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CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id))ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','TBLPROPERTIES ("constraint"="NOT ENFORCED"); FAILED: SemanticException [Error 10326]: Invalid Constraint syntax ENABLE/ENFORCED feature not supported yet. Please use DISABLE/NOT ENFORCED instead.

时间: 2023-12-01 10:03:36 浏览: 150
这个错误提示是因为在 TBLPROPERTIES 中使用了 "constraint"="NOT ENFORCED" 语法，而 Hive 目前还不支持 "ENABLE/ENFORCED" 特性。你需要将 "NOT ENFORCED" 改为 "DISABLE"，即改成 "constraint"="DISABLE". 改完后，创建表的 SQL 语句应该是这样的： ``` CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' TBLPROPERTIES ("constraint"="DISABLE"); ``` 重新执行这个 SQL 语句，应该就可以正常创建 article 表了。
相关问题

CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id)) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','TBLPROPERTIES ("CONSTRAINT"="PRIMARY KEY (id) DISABLE NOVALIDATE"); FAILED: SemanticException [Error 10326]: Invalid Constraint syntax ENABLE/ENFORCED feature not supported yet. Please use DISABLE/NOT ENFORCED instead. hive> CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id)) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' TBLPROPERTIES ("CONSTRAINT"="PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED"); FAILED: SemanticException [Error 10326]: Invalid Constraint syntax ENABLE/ENFORCED feature not supported yet. Please use DISABLE/NOT ENFORCED instead.

在创建表时，Hive不支持启用或强制执行约束。你需要使用`DISABLE`或`NOT ENFORCED`关键字来替换`ENABLE`或`ENFORCED`关键字。下面是正确的创建表的语法： ``` CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' TBLPROPERTIES ("CONSTRAINT"="PRIMARY KEY (id) DISABLE NOVALIDATE"); ``` 或者，你可以省略`TBLPROPERTIES`部分，如下所示： ``` CREATE TABLE article ( id INT, title STRING, type STRING, data_time INT, source STRING, content STRING, PRIMARY KEY (id) DISABLE NOVALIDATE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; ``` 这将创建一个名为`article`的表，并将`id`列指定为主键。`DISABLE NOVALIDATE`选项将禁用约束验证，以便在插入数据时可以使用非唯一的`id`值。

create table article( id int, title string, type string, data_time int, source string, content string, primary key (id) DISABLED) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; FAILED: ParseException line 1:133 extraneous input 'DISABLED' expecting ) near '<EOF>'

在创建表时，`DISABLED`是不必要的关键字，因此需要将其移除。下面是正确的语法： ``` create table article( id int, title string, type string, data_time int, source string, content string, primary key (id) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; ``` 在这个语法中，我们通过使用 `ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','` 来指定行的分隔符以及列的分隔符。同时，我们将 `primary key` 作为表的一部分来定义，以确保 `id` 列成为表的主键。
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create table article( > id int, > title string, > type string, > data_time int, > source string, > content string, > primary key (id) > ); FAILED: SemanticException [Error 10326]: Invalid Constraint syntax ENABLE/ENFORCED feature not supported yet. Please use DISABLE/NOT ENFORCED instead.

create table article( id int, title string, type string, data_time int, source string, content string, primary key (id) DISABLED ); 这样就可以成功创建表了。注意，这里我们将主键约束...

CREATE TABLE article ( > id INT, > title STRING, > type STRING, > data_time INT, > source STRING, > content STRING, > PRIMARY KEY (id) > ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; FAILED: SemanticException [Error 10326]: Invalid Constraint syntax ENABLE/ENFORCED feature not supported yet. Please use DISABLE/NOT ENFORCED instead.

