当前位置: 首页 > news >正文

配变运行检测:算法与实现逻辑

        在现代电网系统中,配电变压器(简称配变)作为电力分配的关键设备,其运行状态的稳定与否直接关系到整个电网的供电质量和可靠性。配变运行检测通过实时监测和分析配变的各项运行参数,及时发现潜在故障隐患,为电力系统的安全、高效运行提供有力保障。随着电力技术的不断发展,先进的检测算法和实现逻辑被广泛应用于配变运行检测领域,有效提升了检测的准确性和效率。

一、配变运行检测的重要性

        配变在电力系统中承担着将高电压转换为适合用户使用的低电压的重要任务,其运行状况直接影响到电能质量和用户的用电体验。长期运行的配变可能会因各种因素,如过载、绝缘老化、散热不良等,导致性能下降甚至发生故障。一旦配变出现故障,不仅会造成局部区域停电,影响用户的正常生产生活,还可能引发连锁反应,对整个电网的稳定性造成冲击。因此,实时、准确地检测配变的运行状态,及时发现并

        处理潜在题,对于提高电网可靠性、降低运维成本、保障电力供应的持续性具有重要意义。

二、数据采集

(一)传感器技术

        配变运行检测的基础是获取准确的运行数据,这依赖于各种传感器的应用。常见的传感器包括电压传感器、电流传感器、温度传感器等。电压传感器用于测量配变高低压侧的电压值,电流传感器则负责监测通过配变绕组的电流大小。温度传感器安装在配变的关键部位,如绕组、铁芯等,实时监测设备的温度变化。这些传感器能够将物理量转换为电信号,并传输给后续的数据采集装置。例如,罗氏线圈电流传感器具有响应速度快、精度高、线性度好等优点,能够准确测量大电流,为配变电流监测提供可靠数据。

(二)数据采集装置

        数据采集装置负责收集传感器传来的信号,并进行初步处理和数字化转换。它通常具备多个输入通道,可同时连接多种类型的传感器。数据采集装置对采集到的数据进行滤波处理,去除噪声干扰,确保数据的准确性。然后,将模拟信号转换为数字信号,以便后续的传输和分析。一些先进的数据采集装置还具备数据存储功能,能够在通信中断等情况下临时存储数据,待通信恢复后再上传至上级系统。

(三)通信技术

        为了实现数据的远程传输,通信技术在配变运行检测中起着关键作用。目前,常用的通信方式包括有线通信和无线通信。有线通信如光纤通信,具有传输速率高、抗干扰能力强的优点,适用于对数据传输可靠性要求较高的场合。无线通信则包括 GPRS、4G、NB-IoT 等技术,具有部署灵活、成本较低的优势,尤其适用于分布广泛、布线困难的配变监测场景。例如,NB-IoT 技术以其低功耗、广覆盖的特点,能够实现配变监测终端与主站之间的稳定通信,即使在信号较弱的偏远地区也能保证数据的可靠传输。

三、检测算法

(一)基于参数分析的算法

  1. 负载率计算:负载率是衡量配变运行状态的重要指标之一。通过采集配变的实时电流和额定电流,可计算出负载率。计算公式为:负载率 = (实时电流 / 额定电流)× 100%。当负载率超过一定阈值时,表明配变可能处于过载运行状态,需要及时采取措施,如调整负荷分配或增加备用电源等,以防止配变因过热而损坏。问功率因数分析:功率因数反映了配变所带负载的性质和效率。通过测量配变的有功功率和无功功率,可计算出功率因数。功率因数过低会导致线路损耗增加、电压质量下降等问题。通过对功率因数的实时监测和分析,可判断配变所带负载是否合理,并采取相应的无功补偿措施,提高功率因数,降低电能损耗。
  2. 温度预测模型:配变的温度与负载率、环境温度等因素密切相关。利用历史温度数据、负载率数据以及环境温度数据,采用回归分析、神经网络等算法建立温度预测模型。通过该模型,可以预测配变在不同运行条件下的温度变化趋势,提前发现因散热不良或过载等原因导致的温度异常升高,为设备维护提供预警。

