基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

《KUKA机器人程序框架说明》是一份详细阐述KUKA机器人编程体系的文档，旨在帮助用户深入理解KUKA机器人的程序设计与执行。KUKA机器人是全球领先的工业机器人制造商之一，其产品广泛应用于汽车制造、电子、医疗等多个领域。这份资料将帮助我们掌握如何有效地编写和调试KUKA机器人的控制程序。 KUKA机器人的编程主要基于KUKA.SimPro和KUKA.KR C4这两种软件。KUKA.SimPro是一款强大的仿真软件，它允许用户在虚拟环境中设计、模拟和测试机器人系统，而KUKA.KR C4则是KUKA机器人的控制系统，包含了一套完整的编程语言和环境。 在KUKA机器人程序框架中，基本的编程语言是KRL（KUKA Robot Language）。KRL是一种基于结构化文本的编程语言，类似于PLC编程，它提供了丰富的指令集用于控制机器人的运动、IO信号处理、逻辑运算等功能。通过KRL，程序员可以定义机器人的任务流程，包括关节运动、线性运动、圆周运动等，以及精确的位置控制和速度控制。 在KUKA程序框架中，程序通常由几个关键部分组成：初始化程序（Initial Program）、主程序（Main Program）和子程序（Subprograms）。初始化程序负责设置机器人的初始状态，如关节位置、安全参数等；主程序是整个任务的核心，它调用子程序来完成具体的任务；子程序则实现了特定的功能，如抓取、搬运等，可以被多次调用，提高代码复用性。 KUKA机器人还支持任务层编程，这意味着我们可以为不同的工作场景创建独立的任务，并通过任务调度来切换不同的工作流程。此外，KUKA系统还包括故障诊断和异常处理机制，确保在出现问题时能够及时停止并恢复生产。 在实际应用中，理解KUKA机器人的通信协议也至关重要。例如，KUKA的OpenInterface（OI）允许外部设备通过串行通信与机器人交换数据，实现联动控制。此外，KUKA还支持TCP/IP网络通信，使得机器人可以接入更复杂的自动化生产线。 《KUKA机器人程序框架说明》这份资料会详细讲解如何构建和运行KUKA机器人的程序，涵盖了从基本的编程概念到高级的应用技巧。通过学习这份资料，用户不仅能够掌握KUKA机器人的编程技术，还能理解其背后的控制理念，从而更好地实现自动化生产的目标。

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高通kernel实现sensor节点

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为当今科技领域的重要组成部分。C++作为一门高效且执行速度快的编程语言，近年来逐渐被用于深度学习框架的开发。《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》这本书由李伟撰写，深入探讨了如何利用C++中的模板元编程特性来构建深度学习框架。 本书首先介绍了模板元编程的基础知识，让读者能够理解模板元编程的工作原理及其在深度学习框架中发挥的作用。作者详细阐述了模板的特性和高级应用，包括编译时计算、类型萃取、编译时多态等概念。这些特性对于实现高性能的深度学习框架至关重要。 接着，作者李伟结合深度学习的原理和C++模板元编程的特点，逐步引导读者构建出一个基础的深度学习框架。书中的实例从最简单的神经网络单元开始，逐一展示了如何通过模板技术实现神经网络中的各种层次结构。在实现过程中，作者详细解释了代码的设计思路和技巧，帮助读者深入理解模板编程在神经网络结构设计中的应用。 书中还探讨了如何利用模板元编程实现高效的计算优化。比如，在卷积层、池化层等操作中，通过编译时计算可以大大减少运行时的计算量和提高执行效率。此外，书中还介绍了一些高级话题，如自动微分在C++模板中的实现，以及如何通过模板元编程实现动态规划等算法。 在实践方面，本书提供了一套完整的深度学习框架示例代码。这套代码不仅能够运行，而且经过了精心设计，能够作为进一步开发的基础。通过这个框架，读者可以更直观地理解深度学习的工作原理，并在此基础上进行拓展和创新。 深度学习框架的初步实现并不简单，本书通过逐步引导的方式，使得即使是初学者也能够跟随书中的步骤，逐步构建自己的深度学习模型。对于有一定经验的C++程序员和深度学习研究者，书中提供的高级技巧和深度优化将大有裨益，有助于他们在项目中实现更高效、更强大的深度学习模型。 作者还讨论了框架的扩展性问题。在框架开发过程中，需要考虑如何更好地支持新功能的添加和现有功能的优化。李伟在书中分享了他在扩展性设计方面的心得，包括如何设计可插拔式的模块系统，以及如何通过模板元编程实现更好的接口抽象。 《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》是一本深入浅出、内容翔实的技术书籍，它不仅适合对深度学习感兴趣的技术人员，也为C++模板元编程的应用提供了宝贵的实践案例，是一本不可多得的深度学习和模板元编程结合的佳作。

