我的杂谈

        本人 程序媛一枚,本科大四时用15天做了一个ios的应用,大头贴功能,很简单,研究生三年写了软著,申请了专利,然并卵,才发现很多东西都很虚,这个阶段在编程方面就是学习了c++,死啃一个用C++写的图像处理算法MeanShift 来过日子,后来又参加了老板的坑爹项目,一个java web的管理系统,写点sql语句,接触了点MVC思想,当时没有用主流的Struts,Spring框架,用了个小型的JFinal框架,工作量是减轻了很多,不过对后来找工作也没有起到多大作用,因为现在依然很多大型系统用spring,但真心感觉到复杂。14年为准备校招,还用c++在leetcode上A题目,不过现在已经忘得差不多了,不行,一定要再捡起来。年底找工作,来到现在这家公司,大家猜我什么?是的,你猜的没错,我在做Android应用,想想自己这一路走来也够坑爹的,什么语言都沾点边,什么都不够深入,希望从工作之后能够改变,好了我的技术生涯先介绍到这里,以后有机会再介绍给大家。

         除了技术之外,本人很喜欢写文章,影评啦感触之类的,怎奈何也没有写出些有意义的东西来,只是自己看着还不错,本想在优快云上更新,但总觉得这里是技术的天堂,不想其他类型的文章混杂在一起,所以,在此贴出自己的新浪微博,有感兴趣的同学就点点链接,看看那里的有关于我的世界吧~~

        http://blog.sina.com.cn/nxgb

         

【SCI一区复现】基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度(下)—MPS动态调度(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度”主题,重点介绍MPS(Mobile Power Sources)动态调度的Matlab代码实现,是SCI一区论文复现的技术资料。内容涵盖在灾害或故障等极端场景下,如何通过优化算法对应急移动电源进行科学调度,以提升配电网在突发事件中的恢复能力与供电可靠性。文档强调采用先进的智能优化算法进行建模求解,并结合IEEE标准测试系统(如IEEE33节点)进行仿真验证,具有较强的学术前沿性和工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、配电网韧性、应急电源调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现高水平期刊(SCI一区、IEEE顶刊)中关于配电网韧性与移动电源调度的研究成果;②支撑科研项目中的模型构建与算法开发,提升配电网在故障后的快速恢复能力;③为电力系统应急调度策略提供仿真工具与技术参考。; 阅读建议:建议结合前篇“MPS预配置”内容系统学习,重点关注动态调度模型的数学建模、目标函数设计与Matlab代码实现细节,建议配合YALMIP等优化工具包进行仿真实验,并参考文中提供的网盘资源获取完整代码与数据。
一款AI短视频生成工具,只需输入一句产品卖点或内容主题,软件便能自动生成脚本、配音、字幕和特效,并在30秒内渲染出成片。 支持批量自动剪辑,能够实现无人值守的循环生产。 一键生成产品营销与泛内容短视频,AI批量自动剪辑,高颜值跨平台桌面端工具。 AI视频生成工具是一个桌面端应用,旨在通过AI技术简化短视频的制作流程。用户可以通过简单的提示词文本+视频分镜素材,快速且自动的剪辑出高质量的产品营销和泛内容短视频。该项目集成了AI驱动的文案生成、语音合成、视频剪辑、字幕特效等功能,旨在为用户提供开箱即用的短视频制作体验。 核心功能 AI驱动:集成了最新的AI技术,提升视频制作效率和质量 文案生成:基于提示词生成高质量的短视频文案 自动剪辑:支持多种视频格式,自动化批量处理视频剪辑任务 语音合成:将生成的文案转换为自然流畅的语音 字幕特效:自动添加字幕和特效,提升视频质量 批量处理:支持批量任务,按预设自动持续合成视频 多语言支持:支持中文、英文等多种语言,满足不同用户需求 开箱即用:无需复杂配置,用户可以快速上手 持续更新:定期发布新版本,修复bug并添加新功能 安全可靠:完全本地本地化运行,确保用户数据安全 用户友好:简洁直观的用户界面,易于操作 多平台支持:支持Windows、macOS和Linux等多个操作系统
### 智能车技术最新进展 智能车技术近年来取得了显著进步,尤其是在自动驾驶领域。长城汽车于2021年6月推出的咖啡智能2.0智慧线控底盘整合了多个核心底盘系统,包括线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门和线控悬挂,成为国内首个支持L4+级自动驾驶的线控转向底盘系统[^4]。 此外,中航集团旗下的耐世特也在2018年发布了SBW技术,并推出了静默方向盘系统及随需转向系统,这些技术支持L3+级自动驾驶。这表明在高级别自动驾驶方面,国内外厂商都在积极布局并取得了一定的技术突破。 与此同时,新能源汽车市场的快速发展也为智能车技术提供了更多可能性。根据外媒CleanTechnica统计的数据,比亚迪、特斯拉和上汽通用五菱分别以506,868辆、406,869辆和183,054辆的销量位居前列,占据了全球新能源汽车市场约34%的份额[^3]。这种市场需求的增长推动了智能车技术的研发与应用。 值得注意的是,随着深度学习技术的进步及其广泛应用,人工智能伦理和社会影响逐渐引起重视。确保人工智能技术发展既能提升社会福祉又能规避潜在风险已成为重要议题[^2]。这一趋势同样适用于智能车领域,特别是在数据隐私保护、算法公平性和安全性等方面需要持续关注。 ```python class AutonomousDrivingSystem: def __init__(self, level): self.level = level def describe(self): if self.level >= 4: return f"L{self.level} autonomous driving system with full automation capabilities." elif self.level == 3: return f"L{self.level} autonomous driving system requiring driver attention but capable of handling most situations autonomously." else: return f"Lower-level ({self.level}) autonomous assistance features." # Example usage ad_system_l4 = AutonomousDrivingSystem(4) print(ad_system_l4.describe()) ```
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