟踪电路能够有效应对换能器谐振频率的漂移问题，从而保证了超声电源的稳定性和效率。这项技术的应用价值高，不仅限于超声电机、超声清洗等领域，还有望拓展至更多依赖于精确频率控制的工业和科研场景。 “4046锁相环功率超声电源的频率跟踪电路”是一项结合了精密电路设计、锁相环技术和换能器特性分析的综合性解决方案。通过使用CD4046芯片，该电路能够实现实时的频率跟踪，显著提高了超声电源的稳定性和应用效果。这一成果对于推动超声技术的发展具有重要的意义。

【航空公司客户价值分析（数据挖掘）】 数据挖掘在航空公司的客户价值分析中扮演着至关重要的角色，这是一项旨在理解和区分客户行为，以便更好地定制营销策略的任务。在这个实验中，我们将探讨如何利用Python进行数据预处理、特征筛选以及聚类分析。 1. **数据挖掘建模流程** - **商业定义**：明确业务问题，了解航空公司面临的需求和挑战，例如竞争压力、客户需求变化等。 - **数据理解**：收集和分析数据，识别数据质量问题，进行初步的探索性数据分析。 - **数据预处理**：处理缺失值和异常值，确保数据的完整性和一致性。 - **建立模型**：选择合适的算法，如k-means，根据数据特性构建模型。 - **评价和理解**：评估模型性能，理解模型在不同数据集上的表现。 - **实施**：将模型应用到实际业务中，持续监控和优化。 2. **k-means算法** k-means是一种无监督学习的聚类算法，用于将数据集分成k个不同的组或簇。在这个实验中，k-means被用于将航空客户分组，以揭示不同客户群体的行为模式。 - **基本原理**：k-means通过迭代过程找到最优的聚类中心，使得同一簇内的数据点彼此相近，而不同簇的数据点相距较远。 - **应用**：在航空客户价值分析中，k-means可以帮助划分出具有相似购买习惯、飞行频率或消费金额的客户群体。 3. **RFM模型** RFM模型是客户价值分析的常用工具，由Recency（最近一次购买时间）、Frequency（购买频率）和Monetary（消费金额）三个维度组成。 - **R** 描述了客户最近一次购买的时间距离现在有多久，最近购买的客户通常对新促销更敏感。 - **F** 体现了客户的购买频率，频繁购买的客户可能是忠诚度较高的用户。 - **M** 反映了客户的消费总额，高消费额的客户对公司的贡献更大。 4. **特征筛选** 在特征筛选过程中，RFM模型的三个指标可以作为关键特征，通过标准化处理来消除量纲影响。同时，可能会有其他相关特征如客户年龄、性别、常旅客等级等，需要根据业务知识进行选择。 5. **Python在数据挖掘中的应用** Python提供了丰富的数据处理和机器学习库，如pandas用于数据清洗和预处理，sklearn用于模型构建和评估。在这个实验中，Python将用于执行以下任务： - 数据预处理：处理缺失值和异常值。 - 特征选择：结合RFM模型筛选特征。 - 模型构建：使用sklearn的kmeans函数进行聚类。 - 结果分析：解释和理解聚类结果，制定针对性的营销策略。 6. **营销策略制定** 根据k-means的聚类结果，航空公司可以针对不同群体实施不同的营销策略。例如，对于高价值客户（VIP），可能提供更高级别的服务和优惠；而对于潜在的高价值客户，可以推出激励计划以提升他们的消费水平。 通过这个实验，我们可以深入理解航空公司的客户行为，优化资源分配，提高客户满意度，最终提升航空公司的竞争力。数据挖掘不仅是技术工具，更是推动企业决策和业务创新的关键力量。

