退役了

退役选手的EC遗憾与成长

没去打EC其实早就算退役选手,但也等现在EC打完才真的感觉自己真的退役了吧。

我整个大学基本都在打比赛。这个比赛真的带给了我很多。这比赛其实没什么用,大佬当游戏打,菜鸡打了个辣鸡牌没卵用。所以没兴趣的话还是别打了保平安吧。

今年打了两场,暑假之前被教练拆了个队友,和老队友啦啦今年打了两场,带了两个学弟。坑了ztl香港打了个铁。带玉米北京搞了个银。其实学弟要是训练的话感觉可以打个金然鹅。当然也没什么好怪的自己状态也不是特别好手速有点慢,知识漏洞也很多。debug方面学弟还是给了很多建议和帮助的。

 

没打EC还是有点遗憾的。没能见到好多人。不知道还有没有希望见到。啦啦看了题感觉ec能金,我想了想有点亏,痛失金牌。想了想,啦啦说人贵有傲骨,很多说尊严值几个钱。想了想的确不值钱。有遗憾但是不后悔吧。

 

其实最遗憾的是因为ec和女朋友分手了。她真的很好。

最难过的事大概是她陪我做了最艰难的抉择,当我下定决心的时候,她跟我回了挥手告别。

最近真的很颓吧。希望自己能好起来。最近每天都喝酒想喝醉了睡觉但是竟然还会做梦梦到,半夜惊醒。可以说是很难过了。

但不管怎么样我还是都会在吧。不知道她会不会看到这篇。应该是不会了吧。毕竟现在还用csdn的人那么少哈哈哈哈。

记得好好对她。

### 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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