■务必收藏!2008年最有才的股市十大“短信

一、2008年进入股市者:

  武松进去,肉松出来;

  宝马进去,自行车出来;

  皮大衣进去,三点式出来;

  老板进去,打工仔出来;

  鳄鱼进去,壁虎出来;

  蟒蛇进去,蚯蚓出来;

  老虎进去,小猫出来;

  别墅进去,草棚出来;

  站着进去,躺着出来;

  牵着狗进去,被狗牵出来;

  杨百万进去,杨白劳出来;

  坐火箭进去,坐潜艇出来;

  总之,就是地球进去也是乒乓球出来!

  二、抄地板的没想到有地下室,抄地下室的没想到地下室还有地窖,抄地窖的没想到还有地壳,抄地壳的没想到还有地狱,抄地狱的打死也没想到地狱居然有十八层!

  三、一句话经典地概括2008年人生最悲伤的事:晚上看中国足球;白天看中国股市。

  四、仿鲁迅:世上本没有跌停,割肉的多了,也就成了跌停。

  仿王进喜:有条件要跌停,没条件创造条件也要跌停。

  仿黄健翔:我不是一个人,不是一个人在跌停。

  仿陈凯歌:跌停不能无耻到这样的地步。

  仿王小丫:股票跌停了,你可以选打一个求助电话,你是打给110还是打给120?

  五、当我们没进入股市的时候,傻子都在赚钱;

  当我们兴冲冲地闯进去后,才发现自己是傻子。

  六、 上联:爱已停牌,情也斩仓,缘分滑到跌停板;

  下联:思正牛市,想无熊市,感情无法投长线;

  横批:赶紧补仓。

  七、风雨送牛归,暴雪迎熊到,已是股市百丈冰,哪个股还俏?

  俏也难争春,犹豫是否抛,股指何时才见底,只有鬼知道。

  八、某日股市大跌,张三下午收盘后很是郁闷,回到家里,碰巧儿子放学回家,推门叫了声“爹”,张三勃然大怒:“不能叫跌(爹),要叫价涨(家长)”。晚上张三的兄弟张四来串门,进门后叫了声“哥”,张三拉长了脸:“不能叫割(哥),要叫凶涨(兄长)”。

  九、天苍苍,野茫茫,今年的股市太渺茫;水弯弯,路长长,被套的日子不好熬。

  十、风萧萧兮股市寒,钞票一去兮不复还。

 

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【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;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。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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