航空公司客户价值分析是一个涉及数据挖掘与业务理解的复合型任务，目的在于通过对客户数据的深入分析，对企业价值客户进行分类，并制定有效的客户维护与增值服务策略，从而实现企业利润的最大化。为了完成这一目标，项目通常会分为几个关键阶段：数据探索与预处理、模型构建与评价等。 数据探索与预处理是数据挖掘的基础，涉及对原始数据的清洗、整理和初步分析。在航空客户价值分析中，构建关键特征是这个环节的重点。关键特征包括但不限于旅客的乘坐频率、舱位等级、购票渠道、支付方式、航班偏好等。这些特征能够反映客户的消费习惯、忠诚度以及潜在价值。数据抽取是指从各种数据源中提取相关数据，例如订票系统、客户服务记录和社交媒体互动等。探索性分析则是对所获得数据的基本统计分析，包括分布、趋势和异常值的检测，以便为后续的数据处理提供指导。 数据处理包括数据的标准化、归一化、缺失值处理等，其目的是为后续的数据分析和建模提供准确和干净的数据集。这一步骤对于最终结果的精确性至关重要。在客户价值分析中，需要特别注意对客户行为数据的处理，因为这些数据往往具有高维性、多变性等特点。 模型构建与评价是数据分析的另一个核心环节，模型的构建可以采用多种算法，如K-Means聚类、决策树、随机森林等。在航空客户价值分析中，K-Means聚类算法是常用的一种，能够将客户按照价值相似性分成不同群体。聚类完成后，还需要对聚类结果进行评价，确保分类结果的准确性和可靠性。在此基础上，对每一个客户群体进行详细的分析，识别出他们的共同特征，并制定针对性的营销策略。 航空客户价值分析的目的是为了更好地理解客户，为他们提供个性化服务，同时保持现有客户的忠诚度，降低客户流失率，增加企业的收益。通过对数据的深入挖掘和分析，企业能够识别出最有价值的客户群体，并为他们量身定做服务和营销计划，从而在激烈的市场竞争中保持优势地位。 客户价值分析不仅能够帮助航空公司优化客户管理，还可以通过提升服务质量、提供个性化优惠、增强客户体验等方式来提高客户满意度。此外，通过对客户价值的深入了解，航空公司可以更有效地分配营销资源，减少对潜在低价值客户的过度投资，从而提高整体营销效率和收益。 对航空公司而言，客户价值分析是优化客户关系管理、提升运营效率和增加利润的重要工具。通过对客户数据的分析，航空公司能够更好地了解客户的需求和行为，制定出更为精准的市场策略，最终实现业务的持续增长和客户满意度的提升。

运维-如何编写出更有保存价值 和 更有学习价值的程序.swf

在深度学习领域，U-Net是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构。它特别适合用于道路语义分割任务，这是因为U-Net具有出色的性能，能够在图像中准确识别和区分不同的道路元素，如车道线、交通标志、行人、车辆等。道路语义分割是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术，它的目的是将道路场景中的每个像素分配给一个特定的类别，如背景、车辆、行人、道路标识等。 基于U-Net的集成模型，通过结合多个U-Net网络的预测结果，能够在实时条件下提供更为精确的道路分割。这种集成方法能够有效减少单个模型可能出现的错误，增强系统的鲁棒性和准确性。在集成模型中，通常会采用不同初始化参数的多个U-Net模型，或者通过引入不同的特征提取和融合策略来提升最终的分割效果。 《基于Unet的集成模型，用于实时道路语义分割》这一项目的毕业设计、源码和部署教程的集成，为开发者和研究人员提供了一个完整的解决方案。该项目不仅包含了模型的设计和实现，还包括了部署教程，使得用户可以轻松地在本地环境中运行和测试模型。这对于学术研究或实际应用都具有重要的意义，尤其是对于那些需要快速搭建和评估道路语义分割系统的开发者。 项目的界面美观、操作简单，说明了开发团队在用户体验方面也投入了相当的精力。一个直观的用户界面可以减少用户的学习成本，使得非专业的用户也能轻松上手。这种对易用性的关注，使得项目不仅在学术上具有价值，也在实际应用中具有潜在的市场竞争力。 项目的实用价值体现在其能够在实时条件下进行道路场景的快速分割。实时性是自动驾驶和智能交通系统的一个关键指标，因为在这些应用中，系统需要对道路状况做出快速响应。能够实时处理道路图像并准确识别出不同元素的系统，可以为车辆提供即时的环境感知能力，这对于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。 由于本项目是专为学术用途设计的，因此它非常适合相关专业的毕业设计或课程设计使用。在学习和实验过程中，学生和研究人员可以通过这个项目来深入理解U-Net及其在实时道路语义分割中的应用，这对于他们的研究和未来的职业生涯具有重要的帮助。 此外，该项目的开源特性使得其他开发者可以访问源码，这不仅有利于知识的共享和技术的传播，也促进了学术界和工业界的合作与交流。开源项目通常能够吸引社区中的其他成员参与改进和扩展，这有助于加速技术的发展和应用的创新。 《基于Unet的集成模型，用于实时道路语义分割》项目为相关专业的研究者和开发者提供了一个实用、功能全面且易于上手的工具，具有重要的学术和实际应用价值。该项目的开源特性，也显示了技术社区共同进步和创新的开放精神。