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提取作者、出版时间、出版社 author_info = li_tag.find('p', class_='search_book_author') for p in author_info: AuthorInfo = p.get_text(strip=True).replace('\\\\', '').replace('/', '') if not AuthorInfo: AuthorInfo = '' rowContainer.append(AuthorInfo) allContainer.append(rowContainer) for i in allContainer: print(i) # 导入数据库模块 import mysql.connector # 使用当前库中的内置对象来创建数据库连接 mydb = mysql.connector.connect( host='localhost', # 当前mysql运行服务的地址 port=3306, # mysql服务的端口号 user='root', # mysql用户名 password='root', # 密码 database='dangdang' ) # 创建游标对象 mycursor = mydb.cursor() # discount VARCHAR ( 20 ), -- 折扣 # 创建图书信息表 create_table_sql = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS books ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, -- 书名 link VARCHAR ( 512 ), -- 链接 now_price VARCHAR ( 20 ), -- 现价 comment_count VARCHAR ( 50 ), -- 评论数 author VARCHAR ( 100 ), -- 作者 publish_date VARCHAR ( 20 ), -- 出版时间 publisher VARCHAR ( 100 ), -- 出版社 action VARCHAR ( 100 ), unidentified VARCHAR ( 20 ) ) """ # 执行建表语句 mycursor.execute(create_table_sql) # 插入语句 insert_sql = """ INSERT INTO books (title, link, now_price, comment_count, author, publish_date, publisher, action, unidentified) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) """ for book in allContainer: if len(book) == 8: book.insert(4, '') mycursor.execute(insert_sql, list(book)) # 提交事务 mydb.commit() print("✅ 数据插入完成，共插入", len(allContainer), "条记录") # 关闭连接 mycursor.close() mydb.close() import pandas as pd # 转成 DataFrame df = pd.DataFrame(allContainer, columns=["书名", "链接", "现价", "评论数", "作者", "出版时间", "出版社", "可选状态", "未知"]) # 插入序号列（从 1 开始） df.insert(0, '序号', range(1, len(df) + 1)) # 保存为 Excel 文件 df.to_excel("../data/当当网.xlsx", index=False) print("✅ 数据已成功保存为 Excel 文件！") import jieba import wordcloud # 读取excel 文件到当前代码中 import openpyxl from wordcloud import WordCloud # 获取当前excel 表格对象 wb = openpyxl.load_workbook('../data/当当网.xlsx') # 获取当前表格中的sheet sheet = wb.worksheets[0] # 遍历当前的execl 对象 # min row = 2 代表的是从当前表格中的第二行开始获取 # min col = 3 代表获取第三列 # max col = 3 最大的列是三，之确保我们获取当前第三列 # 定义一个列表用来存储当前获取的所有的数据 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=2, max_col=5): data.append(row[0].value) # 获取每个单元格中的value值 # print(data) # 对当前的数组中的元素进行分割词组 seg_list = jieba.cut(''.join(data), cut_all=False) # print(type(seg_list)) # # print('/'.join(seg_list)) # 引入当前的字体 作为词云图的渲染字体 fonts = '../data/AlibabaPuHuiTi-2-65-Medium.ttf' wc = WordCloud( # 通过属性对当前的词云图进行赋值 width=1200, # 宽600px height=600, background_color='white', max_font_size=50, min_font_size=10, font_path=fonts ) # 将分隔完成的数据 加载到当前的wc对象中 wc.generate_from_text(''.join(seg_list)) # 保存当前的结果到指定文件夹中 wc.to_file("../data/词云图.png") import numpy as np import pandas as pd # 这些设置有助于调试时查看完整的 DataFrame 数据，适合开发阶段使用 pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.width', None) pd.set_option('display.max_colwidth', None) newXml = pd.read_excel("../data/当当网.xlsx") print(newXml.shape) # 查看行数列数 print(newXml.info()) # 查看各列的数据类型及缺失值 # # 检查重复行 duplicates = newXml.duplicated(keep='first') print("重复行数量:", duplicates.sum()) # # 删除重复行 cleaned_data = newXml.drop_duplicates() print("删除重复后数据形状:", cleaned_data.shape) # # 删除含有空值的行 dropna_data = newXml.dropna() print("删除空值后数据形状:", dropna_data.shape) # 或者填充空值 # filled_data = newXml.fillna({"未知": "默认值"}) df = newXml.drop(columns=['未知']) print(df) # filled_data = newXml.fillna({"CPU信息": "未知", "等级": 0}) df.to_excel("../data/new当当.xlsx", index=False) import