【一颗不甘的心】今天,说说自己 -- 2017/4/25更新

作者决定创业做沙煲粉,并深入研究产品制作方法。通过不断尝试改进,最终做出满意的沙煲粉。同时,找到了两位合作伙伴并开始寻找投资。

【披甲上阵,却铩羽而归(1)?】

 

       我喜欢深夜,因为那种清静和环境是白天纷纷扰扰所没有的。经过一段时间冷静的思考,根据对自己、市场和实际情况的理性分析,我把矛头指向本地的一个特色小吃:沙煲粉。这个决定,已经不记得是多少个深夜伴随着多少根烟才做出。

 

       沙煲粉是什么?是粤西茂名的一种特色小吃。因为味道好,出品快,价格便宜(现在一碗的价格普遍在7-8元),所以在本地随处可见卖沙煲粉的摊档或店铺。用煲好的汤底(一般为猪骨浓汤)配小白菜、鹌鹑蛋、海带、豆芽、腐竹和米粉放入砂锅里煲熟,再配一小蝶特制的辣鸡,一份沙煲粉就可以上桌了:

 

 

        为什么是沙煲粉呢?沙煲粉在本地的市场非常大,几乎是每个茂名人都吃过。选择沙煲粉,竞争对手就是那些小摊档小店铺,大都是夫妻档,大家在同一起跑线,这样的对手有的一拼。更为重要的是,沙煲粉虽然是茂名本地最流行的特色小吃,却没有真正做成品牌的,比较好的也只是口碑好些并未形成品牌。容易标准化进行复制的沙煲粉,真正尝试分店连锁化的也只有一家(做的并不好,共三个店生意不温不火,这同时说明了大家都在说的标准化和连锁化,说起来容易做起来可能管理难度比较大)。但容易标准化进行复制,却同时有了巨大的想象空间,重要的是首家店拼赢。目前茂名市场上的沙煲粉比较混乱,是脏乱差的重灾区,据说大多沙煲粉摊档的辣鸡其实就是垃圾,汤底可能是味精水调出来的。这更让我觉得有机会突围,我要做一个放心健康、美味营养的沙煲粉,一改沙煲粉留给别人都是脏乱差的形象。

 

        为了对沙煲粉有全面的了解,我准备自己亲手动手做一份我想要的沙煲粉。于是,在向很多行内人和厨师请教后,就去买齐了所需要的用具和食材开始了第一次尝试。在经过连续十多次的的尝试和改进后,总算做出一碗算是过关的沙煲粉:

 

 

       我需要找到1-2个志同道合能力互补的小伙伴一起抱团拼,同时因为自己的资金非常有限,为了防患于未然解决后顾之忧,我决定厚着脸皮去寻求别人投资,拿到充足的钱。

 

       小伙伴还算顺利的找到,两个都是我大学校友,此前也都是朋友。其中一个并未说太多就一拍即合,只是表示没有钱所以把自己投进来;另一个有点波折,他大四即将毕业,我被他拒绝了我也忘了多少次,后来也许是被我N顾茅庐所感动,也许是突然想通了什么,,就这样,我们的团队有了雏形。

 

        接下来是寻找投资人投钱(同时也是寻找资源),,寻求一个合适的投资人是非常重要的,除了其他因素,最好是寻求有人脉有资源的投资人。经过上次惨痛,加上此前已经把自己的朋友圈资源用掉了,这次再找圈内人投资的希望并不大,这一次我决定主动出击。

 

待续。。。 

【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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