【转】智力题解答汇总

【1】假设有一个,里面有无穷多的水。现有2个空水壶,容积分别为5升和6升。问题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水。

答:

盛满6,倒进5——6中剩1

清空5,把6中的1倒入5

盛满6,倒进5——6中剩2

清空5,把6中的2倒入5

盛满6,倒进5——6中剩3。

【2】周雯的妈妈是豫林水泥厂的化验员。 一天,周雯来到化验室做作业。做完后想出去玩。 “等等,妈妈还要考你一个题目,”她接着说,”你看这6只做化验用的玻璃杯,前面3只盛满了水,后面3只是空的。你 能只移动1只玻璃杯,就便盛满水的杯子和空杯子间隔起来 吗?” 爱动脑筋的周雯,是学校里有名的”小机灵”,她只想了一会儿就做到了。 请你想想看,”小机灵”是怎样做的?


答:

把第二个满水的杯子中的水倒入第二个空杯子。

 

转自:给程序员准备的逻辑思维题

【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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