年初小记-总规划

今天是2017年1月2号,昨天因事耽搁的新年总规划,今天补上。





一.稳定心态,相信自己的选择。

二.保持平常心应对一切艰难的挑战。

三.更加珍惜身边的人.

四.热爱生活,保持谦卑,平衡身心,永不放弃。


具体的目标:

1.全身心的投入到代码和IT相关知识的复习中去, 定期在优快云的博客中更新学习的进度.

2.算法题50道

3.找到一份满意的工作


祝自己2017,一切顺利

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
### Kettle Scheduler 配置方法及最佳实践 Kettle Scheduler 是一款基于 Spring、Spring MVC 和 BeetlSQL 的调度监控平台,用于管理和调度由 Kettle 客户端创建的作业 (Job) 和转换 (Transformation)[^1]。以下是关于 Kettle Scheduler 的配置方法和最佳实践: #### 1. 环境准备 在开始配置之前,确保以下环境已正确安装并运行: - Java JDK 8 或更高版本。 - Maven 构建工具(如果需要从源码编译)。 - 数据库支持:MySQL 或其他兼容数据库。 - Tomcat 或其他支持 Servlet 的应用服务器。 #### 2. 下载与部署 可以从项目地址下载 Kettle Scheduler 的代码或直接获取预构建的 WAR 文件[^1]。将 WAR 文件放置到 Tomcat 的 `webapps` 目录下,并确保 Tomcat 的配置文件中包含以下内容以支持热加载和调试功能[^2]: ```xml <Context path="/kettle-scheduler" docBase="kettle-scheduler" reloadable="true" debug="0" privileged="true"> </Context> ``` #### 3. 数据库配置 编辑 `application.properties` 文件,配置数据库连接信息。例如: ```properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/kettle_scheduler?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC spring.datasource.username=root spring.datasource.password=your_password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ``` 确保数据库已初始化,可以参考项目文档中的 SQL 脚本完成表结构的创建[^1]。 #### 4. Quartz 配置 Quartz 是 Kettle Scheduler 中的核心调度组件。可以通过修改 `quartz.properties` 文件调整调度器的行为。例如: ```properties org.quartz.threadPool.threadCount=10 org.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX org.quartz.jobStore.driverDelegateClass=org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate ``` #### 5. Kettle API 集成 Kettle Scheduler 使用 Kettle 提供的 API 来执行 Job 和 Transformation。确保项目的依赖中包含 Kettle 的相关 JAR 包。例如,在 `pom.xml` 中添加以下依赖项: ```xml <dependency> <groupId>pentaho-kettle</groupId> <artifactId>kettle-engine</artifactId> <version>9.1.0.0-324</version> </dependency> ``` #### 6. 启动与访问 启动 Tomcat 并通过浏览器访问 Kettle Scheduler 的管理界面。默认路径为 `http://localhost:8080/kettle-scheduler`。登录后即可进行作业和转换的调度与监控。 #### 7. 最佳实践 - **性能优化**:根据实际需求调整 Quartz 的线程池大小,避免因线程不足导致任务积压[^1]。 - **日志管理**:启用详细的日志记录以便排查问题,同时定期清理过期日志以节省存储空间。 - **安全性**:配置 HTTPS 访问以保护敏感数据传输,并使用强密码策略加强用户账户的安全性。 - **备份机制**:定期备份数据库和 Kettle 文件,防止数据丢失。 ```python # 示例:通过 Python 调用 Kettle API 执行一个简单的转换 from subprocess import Popen, PIPE command = [ "pan.bat", "-file=/path/to/your/transformation.ktr", "-level=Basic" ] process = Popen(command, stdout=PIPE, stderr=PIPE) stdout, stderr = process.communicate() if process.returncode == 0: print("Transformation executed successfully.") else: print(f"Error occurred: {stderr.decode('utf-8')}") ```
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