随感

2016年12月15日。

12月18日模电考试。

12月25日交Java课程设计作业

12月27日操作系统考试。

1月7日托福。


最近过着自以为是大学以来学习最刻苦的一段日子,当然,还会继续过下去。但是不知道还能不能保持着那份激情。


其实现在不应该不学习,只是最近过得有点落魄,仿佛提前感受到了参加工作以后漂泊异乡,一事无成的情景。


刚刚,汇编作业验收。两个程序,一个多重循环,改了两次,从使用dx寄存器缓存cx的两重循环,到堆栈实现的多重循环,到根据c语言反汇编出来的程序改写的没有loop,自己实现堆栈的多重循环。给老师验收的时候,却什么都没有说出来,紧张得指屏幕上得数据的时候手都在抖。不禁让我想起大一英语课期末的presentation的时候,脑子一片空白,声音在抖,自己也不知道在说什么。怎么会这样。我可以预见到以后工作的时候,不会邀功,只会干活的我,遥遥望不到前路。


信号处理,我花了一周时间做大作业,有点空闲时间就调试LabVIEW的程序,其中遇到了很多情况,比如组件的安装,程序新老版本的兼容,都是正常轨迹之外的状况,让我焦头烂额,碌碌却又无为。我准备考试不可谓不用心,临近考试的周末两天,除了吃饭,都没有出过门。但是结果真的让我很难接受。


大一的时候,我的高数第一学期就考了六十多分,第二学期努努力,也只有七十多分。从此我对成绩就不是很在意了,不在意,只能是出成绩了不去想,备考还是会尽力。但当我拼命准备,想要为出国的道路奠基的时候,第一门成绩就是一盆冷水,仿佛在嘲笑我,嘲笑我的努力感动了自己,却没有任何成效,让我还是乖乖和别人一样过着考研找工作的生活吧。


刚刚回来,不得不安慰一下自己,在盥洗室,对着镜子,对自己说,你这么帅,不能在学习上也比别人厉害了,总得给别人留点活路吧。有时候,生活总是需要厚着脸皮去过,这样,被生活痛揍的时候,疼痛会少一点,不去在意,继续前行。

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。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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