看球的历史

                               看球的历史

 

作者:朱金灿

来源:http://blog.youkuaiyun.com/clever101/

 

    首先需要指出的是,题目中的球是指足球。昨晚和一些哥们看了一下德甲,使我不禁勾起对以前看球的一些回忆。严格说来,踢球始于初中,看球始于高中。记忆中开始看电视时(上个世纪80年代)很讨厌看到两样东西:足球(那时广东体育频道好像正在转播英超),F1赛车(那时正是塞纳统治F1的时代,可惜我那时无法体会塞纳“喜欢被追逐的感觉”的豪情),后来不知道为何迷上了足球。

 

开始迷上的是英超。广东人对英超就是情有独钟,看球基本不看cctv5,主要看本省体育频道转播的英超联赛(可惜现在狗日的天盛……)。英超快节奏的攻防总是让人感到一种速度与激情的快感。

 

也许是生不逢时,02年的世界杯举行时恰好处在我那一届的高考备考时。尽管如此,班上的足球狂热分子依然有时溜出去看球。记得小组赛中国对土耳其那场我们恰好在上自习,一些家伙坐在教室收听广播。开场几分钟突然一个家伙兴奋地大喊:“进了,进了……”我们也情绪激昂起来:难得中国足球牛了一把!之后才搞清我们吃了炸糊,进球的是土耳其队。

 

大学最喜欢的是巴萨,喜欢它的行云流水的进攻,可惜那时没有电视看,我只好第二天把比赛用bt下载下来。在大四我几乎把巴萨2000年以后第一次夺冠的所有比赛全部下载来欣赏,每每舍友看到我在看,便想和我聊几句,我便哀求他千万别说比分,待我看完再说。那个赛季巴萨也确实争气,受了皇马几年气之后重夺联赛冠军(感觉西甲就是皇马和巴萨轮流坐庄)。

 

     如果你要问:在大学我印象最深刻的是哪一场比赛?我想应该是0506赛季的欧冠决赛。说实话这场比赛谈不上很精彩,至少比不上利物浦33AC米兰那场荡气回肠!现在回想起来最难得的是看那场球的氛围:七八个哥们聚在我们宿舍的一台笔记本前有说有笑地看网上直播。窃以为,看球最主要的是氛围,如果一个人在看,那只能说是看闷球。最难得的是那次看球我们把激情与文明完美地统一起来。那时宿舍的一个哥们不是球迷,他要睡觉,我们便把灯关了。看球难免欢呼,这时难免会把他吵醒,我们便向他道歉。笔记本主人(也是看球的发起者)并告诫一下我们要小声一点。

 

      而现在大家各奔东西,大学的哥们很少有机会聚在一起,更别奢想一起看球了。或许,在将来的某一次聚会,我们还能一起看球,重拾在大学的快乐时光!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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