什么行业职业最有前途

这里有一个小技巧,当你面临选择的时候,可以用这个标准去判断。

这个职业是脑力劳动多,还是体力劳动多?

人和人最本质的差别,不在于形体上,大家都有一个脑袋,两双手,两条腿,力量的大小也可以通过使用工具进行弥补。唯一不同的便是大脑的不同。

“富在术数不在劳身,利在势局不在力耕”‌这句话出自西汉的《盐铁论》,意思是:创造财富的关键在于方法和策略,而不是单纯的体力劳动;获取利润的关键在于审时度势,发现商机,而不是靠简单的耕种。‌

当你所处的职业,能够有更多的时间去思考,你就会更了解这个社会的构成、当下经济的形式、人性的本质以及该将自己置于哪个趋势上,凭借趋势的风飞起来,实现财富自由。

如果你每天大量的时间用来体力劳动,你根本来不及思考以上问题,繁重的体力也需要更多的睡眠去弥补,而且每天都是大量的重复,就像转圈的毛毛虫一样,没有尽头。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

我曾经是个程序员

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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