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搞能源优化的兄弟可以这么理解：Wasserstein距离就像给系统加了自适应保险丝，既不像随机优化那样裸奔，也不像传统鲁棒优化那样戴着脚镣跳舞。2) 目标函数取所有场景中的最大成本，体现鲁棒性；上代码前先理清思路：咱们用Wasserstein距离构建模糊集，把历史数据包成"信任球"，这样既不像随机优化那样死磕概率分布，又比传统鲁棒优化更贴合实际数据特征。运行后会发现，鲁棒优化在氢能分配上更为保守（
基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计，分别采用无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）对电动汽车四个车轮的路面附着系数进行估计。可在高速，低速下，对开路面，对接路面四种组合工况下对路面附着系数进行准确估计估计。该模型的两种估计算法均由S-function编写，可比较二种滤波的估计效果。在电动汽车领域，路面附着系数的准确估计对于车辆的安全与性能至关重要。
光伏组件（Photovoltaic, PV）风力发电机（Wind Turbine, WT）储能系统（Storage）并网逆变器（Grid Inverter）系统采用共直流母线结构，所有发电设备通过母线汇流，实现功率的共享和电压的统一。通过以上各部分的分析和仿真，可以发现共直流式风光储并网系统是一种高效、可靠且适应性强的能源系统。其采用的 MPPT 控制、PQ 控制等技术，使得系统在不同负载条件下的
（如下图所示），其中内蒙古自治区、宁夏回族自治区等地发展环境指数较高，得分均为65分以上，发展差距较小，以其优异的资源环境和良好的市场环境占据优势，环境指数排名全国第一和第二。中国信通院院长余晓晖表示，随着我国算力产业的加速发展，算力布局逐渐优化，绿色低碳仍是算力产业发展的重点要求，算网融合不断加快，算力调度成为推动全国算力资源优化配置的关键。综合算力是集算力、存力、运力于一体的新型生产力，政务、
此外，华为推出“昇腾伙伴网络”（简称APN）合作伙伴计划，将通过总经销商供货的销售支持、华为与总销售商双方的技术支持模式，思腾合力凭借多年在AI行业的积累和自身的实力成为首家签署APN合作协议的公司，共同打造基于昇腾的软硬件AI基础架构解决方案，推进人工智能国产算力替代的进步和发展。4. 32GB HBM内存支持ECC，专为训练设计，训练一个好的模型，需要使用大量数据，内存带宽要够大，内存容量要足
八爪鱼则是完全图形化操作的工具，非常的简单，它有大量的爬虫模板，支持数据类型比较丰富，应用场景更多，从网页登陆到批量获取到数据清洗都有一整套的自动化流程，会更加适合大多数人的数据抓取需求，比如IT工程师、自媒体从业者、商铺管理者、商业分析师等等。不管是文本、图片、视频亦或表格，八爪鱼都能抓，而且它还提供了非常丰富的采集模板，比如电商、新闻、短视频等主流平台全包含，它已经帮你配置好了流程，一键可以实
本文详细解析了三相异步电机参数辨识算法的软件实现架构。分阶段辨识：利用电机物理特性解耦参数；自适应调节：动态调整 PWM 占空比确保安全；多点平均与异常处理：提升鲁棒性与工业适用性；定点运算与嵌入式优化：适合资源受限的 DSP/MCU 平台。该方案已在科润 ACD600 系列变频器中成功应用，为高性能电机控制提供了可靠的参数基础，值得在同类产品中推广借鉴。作者：资深嵌入式电机控制工程师适用读者：变
嵌入式操作系统选择（FreeRTOS、RT-Thread等）外设接口与通信协议（GPIO、UART、SPI、I2C）常见嵌入式硬件平台（ARM、AVR、ESP32等）开源项目与社区（GitHub、Hackaday）无线通信模块集成（Wi-Fi、蓝牙、LoRa）常见应用领域（物联网、智能家居、工业控制等）面向硬件的编程技巧（寄存器操作、中断处理）核心组成部分（硬件、软件、实时操作系统）开发工具链介绍
以下是一个完整的示例，展示如何训练一个简单的神经网络分类模型，并对其结果进行可视化，包括训练过程的损失和准确率曲线、混淆矩阵以及ROC曲线等。通过这些可视化图表，您可以更直观地了解模型的训练过程和分类性能，从而进行进一步的优化和调整。-**训练过程的损失和准确率曲线**:显示训练集和验证集的损失和准确率变化情况。-**混淆矩阵**:显示分类结果的混淆矩阵，包括正确分类的数量和错误分类的数量。-**
在当今数据驱动的时代，自动化爬虫工具和软件成为了许多企业和个人获取数据的重要手段，特别是跨境电商、外贸等业务，对数据的需求非常大，比如对amazon、tiktok、shopee等网站数据的监测和获取。这里会介绍7款功能强大、操作简便的自动化爬虫工具，用好了可以更高效地进行数据采集，非常适合电商外贸场景。
最近用到一个非常简单的高级爬虫工具，亮数据的Scraper APIs，你可以理解成一种爬虫接口，它帮你绕开了IP限制、验证码、加密等问题，无需编写任何的反爬机制处理、动态网页处理代码，后续也无需任何维护，就可以“一键”获取Tiktok、Amazon、Linkedin、Github、Instagram等全球各大主流网站数据。1、在云上向Tiktok发出http数据请求 2、模拟登陆、配置IP代理、动