(二)基于故障特征识别的算法

  1. 短路故障检测:当配变发生短路故障时,电流会急剧增大,电压会大幅下降。通过设置电流和电压的阈值,结合电流变化率等特征参数,可判断是否发生短路故障。例如,利用差动保护原理,比较配变高低压侧电流的大小和相位关系,当两者差异超过设定值时,可判定为短路故障,并迅速切断电源,保护设备和人员安全。
  2. 绕组变形检测:绕组变形是配变常见的故障之一,可能由短路冲击、机械振动等原因引起。通过测量配变的频响特性、短路电抗等参数,与正常状态下的参数进行对比,可判断绕组是否发生变形。例如,采用频率响应分析法(FRA),在配变绕组两端施加不同频率的信号,测量其响应特性,根据响应曲线的变化情况来判断绕组的变形程度。
  3. 铁芯故障诊断:铁芯故障如铁芯多点接地、铁芯过热等会影响配变的正常运行。通过监测配变的空载电流、铁芯接地电流等参数,结合谐波分析等方法,可诊断铁芯是否存在故障。例如,当铁芯接地电流超过正常范围时,可能表明铁芯存在多点接地故障,需要进一步检查和处理。

四、实现逻辑

(一)数据处理与存储

        数据采集装置将采集到的配变运行数据传输至数据处理中心。在数据处理中心,首先对数据进行清洗和预处理,去除异常值和噪声数据,确保数据的质量。然后,根据不同的检测算法对数据进行分析和计算,得到配变的各项运行指标和故障诊断结果。处理后的数据存储在数据库中,以便后续查询和统计分析。常用的数据库管理系统如 MySQL、Oracle 等,能够高效地存储和管理大量的配变运行数据。

(二)故障诊断与预警

        基于检测算法的计算结果,系统对配变的运行状态进行实时评估。当发现配变运行参数超出正常范围或出现故障特征时,系统立即发出预警信号。预警信息通过短信、邮件、站内消息等多种方式发送给运维人员,提醒其及时进行处理。同时,系统将故障信息和相关数据记录在日志中,为后续的故障分析和处理提供依据。

(三)远程监控与控制

        通过建立远程监控平台,运维人员可以实时查看配变的运行状态、各项参数以及故障预警信息。在必要时,运维人员还可以通过远程控制功能对配变进行操作,如调整分接头位置、投切电容器等,实现对配变运行状态的优化和调整。远程监控与控制功能大大提高了运维效率,减少了人工巡检的工作量和成本。

(四)系统集成与扩展

        配变运行检测系统通常需要与电力系统的其他子系统,如能量管理系统(EMS)、配电自动化系统(DAS)等进行集成,实现数据共享和协同工作。同时,随着技术的不断发展和需求的变化,系统应具备良好的扩展性,能够方便地添加新的检测功能和算法,适应不同的应用场景和业务需求。

五、总结与展望

        配变运行检测作为保障电网安全稳定运行的重要环节,其检测算法和实现逻辑的不断优化对于提高电力系统的可靠性和供电质量具有重要意义。通过先进的传感器技术、通信技术和数据分析算法,能够实时、准确地监测配变的运行状态,及时发现并处理潜在故障隐患。未来,随着物联网、大数据、人工智能等新技术的不断发展和应用,配变运行检测将朝着智能化、精准化、自适应化的方向发展。例如,利用大数据分析技术对海量的配变运行数据进行深度挖掘,能够发现更多潜在的故障模式和规律,提高故障诊断的准确性和可靠性;人工智能技术的应用将使配变运行检测系统具备自学习和自适应能力,能够根据不同的运行环境和设备状态自动调整检测策略和参数,进一步提升检测效率和效果。相信在新技术的推动下,配变运行检测将为现代电网的安全、高效运行提供更加坚实的保障。

