在 VS Code 中集成和使用通义灵码（Lingma）

光伏发电量的模拟计算是光伏系统可研、设计、能效评估与微电网优化运行的关键环节。本文基于开源光伏建模工具 PVLIB，系统构建并解析了 PVWatts–SAPM 模型链，实现从太阳位置、辐照度、组件温度到直流与交流功率的全流程建模。模型结合了 天体几何、大气辐射传输、热工学与电力电子学原理，并针对工程应用进行了参数化总结。本文同时结合作者在微电网与综合能源站中光伏–储能–充电一体化系统的研究实践，分

本指南面向工业振动监控的初学者，手把手教你用Python完成数据采集、特征工程、异常检测模型训练，并最终将方案部署到STM32等边缘设备。核心算法采用**隔离森林（Isolation Forest）**，兼顾精度与轻量。

参照LeNet-5模型，把CNN用在工业生产中，分析生产过程数据，提高问题诊断及时率和工作效率。实验采用TensorFlow人工智能架构，搭建3层卷积和三层全连接神经网络，在4000个样本条件下，训练模型，达到80%准确率。本文分享了实验中关键点和填过的坑。

本文介绍Python开发工具Jupyter Notebook安装及使用入门，学习Tensorflow安装及数据流图入门，并使用Tensorboard实践图形化展示数据流图。

macOS环境安装/卸载python实践笔记

本文基于Mongo DB为例实践matebase的使用，将以“原生查询”为入门经历记录。轻松浏览数据，即使你不是分析师，Metabase也能让你感觉自己是分析师。

Pandas高级数据分析快速入门包括开发环境、基础操作、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化、机器学习特征工程、机器学习预测分析等培训内容综述与集成。（5次课，共计交流10小时，内附代码案例）

Pandas高级数据分析快速入门之工具使用——Jupyter导出PDF问题。nbconvert failed: xelatex not found on PATH, if you have not installed xelatex you may need to do so.

我们在设计、训练Tensorflow神经网络时，无论是简易的BP神经网络，还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络，都要面临梯度爆炸、梯度消失，以及数据越界等一系列问题，这也是计算机资源和数学原理所决定。通常，我们在模型训练过程中，特别是非图像识别模型，经常会出现Loss（损失）与gradients（梯度）的Nan情况，接下来我们一起讨论此实践所遇到的情况，以及解决方案