投资理财-亲戚的事情

亲戚问我借50万,说买房摇号,要押金,说是要用一个月,。
我没有一丝的犹豫,就答应了,
按时间,把钱打到他的银行卡上。
亲戚比我地位高,经济能力也比我强,
能找我借钱,也是看得起我了。

到了一个月,
亲戚打电话说,没有摇上号,
还要继续摇号,钱要半年后还,到时候,给我算利息。
我说,没事,不用给利息,你继续用吧,我现在也不炒股了,钱放着也是放着。
我相信亲戚的还钱能力,一点不会担心钱还不上。
只是有一件事,叫我有点想背地骂他。

[笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑]
2018年的11月份,
股市熊市大跌,我也亏得惨不忍睹,
但是,我也觉得是个机会,
想筹些钱去抄底。
我去了银行办消费贷款,
计划着,贷款15万,去股市抄底,
到了银行,要抵押,要担保,还有什么的,比较麻烦,
我就有些头疼。
后来,那个办贷款的工作人员,知道我是单身,
就说,单身的人的贷款更不好办。
万般无奈,我就放弃了银行贷款。

[笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑][笑]

我想到了亲戚,有些血缘关系的亲戚,平时也走的很近,
经济状况比我要好一些,
就想去亲戚那里去试一试,看能不能借上。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(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)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量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量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量在线监测系统,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目标是提高电能质量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,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量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点。
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