退役

时光荏苒,转眼间已从大一的小鲜肉变为了大三快结束的老油条。从当初跟在学长后面的小虫子到现在身后也有一帮学弟学妹。回想当时,也不知道今天原来是如此。(允许我小小的感慨一下)


今天难得完整地上满了七节课,也没有心情再去图书馆看书,打开直播OB海鲜团各自在单排,速度与激情8上映,dota2的人也起飞不了,突然有点不知所措,想起我参加的第一个比赛CCPC中南地区邀请赛已经开始报名了,前两天把教练帐号给了下一届的学弟,自己再悄悄的登录了一下帐号,看到今年又注册了四支队伍,又不禁想起曾经两次参加这个比赛的经历。再看到名单中有一个老队友,也是唯二的大三参赛选手之一,情随事迁,感慨系之矣。


两年前,也恰恰是这个月份,(如此看来现在写这个退役贴也正是合适。)也恰恰是这个比赛,让我从一个浪迹学生会的孩子投入了ACM的怀抱。第一次参加比赛的记忆是惨痛的,被虐的体无完肤,同时也激起了我的兴趣和斗志,不想再比完赛只是低着头恨不得越快离开越好。回到学校疯狂努力学习算法、刷题,期间再经历了南洋理工首届CCPC的失败,最终在恰好第二年整的时候,第二次参加中南邀请赛时拿到了学院有史以来第一枚奖牌(铜4)。


其实也早就知道自己的ACM之路何时终结——去年青岛区域赛结束之后。说是搞了两年的ACM,青岛区域赛却是第一次也是唯一一次参加的ACM-ICPC赛事,之前都是在CCPC兜转。作为一个ACM“传统弱校”,最后一站能拿到一个铜牌,也算是真正意义上的正统ACM奖牌,已经保研了北京某学校的第一届”革命先驱“听到这个消息也是好好激动了好一会。当然,结果是好的,毕竟突破了零了。那时从青岛回来本应该就写一篇赛后总结的,但是却一致提不起兴致,大概原因也正是因为这仅仅是一枚铜牌吧。青岛这次赛区本身就是超大赛区,我们只花了一半时间就拿到了稳铜牌,然而后面一半时间基本挂机。其它题目说难也不怎么难,但是奈何知识不够,无论如何也做不出来,也再一次深刻的认识到了自己与大牛的差距。然而又怎能说不遗憾呢。


两年间,有过狂热,也有很长一段时间的松懈。逃课去听魏老师给研究生上的算法设计课……下课抓着他问背包……两次参加暑假集训,到大一班上去宣传ACM,给学弟讲入门算法,搭建自己学校的OJ平台……兜兜转转,两年来,我为ACM确实付出了很多。但ACM的回报也让我感到满足。比赛现场时的紧张刺激好玩……志愿者送来气球时的激动,看到排名在奖牌区内的欢快……也许有人会说只不过是两块铜牌……实在算不得什么成绩。然而收获的哪有仅仅是奖牌呢,ACM让我大学绝大部分时间变得实在是充实,从来没感觉自己很空虚无聊什么的,因为你有”无尽“的题目和算法可以去做去学,因为你还有你的idea没有实现,单仅仅从这一点,对我这个学渣来说就很值得了。更难为可贵的收获到了队友的友谊,team的默契。至于那些程序员的嗅觉、快速学习能力之类的也肯定是比其他人要好一些的吧。


两个队友都选择工作,而我准备考研。我问他们面试的时候ACM经历到底有没有用,他们说贼有用……问你有项目经验吗?答曰没有,我搞ACM的。面试官:噢,你是ACMer啊……就开始问ACM经历。而我考研的学校复试环节也有机试一环,题目对我等ACMer来说肯定要简单很多。


到我学弟这一届,也是学院ACM第三年了,有人现在大二的实力就已经在我之上了,大一也有不错的苗子,也算前途可观。祝愿江西财经大学我院能够在ACM越走越好。


到现在,对于我曾经参加过ACM一件事,我是抱着庆幸态度的,是幸福的。至少我的大学是清晰的,不是没有目标的。到现在我的目标考研,又是清晰的。庆幸自己遇到了魏老师,梁超,吴雅男,也是感恩的。



### 退役电池分选技术及其实现方法 #### 技术背景 随着电动汽车和储能系统的普及,大量退役电池进入市场。为了实现资源的有效利用并减少环境负担,退役电池的分选成为关键技术之一。通过分选可以评估每块电池的状态,并将其分配到适合的应用场景中[^1]。 #### 分选的主要目标 退役电池分选的核心在于对其健康状态(SOH, State of Health)、剩余容量以及一致性进行精确评估。这有助于决定哪些电池能够继续用于低功率需求场合(如家庭储能),而哪些则需回收处理[^2]。 #### 实现方法概述 以下是几种常见的退役电池分选技术和方法: #### 数据采集与分析 数据驱动的方法依赖于传感器获取的信息来判断单体电芯性能参数。这些参数通常包括电压曲线、内阻变化率、充放电循环次数等特征量。机器学习算法被广泛应用于此类数据分析过程中,以提高预测精度[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设我们有如下数据集 X 和标签 y 表示不同电池特性及其分类结果 X = np.random.rand(100, 5) # 特征向量 (e.g., SOC, SOH...) y = np.random.randint(0, 3, size=100) # 类别编号 # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用随机森林模型进行训练 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测新样本所属类别 predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ``` 上述代码片段展示了一个简单的基于随机森林的分类器构建过程,可用于区分不同类型或质量等级的退役锂电池[^4]。 #### 参数测量法 直接物理化学手段也是不可或缺的一部分,比如采用交流阻抗谱(EIS),直流内部电阻(DCR)等方式测定具体数值指标作为评判依据。这种方法虽然耗时较长但准确性较高,在实验室条件下尤为适用[^5]。 #### 自动化流水线设计 工业规模上的高效自动化解决方案往往结合机械手操作配合视觉识别系统完成初步筛选工作;随后再由专门设备执行更精细级别的检测环节直至最终打包入库等待后续处置安排为止整个流程都应尽可能做到无人值守全自动运行模式从而降低人工成本提升工作效率的同时也保证了一致性和可靠性标准得到满足[^6]。
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