流量削峰

电价弹性系数矩阵的 Matlab 实现，用起来还挺顺的，尤其在负荷需求响应场景下，削峰填谷的效果蛮的。你只需要输入电价变化范围，它就能帮你模拟出负荷的调整响应，像是在做个策略小沙盘。 电力系统的需求响应其实蛮依赖这个矩阵模型的。电价一变，负荷怎么走，怎么影响运行可靠性，都能量化出来。用在实际调度里，也比较稳，响应快，结果也有理有据。 代码写得还不错，结构清晰。矩阵部分用的是标准 Matlab 矩阵操作，比如inv、diag这种基础函数搭配优化迭代。整体逻辑不绕，跑起来速度也挺快。你自己加点场景数据进去也方便。 如果你正在做峰谷电价策略模拟，或者想结合风电、负荷预测一起联调，这个代码资源适合拿来

随着电动汽车的普及，如何有效安排充电站成为一大挑战。现在，利用充电时间智能规划充电站位置，能够最大化电网利用率，减少能源浪费，提升充电效率。削峰填谷策略在此过程中发挥关键作用，为城市能源管理带来新的解决方案。

Mastercam9 的钻削参数设置里，安全高度算是个不太起眼但关键的细节。安全高度其实就是刀具在非加工状态下，抬起来走刀的那个高度，设置得好能避免撞刀，设置不当分分钟干废零件。系统默认这项是关的，嗯，所以你得手动开一下。开了之后，推荐你直接在图形上点选一个参考点，或者干脆输入个你觉得靠谱的值，比如高于零件最高面个几毫米，挺保险的。是在加工复杂零件或者装夹高度不统一的时候，这个值设置得保守点更稳妥。有意思的是，Mastercam有时候会把退刀高度当作安全高度用，容易搞混。你要是发现路径老是往奇怪的方向跑，多半是这里出问题了。建议加工前多模拟几次，安全高度一旦踩空就麻烦了。如果你对 Master

如果数据输入包含两列，则此函数将计算峰的半峰全宽：第一列代表 x 值，第二列代表 y 值。

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

最近在学习密度峰聚类算法，对/DensityPeakCluster的Python代码进行了改进，并打算基于此算法撰写论文。在GitHub上发现了这个项目，下载后加入了中文注释以便今后查阅。我从Alex Rodriguez和Alessandro Laio的论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中学习并修复了原始DensityPeakCluster代码中的Bug。

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自动调优SQL，兼容MySQL 5.7版本，并支持Python 2.7。当前脚本版本为2.7.5。使用示例：python mysql_tuning3.py -p tuning_sql.ini -s 'select * from apps where appname = \"mydb\"'

Hadoop 的流量统计程序，蛮适合做网络数据的场景，是那种日志量大的时候，起来挺顺手的。整个逻辑其实不复杂，从日志收集、预、分组统计到异常检测，基本上都靠HDFS和MapReduce撑起来。你要是搞过大数据，应该知道 Hadoop 对分布式文件存储和并行计算是真的友好，尤其适合这种批量数据的活儿。 日志文件的可以从 CSV、JSON 入手，采集好以后用 Map 阶段做数据清洗。比如像 IP 不全、格式乱的直接丢掉，统一字段，方便后续。 Reduce 阶段主要是统计，比如分时间段统计每个 IP 的总流量、平均值、峰值，完的数据也能方便喂给 BI 工具。你用Tableau或者Power BI做可

如果你正在做智能交通系统的相关开发，车流量检测代码这块是个挺实用的资源。用 MATLAB 实现车流量检测，基本可以用它的强大图像工具箱来搞定。从视频二值化到车道分割，再到车辆检测，整个流程都清晰。你可以通过imbinarize函数进行二值化，用edge来识别车道边界，通过regionprops来提取车道信息，通过目标检测技术进行车辆计数，挺高效的。实际操作中，你可以用mybwarea函数来判断车辆大小，确保计数准确。车流量检测不仅可以用来交通状况，还是智能交通管理的基础。如果你对 MATLAB 有一定基础，这个代码可以快速上手，节省不少开发时间。整体来说，MATLAB 在图像方面的表现强大，适