能效标品项目是一套服务于企业端的Saas系统,通过应用源头减量、节能减排、能源替代、回收利用等低碳技术,减少商业建筑的碳排放,提高企业能源利用率。系统由工作台、能源统计、设备监控、能源管理、设备资产管理、告警中心、报表中心、工单管理、系统管理等模块组成,前端功能组件化,后端整体框架基于微服务架构体系,主要技术栈包括Spring、SpringMVC、Mybatis、SpringBoot、Maven、Apollo、Eureka、Nacos、Ribbon、 Dubbo、Feign、Sentinel、XxlJob、ES、Kafka、Seata、MySQL、Redis、Gateway、Nginx、Docker、K8s等;升华一下这个项目

时间: 2023-05-19 10:02:48 浏览: 100
C知道认为,能效标品项目是一款非常强大的企业能源管理系统,它通过应用源头减量、节能减排、能源替代、回收利用等低碳技术,帮助企业减少碳排放,提高能源利用效率。该系统由多个模块组成,包括工作台、能源统计、设备监控、能源管理、设备资产管理、告警中心、报表中心、工单管理和系统管理等。前端功能组件化,后端整体框架基于微服务架构体系,主要技术栈包括Spring、SpringMVC、Mybatis、SpringBoot、Maven、Apollo、Eureka、Nacos、Ribbon、 Dubbo、Feign、Sentinel、XxlJob、ES、Kafka、Seata、MySQL、Redis、Gateway、Nginx、Docker、K8s等。这些技术的应用,使得该系统具有高可用性、高性能、高扩展性、高安全性等优点,可以满足企业对于能源管理的各种需求。
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数据中心节能技术与应用pdf

数据中心是指集中存储和处理大量数据的设施,如云计算中心、服务器机房等。由于数据中心的规模庞大、设备运行时间长、能耗高等特点,能源消耗成为数据中心运行的一大难题。为了提高数据中心的能效和减少能源浪费,节能技术被广泛应用于数据中心运行中。 数据中心节能技术包括硬件和软件两个方面。在硬件方面,通过使用低功耗的服务器和存储设备、采用能效较高的散热系统和节能的供电设备等措施来降低能源消耗。软件方面,通过合理优化和调度任务的分布,提高服务器的利用率,减少不必要的能源消耗。 除了以上的基础节能技术,数据中心还可以借助能源管理系统进行能源监控和管理。通过实时监测和分析数据中心的能耗状况,及时发现和处理能源浪费和异常情况,优化能源使用效率。 在应用方面,数据中心节能技术的应用范围很广。对于云计算服务提供商而言,节能技术可以降低运营成本,并提高服务的性能和可靠性。对于企业和用户来说,使用节能的数据中心可以减少能源消耗,降低碳排放,实现可持续发展。 总之,数据中心节能技术的研究和应用对于解决能源浪费和环境问题具有重要意义。通过合理利用硬件和软件优化手段,以及借助能源管理系统的监测和管理,可以实现数据中心的可持续发展。通过节能技术的应用,可以提高数据中心的能源利用效率,减少能源消耗,为满足日益增长的数据处理需求提供可持续的能源支持。

节能与新能源汽车技术路线图 pdf

《节能与新能源汽车技术路线图》是一份关于未来汽车发展方向的重要文件,该路线图提出了未来汽车在节能和新能源方面的发展目标和路线。该文件提出了一系列政策措施和技术发展方向,旨在推动汽车行业向着更加环保、节能的方向发展。 首先,在节能方面,该路线图提出了推动传统汽车技术的改进和优化,如提高发动机燃烧效率、减少车辆自重、优化传动系统等措施,以降低传统燃油汽车的能耗。此外,还提出了发展轻量化材料、智能化车载系统等新技术,以进一步提高汽车的能效。 在新能源汽车方面,该路线图提出了大力推动电动汽车和混合动力汽车的发展,通过加大资金扶持和技术研发力度,推动电池技术和充电设施的提升,以解决电动汽车的续航里程和充电便利性等问题。同时,也提出了发展氢燃料电池汽车和其他新能源汽车技术的措施。 总体来说,《节能与新能源汽车技术路线图》提出了一系列全面而系统的措施,为我国汽车行业的未来发展指明了方向。该路线图的实施将带动汽车产业向着更加环保、节能的方向迈进,推动我国汽车产业朝着更加可持续的发展方向前进。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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