在家庭上,在感情上要厚道点,宽容点,糊涂点~

昨天看了<中国式离婚>的最后一节,前边的都没看,急于想知道结果,看完最受启迪的就是小枫妈妈的那句话:在家庭上在感情上要厚道点,宽容点,糊涂点~,是啊,该学她的聪明,一个女人做事情能到那种程度,真的令人感觉到尊敬佩服,厚道点宽容点做到的人可能多些,但是糊涂点有几个女人可以做到呢??又联想到了看到过的一部电视剧,记得里边有一句这样说:家不是一个讲理的地方,它是一个爱的港湾.细想,别有一番的道理,如果小枫和她老公有一个人能像她母亲那样,她们怎么会离婚??没有理由离~~~~~看完,最后她们还是结束了曾认为能够经得起时间考验的爱情和婚姻,让我觉得心里很不舒服,自然想起一句话:人的感情是最伟大的也是最脆弱的.
电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶程(公)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
一.算法系统简介 1. 算法应用背景 在金属切削加工过程中,后刀面磨损(flank wear)作为刀具失效的主要形式之一,直接影响加工精度、表面质量和生产成本。尽管现有研究已证实进给率、切削深度和切削速度三大工艺参数对磨损的显著影响,但关于其独立作用与协同效应的量化关系仍存在争议。值得注意的是,传统试错法参数优化存在效率低下、成本高昂的局限性,而机器学习方法为磨损预测提供了新的研究路径。在此背景下,本算法目的是解决两个核心问题:(1)线性回归模型能否有效捕捉切削参数与磨损之间的非线性关系。(2)不同参数组合对磨损的贡献权重是否存在显著差异。 2. 建模方法与数据 采用公开发表的切削实验数据集,该数据通过控制变量法获取,涵盖硬质合金刀具加工中碳钢的36组工艺组合。进给率(0.1–0.3 mm/rev)、切削深度(0.5–2.0 mm)和切削速度(80–200 m/min)作为自变量,后刀面磨损量(VBmax)作为因变量。 0 NaN Feed rate Depth of cut Speed rpm NaN 1 NaN mm/min mm NaN NaN 2 1.0 0.7 0.5 250 0.393513 3 2.0 0.7 0.75 500 0.467263 4 3.0 0.7 1 750 0.541013 建模流程分为三个阶段: 单因素分析:分别建立进给率、切削深度和速度的简单线性回归模型,通过判定系数(R²)和p值评估显著性; 多因素分析:依次构建双因素(如进给率×切削深度)和三因素全变量多元回归模型,利用方差分析(ANOVA)检验交互项效应; 模型验证:通过留出法(hold-out)计算测试集的均方根误差(RMSE)和95%置信区间,对比预测精度。 二.算法模型构建结果总结 1.基于进给率(单位mm/min)的后刀面磨损 运行方法:linear_regression(X,y,name = 'Feed Rate mm/min', facecolor = 'green') 方程: 2.基于切削深度(mm)的后刀面磨损 运行方法:linear_regression(X,y,name = 'Depth of cut mm', facecolor = 'yellow') 方程: 3.基于转速的厚道面磨损 运行方法:linear_regression(X,y, name = 'Speed (rpm)', facecolor = 'red') 方程: 4.后刀面磨损与进给率、切削深度和速度的关系 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'green') 方程: 5.后刀面磨损与进给率、切削深度的关系 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'turquoise') 方程: 6.根据进给率、切削深度和相互作用预测后刀面磨损 运行方法:multiple_linear_regression(X,y, color = 'violet') 方程: 7.模型验证 综合上述的模型表现,线性回归模型的总体排名从优到劣如下: 1. MODEL 5 (Best model) 2. MODEL 6 3. MODEL 4 4. MODEL 1 5. MODEL 2 6. MODEL 3 (Worst model) 三. 算法流程 下图为整个软件算法的流程: 该软著的开发目的是啥
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