三月二十七

聊聊最近境况。

最近学习有些惫懒,但总归是有收获。

学了一点计算机网络,草草过了一遍数据结构,然后开始码数据结构。

JetBrains的IDE 用的顺手,自然是很开心。直接用命令行我可做不来。接下来准备继续码完数据结构并且过一遍操作系统。

再刷刷oj以及看看Python的各种常用库;同时开始搭建一个网站,虽然什么知识都不知道,但也知道所需要的知识在哪里可以找到,要看哪些书。

要用的时候要用的各种知识满满补齐,做好笔记。

git和Linux都要开始熟练起来。github上的项目以及stackoverview上面的提问对于我这样的新手菜鸟还是太高级了。暂时不考虑。

周记也要每周写。

英语也不能落下。

课外书也该读读。

事情繁杂,因此需要记录与规划。

之前每天算着小时数过日子。有时候一天没做什么便觉得痛惜,觉得浪费了时间。但是一天没做什么的日子多于过的丰满的日子。每天学习的时候总是会被手机什么的影响,有时候明明要Google一个问题结果就被什么东西莫名奇妙的吸引注意力……然后时间就这样溜走了。

但是现在想想这样好像也不该,注意力不集中不该,一直算着时间过日子也不该。给了自己太多约束,反而让自己不得开心颜。

之前刷着知乎,总能看到一些关于“web开发是不是没前途了”,“程序员时年后还有没有这么高的工资”之类的问题,这时候会想:“要是我学成了没公司要怎么办?”“自己是不是应该曲线救国,去二战跨考计算机一次?”这样的想法就这样萦绕在脑海,挥之不去。

后来想着想着,就不想想了。因为想明白了。

想那么多未来的事情只会让自己徒增烦恼。我忧患那虚无缥缈的未来,其实便是对自己的不自信,是考研失败给了我不小的打击,让我自我怀疑;是自己对自己的期望太高了;是自己本就是一个谨小慎微的人。

想那么多,不如好好学习。

现在有时间学习,是件很值得开心的事呐。

只是人变得越来越不爱运动了,考研遗留的颈椎病一直没好让人很忧伤。

顶住了父母要求考电网和公务员的压力。我说:“人要有志向,我不想呆在这里。” 父母说:“ 你以后别什么都没闯出来,又(灰溜溜地)回来。”

已经做好辛苦的准备。总是要为自己的理想买买单的。

也开始明白任何无意义的事都不是无意义的, 都要认真地去做。说不定这是个彩蛋。

希望一切朝着好的方向发展。

希望一切朝着好的方向发展吧。

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 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BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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