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!

【电力系统】单机无穷大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“单机无穷大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搭建单机无穷大系统模型,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大间隔的决策边界,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!
<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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