论朋友圈点赞

探讨了朋友圈中不同类型内容的点赞情况,分析了诗词、软件推荐及结婚喜讯等不同主题的受欢迎程度,揭示了朋友圈点赞背后的心理动机。

写一首诗、推荐一款软件和发布结婚消息,这三条朋友圈的点赞量逐级增多。朋友看见了,不一定会点赞,只有触动人心了才会点赞。诗词表达精炼,晦涩难懂,艺术价值文学内涵难以欣赏。诗词中感情抒发、哲理阐述、以诗明志更是自己内心的独白,非知己谁能想象背后的故事。这样的诗词往往对大家的生活没有什么启示,不能带来愉悦,还会被大家认为是喜欢卖弄才学、哗众取宠,没有当面骂你就算给你面子了。一款时间管理软件,能引发哪些朋友的兴趣?求上进、努力学习、认真工作、想提高效率的朋友。而结婚消息,只要是真诚相交的朋友都会点赞,那是真心的祝福和关心,而且每个人都会经历结婚都希望自己也可以获得幸福。如果发布一条引人思考的朋友圈,像哈姆雷特一样,每个人有自己的解读有自己的答案,那样的朋友圈点赞人数也会很多。如果有一个人对你每条朋友圈都点赞,如果不是点赞狂魔,那很可能是他喜欢你。有用的干货,有趣的故事,有意思的经历,有深度的见识,朋友圈就是时光的打印机,陪伴着我们一起经历一起成长。

【电能质扰动】基于ML和DWT的电能质扰动分类方法研究(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)的电能质扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质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,重关注小波基选择、分解层数设定及特征向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
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