请善待每一个服务器工程师

最近公司服务器事故频发,各个项目组都出现了各种故障。公司技术老大推出了部署流程之后还是出现了问题。一个新来的同事没有走流程部署出问题被罚了1K,我今天走了流程部署也出问题了。出问题意味着线上用户不能正常使用,意味着收入降低。因为这些问题都是由我们写的代码导致的,而修复的也是我们,服务器工程师永远是冲到最前线的战士。战士也就罢了,当你战斗完准备想好好休息一下的时候,你的PM、市场、数据分析员这时候就会来找你说:今天要某某统计,要做某某活动,你就要立马刷新自己的精力。经过快1年的服务器工作,我发现真正用于创造,开发的时间其实只有30%,剩下70%都像尼玛的保姆一样听人使唤。有意思么?在领导眼中,你就是写代码,而真是是我们是做保姆的。相比客户端来说,他们不用关心今天用户能不能正常使用,不用在每天快要下班的时候部署服务器。现在2天就会有一次部署,关键是测试几乎是依赖于你的开发质量。真不知道他们是怎么想的。不说了,洗洗睡了。下次吐槽

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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