开博感言以及渣硕的不定期更新的人生感想

作者回顾了秋招经历及失败教训,计划深入学习机器学习和图像处理等技术,并分享学习心得与职业规划。

说来惭愧,开通技术博客已经快一个月了,一篇博客还没写,基于过去的秋招失败经验,觉得自己虽然身为研究生,但是却一点干货都没有,本来开通之时想要激励自己好好学习一下机器学习以及图像处理方面的内容,顺便把以前的一些知识整合到博客里面来,一来将自己学过的东西融汇贯通,二来提升一下的自己的软硬件实力,立志要做算法相关的工作,为以后找工作增加点的加分项;
这篇不是什么技术博客,而是自己写第一篇的文章的一个纪念,以后本渣硕会不定时更新,加点自己的一些学习感悟和人生感想,希望激励本人以后能坚持下去,日常更新本篇和以后的技术博客,不要半途而废
————————————————————————————————————————————————————————2017.11.29
陆陆续续看了一点基础算法和深度学习,感觉自己就是只求短平快的了解,都知道,但是都不是很精通,期间恰逢网易互娱的深度学习岗位补招,面试之后也是一团shi,一点机器学习的东西都没问,全是项目,而且盯着自己最没有把握的项目问,应该是GG了,这也跟自己平时得过且过的习惯有关吧。之前因为紧张互娱面试,好久没有更新了,现在重新拾起来,前路漫漫,继续加油
————————————————————————————————————————————————————————2017.12.16

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 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、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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