2007-6-7 善假于物

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#ibm #工作

本文分享了使用更高效的设备提高学习工作效率的经验，并强调了开阔视野、不拘泥于小利及保持平和心态的重要性。

1 学会用更便利的设备来提高学习工作效率。
    俗话说得好，工欲善其事，必先利其器，今天换了一个小鼠标，ThinkPad，感觉比原先那个仿冒的IBM鼠标方便了很多。然后买了一个贝尔金的笔记本清洁套装，把屏幕差得光洁如新。让自己的小本焕然一新，感觉很爽。

2 变得大气一点
  不能总是局限于眼前的一点小利益，要舍得，不要斤斤计较，交朋友才是最重要的。

3 处之泰然，宁静致远 

BillZhang2016
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君子性非异也，善假于物也。
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总想自已搞个网站，做为搜集资源使用，现在才想明白，还是用别人的吧，不能什么都自已做。 
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善假于物也
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言之。
05-23 1万+
“君子生非异也，善假于物也”出自战国时期思想家荀子的《劝学》，是中国古代哲学中强调借助外部条件提升自我的经典论述。以下从**出处解析、内涵阐释、现实意义**三个方面展开解读： ### **一、出处与原文背景** - **出处**：选自《荀子·劝学》，原文片段为： > “吾尝终日而思矣，不如须臾之所学也；吾尝跂而望矣，不如登高之博见也。登高而招，臂非加长也，而见者远；顺风而呼，声非加疾也，而闻者彰。假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。**君子生非异也，善假于物也**。”
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后台系统中可以管理分类信息，分类包括两种类型，分别是 **菜品分类** 和 **套餐分类**。当我们在后台系统中添加菜品时需要选择一个菜品分类，当我们在后台系统中添加一个套餐时需要选择一个套餐分类，在移动端也会按照菜品分类和套餐分类来展示对应的菜品和套餐。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源，重点实现了含光热电站、有机朗肯循环（ORC）和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）转气（P2G）技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用，通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标，旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性，同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持，如YALMIP工具包的应用，适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标：①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制；②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真；③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法，复现高水平论文（如EI期刊）中的算法案例。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码和案例文件，按照目录顺序逐步学习，重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式，并通过修改参数进行仿真实验，加深对综合能源系统优化调度的理解。
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11-20
用户提供的内容可能存在较多乱码或不清晰的表述，难以准确理解其具体含义。推测可能是想要根据给定的一组权值（0.07， 0.19，0.02，0.06，0.32，0.03，0.21，0.10）构建哈夫曼树并进行编码。以下是构建哈夫曼树并进行哈夫曼编码的一般步骤： ### 构建哈夫曼树 1. 将所有节点按照权值从小到大排序，形成一个森林，每个节点都是一棵独立的树。 2. 从森林中选取权值最小的两棵树，合并成一棵新树，新树的根节点权值为这两棵树的权值之和。 3. 将新树插入到森林中，并重新排序。 4. 重复步骤2和3，直到森林中只剩下一棵树，这棵树就是哈夫曼树。 ### 生成哈夫曼编码 从哈夫曼树的根节点开始，向左走标记为0，向右走标记为1，直到到达叶子节点，记录下从根节点到该叶子节点的路径，即为该叶子节点的哈夫曼编码。 以下是使用Python实现的代码： ```python import heapq from collections import defaultdict class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_huffman_tree(frequencies): heap = [] for char, freq in frequencies.items(): node = HuffmanNode(char, freq) heapq.heappush(heap, node) while len(heap) > 1: left = heapq.heappop(heap) right = heapq.heappop(heap) merged = HuffmanNode(None, left.freq + right.freq) merged.left = left merged.right = right heapq.heappush(heap, merged) return heap[0] def generate_huffman_codes(root, current_code, huffman_codes): if root is None: return if root.char is not None: huffman_codes[root.char] = current_code return generate_huffman_codes(root.left, current_code + "0", huffman_codes) generate_huffman_codes(root.right, current_code + "1", huffman_codes) # 给定的权值 weights = [0.07, 0.19, 0.02, 0.06, 0.32, 0.03, 0.21, 0.10] # 假设字符为对应的索引 chars = [chr(ord('A') + i) for i in range(len(weights))] frequencies = dict(zip(chars, weights)) # 构建哈夫曼树 root = build_huffman_tree(frequencies) # 生成哈夫曼编码 huffman_codes = {} generate_huffman_codes(root, "", huffman_codes) # 输出结果 for char, code in huffman_codes.items(): print(f"{char}: {code}") ```
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