相关文章:

配变运行检测:算法与实现逻辑

在现代电网系统中,配电变压器(简称配变)作为电力分配的关键设备,其运行状态的稳定与否直接关系到整个电网的供电质量和可靠性。配变运行检测通过实时监测和分析配变的各项运行参数,及时发现潜在故障隐患,为…...

brpc 安装及使用

介绍 brpc(Baidu Remote Procedure Call)是百度开源的一个高性能、通用的 RPC(远程过程调用)框架,其目标是让使用者能轻松构建高并发、分布式的应用程序。以下从多个方面详细介绍brpc: 核心特性 高性能 …...

ComfyUI学习笔记,案例四:inpaint

背景 ComfyUI学习笔记,案例四:inpaint,就是将一张图抠掉一块区域后还原,或者在一个图上重绘某个区域,感觉还是比较简单的。 它包含四个案例: inpaint_example,正向提示词 closeup photograph …...

【C++】智能指针RALL实现shared_ptr

个人主页 : zxctscl 专栏 【C】、 【C语言】、 【Linux】、 【数据结构】、 【算法】 如有转载请先通知 文章目录 1. 为什么需要智能指针?2. 内存泄漏2.1 什么是内存泄漏,内存泄漏的危害2.2 内存泄漏分类(了解)2.3 如何…...

利用迁移学习实现食物分类:基于PyTorch与ResNet18的实战案例

利用迁移学习实现食物分类:基于PyTorch与ResNet18的实战案例 在深度学习领域,训练一个高性能的模型往往需要大量的数据和计算资源。然而,通过迁移学习,我们能够巧妙地利用在大规模数据集上预训练好的模型,将其知识迁移…...

列日-巴斯通-列日:与VELO Senso TT+见证精彩时刻

近日,第111届列日-巴斯通-列日自行车赛落下帷幕,波加查毫无悬念地再度单飞夺冠。这场赛事不仅是速度与耐力的较量,更是装备与技术的完美结合。    在2025年第111届列日-巴斯通-列日自行车赛中,波加查以绝对优势再度单飞夺冠&a…...

C++笔记之委托

C++笔记之委托 code review! 文章目录 C++笔记之委托一、什么是委托?二、委托的常见应用场景2.1 事件委托(Event Delegation)2.2 C# 的委托类型(Delegate)2.3 对象组合中的委托(Design Delegation Pattern)三、C++ 委托模式示例四、委托的优点五、委托与23种设计模式的…...

Windows11 VS code 安装 Cline 调用 Github MCP 配置过程坑点汇总

背景 为了调研 MCP 在 windows 上如何使用本地的命令执行一些操作而实现自动化的过程,在 B 站视频的指导下,进行相应填坑过程,最终运行起来,并实现 github 自动化编程并提交代码的过程。 B 站 Cline 视频演示 Cline Cline 是一…...

SpringCloud多环境配置的一些问题

一、配置优先级(高到低) 命令行参数bootstrap.yaml/propertiesnacos配置config/applicaion.properties > config/applicaion.yml > config/applicaion.yamlapplicaion.properties > applicaion.yml > applicaion.yaml 有环境配置的会覆盖基础配置5的重复项&#…...

多语言笔记系列:Polyglot Notebooks 中运行 BenchmarkDotnet 基准测试

运行 BenchmarkDotnet 基准测试 在多语言笔记中,可以很方便的使用 BenchmarkDotnet 进行基准测试。 使用步骤 1. 安装 BenchmarkDotNet 包 // 默认包源 #i "nuget:https://api.nuget.org/v3/index.json"#r "nuget: BenchmarkDotNet, 0.13.12&quo…...

Model Context Protocol (MCP)笔记

目录 摘要MCP理论MCP的作用MCP 传输机制 Stdio 与 SSESTDIOSSE 传输部署模式 模型是如何确定工具的选用的?Fc x MCP x LangChain MCP快速开始编写客户端基于golang的mcp 摘要 Model Context Protocol(MCP,模型上下文协议)是由 An…...

