止语是一种修行

有一个流浪汉,走进寺庙,看到菩萨坐在莲花台上众人膜拜,非常羡慕。

流浪汉:我可以和你换一下吗?

  菩萨:只要你不开口。

流浪汉坐上了莲花台。他的眼前整天嘈杂纷乱,要求者众多。他始终忍着没开口。

 一日,来了个富翁。富翁:求菩萨赐给我美德。磕头,起身,他的钱包掉在了地下。流浪汉刚想开口提醒,他想起了菩萨的话。

  富翁走后,来的是个穷人。穷人:求菩萨赐给我金钱。家里人病重,急需钱啊。磕头,起身,他看到了一个钱包掉在了地下。穷人:菩萨真显灵了。他拿起钱包就走。流浪汉想开口说不是显灵,那是人家丢的东西;可他想起了菩萨的话。

  这时,进来了一个渔民。渔民:求菩萨赐我安全,出海没有风浪。磕头,起身,他刚要走,却被又进来的富翁揪住。为了钱包,两人扭打起来。富翁认定是渔民拣走了钱包,而渔民觉得受了冤枉无法容忍。流浪汉再也看不下去了,他大喊一声:“住手!”把一切真相告诉了他们。一场纠纷平息了。

  你觉得这样很正确吗?菩萨:你还是去做流浪汉吧。你开口以为自己很公道,但是,穷人因此没有得到那笔救命钱;富人没有修来好德行,渔夫出海赶上了风浪葬身海底。要是你不开口,穷人家的命有救了;富人损失了一点钱但帮了别人积了德;而渔夫因为纠缠无法上船,躲过了风雨,至今还活着。

  流浪汉默默离开了寺庙……

  许多事情,该怎样,就怎样。等待它顺其自然的发生,结果会更好。可面对现实的时候,有谁又知道,事物本身该有的结果是什么样子呢?

  静观其变,是一种能力!

  顺其自然,是一种幸福!

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
<think> 嗯,用户想了解SharedFlow作为热流与冷流的区别。用户提供了5个站内引用,我需要从中提取关键信息来回答。 首先看引用[2],它明确区分了冷流和热流:冷流需要订阅者才开始发送事件,而热流不管有没有订阅者都会发送事件。SharedFlow属于热流,这点和LiveData类似。引用[1]也提到热流的特点是"热度",即事件随时都在发送。 引用[3]的表格很有帮助,它展示了冷流和热流的典型场景:冷流适合一次性数据如网络请求,热流适合持续更新如实时消息。SharedFlow被归类为热流,用于事件广播场景。 引用[4]补充了技术细节:SharedFlow有背压策略,不需要默认值,这点和StateFlow不同。引用[5]则警示了一个常见错误:在同一个协程内collect和emit会导致事件丢失。 用户可能实际在开发中遇到了事件丢失的问题,或者对LiveData的替代方案感兴趣。需要强调热流的关键特性是"主动推送"和"无订阅者时事件丢失"这两个痛点。 回答应该突出三个核心差异点:订阅机制、数据时效性和使用场景。特别是要说明为什么UI场景推荐StateFlow而非SharedFlow——这点引用[4]的总结很到位。最后用引用[3]的转换方法展示冷热流如何互相转换,这样用户就知道实际项目中如何运用。 </think>基于引用内容,以下是 SharedFlow 作为热流与冷流的核心区别总结: --- ### 一、订阅机制差异 1. **冷流(如普通 Flow)** - **按需触发**:只有存在活跃订阅者时才会启动数据生产(如 `collect` 触发上游代码执行)。 - **独立数据流**:每个订阅者获得独立的完整数据序列(类似视频点播)[^2][^3]。 2. **热流(如 SharedFlow)** - **主动推送**:数据生产与订阅者无关,生产者持续发送数据(类似直播)。 - **共享数据源**:所有订阅者共享同一数据源,后续订阅者可能错过早期数据(除非配置 `replay`)[^2][^3]。 --- ### 二、数据时效性 - **冷流**:保证订阅者收到完整数据序列(从第一个到最新值)。 - **热流**:订阅者只能收到订阅**之后**的数据(需通过 `replay` 参数配置历史值重放)[^1][^4]。 ```kotlin // 配置重放1个历史值的 SharedFlow val sharedFlow = MutableSharedFlow<Int>(replay = 1) ``` --- ### 三、使用场景对比 | **类型** | **特点** | **典型场景** | |----------------|-----------------------------|--------------------------------| | **冷流 (Flow)** | 按需生产、数据完整 | 网络请求、数据库查询等一次性操作 [^3] | | **热流 (SharedFlow)** | 持续推送、共享数据源 | 实时消息、日志事件、全局状态广播 [^3] | --- ### 四、核心原理区别 | **维度** | 冷流 (Flow) | SharedFlow (热流) | |------------------|----------------------------|--------------------------------| | **背压策略** | 支持(如 `buffer()`) | 通过 `replay`/`extraBufferCapacity` 配置 [^4] | | **订阅依赖** | 必须订阅才生产数据 | 无订阅时数据可能丢失 [^2] | | **默认值** | 无需初始值 | 无需初始值(与 StateFlow 关键区别)[^4] | --- ### 五、冷流转热流的方法 通过扩展函数实现转换: ```kotlin // 转换为 SharedFlow(热流) val sharedFlow = coldFlow.shareIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(), // 无订阅者时停 replay = 1 // 新订阅者重放1个历史值 ) // 转换为 StateFlow(热流特例) val stateFlow = coldFlow.stateIn( scope = viewModelScope, started = SharingStarted.WhileSubscribed(5000), // 5秒无订阅停 initialValue = defaultState // 必须提供初始值 ) ``` > ⚠️ **注意**:避免在同一个协程中同时 `collect` 和 `emit`,可能导致事件丢失 [^5]。 --- ###
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