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内容概要：本文介绍了粒子群算法（PSO）在配电网故障重构中的应用，旨在通过调整开关状态来最小化停电区域并降低系统功率损耗。文中首先解释了配电网故障重构的概念及其重要性，接着展示了如何用Python实现一个简化的PSO算法模型，包括定义问题、构建粒子群、执行迭代优化以及展示最终结果。此外，还讨论了一些关键技术细节如离散化处理、速度更新机制等。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望了解或从事电力系统自动化相关工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于研究和开发基于智能算法的电力系统优化解决方案，特别是针对配电网故障诊断与修复的需求。主要目的是提高电力系统的可靠性和效率，减少因故障造成的经济损失和社会影响。 其他说明：尽管文中提供的代码进行了适当简化以便于理解，但在实际工程项目中还需要考虑更多因素，例如拓扑约束、多目标优化等问题。

《Pattern Recognition Letters》（《模式识别信函》）是国际上极具影响力的学术期刊，主要聚焦于模式识别与机器学习领域的前沿研究。为了帮助作者高效地撰写符合该期刊排版要求的论文，专门设计了LaTeX模板。使用该模板前，需在Overleaf平台创建新项目。Overleaf是一款便捷的在线LaTeX编辑器，支持多人协作编写与文档管理。将模板文件上传至Overleaf后，即可开始论文撰写。 模板压缩包中的“prletter-28012014”文件是核心部分，通常包含以下内容：一是main.tex文件，这是主体LaTeX文件，涵盖文章标题、作者信息、摘要、章节结构及参考文献等；二是biblio.bib文件，作为外部参考文献数据库，用于存储文献引用信息，LaTeX会据此生成参考文献列表；三是sty或cls文件，这些是样式文件，用于定义文章格式，如页边距、字体、标题样式等，以确保符合《Pattern Recognition Letters》的格式要求；四是figure或img文件夹，用于存放论文中的图像或图表，LaTeX可引用这些文件将图像插入到文章中；五是其他辅助文件，如.aux、.log等，这些文件在LaTeX编译过程中生成，用于记录编译信息。 在LaTeX中撰写论文主要分为编译和预览两个步骤。在Overleaf上编译main.tex文件后，LaTeX会处理所有指令和引用，生成PDF预览。若需修改格式或内容，只需更新源文件并重新编译，预览即可自动更新。 使用该模板时需注意以下几点：一是根据期刊指南，确保摘要简洁明了，突出研究的主要发现；二是引用格式需严格遵循Elsevier的规定，通常采用作者-年份引用方式；三是图表和图形应清晰易读，每个图表都需配备标题和说明；四是遵循期刊对字数、引用数量和页数的限制；五是正确使用LaTeX命令设置章节标题、子标题、列表、数学

《重构：改善既有代码的设计》是一本由Martin Fowler所著的经典软件工程书籍，它深入探讨了如何通过重构技术提升代码质量、可维护性和设计的优雅性。这本书对于开发者来说是不可或缺的参考文献，无论是在团队协作还是个人项目中，都能提供宝贵的实践指导。 重构是一种系统性的过程，旨在改进代码结构，而不会改变其外在行为。这个过程涉及识别代码中的坏味道（code smell），然后应用一系列微小的、精确的修改，逐步改善代码的整体架构。Fowler在书中详细列举了多种重构模式，这些模式都是经过实践验证的代码优化策略。 书中的中文PDF和英文CHM版本为读者提供了双语学习的机会。中文版使国内开发者能够无障碍地理解重构的概念和技术，而英文版则保留了原著的原汁原味，对于提高专业英语阅读能力也大有裨益。 在“改善既有代码的设计”这一主题中，Fowler强调了几个关键点： 1. **识别代码坏味道**：书中列出了一些常见的代码坏味道，如重复代码（Duplicated Code）、过长方法（Long Method）、过大的类（Large Class）等。识别这些症状是重构的第一步。 2. **使用单元测试**：重构过程中，单元测试扮演着保驾护航的角色。每次修改后，确保所有测试都通过，可以避免引入新的错误。 3. **微小步骤**：重构应该是一系列小的、安全的修改。这样不仅可以降低出错的风险，还可以更容易地回滚到之前的版本。 4. **保持函数和类的粒度适当**：函数和类应保持单一职责，以提高内聚性和降低耦合。过大的函数或类应被拆分成更小的部分。 5. **提取和重命名**：通过提取函数、变量和类，以及重新命名来清晰表达代码意图，提高代码的可读性。 6. **消除冗余**：去除重复代码，实现代码的复用，可以减少维护成本。 7. **面向对象设计原则**：Fowler提到了SOLID原则，包括单一职责原则（Single Responsibility Principle）、开闭原则（Open-Closed Principle）、里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）、接口隔离原则（Interface Segregation Principle）和依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle）。遵循这些原则可以设计出更加灵活和可扩展的代码。 8. **设计模式的应用**：书中介绍了多个设计模式，如工厂模式、观察者模式、装饰器模式等，它们是解决常见问题的通用解决方案，也是重构时常用到的工具。 通过阅读《重构：改善既有代码的设计》，开发者不仅能掌握具体的重构技巧，还能培养对代码质量的敏锐感知，从而在实践中不断提升代码质量，降低维护成本，提升开发效率。这是一本每个程序员都应该拥有的书，无论你处于职业生涯的哪个阶段，都能从中获益匪浅。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文详细介绍了如何利用Python实现本征正交分解（POD）算法进行流场数据分析。首先解释了POD的基本概念及其在流场分析中的重要性，接着逐步讲解了POD算法的核心步骤，包括数据预处理、协方差矩阵构建、特征值和特征向量的计算以及模态输出。文中提供了具体的Python代码示例，如使用numpy库进行矩阵运算，确保特征值计算采用eigh而非eig以避免复数结果。此外，还讨论了如何将计算得到的空间模态和时间系数用于流场重构，并分享了一些实用技巧，如内存优化、Tecplot格式输出规范等。最后，通过一个圆柱绕流的实际案例展示了POD的应用效果，强调了前几阶模态能够捕捉大部分流场特征。 适合人群：从事流体力学研究或工程应用的技术人员，尤其是那些希望深入了解POD算法原理并掌握其实现方法的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂流场数据进行特征提取和简化的场合，帮助研究人员快速识别流场中的主要模式，提高数据处理效率。同时，也为后续基于POD模态的流场预测提供基础。 其他说明：随文附带完整的程序代码、测试数据集及视频教程，便于读者动手实践。建议初学者跟随视频教程逐步操作，在实践中加深对POD的理解。

Refactoring: Improving the Desing of Existing Code 重构-改善既有代码的设计（中文版） by Martin Fowler 侯捷和熊节翻译

重构-改善既有代码的设计（中文版）：对学习重构和改善代码很有用

数据库重构 中文高清版 带完整书签 是在项目过程中学习如何重构当初定义的数据库一份不错的资料。其他地方下载的没带书签的，我制作了一份完整的书签。