涡轮五字诀

涡轮式培训的独特点是在短时间内,迅速的让参与学习的人将自己的技术能力提到数个等级。没有基础的人能完成非常扎实的职业基础,有基础的人能提高自己的技术水平。

涡轮的五个要点是:尝试,理解,重现,提升或获取。有同学感觉这样解释不生动,前几天我上课的时候重新帮同学用更自然的语言定义了下:

:先学会用。

:然后要尝试着怎么改动代码以得到自己想要的效果。

:再领悟代码和用途和含义。

:将累计的学习知识到今天(每一个今天)都融会贯通下,保持知识的连贯和持续认知。

:在对知识或他人的代码完全的理解的基础上,编写自己的代码,并封装为工具类库。我们不要作仅会用工具的民工,我们要作创造工具的人!

我保证,在这样的模式下学习,你肯定能学好软件开发,作一名优秀的软件工程师

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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