深入BOBO全球社区——成员的心声

本文讲述了日本粉丝翔太如何因村上春树接触到NFT,并通过BOBO平台深入了解。BOBO以其独特理念吸引着全球10万用户,社区成员间互相帮助,推动文学传播创新。

众所周知BOBO是社区自治的开放性生态,社区在BOBO 的生态系统中发挥着极其重要的作用,因为社区可以让BOBO 随着成员不断地的增加而成长,在此基础上,BOBO的支持者不断给彼此提供帮助和指导。

为了感谢对社区热情和贡献,我们决定采访一些来自全球各地的BOBO 用户,听听他们的故事,了解他们在日常生活中如何看待BOBO。

追逐

来自日本大阪的粉丝“翔太”说道,起初他认识到这个平台完全是因为村上春树。

“我是村上春树的书迷,看他的书至少有10个年头,我应该是一个比较纯粹的文艺爱好者”,在翔太追逐村上春树路上,他偶然听到了关乎村上春树阐述NFT对文学界的巨大影响和作用,此时他就对NFT产生了巨大的好奇。

翔太说:“我第一听到真的觉得很迷糊,或许是从来没接触过NFT的原因,我立刻上网查了NFT是什么,查了之后反而更迷糊!”或许是NFT的解释过于复杂,但是翔太还是努力的去理解。

“或许是对自己有所要求,后面看得多了,我对NFT的认知逐渐清晰,直到后来新闻报道村上春树有发行NFT的意愿时,我的眼睛里简直充满了光!”

“不久之后我了解到了BOBO,这将是村上春树发行NFT的平台,或许是缘分,顺理成章的我也成为了BOBO的粉丝。”

“BOBO的理念确实很新颖,现在纸质书籍的阅读量急剧下降,我们需要用一种新的方式去传播文学理念。”

热爱

来自英国伦敦的粉丝“Allen”在电报群上初次了解到BOBO,因为他发现该平台非常有趣,很快他就成为了BOBO的银河大使。

“我对BOBO 印象深刻,非常想和其他人分享我的宝藏发现。”从那时起,“BOBO 社区成员对我非常友好和热情”,他说:“在与成员的互动中,我学到了很多。”

他对新人有这样的建议:“一步一步来,阅读白皮书和资料,确保你对BOBO足够了解。”

喜欢

来自美国纽约的粉丝“Tina”说,她最初被这个平台吸引是出于几个原因:“流畅的用户界面”、“可爱的有趣的UI视觉”以及“未来将开发更多功能”。

她非常欣慰在BOBO这个平台一切都是那么简单,她说:“信息和答案都非常简单易懂,不久之后,我开始自然的经常参与到社区中。没有人要求我做什么-- 我只是喜欢它。”之后,她更深入地参与了 BOBO。

前进

目前,BOBO全球粉丝已突破了10万人。

每一天,BOBO社区都在努力,来发展这个平台。保持一个强大的、分散的社区并吸引新的参与者对BOBO的长期成功很重要,对此BOBO将感谢所有人的支持。

【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!
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