每次看都有收获!

 

1我的目标不要是那种没有意义,却有巨大的压力的目标

2就业。职业。事业(可能产生)

3think big do small

4不变浮躁,有耐性

5把自己放低,放低,放低!

6我以为我做好准备了,可是我还差的很远,不管多么愤怒,生气这个时候千万别做决定

7success is never final

8最低限:对自己有用;对别人无害

9最高境界:对自己有用,对别人有用

10天才:天生就是这样,别人那你一点办法都没有

11地才:天天慢慢趴着向前走的人

12到达金字塔只有两种动物,一种是雄鹰,一种是蜗牛,雄鹰就是天才,蜗牛就是地才,通过这20年,我知道,我断然不是天才,那么我只能争取成为地才,像蜗牛一样,每天,慢慢的,爬,因为,只有这样,也正因为这样,我才能看的和雄鹰一样。

13if you give me three days to see

14我现在处在黑暗中,如果看到了一丝的光明,要感到欣慰,看不到,要坚强的挺过去,因为,毕竟这是黑暗

15八佰伴

阿信

没有月亮,我门可以看星光,没有星光,我们还有温柔的眼光,永远相信未来,永远相信梦想,希望是 未来眺望迷惘的窗

用在某一方面比自己优秀的人成为自己未来合作的伙伴

千万别把自己当人看

 

16一时气不过---忍,一定要忍,忍忍忍忍忍!

17被人踩在泥土之间,老子也绝不变成泥土,老子要变成那一株从泥土中长出来的绽开的鲜花

 

18 国内某著名洋快餐连锁店人力资源部在向记者介绍“80后”的从业人员时,给出这么一份结论:优点——接受能力强、信息面较广、思路较活跃;缺点——吃苦耐劳的精神较低、以自我为中心、藐视权威、缺乏责任感、展现出前所未有的盲目自信与决断、专业知识能力不太强、动手能力较差。在很多60、70年代人眼中,“80后”员工缺乏忠诚感,同时被指责的缺点还有缺乏艰苦奋斗精神、以自我为中心、注重个人享受、缺乏集体精神等。

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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