Akamai 验证是指通过 Akamai 的内容分发网络（CDN）进行的安全验证过程。Akamai 提供了多种验证机制，以确保用户和数据的安全性。边缘身份验证（Edge Authentication）：在靠近用户的边缘服务器上进行身份验证，以减少延迟并提高安全性。API 验证：通过 API 密钥和令牌来验证 API 请求的合法性。客户端验证：使用客户端证书或其他身份验证方式来验证客户端的身份。
这种协同进化不仅体现在技术能力的相互增强上，更体现在应用场景的相互拓展、生态系统的相互完善以及标准规范的相互统一上。理解这种协同进化的内在机制，对于我们把握AI技术发展趋势、制定技术发展策略具有重要意义。本文将深入分析这三大技术如何在竞争中合作、在合作中发展，揭示AI技术生态系统协同进化的深层逻辑。在大多数平台中最大为 2^31-1，即约 21 亿。当我们处理非常大的整数（比如上百位甚至上千位）时
数学建模 必备算法 模拟退火算法
一、爬山算法 ( Hill Climbing )爬山算法属于人工智能算法的一种。这种算法基于贪心算法的思想，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。二、模拟退火(SA,Simulated Annealing)如上面的爬山算法所示，由于很多时候会陷入局部最优值，模拟退火算法应运而生
min: 0,max: 4000,scale: 30,});
爬虫技术是数据采集的核心手段，涉及到http请求、html解析、正则处理等技术，算是比较复杂的编程开发，对于很多人来说是不低的门槛。我最常用Python来实现爬虫，因为有很多的库可以用，不用写那么多轮子，但遇到频繁的采集需求也会比较吃力，毕竟要敲代码。为了偷点懒，我找了一些不需要代码或者低代码就可以用的爬虫软件，能点点点就配置好爬虫，非常的方便。下面是7个我常用的爬虫软件，分三大类，零代码工具、半
TikTok大数据分析，找小蚂蚁数据（SmallAnt Data）小蚂蚁数据（SmallAnt Data）是一款 TikTok 全场景AI数据工具，提供TikTok LIVE直播分析、TikTok Creator达人分析、TikTok shop小店分析、TikTok for Business广告分析、商品分析、热门素材分析、运营数据下载、实时监测等全面的在线数据服务。在小蚂蚁数据，你还可以找到丰富
某前沿技术社区孵化的"视觉盾牌"项目（访问vshield.tech获取技术白皮书）创新性地将对抗训练融入数据增强环节，使模型在面对新型滑动验证码时保持85%以上的稳定识别率。深度学习模型的进化速度远超想象，ResNet-152架构在字符型验证码上的识别准确率已达98.7%，但对抗性生成网络（GAN）制造的动态干扰线仍在挑战机器视觉的极限。某技术团队通过迁移学习构建的混合模型，在python的dec
【爬山算法】爬山算法是一种贪心搜索算法，该算法每一步从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直至达到某个局部最优解。【模拟退火算法】模拟退火算法也是一种贪心算法，但在它的搜索过程中引入了一个随机因素——以一定的概率来接受一个比当前解要差的解。故而模拟退火算法有可能跳出局部的最优解，达到全局的最优解。即：若移动后得到最优解，则总是接受该移动；若移动后的解比当前解差，则以一定的概率接受移...
详细介绍粒子群PSO、模拟退火SA、遗传GA算法，并详细介绍和对比这些启发式算法的主要应用场景，并含TOPSIS、NSGA-II组合算法。含可运行的代码。
验证码（CAPTCHA）技术已经存在多年，尽管它的有效性一直备受争议，但许多网站仍然依赖它来保护资源。特别是 Google 推出的 reCAPTCHA 系列，一直是验证码领域的领跑者。本文将探讨如何绕过 reCAPTCHA V2 和 V3，并提供实用的代码示例。reCAPTCHA 是 Google 推出的验证码技术，旨在通过验证用户行为来区分人类与机器人。：基于扭曲文本的传统验证码（已淘汰）。：用
本文将深入探讨大数据分析的核心技术、面临的挑战、广泛的应用场景以及未来的发展趋势。我们将首先阐述大数据的概念，并详细介绍其核心技术组成，如数据处理、数据存储、数据挖掘等。接着，我们将分析大数据在各行各业中的应用实例，以及这些应用如何帮助企业实现业务增长和创新。最后，我们将展望大数据技术的未来，探讨其可能的发展方向和潜在影响。企业需要关注大数据分析技术的最新动态，积极拥抱变革，以应对日益激烈的市场竞
蚁群算法求解TSP问题-基于python本文将贪婪算法与蚁群算法求解含80个城市的TSP问题的结果进行对比代码如下：参数或坐标点数据均可自己调整import numpy as npfrom scipy import spatialimport matplotlib.pyplot as plt城市参数num_city = 80 # 城市数量rng1 = np.random.RandomState(0
一、 什么是梯度下降算法梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法 ，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法 ，相反则称之为梯度下降法。1.1 形象理解梯度下降可以理解为你
爬山算法
——爬山算法
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