风电数据

基于密度的风电场景生成代码，真的蛮实用的。DBSCAN 聚类用来自动识别风电和负荷数据里的高密度区域，场景划分效果还挺自然。你要是做电力系统建模、负荷预测，直接拿来改改就能用。 MATLAB 写的代码，逻辑比较清晰，从原始数据聚类，到后面场景削减那块都能看出作者经验还挺足。关键是削减策略也考虑到了代表性，适合拿来做优化输入，或者用来喂机器学习模型。 想自定义也不难，比如调整eps参数、最小样本数这类，都能根据你手上的数据量调节。响应也快，改起来也不复杂，蛮适合做原型开发。 如果你还不太熟 DBSCAN，推荐几个资源一起看看：Python 实现 DBSCAN比较基础，JCuda 加速版本也挺酷，

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

该资源包含博客《数据分析之MySql篇{电商数据处理案例}》中使用的数据库表数据以及详细的表结构分析，可用于学习和练习SQL技能，特别是针对电商场景的数据分析。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

配套无尘风软件使用的ACC数据库,可以提供下载

复现课堂电商场景，提供数据库结构参考，助力高效开发。 特点 涵盖典型电商业务场景 清晰的数据表关系 字段注释详尽 使用说明 了解数据库设计 根据实际需求调整 应用于电商系统开发

信用卡业务涉及的系统和数据应用挺多的，了解得好能帮你更好地应对复杂的金融场景。比如，信用卡业务的**风控**和**数据**两个领域，都是金融行业里重要的应用方向。说到信用卡数据，推荐你看看以下这些资源，挺实用的：比如关于**信用卡欺诈检测**的研究，或者**信用卡违约率建模**，都能你在实际项目中更加得心应手。如果你是做数据挖掘的，这些内容也挺适合你，能帮你深入了解客户行为模式，优化风控策略。 ，你可以从**信用卡客户信用评价数据挖掘方法**这篇文章入手，学到不少数据挖掘的技巧。，**创新的信用卡业务智能方案**会给你一些前沿的技术应用方向。如果你需要深入了解风控建模流程，可以阅读**金融风控

多种多样的电音软件供你选择，包括各种效果器和强大的合成器。

风电的建模、电厂的碳捕集特性、需求响应的配合……这些内容都讲得挺系统，最妙的是，作者直接把代码放出来了，拿来即用，适合你拿去快速上手。多时间尺度的调度问题本来就挺麻烦，这篇文章用**MATLAB**加**CPLEX**模拟搞了一个源荷两侧优化方法，风电+响应配合调度，低碳目标也不落下。对搞电力系统的你来说，这个方案还蛮值得研究的。 多时间尺度下的调度确实有点绕，一边是风电不稳，一边是需求响应要协调，调度一乱，全系统效率就打折。这篇文章蛮聪明的地方在于，它让**源侧风电建模**和**荷侧需求响应模型**都上线了，模型跑起来比较顺，而且代码细节做得还不错。 比如你想模拟一下**碳捕集电厂**在不同