【codeforces 2070c】二分答案详解

【codeforces 2070c】二分答案详解 二分答案转化成判定 对于任何问题,如果我们有了一个判定算法,那把解空间枚举并判定一遍,当然就可以得到解了。而当解空间具有单调性时,我们就可以使用二分法代替枚举。 考虑如下问题&#xf…...

启发式算法-禁忌搜索算法

禁忌搜索是一种可以用于解决组合优化问题的启发式算法,通过引入记忆机制跳出局部最优,避免重复搜索。该算法从一个初始解开始,通过邻域搜索策略来寻找当前解的邻域解,并在邻域解中选择一个最优解作为下一次迭代的当前解&#xff0…...

simulink 外循环与内循环执行流程

目录 前言 一、外循环 模型 执行流程 二、内循环 模型 执行流程 仓库 前言 某些需求需要使用到simulink外循环和内循环,本篇通过对其执行顺序进行记录,以便后续查阅。 一、外循环 模型 下面是我搭建的简单模型 执行流程 0-step:执行en step…...

Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(6)——构建视频流目标检测系统

Gradio全解20——Streaming:流式传输的多媒体应用(6)——构建视频流目标检测系统 本篇摘要20. Streaming:流式传输的多媒体应用20.6 RT-DETR模型构建视频流目标检测系统20.6.1 RT-DETR模型1. 模型介绍2. 使用示例 20.6.2 系统配置…...

比较两种判断相同二叉树的方法:递归与遍历序列对比

在二叉树操作中,判断两棵树是否相同是一个常见的问题。本文将对比两种不同的解决方案:递归法和遍历序列对比法,分析它们的优缺点,并探讨为何递归法是更优的选择。 问题描述 给定两棵二叉树的根节点 p 和 q,判断它们是…...

Java IO流核心处理方式详解

一、IO流概述 Java IO(Input/Output)流是处理输入输出操作的核心机制,通过流(Stream)的形式实现设备间的数据传输。所有操作都基于以下两个核心抽象: InputStream/OutputStream:字节流基类 Re…...

C++竞赛指南

关注支持,好运连连 目录 关注支持,好运连连 一、竞赛C核心优势 二、必备语法与STL组件 1. 输入输出优化 2. 常用STL容器 3. 算法函数 三、竞赛常用算法 1. 时间复杂度分析 2. 高频算法模板 二分查找 快速幂(模运算) …...

Python字符串全面指南:从基础到高级操作

字符串是Python编程中最基础也是最重要的数据类型之一。本文将全面介绍Python字符串的相关知识,从基础概念到高级操作,帮助您彻底掌握字符串的使用。 1. 字符串基础 1.1 字符串的概念 字符串是由一系列字符组成的不可变序列容器,存储的是字…...

【推荐】智慧矿山矿业信息化智能化资料汇总-共25份

智慧矿山矿业信息化智能化资料汇总 25 份: 有色金属矿山智能化采选生产线智能矿山建设与示范智能矿山建设实践与思考智慧矿山建设解决方案与实现途径以信息化、智能化为手段打造生态型、效益型国际一流示范矿山新型智能 X 荧光多通道高精度在线品位分析仪的研制与应…...

Oracle OCP认证考试考点详解083系列08

题记: 本系列主要讲解Oracle OCP认证考试考点(题目),适用于19C/21C,跟着学OCP考试必过。 36. 第36题: 题目 解析及答案: 关于数据库闪回(FLASHBACK DATABASE)功能,以下…...

备战蓝桥杯国赛第一天-atcoder-beginner-contest404

B. 因为只有四种情况&#xff0c;旋转90/180/270度后替换&#xff0c;直接替换&#xff0c;暴力即可 C. 循环图的定义是每个点出度为2&#xff0c;而且只有一个环的&#xff0c;所以先判断出度&#xff0c;再判断是否成环 #include <bits/stdc.h> using namespace st…...