pandas as pd import numpy as np import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter, Pie, Radar from pyecharts.globals import ThemeType # 读取文件 excel_file = pd.ExcelFile('../data/new当当.xlsx') # 获取指定工作表中的数据 df = excel_file.parse('Sheet1') # 将出版社列转换为字符串类型 df['出版社'] = df['出版社'].astype(str) # 获取出版社和书名列的数据 publishers = df['出版社'].to_numpy() book_names = df['书名'].to_numpy() # 获取唯一的出版社 unique_publishers = np.unique(publishers) # 统计每个出版社的书籍数量 book_counts = np.array([np.sum(publishers == publisher) for publisher in unique_publishers]) # 构建结果 DataFrame result_df = pd.DataFrame({ '出版社': unique_publishers, '书籍数量': book_counts }) print(result_df) # 读取数据 df = pd.read_excel('../data/new当当.xlsx') # 数据预处理 # 转换现价列，提取数字 df['现价'] = df['现价'].str.extract('(\d+\.?\d*)').astype(float) # 转换评论数列，提取数字 df['评论数'] = df['评论数'].str.extract('(\d+)').astype(int) # 转换出版时间列，提取年份 df['出版年份'] = pd.to_datetime(df['出版时间']).dt.year # 图表1：价格分布直方图 hist, bins = pd.cut(df['现价'], bins=20, retbins=True) hist_value = hist.value_counts().sort_index() # 使用 Bar 来模拟直方图 histogram = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT, width="800px", height="400px")) .add_xaxis([f"{bins[i]:.2f}-{bins[i + 1]:.2f}" for i in range(len(bins) - 1)]) .add_yaxis("书籍数量", hist_value.tolist(), category_gap=0) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="价格分布柱状图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="价格区间"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="数量"), ) ) # 图表2：不同出版社出版书籍数量柱状图 publisher_counts = df['出版社'].value_counts() bar_publisher = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT, width="800px", height="400px")) .add_xaxis(publisher_counts.index.tolist()) .add_yaxis("出版书籍数量", publisher_counts.tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="不同出版社出版书籍数量柱状图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="出版社", axislabel_opts={"rotate": 90}), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="出版书籍数量"), ) ) # 图表3：每年出版书籍数量折线图 yearly_counts = df['出版年份'].value_counts().sort_index() line_yearly = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT, width="800px", height="400px")) .add_xaxis(yearly_counts.index.astype(str).tolist()) .add_yaxis("出版书籍数量", yearly_counts.tolist(), is_smooth=True, symbol="circle") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="每年出版书籍数量折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="出版年份"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="出版书籍数量"), ) ) # 图表4：评论数前五书籍的书名与评论数柱状图 top_5_commented = df.nlargest(5, '评论数') bar_comment = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT, width="800px", height="400px")) .add_xaxis(top_5_commented['书名'].tolist()) .add_yaxis("评论数", top_5_commented['评论数'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="评论数前五书籍的书名与评论数柱状图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="书名", axislabel_opts={"rotate": 90}), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论数"), ) ) # 图表5：价格与评论数的散点图 # 将现价列转换为字符串类型 df['现价'] = df['现价'].astype(str) # 提取价格数值 df['价格'] = df['现价'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)').astype(float) # 检查价格列是否存在缺失值 print(f"价格列缺失值数量: {df['价格'].isna().sum()}") # 删除价格列为缺失值的行 df = df.dropna(subset=['价格']) # 定义价格区间 bins = [0, 50, 100, 150, 200, float('inf')] labels = ['0 - 50', '51 - 100', '101 - 150', '151 - 200', '200以上'] # 划分价格区间并统计数量 df['价格区间'] = pd.cut(df['价格'], bins=bins, labels=labels) price_range_counts = df['价格区间'].value_counts().reset_index(name='数量') # 使用 pyecharts 绘制饼状图 pie = ( Pie() .add( series_name="数量", data_pair=[list(z) for z in zip(price_range_counts['价格区间'], price_range_counts['数量'])], radius=["40%", "75%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="价格区间与数量的饼状图"), legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"), ) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%") ) ) # 将评论数列转换为字符串类型 df['评论数'] = df['评论数'].astype(str) # 提取评论数数值 df['评论数数值'] = df['评论数'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)').astype(float) # 找出评论数前五的书籍 top_5_books = df.nlargest(5, '评论数数值', keep='all')[['书名', '评论数数值']] # 定义雷达图的指标 c_schema = [{"name": book_name, "max": top_5_books['评论数数值'].max()} for book_name in top_5_books['书名']] # 准备雷达图的数据 data = [[count for count in top_5_books['评论数数值'].values]] # 创建雷达图对象 ( Radar() .add_schema(schema=c_schema) .add( series_name="评论数", data=data, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="评论数前五的书籍的书名与评论数雷达图"), ) .render("../data/radar_chart_top5_books.html") ) # 统计不同出版社的书籍数量 publisher_book_count = df['出版社'].value_counts().reset_index() publisher_book_count.columns = ['出版社', '书籍数量'] # 选取书籍数量前 10 的出版社 top_10_publisher = publisher_book_count.nlargest(10, '书籍数量') # 创建散点图对象 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(top_10_publisher['出版社'].tolist()) .add_yaxis( series_name="书籍数量", y_axis=top_10_publisher['书籍数量'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="不同出版社书籍数量前10的散点图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts( name="出版社", type_="category", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval="auto") ), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="书籍数量"), ) ) # 保存图表 histogram.render("../data/price_distribution_histogram.html") bar_publisher.render("../data/publisher_book_count_bar.html") line_yearly.render("../data/yearly_book_count_line.html") bar_comment.render("../data/top_commented_books_bar.html") pie.render("../data/price_range_pie_chart.html") scatter.render("../data/scatter_top10_publisher_book_count.html") from flask import Flask, request, render_template_string, jsonify import requests # import requests # # # 定义一个message的变量，作为会话的容器 # messages = [{"role":"system","content":""}] # # # API KEY # API_KEY = "sk-ec2e933afb424766ba6bce9765960a3a" # # 设置请求头 # header = { # "Content-Type": "application/json", # 告知服务器我们传递的内容的数据类型 # "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" # api_key # } # # # 请求地址 # url = "https://api.deepseek.com/chat/completions" # # # 因为要完成多轮对话 所以要有循环 # # 同时因为要完成用户的多次对话请求 # # def DeepSeekChat(userMessage): # # 1. 将用户输入的信息与角色进行拼接 从而变成一个完成的对话 # messages.append( {"role": "user", "content": userMessage}) # # # 2. 请求deepseek 请求过程中将我们携带的多个参数进行传递 # data = { # "model":"deepseek-chat", # "messages":messages, # "stream":False # } # # # 3. 发起请求 # response = requests.post(url, json=data, headers=header) # # # 4. 对response进行处理 # if response.status_code == 200: # # 获取响应内容 # result_json = response.json() # # 处理当前json中的内容 # airesult = result_json['choices'][0]['message']['content'] # # AI返回结果 # print(f"图书商城AI客服：{airesult}") # # 如何实现多轮对话 # # 将回复的内容继续追加到列表中，形成会话的闭合，结合上下文内容 # messages.append({"role": "assistant", "content": airesult}) # else: # print(response.text) # print("请求失败") # # print("图书商城欢迎您") # print("使用exit退出程序") # # while True: # userinput = input("你：") # if userinput == "exit": # print("退出当前程序") # break # else: # # 调用函数完成多次请求的发送 # # 将用户输入的内容作为参数调用函数 完成API的调用 # DeepSeekChat(userinput) 这是我写的代码，需要把爬虫得到的数据与deepseek相结合，使得可以在一个新页面上根据数据与ai对话，请你进行修改

