Go 常用命令：
go get 获取远程包
go run 直接运行程序
go build 测试编译
go fmt 格式化源码
go install编译包文件并编译整个程序
go test运行测试文件
go doc文档
开启本地 go doc访问： godoc -http=:8080
sunxboy
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pangxiea_：
你好， 想请问一下 Linux下 这么使用rxtxcomm 在 ...
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内容概要：本文介绍了一段基于分布式ADMM算法的MATLAB代码，用于电力系统优化调度，尤其关注碳排放交易的影响。代码首先对电力系统进行分区，接着构建DC-DOPF最优潮流问题，考虑碳排放交易的成本，并利用ADMM算法求解。文中详细解释了各个关键步骤，如系统分区、目标函数设计、碳排放交易成本计算以及ADMM算法的具体实现。此外，代码还包括了多种优化技术和实用技巧，如自适应惩罚因子调整、边界条件处理等，确保算法的有效性和实用性。 适用人群：适用于对电力系统优化调度感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是希望深入了解分布式算法和碳排放交易机制的人群。 使用场景及目标：①研究电力系统优化调度的新方法和技术；②探讨碳排放交易对电力系统调度策略的影响；③提高电力系统运行效率和环保性能。 其他说明：代码不仅提供了详细的注释和模块化设计，还展示了丰富的可视化结果，便于理解和进一步研究。同时，文中提到了一些实际应用案例，证明了该方法的有效性和优越性。
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内容概要：本文档《GRP_U8软件近期常见问题85例.docx》详细列出了GRP_U8软件在实际使用过程中遇到的85个常见问题及其解决方案。这些问题涵盖了账务处理、电子报表、工资模块、资产管理、物资管理、成本模块、网上报销、预算编制、学生收费、安装配置以及基础数据管理等多个方面。每个问题不仅描述了现象，还提供了具体的解决步骤或SQL语句。文档强调在执行任何脚本前务必进行整库备份，并提供了维护问题的联系方式。 适合人群：适用于GRP_U8软件的管理员、技术支持人员及有一定数据库操作基础的用户。 使用场景及目标：①帮助用户快速定位并解决GRP_U8软件在账务处理、报表生成、工资管理、资产管理等模块中遇到的具体问题；②提供详细的SQL语句和操作指南，确保用户能够独立解决问题，减少对技术支持的依赖；③指导用户在遇到软件安装、配置及升级相关问题时采取正确的措施。 其他说明：文档内容正在不断完善中，用户可以通过私信反馈意见和建议。此外，文档中多次强调了数据安全的重要性，提醒用户在执行任何操作前做好备份工作。针对某些特定问题，文档还提供了多种解决方案供用户选择，以适应不同的环境和需求。
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内容概要：本文详细介绍了利用模型预测控制（MPC）实现无人艇分布式编队协同控制的方法和技术。首先，通过简化的动力学模型和MATLAB代码展示了无人艇的基本行为预测。接着，深入探讨了编队协同控制的关键要素，包括代价函数的设计、信息交换机制以及分布式MPC的具体实现步骤。文中还提供了具体的Python代码示例，涵盖了从单个无人艇的动力学建模到多智能体之间的协作控制。此外，作者分享了一些实用技巧，如如何处理通信延迟、传感器噪声等问题，并展示了仿真效果，证明了所提出方法的有效性和鲁棒性。 适合人群：对无人艇编队控制、模型预测控制（MPC）、分布式系统感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：适用于研究和开发无人艇编队控制系统，特别是希望通过分布式控制实现高效、灵活的编队任务。目标是在复杂的海洋环境中，使无人艇能够自主完成编队、跟踪指定路径并应对各种干扰因素。 其他说明：文中提供的代码片段和理论解释有助于理解和实现无人艇编队控制的实际应用。建议读者在实验过程中结合实际情况进行参数调整和优化。
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一个用于骨折分类的医学图像数据集，旨在通过计算机视觉技术帮助研究人员和医疗专业人员准确识别和分类骨折类型。以下是关于该数据集的详细介绍。该数据集包含了多种类型的骨折X光图像，涵盖了常见的骨折类别，如撕脱性骨折（Avulsion Fractures）、粉碎性骨折（Comminuted Fractures）、骨折脱位（Fracture-Dislocations）、青枝骨折（Greenstick Fractures）、发际线骨折（Hairline Fractures）、嵌插性骨折（Impacted Fractures）、纵向骨折（Longitudinal Fractures）、斜行骨折（Oblique Fractures）、病理性骨折（Pathological Fractures）和螺旋形骨折（Spiral Fractures）等。多样性：数据集中的图像来自不同的骨折类型，能够为模型训练提供丰富的样本。高质量标注：数据由专业放射科医生手动标记，确保了数据的准确性和可靠性。适用性：该数据集适用于机器学习和深度学习项目，可用于开发自动化骨折分类系统。该数据集主要用于训练和验证计算机视觉模型，以实现从X光图像中自动识别和分类骨折类型。通过自动化骨折分类，可以提高医疗诊断的效率和准确性，减少人为误判，并帮助医疗专业人员更快地做出决策。是一个极具价值的医学图像数据集，能够为医疗领域的研究人员和从业者提供有力支持，推动医学影像分析技术的发展。
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内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab计算二氧化钒（VO2）在可见光到近红外波段的介电常数，并将其应用于COMSOL多物理场仿真软件进行光学性能仿真。主要内容包括：VO2在不同温度下的相变特性及其对折射率的影响；基于Lorentz和Drude模型的介电常数计算方法；Matlab代码实现步骤；COMSOL中材料参数的导入与设置；以及常见错误提示和解决方案。文中还附带了一个详细的30分钟教学视频，帮助读者更好地理解和掌握整个流程。 适合人群：对光学材料、相变材料感兴趣的科研工作者和技术人员，尤其是从事智能窗户、光学开关等领域研究的人士。 使用场景及目标：① 学习并掌握VO2在不同温度下的光学特性和相变机制；② 利用Matlab和COMSOL进行材料参数计算和仿真，为实际应用提供理论支持；③ 解决仿真过程中可能出现的问题，提高仿真精度。 阅读建议：建议读者跟随文中的代码示例逐步操作，结合提供的教学视频加深理解。对于初学者来说，可以先熟悉Matlab的基本语法和COMSOL的操作界面，再尝试完成完整的仿真流程。
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