北上广深情侣生活念念碎

看了一篇转载知乎上的“在北上广深打拼的情侣生活”颇有感触,想想自己的现在,未来。故来几句碎碎念

说实话对“反病毒工程师”这活儿还真不了解,其实别的活也不太了解,一切都很朦胧,听说是份苦力活,若把它看作一个需要自动化的过程应该也算个挑战。自动化识别应当比较先进了,想想也不会累到哪里去。

5k的工资可以接受,比较认同能力和工资挂钩的说法。用5k做保底做一下软件行业的试探也算可以。对于15PB自己比较看重的地方是能让我进入软件领域的路口,可以给自己选择发展方向的能力,毕竟自己有很多好的想法因为缺乏实际操作知识而积压。

为什么要提工资呢?面子总是重要的,很迂腐的说,经济独立很重要。

有了这些才能拥有相对的自由。


还在学习,还在努力。


能做自己的产品那是极好的。


妹纸嘛,喜欢就好咯适合就好咯


工作地点:靠近家乡比较好一点,主要是离亲人近一点。


【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,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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