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MATLAB程序设计：基于阶梯碳交易机制与电制氢的综合能源系统优化调度及Cplex+Yalmip求解 · 综合能源系统

内容概要：本文探讨了如何利用MATLAB程序设计，在考虑阶梯型碳交易机制的情况下对电制氢综合能源系统进行优化调度。文中详细介绍了阶梯碳交易机制的概念及其在MATLAB中的建模方法，解释了电制氢作为清洁能源在综合能源系统中的重要性，并展示了如何使用Cplex和Yalmip这两种优化求解工具来进行具体的计算。此外，还提供了完整的代码实例和运行结果的可视化图表，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 适合人群：从事能源管理、环境保护及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望通过编程手段提升工作效率的人群。 使用场景及目标：适用于需要对综合能源系统进行优化调度的研究项目或实际工程中。主要目标是通过合理的碳排放管理和高效的氢能生产，达到节能减排的目的，同时提高能源利用效率。 其他说明：文中提供的代码可以在MATLAB环境下直接运行，并配有详细的注释，便于初学者上手。参考文献部分列出了多篇高质量的相关论文，供有兴趣深入探究的读者查阅。
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深度学习的相关原创项目与材料汇总

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7996ff405933 深度学习的相关原创项目与材料汇总（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

Mysql集群配置（回顾）

背景 近期，新接手一项目，项目业务系统已上线，但是mysql未完成集群配置，但规划中有相关计划，遂计划在本文中回顾相关Mysql集群配置，也为项目中接下来的集群功能构建思路； 集群架构 1、Mysql主从集群（最常用） 1）主从集群原理： Mysql主从集群主要是为了利用MySQL 的 Replication功能来实现，mysql的主从复制可以保证当服务器发生故障，可以切换到从服务器来确保业务服务......
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这是我实际在上海做的一个项目当时车间有20多台设备，我采用了该方式可以很快的采集到设备的数据，现在分享给大家一同学习学习，如若有不足之处望各位指教，大家互相学习学习！
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可以显示出view堆栈效果的库

作者blipinsk，源码FlippableStackView，FlippableStackView是基于一个特殊的ViewPager中的PageTransformer。因此你可以使用典型的PagerAdapter来实现填充View。在onCreate方法中设置FlippableStackView的。

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无线电能传输LCC-S拓扑的MATLAB Simulink仿真：滑模控制与PI控制效能对比 无线电能传输

基于LCC-S拓扑的无线电能传输系统的MATLAB Simulink仿真模型，重点比较了滑模控制和PI控制方法的效果。文中首先描述了系统的硬件构成，包括两电平H桥逆变器、LCC补偿网络以及不可控整流桥。接着，作者通过MATLAB RF Toolbox确定了LCC参数组合，确保系统能在85kHz附近形成低阻抗通路。对于滑模控制，作者展示了具体的S函数实现及其关键参数设定，如滞环宽度的选择。而对于PI控制，则使用了Simulink自带的PID模块并进行了参数优化。最终，通过对负载阶跃响应、开关噪声频谱等方面的对比，得出滑模控制在响应速度上有显著优势，但也存在高频毛刺的问题。此外，还讨论了H桥死区时间设置对系统性能的影响。 适合人群：从事电力电子、无线充电技术研发的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估不同控制方法在无线电能传输系统中表现的研究项目，帮助选择最优控制策略以提高系统性能。 其他说明：附带的文章有助于深入理解仿真模型的设计思路和具体实现细节。
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基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目，基于 Vue3+TypeScript 开发，使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能，支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计：根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成：自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析：自动化检测学生答案，提供数据分析 学生模块 在线学习助手：结合教学内容解答问题 实时练习评测助手：生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理：管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理：按学科列表管理教师备课资源 大屏概览：使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持（专业科技风/暗黑风） 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件，帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答，提升效率与效果，提供学生全时在线练习与指导，实现教学相长。
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基于主从博弈理论的共享储能与电热综合需求响应优化运行研究

内容概要：本文探讨了在共享储能背景下，微网运营商与用户聚合商之间的主从博弈模型，旨在优化电热综合需求响应和电网技术的应用。文中详细介绍了主从博弈理论的基本概念及其在共享储能中的具体应用，证明了Stackelberg均衡解的存在性和唯一性。此外，作者还在MATLAB平台上进行了仿真实验，采用Yalmip工具和CPLEX求解器结合启发式算法对模型进行了优化，验证了理论的有效性。 适合人群：从事电力系统、能源管理及相关领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解共享储能在微网环境中优化运行机制的研究者，帮助他们掌握主从博弈理论的实际应用方法，提升对复杂能源系统的理解和应对能力。 其他说明：本文不仅提供了理论支持，还展示了具体的实验步骤和结果，有助于推动该领域的进一步发展。
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Mockingbird v2：PocketMine-MP新防作弊机制详解

