随笔之第十天

晨写感悟

今天是坚持每日晨写的第十天,应该进入一个比较艰苦的阶段了,离21天的目标还有一半的时间,还需要继续加油,呵呵。同时也应该在这里纪念一下,毕竟是一个里程碑吧。

昨天晚上见到了久违的同学,吃饭期间谈到了同学聚会的事儿,我们这两个班都没能在毕业10年的时候组织一次同学聚会,这的确是挺遗憾的。我对于这种聚会,还是保持着很单纯的目的,那就是大家聚在一起聊天,增进彼此之间的友情,不要因为时间太长不见,就导致彼此的疏远。但是也有些人的想法是,在见面的时候就要相互比较,看谁更有成就,我倒是觉得这大可不必,因为今天的成就不代表什么,也不能说明什么,大家都还是一样;另外就是要有赞助,这也不一定,大家现在的情况,其实每个人花费一些钱,就当是一次旅游,应该也不会有太大的问题,主要就还是想不想聚在一起。想法太多,太复杂,反而就会导致聚会无法实行了。

IT人在业务人员中的形象到底是什么样子的呢?昨天接到的电话让我有些哭笑不得,一位业务部门的同事询问我关于U盘控制的事情,实际上那应该是环境管理同事负责的内容。由此看来,IT人员的分工,在很多人心中还是不明确的。的确,有些人又能拆装电脑,又能组建网络,又能编写程序,等等,只要和计算机相关的,都能试着做做,但是还是有主业的,而且,即便是这个领域中的事情,也是有一些区别的,所以,现在越来越不希望别人把我这个程序员当成是修电脑的,哈哈!并不是说要歧视那项工作,而是说那个并不是自己最擅长的内容,而且付出的时间和产出的效果也有些不成比例。

有些时候发现,很多人对于计算机的使用,说是很熟练,日常的工作也都能够完成,但是对于操作系统以及日常办公软件的使用还处于比较初级的阶段,所以,有些时候,想要提高工作效率,不一定是要从很高级的地方入手,反而是应该从最基本的日常操作开始,比方说搜索、抓图、格式转换,查找替换等等,掌握好这些技术,再加上有想象力的组合,就能够在一定程度上提高效率。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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