光伏系统设计软件PVsyst.v5.11是一款专业用于太阳能光伏系统设计和分析的工具。
这款软件在行业内被广泛使用，它集成了多种功能，包括项目选址、系统配置、能量预测以及性能评估等，旨在为用户提供一套全面的解决方案。
1.**光伏系统设计**：PVsyst的核心功能之一是光伏系统的设计。
用户可以基于不同类型的光伏组件、逆变器和其他电气设备，模拟并优化系统布局。
软件支持地面电站、屋顶安装、倾斜面等多种场景，并能计算最佳朝向和倾斜角度。
2.**日照分析**：软件内置了详细的气象数据库，能够根据地理位置进行太阳辐射分析，考虑季节变化和遮挡影响，精确计算每日和年平均辐射量，为系统的发电能力提供可靠的数据基础。
3.**能量模拟**：PVsyst.v5.11能够进行详细的能量生产模拟，包括日能量曲线、年能量产出等，帮助用户预测系统在不同气候条件下的性能表现。
同时，它还能计算系统的效率和损耗，如热损失、尘埃影响等。
4.**经济分析**：除了技术层面，该软件还能进行经济评估。
用户可以输入初始投资成本、运维费用、电价等信息，软件将计算项目的投资回报率、净现值和内部收益率，帮助决策者判断项目的经济效益。
5.**电池储能系统集成**：随着储能技术的发展，PVsyst也支持与电池储能系统的整合，允许用户研究和优化光伏与储能的协同工作，提高系统的稳定性和电网接入性能。
6.**报告生成**：软件提供了丰富的报告生成功能，包括系统设计报告、能量预测报告、经济分析报告等，方便用户向投资者、合作伙伴或监管机构展示项目详情。
7.**多语言支持**：PVsyst.v5.11版本可能支持多种语言，包括中文，使得非英语国家的用户也能便捷地使用。
8.**更新与技术支持**：作为v5.11版，软件可能包含了历次更新的改进和新功能，同时，用户可以期待厂商提供的技术支持和更新服务，确保软件始终适应最新的技术发展。
通过PVsyst.v5.11，光伏行业的专业人士能够更有效地进行项目规划，降低风险，提高光伏系统的整体性能和经济性。
无论是小型家用系统还是大型商业项目，这款软件都是不可或缺的设计和分析工具。

1-ENVI基础知识2-影像预处理基础3-自定义坐标系4-MODIS几何校正5-地形图的几何校正6-几何校正(RapidEye几何校正)7-TM图像与SPOT图像配准8-TM图像校正（矢量上选点）9-图像融合10-图像镶嵌11-图像裁剪12-图像增强13-监督分类（样本选择）14-监督分类（分类）15-监督分类（分类后处理）16-监督分类（精度验证）17-非监督分类18-快速制图19-三维可视20-基于GLT的几何校正（风云三号气象卫星为例）21-正射校正22-正射校正（选择控制点QB校正）23-RapidEye正射校正24-构建RPC正射校正（BuildRPC）25-图像自动配准26-基于专家知识决策树分类27-决策树自动阈值分类28-面向对象图像分类(城市信息提取)29-面向对象耕地信息提取30-基于立体像对的DEM提取31-DEM分析与应用32-遥感动态监测33-林冠状态遥感变化监测34-森林砍伐监测35-耕地信息变化监测36-雷达图像基本处理37-高光谱基础38-传感器定标和大气校正39-快速大气校正40-波谱库浏览与建立41-植被识别42-矿物识别43-基于波谱沙漏工具的矿物识别44-植被指数计算和分析45-波段运算（bandmath）46-ENVI的二次开发47-IDL简介48-遥感与GIS一体化

matlab_决策树C4.5算法源代码,支持matlab环境

用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。
从最基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善

大数据风控决策流程和架构设计，包括决策流程、总体架构、业务架构等

用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1.car_databases.pdf2.car_evalution-databases.pdf

决策树代码实现，参考机器学习实战，数据集采用的是adult数据集，增加了数据清洗，该决策树是随机实现的，增加了过拟合的剪枝。

随着现代化教学活动的开展和与国内外教学机构交往的增多，对通过Internet/Intranet网络进行信息交流的需求越来越迫切，为促进教学、方便管理和进一步发挥学生的创造力，校园网络建设成为现代教育机构的必然选择。
建设校园网对每个学校来说都不是一件容易的事情,都要经过周密的论证、谨慎的决策和紧张的施工。
当一堆设备变成网络的时候,大部分学校的满腔热情也慢慢地冷却凝固。
校园网建成了,各种问题也不断涌现:设计目标根本无法实现,没有合适的应用软件,许多设想根本无法实施,后续的维护费用不堪承受等等。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

智慧交通是人民对美好生活的向往之一。
智慧交通从安全、效率、节能等方面改善人民的出行体验，无人驾驶的发展和普及进一步改变人们的生活方式。
智慧交通业务丰富，面对不同的应用场景，需要专属的解决方案。
网络联接、实时通信是智慧交通的基础。
5G赋能智慧交通，将车、路、人、云连接起来，形成一张可随时通信、实时监控、及时决策的智能网络。
在“端—管—云”新型交通架构下，车端和路端将实现基础设施的全面信息化，形成底层与顶层的数字化映射；
5G与C-V2X联合组网构建广覆盖与直连通信协同的融合网络，保障智慧交通业务连续性；
人工智能和大数据实现海量数据分析与实时决策，建立智能交通的一体化管控平台。
中国联通在积极部署5G网络的同时，也将智慧交通作为5G的重点应用行业。
积极参与5GPP、5GAA、CCSA及IMT2020等国内外重点标准组织的标准研究和技术推进工作。
在智慧交通产业链日渐成熟的今天，中国联通开展了包括远程驾驶、编队行驶等典型智慧交通业务的应用示范，并重点参与了科技冬奥、常州车联网示范区、重庆车联网示范区等智慧交通项目，推动5G车联网的应用落地。
本白皮书从智慧交通的现状与需求出发，提出基于5G的“车-路-云”协同的智慧交通网络架构，并介绍了实现智慧交通的关键技术，最后给出基于5G的智慧交通典型案例。
我们期望与产业各界共同探讨智慧交通的发展路线及合作模式，共同推动智慧交通和智慧城市的快速发展。
欢迎各界同仁提出修改意见和建议。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。