Python异步编程进阶:深入探索asyncio高级特性

异步上下文管理器 (async with) 异步上下文管理器允许你在异步环境中管理资源,比如数据库连接或文件操作。 基本实现 class AsyncDatabaseConnection:async def __aenter__(self):print("建立数据库连接")await asyncio.sleep(0.5) # 模拟连接建立return selfas…...

【Java ee初阶】多线程(7)

一、线程池 线程池的一些参数&#xff1a; corePoolSize&#xff1a;核心线程数量 maximumPoolSize:核心线程数量临时线程数量 上述是“java 的线程池策略”&#xff08;其他语言&#xff0c;其他库的线程池可能不同&#xff09; keepAliveTime :临时线程的存活时间.临时线程…...

【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】6.2 预测分析基础(线性回归/逻辑回归实现)

&#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 文章大纲 PostgreSQL数据分析实战&#xff1a;预测分析基础&#xff08;线性回归/逻辑回归实现&#xff09;6.2 预测分析基础——线性回归与逻辑回归实现6.2.1 预测分析核心理论框架1…...

【NLP】29. 高效训练与替代模型:让语言模型更轻、更快、更强

高效训练与替代模型&#xff1a;让语言模型更轻、更快、更强 本文介绍语言模型如何通过结构优化与新模型探索&#xff0c;提升训练和推理的效率&#xff0c;适应资源受限环境&#xff0c;同时概述了一些 Transformer 替代模型的最新进展。 一、如何让语言模型更高效&#xff1f…...

【LaTeX+VSCode本地Win11编译教程】

LaTeXVSCode本地编译教程参考视频&#xff1a; LaTeXVSCode本地编译教程 下面提供一种Win11的Latex环境配置和设置方案&#xff0c;首先vscode安装参考博客&#xff1a;【VscodeGit教程】&#xff0c;然后准备安装Latex相关组件 在 https://miktex.org/download 下载 miktex 并…...

组合两个表 --- MySQL [Leetcode 题目详解]

目录 题目链接 往期相关基础内容讲解博客 题目详解 1. 题目内容 2. 解题思路 3. 代码编写 题目链接 // 175. 组合两个表 往期相关基础内容讲解博客 // 聚合查询和联合查询博客 题目详解 1. 题目内容 // 编写解决方案&#xff0c;报告 Person 表中每个人的姓、名、城市…...

STM32 PulseSensor心跳传感器驱动代码

STM32CubeMX中准备工作&#xff1a; 1、设置AD 通道 2、设置一个定时器中断&#xff0c;间隔时间2ms&#xff0c;我这里采用的是定时器7 3、代码优化01 PulseSensor.c文件 #include "main.h" #include "PulseSensor/PulseSensor.h"/******************…...

macOS 上是否有类似 WinRAR 的压缩软件?

对于习惯使用 Windows 的用户来说&#xff0c;WinRAR 是经典的压缩/解压工具&#xff0c;但 macOS 系统原生并不支持 RAR 格式的解压&#xff0c;更无法直接使用 WinRAR。不过&#xff0c;macOS 平台上有许多功能相似甚至更强大的替代工具&#xff0c;以下是一些推荐&#xff1…...

Java求职面试:Spring Boot与微服务的幽默探讨

Java求职者面试&#xff1a;技术与幽默的碰撞 场景概述 在某互联网大厂的面试现场&#xff0c;面试官严肃认真&#xff0c;程序员则是一个搞笑的水货角色。面试者名叫张伟&#xff0c;年龄28岁&#xff0c;硕士学历&#xff0c;拥有5年的Java开发经验。以下是面试的详细过程。…...

