写在2012岁始

本来决定在iteye上不码情绪类的文字,但面对f*ck的2011却又不得不说点什么。

 

前年的今天,我很happy的在哈尔滨享受着冰城的风度。天气虽然寒冷,但心里很火热,对生活也充满了期待。

而就是从哈尔滨归来开始,各种不顺、各种纠结、各种悲剧,生活一下子仿佛回到了本来的颜色。让我无奈到觉得生活本来就TM是让人无奈的。

 

生活就是一面镜子,站在前面,我们都无法回避丑陋的自己。

 

自己很后悔当时在学校没有好好学习,把大好的青春都混过去了。其实想想,学习很简单,也不是非得让我们读多少书,上多少课,背多少单词,考多少分,拿多少奖学金。。。统统都不是,在学校里最珍贵的是打心底里要真正认真地对待过学习这回事。这是一种对知识和真理的一种敬畏的心情,是对自己最珍贵、最美好的青春的负责。与所谓的成绩单、奖学金等统统没有半点关系。所谓这种认真才是最重要的事情。

 

入了社会,从了工作。生活被从复杂和简单两个方向上急剧地拉伸、撕扯。做事很简单、但同时也很难。简单到无论谁都可以做,而难在于做的让自己开心。

 

上学时,是出于无知,没有选择对的事情。

工作时,却由于无奈,无法跟随自己的内心。

 

而假如有一天,自己明白自己想要什么,同时可以选择,我还会犹豫吗?

 

面对生活,我们总要做点什么。

【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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