SyntaxHighlighter代码高亮插件

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。1 数据探索与数据预处理1.1 赛题回顾1.2 数据探索性分析与异常值处理1.3 相关性分析2 特征工程2.1 光伏发电领域特征2.2 高阶环境特征3 模型构建与调试3.1 预测模型整体结构3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试3.3 基于LSTM的模型构建与调试3.4 模型融合与总结4 总结与展望参考文献

第三方控件 SideBar// 命名空间 using Aptech.UI;// 添加组 sbFriends.AddGroup("我的好友");sbFriends.AddGroup("陌生人");// 添加项 SbItem item = new SbItem((string)dataReader["NickName"], (int)dataReader["FaceId"]);sbFriends.Groups[0].Items.Add(item);

该资源是ksvd算法的源代码，本人亲测可用。可以先看看我的博客里关于ksvd的那篇文章，再运行代码，效果还是很不错的。

STM32F1使用HAL库DMA方式输出PWM例程，可以输出精确数量且可调周期与占空比的方波。测试时请结合示波器或逻辑分析仪。本人另外写有一篇与本例程对应的分享文章，链接https://blog.csdn.net/qq_30267617/article/details/109466698，欢迎阅读讨论。如果本资源下载需要积分了那就是系统擅自改的，我已经改回很多次了，实在没办法了。没有积分的请私聊我发送。