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单相/三相光伏发电并网/离网simlink仿真（MPPT）或是大功率VSC 最大功率点追踪算法...单相/三相光伏发电并网/离网simlink仿真（MPPT）或是大功率VSC 最大功率点追踪算法（MPPT）仿真模型，有基于扰动观察法（P&O），恒压算法，电导增量法，变步长扰动等最大功率点跟踪算法追踪光伏电池的发电曲线，实现最大功率点追踪输出的仿真模型。目前有两种：1.单级结构的仿真 1.1光伏电池+Buck电路 1.2光伏电池+Boost电路 2.或是两极结构 2.1光伏电池+Buck电路+全桥逆变（任意mppt算法） 2.2光伏电池+Boost电路+全桥逆变（任意mppt算法） 2.3离网三相光

源代码：ZGLanguage 解析SQL数据血缘之显示 WITH SQL 结构图# SQL代码如下所示 :# 通过 ZGLanguage + Python 将以上SQL转换成 Echarts 的树结构数据：

DeepSeek ：基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL在数据工程领域，最脏最累的活莫过于 ETL (Extract-Transform-Load)。面对格式千奇百怪的日志、扫描件 OCR 出来的乱码文本、或是不断变更的 API 响应，传统的做法是写正则表达式 (Regex)。

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[特殊字符] Pathway：高效的Python ETL框架，助力实时数据处理与分析在当今数据驱动的时代，能够有效处理实时数据流与批量数据的工具愈加重要。Pathway是一个用于流处理、实时分析、LLM（大语言模型）管道和RAG（实时生成）应用的Python ETL框架。它为用户提供了一个易于使用的Python API，能够无缝集成您喜爱的Python机器学习库。

ZGLanguage 解析SQL数据血缘之提取子查询语句中的源表名# 假设存在子查询SQL代码如下：# 若要提取子查询SQL代码中的源表名，可添加 __SUB_SELECT__ 子查询解析配置，如下所示：

Spring AI ETL Pipeline Transformers 详细指南在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，ETL（Extract, Transform, Load）管道是将原始数据转换为AI模型可处理格式的核心组件。Transform阶段负责对文档进行转换，确保数据以最适合AI模型处理的格式存在。

一只大侠的侠

数据工程新范式“从ETL到ELT的平滑迁移实战指南”在云原生、存算分离技术浪潮下，数据工程领域正经历一场从传统ETL到现代ELT的范式革命。曾经“抽取-转换-加载”的固化流程，已难以适配企业对数据实时性、灵活性的高要求；而ELT“抽取-加载-转换”的倒置逻辑，凭借其对海量数据的高效处理能力、更低的运维成本，成为越来越多企业的首选。

ZGLanguage 解析SQL数据血缘之提取select语句中的源表名# 假设存在 SQL代码如下：# 若要提取以上SQL代码中的源表名，可配置语法标注"源表"如下：# 根据语法配置解析结果(导入Excel)如下所示：

【虚拟机】Ubuntu24安装Miniconda3全记录：避坑指南与实践引言最近在Ubuntu 24服务器上部署数据分析环境时，经历了一次完整的Miniconda3安装过程。从终端交互日志来看，整个过程虽然最终成功，但其中不乏值得深思的技术细节和潜在陷阱。本文将深度剖析一次典型的Miniconda安装日志，提取其中的重点、难点与亮点，为同行提供一份详实的参考指南。 📊 安装日志全景扫描本次安装的基本信息：安装包：Miniconda3-py313_25.3.1-1-Linux-x86_64.sh 下载方式（清华大学开源软件镜像站）：https://mirrors.tun

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Jenkins Pipeline: Input Step插件详解与实践指南在现代持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，完全的自动化虽然是理想目标，但现实中的软件交付往往需要在关键节点介入人工判断、审批或输入。Jenkins Pipeline的Input Step插件（pipeline-input-step）正是为此而设计，它允许流水线在运行过程中暂停执行，等待用户通过界面进行交互操作，从而将自动化流程与必要的人工控制相结合。

