今天刚看了中国的富豪排行榜

本文对比了中美富豪榜的特点,指出中国上榜富豪多与房地产有关,而美国则以科技富豪为主。文章表达了对中国富豪构成现状的担忧,并认为这种现象反映了两国在科技创新和发展模式上的差异。
看了今天的富豪排行,我觉得有点悲哀。

中国能上线的富豪很少有科技出身的(比如前十位),但美国就不同,盖茨和甲骨文的那个哥们排在前两位,咱们国家和人家比一比,确实层次差了太多。

我感觉目前中国发展实在不正常,房地产就是一群人吸血的工具。。。。

我不喜欢中国的上线中的几个人,尤其是gtm,整个一OEM大王,和huawei的rzf比起来骨气可差多了,不,应该说,这两个人不能放在一起比较,不是一个层次的!

不过福布斯也不完全可信,尤其对于中国,谁知道中国背地里还有多少富豪呢,只不过他们的钱不敢放在阳光下罢了。。。。。一个村书记都能有上千万的资产,只不过他们都是裸的。。。都不能将钱放在公众面前,所以大家都仇富。。。。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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