《数字图像处理(面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材)》封面颜色空间一图的选图历程

禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理&#xff08;面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材&#xff09;》 学图像处理的都知道&#xff0c;彩色图像的颜色空间很多&#xff0c;而且又是三维&#xff0c;不同的角度有不同的视觉效果&#xff0c;MATLAB的图又有有box和没有box。…...

Docker 使用下 (二)

Docker 使用下 &#xff08;二&#xff09; 文章目录 Docker 使用下 &#xff08;二&#xff09;前言一、初识Docker1.1 、Docker概述1.2 、Docker的历史1.3 、Docker解决了什么问题1.4 、Docker 的优点1.5 、Docker的架构图 二、镜像三、容器四、数据卷4.1、数据卷的概念4.2 、…...

【群晖NAS】Docker + WebStation + DDNS 部署无端口号HTTPs WordPress

前言 群晖提供官方的DDNS服务&#xff0c;可以直接配置一个类似于xxxx.synology.me的DDNS解析IPv4/IPv6到自己的NAS&#xff1b;群晖还有Web Station应用可以配置Docker的端口号映射&#xff0c;但是他自己占用了80端口&#xff0c;如果给自己的应用手动指定其他端口号&#x…...

手机SIM卡打电话时识别对方按下的DTMF按键(二)

手机SIM卡打电话时识别对方按下的DTMF按键&#xff08;二&#xff09; --本地AI电话机器人 前言 书接上篇&#xff0c;在上一篇章《手机打电话时如何识别对方按下的DTMF按键的字符》中&#xff0c;我们从理论的角度来论述了DTMF的频率组成。并尝试使用400Kb左右的【TarsosDS…...

N-Gram 模型

N-Gram 模型 什么是N-Gram&#xff1f;为什么叫 N-Gram&#xff1f;N-Gram怎么知道下一个词可能是什么&#xff1f;N-Gram 能做什么&#xff1f;N-Gram的问题 本文回答了四个问题&#xff1a; 一、N-Gram是什么&#xff1f;二、N-Gram为什么叫N-Gram&#xff1f;三、N-Gram具体…...

【漫话机器学习系列】240.真正类率(True Positive Rate,TPR)

理解真正类率&#xff08;True Positive Rate&#xff0c;TPR&#xff09;&#xff1a;公式、意义与应用 在机器学习与深度学习模型评估中&#xff0c;"真正类率"&#xff08;True Positive Rate&#xff0c;简称TPR&#xff09;是一个非常重要的指标。TPR反映了分类…...

ThreadLocal源码深度剖析:内存管理与哈希机制

ThreadLocal是Java并发编程中的重要工具&#xff0c;它为每个线程提供独立的变量存储空间&#xff0c;实现了线程之间的数据隔离。本文将从源码实现角度&#xff0c;深入分析ThreadLocal的内部机制&#xff0c;特别是强弱引用关系、内存泄漏问题、ThreadLocalMap的扩容机制以及…...

Softmax回归与单层感知机对比

(1) 输出形式 Softmax回归 输出是一个概率分布&#xff0c;通过Softmax函数将线性得分转换为概率&#xff1a; 其中 KK 是类别数&#xff0c;模型同时计算所有类别的概率。 单层感知机 输出是二分类的硬决策&#xff08;如0/1或1&#xff09;&#xff1a; 无概率解释&#x…...

数字社会学家唐兴通谈数字行动主义网络行动主义与标签行动主义,理解它才算抓住AI社会学与网络社会学关键所在

让我们继续探讨一个在数字时代至关重要的概念——数字行动主义&#xff08;Digital Activism&#xff09;、网络行动主义&#xff08;Cyberactivism&#xff09;以及标签行动主义&#xff08;Hashtag Activism&#xff09;。我将尽力从一个数字社会学家的角度&#xff0c;抽丝剥…...

PandasAI:对话式数据分析新时代

PandasAI&#xff1a;对话式数据分析新时代 引言项目概述分析基本信息 核心功能详解1. 自然语言查询处理2. 数据可视化生成3. 多数据源集成分析4. 安全沙箱执行5. 云平台协作功能 安装和使用教程1.环境要求2.安装步骤3.基本使用方法4.切换其他LLM 应用场景和实际价值1.适用业务…...

