技术博客的太监

本文探讨了多数互联网项目如小说、博客及网站等面临的共同问题——难以持续更新直至完成。文章分析了造成这种现象的原因,包括创作瓶颈、缺乏动力、经济因素等,并对此现象持一种乐观态度,认为总有新的事物不断涌现。

大多数小说、博客、网站、主页
最后都逃脱不了一种命运。
写着写着就没有下面了。
这是很多网站的常态,为什么?
因为一切最终的结局都是归于平静。
小说写的自己编不下去就弃更了,
博客没流量没动力也没精力维护了,
网站服务器费用交不起没备案被404了,
发的说说0赞0评没朋友纯属自嗨也就放弃了。
所以太监是整个互联网世界的日常。
虽说这么多东西被太监,
可能有的会焕发第二春,
有的就像被锤的牛蔫下去。
不过,放心吧朋友。
有多少被太监,
就有多少更多的小东西长出来。
耗!就哲样~
一给我里GIAO GIAO 么么么

转载于:https://www.cnblogs.com/iyouyue/p/10018652.html

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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