【从零学习python 】70.网络通信方式及其应用：从直接通信到路由器连接多个网络
网络通信方式直接通信说明： 如果两台电脑之间通过网线连接是可以直接通信的，但是需要提前设置好IP地址以及网络掩码，并且IP地址需要控制在同一网段内。例如，一台为192.168.1.1，另一台为192.168.1.2，则可以进行通信。使用集线器通信说明： 当有多台电脑需要组成一个网时，可以通过集线器（Hub）将它们链接在一起。一般情况下，集线器的接口较少。集线器有个缺点，它以广播的方式发送任何数据....
网络请求轻松搞定：玩转Python中requests函数的实用技巧
介绍 在Python中，requests库是用于发送HTTP请求的常用库。它提供了简洁易用的接口，使得发送HTTP请求变得非常简单。本文将深入探讨requests库的使用方法，从入门到精通。 目录 安装requests库发送GET请求发送带参数的GET请求发送POST请求发送带参数的POST请求发送JSON数据发送文件设置请求头设置超时时间处理响应异常处...
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
基于CBAM-CNN卷积神经网络预测研究（Python代码实现）
1 概述CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构，它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）两个部分，用于提升卷积神经网络的性能。通道注意力模块（CAM）旨在通过学习不同通道之间的相关性，为每个通道分配适当的注意力权重。该....
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）
1 概述随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。1.....
python实现认证校园网络一键上线
校园网认证每次都要输入账号密码，很麻烦(小声嘀咕：虽然有浏览器的记录账号密码)主要逻辑就是request的post方法，只不过把账号密码加到里面了而已。写好代码以后cmd里面输入# 打包命令# pyinstaller -D -w -i 1.ico 一键校园网.py就能得到一个自己的小程序了。# 导入库import tkinter as tkimport requests d....
基于LSTM神经网络的电力负荷预测（Python代码实现）
1 概述前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时....
基于麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测（Python代码实现）
1 概述电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序....
基于长短期记忆网络和凸优化算法的综合智能电网的可再生能源预测（Python代码实现）
1 概述技术的进步使可再生能源（太阳能、风能等）得以大规模利用。将传统能源和可再生能源相结合的智能电网被认为是一种可持续的发电解决方案。然而，所有可再生能源都受到环境因素（如风速、太阳辐射强度、云层）的影响，这些因素会导致这些能源产生的电力波动。此外，可用性受每日/年度周期的影响（例如，太阳能仅在白天可用）。而智能计量支持实时需求预测；还需要预测可再生能源发电量的精确模型。准确的预测模型将确保电....
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