基于FPGA的数据同步采集处理框架，涵盖了四个主要模块：ADC7606数据采集模块、多通道数据处理模块、DDR3缓存模块和SRIO通信模块。每个模块都配有详细的Verilog代码片段和C代码示例，解释了具体的工作原理和技术细节。例如，ADC7606的数据采集需要精确的SPI时序控制，DDR3缓存模块则强调突发传输的稳定性，SRIO通信模块关注高速数据流的正确组装，多通道数据处理部分解决了跨时钟域的问题。此外，还提供了多个仿真文件和调试建议，帮助学习者更好地理解和优化系统性能。 适合人群：具备FPGA基础知识的研发人员，尤其是对数据采集和处理感兴趣的硬件工程师。 使用场景及目标：适用于需要构建高效数据采集系统的项目，目标是掌握FPGA平台下复杂数据处理流程的设计与实现方法，确保各模块之间的无缝协作，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：建议从仿真文件入手，逐步调试每个子模块，最终进行联合调试。遇到问题时可以利用SignalTap等工具抓取关键信号，确保跨时钟域同步的准确性。

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官方安卓系统本身是apk与dex分离的，但是开发者为了修改、调整一些参数，不得不去对“Framework”和“Apk”进行合并后再去修改！通常我们会使用安卓厨房(Android Kitchen)来合并，不过自从系统升级arm64后，厨房已经不能进行合并处理了，不过大神开发了一款专门用来deodex的工具---SVADeodexerForArt，这是一款Windows下电脑端对官方的Apk和Odex文件进行合并的工具，此工具方便快捷，开发者值得拥有！也是ROMer的必备工具之一，做系统文件的修改和美化少不了它。 工具简介： 支持安卓7.0（旧版本仅支持6.0、5.0） 支持安卓art模式 支持arm64 使用最新的oat2dex.jar 支持win 32位系统 支持win 64位系统

软件介绍: ITRF历元框架转换能够将2000.0历元ITRF2000框架的坐标转换到ITRF97框架下，通过历元转换的方法计算国家2000坐标系。2000.0历元下参考框架转换CPM子板块模型法计算速度微块体欧拉矢量法计算速度坐标的历元归算至任意历元

中的“管理系统系列”指的是一个综合性的项目集合，主要涵盖了微信小程序、小程序商城、普通商城、基于SpringBoot框架的后台系统以及Vue.js构建的前端管理界面。这些元素共同构成了一个完整的线上业务运营平台。 1. **微信小程序**：微信小程序是一种轻量级的应用形态，用户无需下载安装即可使用，方便快捷。它由微信提供运行环境，支持包括页面跳转、数据交互、微信支付等众多功能。开发者可以使用微信开发者工具进行编写，涉及的技术栈包括WXML（微信小程序的标记语言）、WXSS（样式表语言）和JavaScript。 2. **小程序商城**：这是微信小程序在电商领域的应用，提供了商品展示、购物车、订单处理、支付等一系列功能，帮助商家实现移动互联网上的销售。小程序商城通常需要与后端服务紧密集成，处理库存、物流、用户信息等数据。 3. **商城**：这里提到的“商城”可能是指传统的Web商城，用户通过浏览器访问，支持多种设备，包括PC、手机和平板。商城系统需要具备商品管理、订单管理、会员管理、支付接口等功能，一般会采用MVC架构设计，前端可能使用HTML、CSS和JavaScript，后台则使用Java或PHP等服务器端语言。 4. **SpringBoot框架**：SpringBoot是Java开发中的一个热门框架，它简化了Spring应用程序的初始设置和配置。SpringBoot集成了大量常用组件，如数据访问、安全、测试等，使得开发人员能够快速搭建微服务或者单体应用。 5. **Vue管理系统**：Vue.js是一个轻量级的前端MVVM（Model-View-ViewModel）框架，适合构建用户界面。Vue管理系统的开发通常包括Vue的核心库，配合Vuex（状态管理）、Vue Router（路由管理）等工具，实现前后端分离，提高开发效率和代码可维护性。 6. **Java后台**：这里指的可能是基于Java语言开发的服务端程序，负责处理业务逻辑、数据存储和接口提供。Java后台可能会使用Spring Framework、MyBatis等开源库，构建RESTful API，与前端进行数据交换。 结合和的空白，我们可以推测这个压缩包可能包含了上述技术的相关代码示例、项目模板或者教程资料。对于开发者来说，这是一份有价值的资源，可以帮助他们理解和学习如何构建一个完整的电商管理系统，涉及到从前端用户界面到后端服务的完整流程。其中，SpringBoot和Vue.js的结合是现代Web开发的趋势，微信小程序则为移动端的商业拓展提供了新的可能。通过学习和实践这些内容，开发者可以提升自己的技能，更好地适应市场需求。