标题和描述中所涉及的知识点如下： 1. Mockingbird反作弊系统： Mockingbird是一个正在开发中的反作弊系统，专门针对PocketMine-MP服务器。PocketMine-MP是Minecraft Pocket Edition（Minecraft PE）的一个服务器软件，允许玩家在移动平台上共同游戏。随着游戏的普及，作弊问题也随之而来，因此Mockingbird的出现正是为了应对这种情况。 2. Mockingbird的版本迭代： 从描述中提到的“Mockingbird的v1变体”和“v2版本”的变化来看，Mockingbird正在经历持续的开发和改进过程。软件版本迭代是常见的开发实践，有助于修复已知问题，改善性能和用户体验，添加新功能等。 3. 服务器性能要求： 描述中强调了运行Mockingbird的服务器需要具备一定的性能，例如提及“WitherHosting的$ 1.25计划”，这暗示了反作弊系统对服务器资源的需求较高。这可能是因为反作弊机制需要频繁处理大量的数据和事件，以便及时检测和阻止作弊行为。 4. Waterdog问题： Waterdog是另一种Minecraft服务器软件，特别适合 PocketMine-MP。描述中提到如果将Mockingbird和Waterdog结合使用可能会遇到问题，这可能是因为两者在某些机制上的不兼容或Mockingbird对Waterdog的特定实现尚未完全优化。 5. GitHub使用及问题反馈： 作者鼓励用户通过GitHub问题跟踪系统来报告问题、旁路和功能建议。这是一个公共代码托管平台，广泛用于开源项目协作，便于开发者和用户进行沟通和问题管理。作者还提到请用户在GitHub上发布问题而不是在评论区留下不好的评论，这体现了良好的社区维护和用户交流的实践。 6. 软件标签： “pocketmine”和“anticheat”（反作弊）作为标签，说明Mockingbird是一个特别为PocketMine-MP平台开发的反作弊软件。而“PHP”则可能指的是Mockingbird的开发语言，虽然这个信息与常见的Java或C++等开发Minecraft相关软件的语言不同，但并不排除使用PHP进行服务器端开发的可能性，尤其是对于处理动态网页、服务器端脚本等场景。 7. 压缩包文件： “Mockingbird-stable”是一个文件名称，很可能表示这是一个包含最新稳定版Mockingbird反作弊系统的压缩包。通常，这样的文件名中包含“stable”意味着这是一个经过充分测试且推荐用于生产环境的版本。 8. 社区协作和用户参与： 特别感谢部分提到了shur，这可能是对某位贡献者或社区成员的感激之情。这种感谢表明了软件开发不仅是开发者个人的劳动成果，同时也依赖于社区的支持和参与，包括提供反馈、报告问题、贡献代码和文档等。 总结以上内容，我们可以看到Mockingbird作为一款反作弊系统，其开发和维护需要依赖于社区的广泛参与和支持，同时还需要强大的服务器后端作为支撑。通过不断迭代更新版本，开发者希望解决现有问题，提高反作弊效率，并希望与社区保持良好的沟通，以持续优化产品。
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“历史人物独白解说”视频：数据处理的6种革命性技术

# 1. 数据处理的历史回顾与技术演进 数据处理的历史，从最初的简单机械记录，到如今复杂的数据处理体系，不仅反映了技术的演进，也映射了人类社会进步的轨迹。在计算机技术发展初期，数据处理主要依靠打孔卡片和磁带，通过批处理的方式进行，效率低下且出错率高。随着技术的发展，上世纪70年代，关系型数据库的出现大大提高了数据处理的效率和准确性，为数据处理技术的发展奠定了基础。 随后，随着互
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怎么判断多级运放电路的稳定性？

<think>首先，用户的问题是关于判断多级运算放大器电路的稳定性。我需要根据系统级指令来构建回答。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考引用： - 引用[1]：关于集成运算放大电路的设计、组成和性能评估。 - 引用[2]：高频电路中运放的带宽限制，一级放大电路的增益通常为100倍，过高会引起振
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利用AHP和节点集中度解决影响力最大化问题的Flask应用教程

