我的创作纪念日

机缘

盛年不重来,一日难再晨。及时当勉励,岁月不待人

起初我本不是一名创作者,因为遇到问题都会搜索,时间长了每次遇到不懂的问题都会先搜索一番,几乎每次问题都是此平台上的博主给我解决的,于是一颗萌生于当个创作者的想法在我心中埋下,我想和其他博主一样通过遇到问题如何解决的从而帮助苦苦寻求答案的过路人,而我在遇到问题解决的方法帮助到过路人我也很知足,从2023年2月至今我不断的创作优质文章希望能够帮助到过路人,也相当于是帮助自己,希望接下来能够与大家一起探讨问题,我没写明白的知识点也希望大家指点!


收获

我在创作的过程中从第一个粉丝到现在的突破百粉,这些年来一直感谢大家的陪伴,希望我的文章能够帮助到很多的过路人,这些年我也看到大家觉得我的文章有点帮助,当然还有阅读量也突破了千量,当然我有这些的成就,都离不开在座的过路人,粉丝,感谢你们一路支持我,有了你们的支持与鼓励我才能在创作的路上越走越远,感谢有你,感谢陪伴!


日常

1、我本人是一名热爱于网络安全的一位博主
2、我平常接触的内容都是有关网络安全的知识点
3、主要设备有手机和电脑
4、电脑用的过多,主要是用来学习网络安全的知识点
5、主要是以编程和大数据和网安为主


成就

我最好的文章是《Python 安装beautifulsoup4库失败或引用错误的解决办法》

问题的发现:我在编写一个爬虫脚本,需要使用到这个库,但是这个库无法安装成功

  1. 首先是百度和查找资料
  2. 结合我查找到的资料和自己解决问题的能力从而解决问题

憧憬

希望未来的每一天都能够过的充实
希望我的创作水平能够进一步的提升,从而让大家看到更优质的文章
谢谢大家的不离不弃与陪伴,我会在创作的道路持续走下去…

Tips

  1. 您发布的文章将会展示至 里程碑专区 ,您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章
  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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