8090怀旧视频素材去哪里找?怀旧童年的素材库分享给你

在这个充满活力的现代社会中,对80和90年代的复古风情的怀旧情感愈加浓厚。那些年的音乐、电影、日常生活乃至街头巷尾的景象,总能唤起人们的美好回忆。对于视频创作者而言,制作一部带有80和90年代怀旧风格的视频,不仅能触动观众的情感,还能引发广泛的共鸣。但是,如何寻找高质量的8090怀旧视频素材呢?不用担心,接下来我将向您推荐几个优秀的平台,这些平台提供丰富的8090怀旧视频素材,帮助您打造具有时代感的作品。

蛙学网

蛙学网是一个聚集了大量视频素材的平台,包括丰富的80和90年代怀旧素材。在这里,无论您需要复古音乐视频、老电影片段还是那个时代的特有生活场景,蛙学网都能满足您的需要。该平台的素材种类繁多,能够满足各种创作需求,助您打造出真正具有时代感的作品。

Pexels

Pexels是一个提供免费高质量视频和图片素材的平台。通过关键词搜索,您可以在Pexels找到一些具有80和90年代风格的视频素材。尽管Pexels主要提供现代风格的素材,但您可以通过精心挑选,找到一些珍贵的怀旧素材,丰富您的视频内容。

Pixabay

Pixabay是一个免费的素材库,提供大量的视频和图片资源。通过搜索关键词如“Retro”、“Vintage”,您可以在Pixabay找到许多80和90年代风格的怀旧视频素材。这些素材不仅质量高,而且可以自由使用,非常适合需要复古元素来丰富视频内容的创作者。

Videvo

Videvo提供了大量的免费和付费视频素材,其中也包括一些具有80和90年代特色的怀旧素材。在这里,您可以找到从复古广告、经典电视节目片段到那个时代的街头景象等多种素材。Videvo的素材库更新频繁,是寻找高质量怀旧视频素材的理想之地。

寻找8090怀旧视频素材时,关键在于耐心和创意。通过上述平台的搜索和筛选,您定能找到那些能够触动人心、带有浓厚时代感的宝贵素材。在创作时,不妨结合现代元素,让您的作品既有怀旧情怀,又不失新意。希望每位创作者都能在怀旧与创新之间找到自己的平衡点,创作出更多触动人心的作品。在这个充满可能的视频创作领域里,让我们一起回味那些美好的80和90年代,用作品讲述那个时代的故事吧!

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
基于ILP的最优PMU放置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于整数线性规划(ILP)的最优PMU(相量测量单元)放置优化展开研究,旨在通过数学优化方法确定电力系统中PMU的最佳安装位置,以实现系统完全可观测的同时最小化设备成本。研究介绍了PMU在电力系统状态估计中的关键作用,构建了以最小化PMU数量为目标的ILP数学模型,并详细阐述了约束条件的建立,如系统可观测性约束等。文中提供了完整的Matlab代码实现,利用YALMIP工具箱和合适的求解器(如CPLEX或Gurobi)进行求解,验证了该方法的有效性和实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识、优化理论背景以及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 解决电力系统状态估计中PMU的最优布点问题,降低系统监测成本;② 学习和掌握如何将实际工程问题转化为整数线性规划模型,并利用Matlab进行求解;③ 为智能电网的广域测量系统(WAMS)建设提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式,不仅提供了严谨的数学模型推导,更侧重于Matlab代码的实现。读者应在理解ILP基本原理和电力系统可观测性概念的基础上,仔细阅读并调试所提供的代码,尝试在不同规模的电网模型(如IEEE标准节点系统)上进行测试,以加深对优化算法和电力系统监控的理解。
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