心里很烦 反思

         

      心里很烦,今天上午先后被DSQ、GLF、LQ、JX、NFY、NW、XTT、ZWY、MBX、HYC打断手上的工作。(直接在网上写上真实名字可不是一件明智的做法,所以全部名字用拼音缩写。)       

     DSQ:添加域名指向新的服务器IP地址;
     GLF:数据库中没有生成log文件,经长时间的检查发现,在修改配制文件的端口号时,误把密码当成端口号了,在密码的基础上加了100,造成玩家的登录信息不能写入数据库。通知运营部YQ,重启了一下服务器应用程序。
     LQ:服务器变更的事情。
     JX:每个月服务器开支预算的事情。
     NFY:客服中心网络不能使用,找我来解决。手上事情太多,因为不我的职责内的事情,推掉了。后来老大直接找我,下去帮他们看一下,解决了。   
     NW:询问外网如果远程控制局域网电脑,想让我做端口映射,更重要事情太多,让他直接用QQ远程桌面,推掉了。
    ZWY:向我问还有没有未使用的服务器,好在昨晚上纠结的服务器不能远程已经解决。  HYC:想要我搬一台电脑到四楼机房,配上公网IP。还好已经不是公司网管,把机房钥匙交给了新来网管,因为新来网管不在,没有钥匙,我也就省事了。

     …… 不详写了,快点结尾,中午休息一下。

     中间还有一个插曲,老大问题我:为什么最近运维总是出问题?我反思了一下,主要有以下几个方面:

    1.项目组与运维沟通少,各做各的;
    2.没有成熟的规范文档;
    3.新人不按规范操作;
   4.项目组与运维沟通不畅,运维与运维沟通不畅;

     都十一点半了,早上打算做的两件事情(提交订单,让阿里云后台修改价格并给服务器续费及配制并测试要开的服务器)都没有开始着手。都还没有思考:问题出在哪里?是自身的问题,还是公司的问题?这十个人中,没有一个人是我主动联系的。都是他们找我的,自已做事情时被打断,心情就会变得很烦躁。与别人沟通时,努力克制着自己的怒火。问题是出在自己身上么?还是出在公司的规范上面,如果避免这样的情况发生?


 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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