DerekJiang的装修日记汇总帖

一对夫妇记录了他们从购买材料到施工过程中的每一个细节,分享了装修经验,包括如何选择材料、节省成本的方法以及DIY技巧。


悦溪,是我和我老婆两个人这一生之中买的第一套房,当然也就会是我们一起装修的第一套房。

 

我们打算把装修过程中遇到的点点滴滴都记录下来,希望能够给正在装修或者是即将要装修的人们,一点借鉴。

 

同时,我们相信,若干年之后,当我们一起再来翻看这些装修日记的时候,会是很温馨很幸福的一件事情。

 

当然,热情盼到大家到我的日记页面去顶我,让板砖,来的更猛烈些吧~

 

装修准备篇:

 

大黄和小猫的筑窝历程之前传--买房

大黄和小猫的筑窝历程(01)-- 人生中的第一次集采

大黄和小猫的筑窝历程(02)-- 五一集采大行动

大黄和小猫的筑窝历程(03)-- 考察崔氏,订下马桶浴缸,拿下客厅地砖

大黄和小猫的筑窝历程(04)-- YMY橱柜,KK木门,BRS衣柜,还有悦溪的团购-忙碌的一天

大黄和小猫的筑窝历程(05)-- 暂退瑞嘉,了解吊顶——附北沙滩红星退款攻略

大黄和小猫的筑窝历程(06)-- 2010.05.29-扫街之南集美建材厅  

大黄和小猫的筑窝历程(07)-- 2010.06.06_大红门-玉泉营-十里河:跑断腿的一天

大黄和小猫的筑窝历程(08)-- 净水机-软水机-纯水机:我选择我需要

大黄和小猫的筑窝历程(09)-- 端午节:网拼毛巾杆,秒杀水槽

大黄和小猫的筑窝历程(10)-- 2010.06.26-悦溪一期实地考察之收获与问题

大黄和小猫的筑窝历程(11)-- 网购吸尘器,附吸尘器在装修中的作用及选购指南

大黄和小猫的筑窝历程(12)-- 2010.07.18- 千挑万选,敲定装修公司

大黄和小猫的筑窝历程(13)-- 秒杀空调,网拼灶具

大黄和小猫的筑窝历程(14)-- 写在收房前-装修准备工作总结

 

装修实战篇:

 

大黄和小猫的筑窝历程(15)-- 轻松快乐的收房之旅

大黄和小猫的筑窝历程(16)-- 签订装修合同-终于要开工了 ~

大黄和小猫的筑窝历程(17)-- 开工第一天 - 水电改造基本完成

大黄和小猫的筑窝历程(18)-- 瓷砖进场,瓦工活启动

大黄和小猫的筑窝历程(19)-- 2010.9.20 防水刷满地,瓷砖爬上墙

大黄和小猫的筑窝历程(20)-- 我的省钱厨房初露端倪(2010-9-25)

大黄和小猫的筑窝历程(21)-- 2010.09.29 厨房厕所像模像样,我家瓦工活大爆发

大黄和小猫的筑窝历程(22)-- 2010.10.08 瓦工基本结束,木工就要登场

大黄和小猫的筑窝历程(23)-- 2010.10.08 砖砌洗手台成型记

大黄和小猫的筑窝历程(24)-- 2010.10.09 家具建材网购第一季

大黄和小猫的筑窝历程(25)-- 2010.10.10 橱柜木门签订合同,餐厅吊顶初露端倪

大黄和小猫的筑窝历程(26)-- 2010.10.13 木工完工来展示,烟管装完等吊顶

大黄和小猫的筑窝历程(27)-- 2010.10.16 五色石铺满天,BNN温暖我的家

大黄和小猫的筑窝历程(28)-- 2010.10.20 金属护角带-我家的阳角保护神

大黄和小猫的筑窝历程(29) -- 家具建材网购第二季:开关插座/浴室五金(附价格列表)

大黄和小猫的筑窝历程(30) -- 2010.10.31猫眼安装记 

大黄和小猫的筑窝历程(31)-- 11月3日-阳台封装记 

大黄和小猫的筑窝历程(32)-- 厨房下水安装DIY 

大黄和小猫的筑窝历程(33)-- 11月6日:地板安装,顺利完成

大黄和小猫的筑窝历程(34)-- 橱柜,我与一木结缘

大黄和小猫的筑窝历程(35)-- 家具建材网购第三季:主卧大床DIY 

大黄和小猫的筑窝历程(36)-- 家具建材网购第四季:我家终于装灯啦

大黄和小猫的筑窝历程(37)-- 家具建材网购第五季:浴帘杆&挡水条

大黄和小猫的筑窝历程(38)-- 稍有郁闷的木门安装和壁纸铺贴,衣柜还算顺利

大黄和小猫的筑窝历程(39) -- 硬装完成,上毕业照,海量图奉献 

 

待续...

【电力系统】单机无穷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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