一生中最浪漫的16件事

          5岁时,适逢中秋,手拿一块月饼去找邻家小妹,想与她分享。不料小妹对月饼一见
钟情,抓过我拿月饼的手,连手带月饼一通暴咬。
  
   10岁时,为了替邻家小妹从大胖手中抢回发夹,向庞然大物发起自杀性冲锋,虽然
满身落下伤痕,却终于抢回四分之一个发夹,欢天喜地送到小妹家时,却被小妹的妈妈
痛骂了一顿。
  
   15岁时,托同学傻大姐给邻家小妹送复习资料,并在资料中夹了六个字:我们做朋
友吧。结果,傻大姐将信据为己有,半个月之内向我狂送秋波和巧克力。
  
   19岁,邻家小妹如愿地考上大学,在送别的站台上,我含泪想向小妹说点什么。小
妹的爸爸说:别再想着她了,去做点别的有意义的事情吧。
  
   22岁,小妹回家探亲,发来电报让我去接她。终于等来那一天,打扮得整整齐齐去
车站,苦等了三个小时,终于接到了小妹,和她的男朋友。
  
   23岁,第一次相亲,由于经费准备不足,将身份证抵押在相亲的茶楼老板处,20天
后方才取回。
  
   24岁,终于有女孩子领我回家见父母了,我特意买一束黄菊和礼物。未来岳母大人
高兴地说:正好明天要参加同事的葬礼,可以不买花了。
  
   30岁,结婚5周年的纪念日,妻在电话里甜蜜地问:你知道今天是什么日子?答:
今天是我们刘副科长丈母娘的生日。
  
   35岁生日这天,满身疲惫地回到家,家里漆黑一片,急急忙忙四处寻找螺丝刀,准
备去修理保险,不料发现身后站着妻子和女儿,手上端着蜡烛和生日蛋糕,很扫兴的样
子。
  
   41岁,坐在阳台上想自己该在张科长和刘副科长的争论中持什么样的态度,妻在身
后轻抚我的背说:天上这么多明亮的星星让你想起了什么?答:明天是洗被子的好天
气。
  
   46岁,传闻邻家小妹已离了婚,并打来电话想叙叙旧。10年来第一次有了打扮的冲
动,痛下决心上街买了600元钱的行头,从头到脚一番梳理后冲到约会的地方,听油漆桶
样的小妹讲了一晚上的传销课。
  
   50岁,和女儿一起上街,亲密地听她讲大学校园里的趣事,忽然身后传来不冷不热
的话:这把年纪了还在外面泡小蜜。
  
   55岁生日,老妻去女儿家照料外孙女了,女儿和女婿忙着生意上的应酬,只有自己
给自己倒一杯酒,再往电台打个电话,自己祝自己生日快乐。
  
   65岁,外孙女读初中了,老妻解放了,老两口终于可以坐在一起。太阳晕晕地照在
我们头上,我们发现,不戴上老花镜的话,对方的脸是那样的陌生。
  
   70岁,冬夜,落雪的日子,老两口相拥在被窝里,忽然想起多年前秋日那次热吻,
想再试一次,结果,松动的假牙使我们失去了一切兴致。
  
   80岁,坐在火炉前,火炉冷冷的火焰依稀照出妻子年轻时的容颜,想对她说:永远
爱你。但医生说,她的心脏起搏器经不起任何刺激,于是,只有轻轻伸出枯树样的手,
从她久旱土地样的脸上,轻轻拭去泪迹。
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值