全球化电商平台AWS云架构设计

业务需求&#xff1a; 支撑全球三大区域&#xff08;北美/欧洲/亚洲&#xff09;用户访问&#xff0c;延迟<100ms处理每秒50,000订单的峰值流量混合云架构整合本地ERP系统全年可用性99.99%满足GDPR和PCI DSS合规要求 以下是一个体现AWS专家能力的全球化电商平台架构设计方…...

Linux 怎么使用局域网内电脑的网络访问外部

一次性 export http_proxy"http://192.168.0.188:7890" export https_proxy"http://192.168.0.188:7890"一直生效 写入 ~/.bashrc&#xff08;或 ~/.bash_profile&#xff09; nano ~/.bashrc加入这一行&#xff1a; export http_proxy"http://19…...

Python-numpy中ndarray对象创建,数据类型,基本属性

numpy库 numpy中的数据结构ndarrayndarray中的dtypendarray中的dtype的指定方式创建ndarray及指定dtype从列表创建ndarray使用 np.empty(), np.zeros(), np.ones() 和 np.full() 创建特定值的数组使用 np.arange() 创建等差数列数组使用 np.linspace() 创建等差数组使用np.logs…...

Python从入门到高手8.2节-元组的常用操作符

目录 ​8.2.1 元组的常用操作符 8.2.2 []操作符: 索引访问元组 8.2.3 [:]操作符&#xff1a;元组的切片 8.2.4 操作符&#xff1a;元组的加法 8.2.5 *操作符&#xff1a;元组的乘法 8.2.6 元组的关系运算 8.2.7 in操作符&#xff1a;查找元素 8.2.8 五一她玩了个狗吃…...

Python内置函数

Python作为一门简洁强大的编程语言&#xff0c;提供了丰富的内置函数&#xff08;Built-in Functions&#xff09;&#xff0c;这些函数无需导入任何模块即可直接使用。本文将介绍Python中最常用、最重要的内置函数&#xff0c;帮助初学者快速掌握这些强大的工具。 官方地址&a…...

一款基于 .NET 开源的多功能的 B 站视频下载工具

前言 哔哩哔哩&#xff08;B站&#xff09;是一个知名的视频学习平台&#xff0c;作为程序员而言这是一个非常值得推荐的网站。今天大姚给大家推荐一款基于 .NET 开源的多功能的 B 站视频下载工具&#xff1a;downkyi。 项目介绍 downkyi&#xff08;哔哩下载姬&#xff09;…...

【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】5.2 数据分组与透视(CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS)

&#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 &#x1f449; 点击关注不迷路 文章大纲 5.2 数据分组与透视&#xff1a;CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS深度解析5.2.1 数据准备与分析目标数据集与表结构分析目标 5.2.2 ROLLUP&#xff1a;层级化分组汇总功能与语法示…...

20、数据可视化:魔镜报表——React 19 图表集成

一、魔镜的预言本质 "数据可视化是霍格沃茨的预言水晶球&#xff0c;将混沌的数据星尘转化为可解读的命运轨迹&#xff01;" 魔法部占卜司官员挥舞魔杖&#xff0c;Echarts与Three.js的图表矩阵在空中交织成动态星图。 ——基于《国际魔法联合会》第9号可视化协议&a…...

笔记本电脑升级计划(2017———2025)

ThinkPad T470 (2017) vs ThinkBook 16 (2025) 完整性能对比报告 一、核心硬件性能对比 1. CPU性能对比&#xff08;i5-7200U vs Ultra9-285H&#xff09; 参数i5-7200U (2017)Ultra9-285H (2025)提升百分比核心架构2核4线程 (Skylake)16核16线程 (6P8E2LPE)700%核心数制程工…...