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配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容) 配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容)，还可以送matpower 关键词：选址定容 配电网 光伏储能 双层优化 粒子群算法 多目标粒子群算法 kmeans聚类 仿真平台：matlab 参考文档：《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》 主要内容：该程序主要方法复现《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》运行-规划联合双层配置模型，上层为光伏、储能选址定容模型，即优化配置，下层考虑弃光和储能出力，即优化调度，模型以IEEE33节点为例，采用粒子群算法求解，下层模型为运行成本和电压偏移量的多目标模型，并采用多目标粒子群算法得到pareto前沿解集，从中选择最佳结果带入到上层模型，最终实现上下层模型的各自求解和整个模型迭代优化。

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

使用Java写的麻将小程序。只支持单机，电脑玩家水平还可以。

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颠覆传统！原来“保险丝”还可以这样设计

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LabVIEW调用第三方exe软件或操作操作控制第三方软件界面的控件，如操控烧录软件等 除了模拟鼠标和键盘来实现之后，还可以考虑另外一种方式，使用窗口句柄来直接操作程序 如下面图片实例，操作串口助手，修改串口和波特率，并写入数据和读取数据 这种方式可以避免电脑的分辨率变化和位置移动等问题

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Django-WebApp 这个项目是我作为实习任务完成的。 作业问题陈述： 第1部分： 创建一个用户可以登录的Web应用程序。 用户可以上传文件。 用户可以查看他/她上传的文件。 第2部分： 用户可以搜索和查看其他用户的个人资料。 他们可以与任何这些用户共享其上载的文件。 用户可以在上传的文件中看到其他用户共享的文件。 附加功能： 在用户个人资料中，用户可以设置他/她的个人资料图片。 用户可以下载其他用户上传的文件。 用户可以上传任何类型的文件，例如图像，视频，文本文件，还可以上传不同类型的程序，例如python代码，java代码等。 使用的技术： Python Djan