Полезные ссылки — различия между версиями

Материал из Wiki Power System
Перейти к: навигация, поиск
Строка 18: Строка 18:
  
 
==Расчетные библиотеки==
 
==Расчетные библиотеки==
* [https://github.com/selmaohneh/IntSharp IntSharp] - библиотека C# с интервальной арифметикой.
+
* [https://github.com/selmaohneh/IntSharp IntSharp] - библиотека '''C#''' с интервальной арифметикой.
 +
 
 +
 
 +
==Визуализация данных==
 +
* [https://seaborn.pydata.org/ Seaborn] - Библиотека '''Python''' для визуализации статистических расчётов, особено для задач кластеризации данных.

Версия 18:17, 4 июня 2018

Электронные библиотеки

  • ieeexplore.ieee.org - международная библиотека статей по электроэнергетике.
  • eLibrary.ru — российская научная электронная библиотека.
  • arXiv — библиотека электронных публикаций, в основном по физике, но есть статьи по Электроэнергетике.
  • Computer Science Bibliographies — библиографическая база данных для работы с BibTeX.
  • www.machinelearning.ru - российский вики проект с информацией по алгоритмам машинного обучения.

Институы и организации

  • СИГРЭ - Портал российского сообщества СИГРЭ.
  • DERlab Объединение ведущих лабораторий и научно-исследовательских институтов в области оборудования и систем распределенной генерации.
  • Electric power research institute - Англоязычный портал исследовательского институа в США по электроэнергетике. Периодически публикуют различные отчеты по результатам исследований.
  • International Electrotechnical Commission - IEC, портал международной энергетической комиссии, разарбатывающей различные стандарты в области электроэнергетики и элеткротехники.
  • IEEE - Англоязычный портал межуднародного сообщества инженеров и исселдователей по электроэнергетике и электротехнике.
  • PSERC - Англоязычный портал исследовательского центра энергетических систем в штате Аризона, США.

Расчетные библиотеки

  • IntSharp - библиотека C# с интервальной арифметикой.


Визуализация данных

  • Seaborn - Библиотека Python для визуализации статистических расчётов, особено для задач кластеризации данных.