liyixing1
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weituotian：
说的不好,没人看的
公司系统中的菜单功能和权限功能 -
石不易：
非常详细的注解~
绑定端口和IP，Listen 与VirtualHost指令 -
spring_springmvc：
spring mvc demo教程源代码下载，地址：http: ...
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liyixing1：
PandaDONG 写道谢谢你啊，我已经下下来了，只是还有很多 ...
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内容概要：本文探讨了多种优化算法在极限学习机（ELM）回归预测中的应用，旨在提高ELM的性能。文中介绍了粒子群优化算法（PSO）、狼群优化算法（GWO）、黏菌优化算法（SMA）、麻雀优化算法（SSA）和鲸鱼优化算法（WOA），并通过具体的Matlab代码示例展示了每种算法的工作流程及其对ELM参数优化的效果。此外，还讨论了各算法的特点、适用场景及优化过程中需要注意的问题。 适合人群：从事机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是对回归预测和优化算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要改进极限学习机性能的研究和工程项目，目标是通过引入不同的优化算法来提升ELM的预测精度和稳定性。 其他说明：文章提供了详细的代码实现和参数配置建议，帮助读者更好地理解和应用这些优化方法。同时，强调了在实际应用中应注意的数据预处理和参数选择等问题。
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内容概要：本文详细探讨了综合能源系统中电、热、冷、气四种能源形式的优化调度方法，重点介绍了分时电价机制下的储能装置调度策略。通过Python代码实例展示了如何利用线性规划工具（如PuLP库）构建优化模型，实现储能装置的高效充放电管理以及多能流耦合设备的协调运作。文中不仅讨论了储能装置的充放电效率、初始电量设置等关键技术细节，还涉及了热泵、燃气锅炉、吸收式制冷机等多种设备之间的能量转换关系及其优化配置。 适合人群：从事综合能源系统研究的技术人员、能源管理系统开发者、工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要降低综合能源系统运行成本的企业或机构，尤其是那些面临复杂电价政策和技术挑战的场景。目标是通过合理的调度策略，在满足各类能源需求的前提下，最大限度地减少运营成本，提高经济效益。 其他说明：文章强调了分时电价对储能调度的影响，并指出储能装置在削峰填谷方面的重要作用。此外，还提到了多时间尺度优化、设备启停成本等因素对整体优化效果的影响。
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现将 POSP 的设计步骤总结如下：首先以选定的窗函数作为 NLFM 信号的功 率谱函数，然后通过积分可以求得其 NLFM 信号的群时延函数，然后再通过对群时 延函数取反，便可以得到 NLFM 信号的调频函数，在取反函数的过程中可能会用到 多项式拟合、三次样条插值法、正切函数逼近法以及初等函数分段拟合等手段，在 得到调频函数之后，对其积分，得到 NLFM 信号的相位函数 clc clear all close all % 参数设置 T = 10e-6; % 脉冲宽度10微秒 B = 20e6; % 带宽20MHz Fs = 2 * B; % 采样率40MHz N_samples = round(T * Fs); % 总采样点数 t_axis = linspace(-T/2, T/2, N_samples); % 时间轴[-T/2, T/2] % 生成频率轴[-B/2, B/2] f_axis = linspace(-B/2, B/2, N_samples); % 生成Hamming窗作为功率谱 S_f = hamming(N_sampl
内容概要：本文详细介绍了使用SpringBoot构建在线学习系统的具体实现和技术要点。首先探讨了视频管理功能，采用MinIO进行对象存储，确保视频文件的安全性和高效管理。接着讲解了积分排行榜的实现，利用Redis的ZSet结构提高查询效率并保持实时性。同时强调了系统安全性的多个方面，如防止XSS攻击、敏感词过滤以及权限控制机制。此外，还分享了一些实用技巧，如文件下载时避免内存溢出、视频播放的分片传输、以及使用FFmpeg优化视频格式等。 适合人群：具有一定Java开发经验，特别是熟悉Spring框架的开发者，以及希望深入了解在线教育平台架构设计的技术爱好者。 使用场景及目标：适用于正在开发或维护在线教育平台的技术团队，旨在提升系统的稳定性和用户体验。主要目标包括：实现高效的视频上传和播放、构建高性能的积分系统、保障系统的安全性。 其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。对于想要深入研究SpringBoot及其生态系统的人来说，是一份非常有价值的参考资料。