【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

把从CCS导出来的数据文件，拖到源文件文本框，然后直接点击下面的32bits转换或16bits转换，即可得到一个可以导入到matlab分析的数据文件。
在matlab中导入数据的命令如下：loadfilename.xxx

java调用海康SDK获取视频流，并转换为rtmp流

基于FPGA的数字视频转换接口的设计与实现

使用openxml提取ppt内容，标题，图片，整页ppt直接转换成图片

hex和bin相互转换工具。
里面有三个文件：hex2bin.exe、bin2hex.exe、hex_bin

bazel交叉编译tensorflow1.13.1（tensorflowtools，includingsummarize_graph，freeze_graph，toco），尚未构建pip软件包，该工具仅用于固化模型，查看网络节点，转换tflite。
构建pip软件包仍在摸索中。

（1）坐标形式转换，BLH与XYZ的互换，高斯投影正反算与邻带换算等。
（2）大地问题解算。
正反算，支持贝塞尔方法、高斯平均引数方法和韦森特方法。
（3）参考椭球变换。
椭球变换与椭球变换参数的求取。
（4）参考框架变换。
历元变换、速度变换、坐标变换、历元速度坐标变换等。
（5）平差计算。
水准网平差、三角高程网平差、GPS网平差。
（6）IGS观测数据与精密星历下载。
（7）GNSS观测数据质量检查（支持GPS和GLONASS，支持总览图绘制和按星绘图）。
（8）RTK定位结果精度分析（可应用于单点多历元各类XYZ坐标类型的点位精度分析）。
（8）GNSS水准高程拟合。
移动曲面法（含平面、二次曲面、加权平均法）、整体拟合法（平面、二次曲面、三次曲面）。
（9）时间变换。
历书时、儒略日、GPS时、年积日等之间的转换。
（10）图幅编号计算。
新旧图幅编号计算与范围计算，地形图图幅编码计算。

从别人那down下来的,具体地址忘记了,那个java文件是jar的源码,我手贱给反编译出来的...

ROS软路由中不能直接使用中文，本工具可以将中文转换成RouterOS可识别的编码本人将源码开放出来，供大家学习参考

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。