你的所谓正能量

  • 朝着阳光走,影子就会躲在后面,刺眼却是对的方向。

  • 栈和队列的区别是啥? 吃多了拉就是队列,吃多了吐就是栈

  • 懂得但策略的说不(不会这个准备累死吧,程序员)

  • 很多问题不见得会出在你身上,但你亦需要想法解决问题,否则就会变成你的问题

  • 真的,程序员走了管理路线,反而会感到人生非常多浪费时间,太多的精力用来应付各类琐事……

  • 不断规划与寻找自己的人生,想法把自己变重要

  • 真正的牛人也许一辈子只投 4 次简历,这些家伙一毕业就被好公司抢走了,并且他们的雇主会给他们不赖的待遇,所以他们也不想挪窝。而「人才」市场上能找到的大多都不是什么人才,招到这帮人轻则费钱重则把你公司搞挂

  • 越是好的公司,越是好的项目组在招开发人员时他们面的东西越是底层

  • 编写 Java 开发包都是一群神人,拿 Java 源码来分析问题,我们无疑站在了巨人的肩膀上。所谓站得高,尿的远也。当然,所谓偷拍都是避免不了的

  • 有很多的不快乐,其实是源自不满足,而不满足,很多时候是源自于心不定,而心不定则是因为不清楚究竟自己要什么,不清楚要什么的结果就是什么都想要,结果什么都没得到

  • 多认识一些人,多和比自己强的人打交道,同样能找到好的老师,不要和一群同样郁闷的人一起控诉社会,控诉老板,这帮不上你,只会让你更消极。和那些比你强的人打交道,看他们是怎么想的,怎么做的,学习他们,然后跟更强的人打交道

  • 牛人不是培养出来的,都是自己拼搏长出来的,靠谁都不如靠自己,自己都不想主动多学习,只期望用一把锤子就能搞定所有的钉子,那你还是不如想想怎么买彩票中500万吧,还更实际些。

  • 初出茅庐,往往眼高手低,心高气傲,大事做不了,小事不愿做。不要养成挑三拣四的习惯。不要雨天烦打伞,不带伞又怕淋雨,处处表现出不满的情绪。记住,不做则已,要做就要做好

  • 有时候心理因素可能比外界的因素有更大的影响,所以一个人的心态非常重要。很多人总是很不满足,说我为什么不如那个人好,我为什么挣的钱不如那个人多,这样的心态可能会导致自己越来越浮躁,也不会让自己觉得幸福。

  • 一个一流的创意,三流的执行,我宁可喜欢一个一流的执行,三流的创意。

  • 最优秀的模式往往是最简单的东西。

  • 一个年轻人,如果三年的时间里,没有任何想法,他这一生,就基本这个样子,没有多大改变了。

  • 要想进步,就只有吸取教训,成功的经验都是歪曲的,成功了,想怎么说都可以,失败者没有发言权,可是,你可以通过他的事例反思,总结。教训,不仅要从自己身上吸取,还要从别人身上吸取。

  • 有干劲,你就洒下汗水;有知识,你就献出智慧;二者都不具备,请你让出岗位。

  • 看别人不顺眼,首先是自己修养不够。

  • 从最不满意的客户身上,学到的东西最多。

  • 一个人快乐不是因为他拥有得多,而是因为计较得少。

  • 团队核心成员有人要提出辞职时,不要挽留,既然提出了,他迟早是要走的。

  • 生活是不公平的,要去适应它。

  • 一个人的工作职位不怕低,只要你不放弃你的理想,拿目前的工作做一个踏脚石,一方面维持生活,一方面找时间充实自己,认准一个确定的方向去努力。慢慢的,你总会发现,你的努力没有白费。

  • 机会远比钱重要,挣不挣钱在年轻时并不是特别重要!不论是在实际生活中还是在网上或其它地方,如果有机会参与到除本职工作外的一些项目或产品的开发中,哪怕是帮忙的性质,也要积极介入,至少你会交到很多的朋友,这样你的人生会多出很多的机会

  • 是否使用框架,使用什么样的框架,这都不是重要的,重要的是我们要有框架的意识

  • 语言本向并不重要,解决问题的创新方法才是王道。所以在实际软件开发过程中,为了能够更好的贴近业务,我们不得不选择相对容易能够解决问题的编程语言

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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