从给定的文件信息中，我们可以提取以下相关知识点进行详细说明： ### 标题知识点 **IM问题与AHP结合** IM问题（Influence Maximization）是网络分析中的一个核心问题，旨在识别影响网络中信息传播的关键节点。为了求解IM问题，研究者们常常结合使用不同的算法和策略，其中AHP（Analytic Hierarchy Process，分析层次结构过程）作为一种决策分析方法，被用于评估网络节点的重要性。AHP通过建立层次模型，对各个因素进行比较排序，从而量化影响度，并通过一致性检验保证决策结果的有效性。将AHP应用于IM问题，意味着将分析网络节点影响的多个维度，比如节点的中心性（centrality）和影响力。 **集中度措施** 集中度（Centralization）是衡量网络节点分布状况的指标，它反映了网络中节点之间的连接关系。在网络分析中，集中度常用于识别网络中的“枢纽”或“中心”节点。例如，通过计算网络的度中心度（degree centrality）可以了解节点与其他节点的直接连接数量；接近中心度（closeness centrality）衡量节点到网络中其他所有节点的平均距离；中介中心度（betweenness centrality）衡量节点在连接网络中其他节点对的最短路径上的出现频率。集中度高意味着节点在网络中处于重要位置，对信息的流动和控制具有较大影响力。 ### 描述知识点 **Flask框架** Flask是一个轻量级的Web应用框架，它使用Python编程语言开发。它非常适合快速开发小型Web应用，以及作为微服务架构的一部分。Flask的一个核心特点是“微”，意味着它提供了基本的Web开发功能，同时保持了框架的小巧和灵活。Flask内置了开发服务器，支持Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎，提供了RESTful请求分发和请求钩子等功能。 **应用布局** 一个典型的Flask应用会包含以下几个关键部分： - `app/`：这是应用的核心目录，包含了路由设置、视图函数、模型和控制器等代码文件。 - `static/`：存放静态文件，比如CSS样式表、JavaScript文件和图片等，这些文件的内容不会改变。 - `templates/`：存放HTML模板文件，Flask将使用这些模板渲染最终的HTML页面。模板语言通常是Jinja2。 - `wsgi.py`：WSGI（Web Server Gateway Interface）是Python应用程序和Web服务器之间的一种标准接口。这个文件通常用于部署到生产服务器时，作为应用的入口点。 **部署到Heroku** Heroku是一个支持多种编程语言的云平台即服务（PaaS），它允许开发者轻松部署、运行和管理应用。部署Flask应用到Heroku，需要几个步骤：首先，创建一个Procfile文件，告知Heroku如何启动应用；其次，确保应用的依赖关系被正确管理，通常通过一个requirements.txt文件列出所有依赖；最后，使用Git将应用推送到Heroku提供的仓库，Heroku会自动识别Procfile并开始部署过程。 ### 标签知识点 **HTML** HTML（HyperText Markup Language，超文本标记语言）是用于创建网页和Web应用的标准标记语言。它定义了网页的结构和内容。HTML文件由一系列元素组成，这些元素通过标签（tags）来表示，如`<p>`代表段落，`<a>`代表链接，`<img>`代表图像等。HTML5是当前使用的最新版本，支持更多的特性，如离线存储、多媒体和图形等。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 **IMproblem-using-AHP-and-centralisation-of-nodes-master** 这里的文件名称“IMproblem-using-AHP-and-centralisation-of-nodes-master”表明了一个GitHub仓库的名称，其中包含了源代码以及与项目相关的所有文件。从名称中可以看出，该仓库是关于如何结合AHP和节点集中度分析来解决IM问题的Flask应用程序。文件名中的“master”表明这是仓库的主分支（现在叫做main分支），它是项目最新的、可部署的代码版本。 综合来看，本段信息为我们提供了构建和部署一个使用Flask框架、针对IM问题使用AHP和节点集中度分析的Web应用的方法和步骤。同时，介绍了应用在不同环节中所需技术和组件的详细知识点。
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