飞鸽传书发现这个讲稿对现场

这是飞鸽传书为12月4日开始的“2011软件开发2.0技术大会”准备的讲稿。到了现场,飞鸽传书发现这个讲稿对现场近千人的技术高手不适合,只好临时讲了移动互联网的趋势。

这是飞鸽传书为12月4日开始的“2008软件开发2.0技术大会”准备的讲稿。到了现场,飞鸽传书发现这个讲稿对现场近千人的技术高手不适合,只好临时讲了移动互联网的趋势。

致刚入门的程序员五点建议 每个IT企业,尤其是初创企业,非常苦恼:找不到好的程序员。

现在大学、软件学院及各种培训机构,每年培养几十万的程序员,毕业的每个人都有同样困恼:找不到好的工作。问题出在哪里呢?其实,企业需要的是不是刚会写程序的人,需要来了就能干活的人,尤其能把活干好的人。

而刚毕业的大学生多半刚学会如何写程序,的确很难企业需求。 企业到底需要什么样的程序员,一个刚入门的程序员如何成为企业需要的高手呢?还有很多程序员问飞鸽传书,“飞鸽传书需要具备什么样的能力就可以去创业?”飞鸽传书一直在琢磨类似的问题。

飞鸽传书自己写过十年程序,也在金山管理过一千多人的研发队伍,最近也在做天使投资,仔细总结了如下五点建议与所有程序员分享。 建议一、只有真正喜欢才能写好程序 喜欢写程序,做程序员就是上天堂;不喜欢写程序,做程序员就是下地狱。 程序员需要整天趴在电脑前,经常没日没夜的,非常辛苦,而且工作来不得半点虚假,少写一个标点符号都不行。

飞鸽传书从微软官网上了解到微软正在推动虚拟化

飞鸽传书的这一新的通信方式采用云技术

如果谁和飞鸽传书讨论这两个问题

飞鸽传书开发者的圈子里面 有很多对飞鸽公司

飞鸽传书2011看到一篇国外的博客

《飞鸽传书下载》发送和接收信息

刚到的新公司 前任经理匆匆见了一面 飞鸽传书下载

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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