【公众号系列】12306购票送温暖

公众号:SAP Technical
本文作者:matinal
 

写在前面

据说12306有了新功能,叫候补购票,有砖家表示,这种购票方式要比市面上所谓的抢票软件效率高、速度快。砖家的说法一定有道理,拿个小本本记下来。

自从12306网上购票上线之后,就一直被大家所诟病,因为没有网上购票之前,所有人都能回家过年,而网上购票之后,很多人却回不去家过年了。是不是很神奇的一件事。

抢票软件

我们知道全国的火车票都是从12306发出的,所以很多人都是对其又爱又恨,因为我们都是在售票的第一时间去抢,可刚过一秒,车票便空空如也。很多软件商看不过去,就开始写了各种抢票软(外)件(挂),而且这些软件商也是诚意满满,能够保证用户只要使用,就能抢到用户需要的火车票。

公众号:SAP Technical

只要能买到回家的票,这个软件就是个好软件。当我们在各种群里,朋友圈里发各种抢票加速的时候,这些商家确实帮助了不少用户,解决抢不到票的问题,购票市场也因此逐渐形成。

黄牛特色

我记得很多年前,黄牛是用来耕地的,而现如今,黄牛却成了我们回家的希望。"我们有最专业的抢票服务,我帮你抢票,先出票后付款。你自己也可以抢,你抢到了我这边就取消,你不会有任何损失。"是不是很熟悉这句话,往年旅客在没有抢到票的时候,万般无奈之下寄望于黄牛,黄牛也成为了一种特色的产物。

公众号:SAP Technical

很多时候,抢票软件也会输给黄牛,这不得不让我们怀疑,黄牛是不是有代号的,不管怎么样,能抢到票就是"双赢"的结果。虽然非正规渠道购票容易泄露个人信息,是不被提倡的,但是:我愿意。

关系车票

WTF?还有这种操作?

各位回想一下,每年当你焦急的抢票的时候,却总是抢不到票,眼看就要到新年了,你就不得不从黄牛那里加钱买票,是不是有时候你也会随口问一句:您这为啥总是这么多票?黄牛的回答有时候会是"我是关系户"。

我还碰到过一次,人家这样说:硬座加150,硬卧加250,我是铁路上的老员工,和他们都熟,弄几张票肯定没问题,多年的合作关系了。并且大家没发现吗,大部分列车都会预留一节卧铺车厢,给乘务人员和其他工作人员,那么多铺位也睡不满,当然这个是非常非常特殊的,一般人没有这般待遇。

公众号:SAP Technical

候补购票

新功能:候补购票,这玩意有什么用呢?就是在你进行抢票的时候,突然发现票已经抢完了。那么只能寄希望于看看有没有退票的了,以前的话都是技术宅用软件挂着,一有退票就被他们抢走了。但有了这个功能后,我们就可以登记信息支付费用后,就可以被系统列为候补乘客,别介意,不是候补队员,如果乘坐的车次一旦有了退票、余票,系统就可以按照候补时间,依次递补,自动为候补乘客分配车票。据说,购票速度和成功率都要强于于抢票软件。抢票软件商们,你们要努力了,不努力就要被超越了。

候补购票功能的出现,更像是12306官方的抢票功能。没错,你们出的抢票软件都靠边站,我要自己出一个。候补购票相当于直接从火车票的源头进行取票,据说比抢票软件还要快。这种行为,无疑抢了黄牛生意,也抢了整个购票市场的资源,你们都选我,我不做广告喂喂喂……

公众号:SAP Technical

并且,候补购票是需要提前付款,才能帮助乘客开始抢票。那么,当全国好几亿人民都提前付款后,12306将会积累起巨大的资金池,然后浮想联翩……

公众号:SAP Technical

我只想说23点到7点,我依然可以购物,为什么不能买票,可不可以不让我购物,让我买票呢!网站也不要每天都维护吧,可不可以春运期间不维护,春运以外的时间全天维护网站,我都不会问为什么!

然鹅,春节回家的火车票你抢到了吗?

转载于:https://www.cnblogs.com/SAPmatinal/p/10330105.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值