风电系统

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，

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

这是一个基于C#编程语言开发的电子商务应用程序，提供一个易于理解和学习的平台，特别适合初学者进行实践与提升。系统的后端采用C#，利用其面向对象特性、高效性能和与.NET Framework的良好集成，为各种功能提供坚实的基础。核心组成部分之一是SQL Server 2008数据库，用于存储和管理网站中的商品信息、用户数据和订单记录等关键数据。ASP作为系统的前端部分，通过处理用户请求，如登录、注册、商品浏览、购物车管理、下单等操作，提供动态交互体验。系统的主要功能包括用户管理、商品展示、购物车、订单处理、支付集成、后台管理以及安全性考虑。

电子商务系统提供了一个方便快捷的购书平台，用户可以通过网上购书的方式选购各种图书。系统支持在线支付和订单管理，为用户提供了便利的购书体验。

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。

淘宝源码可算是电商系统的经典代表。它囊括了大量的技术栈，涉及从前端到后端、从数据库到分布式系统的各个方面。比如，后端使用Spring Boot或者Spring MVC，前端用Vue.js或React，确保用户体验流畅。对于数据库，MySQL和Oracle是基础，同时结合了Redis、HBase等缓存与 NoSQL 技术，优化了数据的效率。系统架构方面，淘宝采用了分布式服务架构，使用Dubbo等框架支撑高并发求。为了避免单点故障，Nginx等负载均衡工具也被用到极致。数据缓存策略也是重中之重，从商品页的 CDN 加速到购物车数据的本地存储，淘宝在缓存优化上有不少独到之处。如果你想深入了解电商系统

电力系统调度里常遇到风电波动、负荷随机这类不确定问题吧？这篇文章就挺实用的。用的是Matlab加上YALMIP和Gurobi，模型还挺全，考虑了风光火水、储能，还有碳成本，比较适合搞研究或者做实证的朋友。调度策略用上了模糊机会约束，挺有意思，响应不确定性还蛮灵活的。 模型结构也比较清晰，是机组启停约束和线性化部分，思路蛮实用。你要是搞多能互补、低碳运行这一块，看看这个蛮有参考价值的。尤其适合那种需要兼顾碳排、弃风率、运行成本的场景。文末还有案例测试，能帮你快速理解实现逻辑。 写模型的时候要注意变量多的话，YALMIP的求解效率会拉垮点，建议结合Gurobi用起来会快多。还有，别忘了先配置好cp

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。

这款 MatlabSimulink 的实现挺适合做风电并网控制系统的建模与最大功率追踪。如果你正在直驱式永磁风电的优化问题，这个资源可以给你带来一些灵感。它详细了从建模到最大功率点追踪的每个步骤，清晰，操作性强。你可以参考这个方法来优化你的风电系统，提升转换效率，减少功率损失。 需要注意的是，风电系统的模型和控制策略设计涉及不少数学和物理原理，但这套资源了具体的实现方案，适合快速实现控制算法的工程师。如果你对这种风电控制算法的应用感兴趣，可以看看一些相关的优化技术，比如PID 控制、PSO等。