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Jenkins Pipeline 完全指南：核心概念、使用详解与最佳实践Jenkins的Pipeline: Job插件是Jenkins实现“Pipeline as Code”（将流水线定义为代码）理念的核心组件。它重新定义了Job的概念，允许你使用代码（Groovy DSL）来描述从构建、测试到部署的完整软件交付流程。

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Jenkins声明式流水线权威指南：从Model API基础到高级实践Jenkins的声明式流水线是现代化CI/CD流程的核心，而支撑其实现的关键，正是Pipeline: Model API插件。它定义了一套规则和模型，将复杂的构建流程转化为简洁、易读的配置式脚本。

vsGPU：硬件参数的数据仓库设计、ETL流程与前端OLAP分析设计与前端 OLAP 技术实现的效果感兴趣的读者，可以访问以下链接进行观察与体验：**技术实践观察地址： vsGPU GPU对比工具

异步 vs 同步：ETL在任务调度中的架构选择在数据集成与处理领域，任务调度是ETL流程稳定、高效运行的核心环节。面对不同的业务场景与时效要求，如何选择合适的调度方式，直接关系到数据作业的可靠性、资源的利用效率以及运维的复杂度。ETLCloud提供了灵活多样的流程任务调度模式，主要包括同步与异步两大架构方向，涵盖了从即时手动触发到复杂的自动化依赖调度等多种场景。本文将深入解析ETLCloud中几种关键的调度方式，帮助您理解其特点与适用场景，从而根据自身需求做出最适宜的架构选择。

编织幻境的妖

ETL、数据仓库与数据湖详解定义：ETL 指将数据从来源端提取、进行清洗转换后加载至目标系统的过程，是数据集成与预处理的核心环节。

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Jenkins Pipeline共享库(Shared Library)完全指南Jenkins的 Pipeline: Groovy Libraries插件是实现“流水线即代码”的关键，它通过**共享库（Shared Library）**机制，让团队能将通用的Pipeline逻辑（如构建、部署步骤）封装起来，供所有项目复用，从而大幅提升代码的维护性和标准化水平。

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Jenkins Pipeline: Multibranch 插件详解：现代CI/CD的多分支管理利器在现代软件开发生命周期中，团队通常采用基于分支的开发策略，如Git Flow、GitHub Flow等。每个功能分支、发布分支或修复分支都需要独立的持续集成验证。传统Jenkins配置要求为每个分支手动创建任务，这不仅繁琐且难以扩展。Jenkins Pipeline: Multibranch插件应运而生，它通过自动发现和管理源代码仓库中的分支，为每个分支创建独立的Pipeline任务，实现了真正的"Pipeline as Code"。

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Jenkins声明式管道扩展点API：深度解析与应用指南Jenkins Pipeline是现代DevOps实践中实现持续集成与持续交付（CI/CD）的核心工具。其中，Pipeline: Declarative Extension Points API 插件是增强声明式管道（Declarative Pipeline）灵活性和可扩展性的关键。它提供了一套标准的API，允许插件开发者和高级用户在不修改Jenkins核心代码或管道基础语法的情况下，自定义和注入特定逻辑。本文将从其核心概念出发，详细阐述其使用方法、典型应用场景及最佳实践。

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Jenkins Pipeline: Basic Steps 插件详解在 Jenkins 持续集成与交付（CI/CD）的生态中，Pipeline（流水线）是其核心功能，它允许用户以代码（Pipeline as Code）的形式定义复杂的构建、测试和部署流程。而 Pipeline: Basic Steps 插件正是这一庞大体系中的基石。它并非一个单一、独立的插件，而是一组内置于 Jenkins Pipeline 核心插件套件中的“基础步骤”集合，为编写声明式或脚本式流水线提供了最常用、最不可或缺的操作单元。