2011-7-19

作者在滨江地区寻找适合的住宿地点时遇到了诸多困难,包括与要求相符的房源稀缺、租金高昂以及地理位置不佳等问题。经过一番努力,最终找到了一处暂时居住的地方,并计划继续寻找更为合适的住所。同时,作者在工作上也面临着项目进度缓慢的问题,计划向领导提出项目策划以寻求解决方案。

终于在滨江找到个落脚的地了,虽然还有很多不如意,今晚就先凑合吧。

 

上周就开始联系各处房东和中介了,想着现在信息时代找个地方租几个月应该挺方便吧,没想到合适的房间是这么难找,特别是像我这样要求合租又要求短期的,还得离公司近,还得便宜 = =、  网上发出的个人出租房间的信息也就那么几条,稍微好点的早就被人租走了,直接找中介又太贵,我累个去,像我一实习的同事,就因为租不到房,都打算和公司解约回家了。。。

 

===================下面是今天的内容=====================

阿勒 ,上面是昨天写了一半的博文,因为昨天搬家然后整理房间实在太累了,结果写到一半就睡了 = =、今天准备更新时发现竟然还能恢复  hohoho好强大好强大。。。

 

先描述下我现在住的地方吧,这是在一个大厦顶层加盖的小阁楼,临江,风大,还配有一个小院子(因为在顶层嘛),原来听房东说的一探出窗户就能一览钱塘江的夜景,我去,但租了后才发现这个窗台这一块地板几乎是凌空支在外边的,下面就是24楼的高度,所以所谓的夜景哥没胆去看过。。。所幸的是当初和房东商量好先试住一周,如果找到更合适的可以搬。

 

今天下午又联系几个房东,下班看了几间房后,敲定了一家是和我同学一个小区的合租房,相互也有个照应吧,虽然是隔断房,但也比住这阁楼舒畅 = =  不过刚搬来的东西明天又要搬了,咱这是劳累命撒

 

这两天工作依旧是预研,看来项目的进度很缓慢嘛,决定明天找老大至少要来我们项目的策划看看,不然这样整天在公司混日子也太无趣了。。。

 

ps.话说上周交的体验报告老大还挺满意的,偷着乐个(*^__^*) 嘻嘻……

【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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