今天是个好日子

作者分享了自己在经过两个月的学习后对编程的理解与心得,包括如何从宏观角度理解编程到具体的项目实施过程,强调了数据与算法的重要性,并提出了封装不同层级变化的观点。

 

今天是个好日子

2个月学习结束

第3个月第一天开始

还是个星期天可以休息

早上刚好总结出了非常完美的结构体系

真的是个好日子


 

人类的意识界限---宇宙

按空间划分---不同星系

继续划分---来到地球

继续划分---人类不同界域

继续划分---社会不同行业(比较合适的建模参考临界点)

继续划分---IT

继续划分---项目

继续---需求

继续---建模

继续---建库表

继续---mvc

继续---写底层代码,写写写


 

编程的精髓目前总结有2点

1 程序分为-- 数据 --跟-- 算法 --

2 我们要封装不同层级的-- 变化 --

小例:普通项目可以建模,写框架,写语言,写系统也可以建模

 


 

转载于:https://www.cnblogs.com/kaililikai/p/5966009.html

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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