JeeCG团队招聘啦!

JeeCG团队招聘啦!小团队攻坚,创业氛围浓厚,盼望有激情的你加入!

岗位描述:
1,负责Jeecg、jeewx 微信管理系统相关的研发工作;
2,高度参与整个产品设计,参与微信相关项目开发;
3,工作地点不限,北京济南优先,网络协同办公;
4,jeecg架构高效、简单、极致。小团队攻坚,创业氛围浓厚,盼望有激情的你加入。

岗位要求:
1、熟悉并使用jeecg做过项目;
2、二到五年工作经验;
3、了解并参与过微信相关开发;
4、具有很强的学习能力和对新技术的追求精神,能够独立承担项目开发工作,具有比较强的责任心;
5、有足够的业余时间(社区活动时间晚上和周末)

简历投递方式:(详写三点:1.jeecg熟悉度 2.微信熟悉度3.业余时间)
jeecg@sina.com
【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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