乱战之我在赶什么

这几天把UML的视频看完了,笔记也贴到博客上了,还是老话“博客比本地安全的多”!插曲:

老师又一次提醒篇幅的问题,先说说我的想法:

第一:笔记应该是完整的,需要尽量集中。

第二:虽然在一篇博客中把全部的笔记贴出来有一种冗长的感觉,但是这会为以后的查找带来方便,一个ctrl+F整个页面中的文字就全在掌握之中了。

第三:所谓笔记,我的想法是最大的用处是为以后快速定位服务,并不是以后某日空闲时分的翻阅。

举例:

假如我需要再次了解用例图。好了打开笔记的博客ctrl+F然后输入“用例图”,然后这篇笔记博客就自动定位到用例图的笔记位置,如果担心笔记不够详细还可以查看笔记所记录的集数,马上回到视频中进行重复学习。

正式进入主题:

看完UML后接着写我未完成的文档,有一种乱战的感觉,学习应该是按部就班的,现在怎么有点这一锄头那一棒槌的感觉?本来UML视频应该在第一遍文档之后再看的。但是大家(包括我)普遍觉得写文档比较难受,或者急于进行下一项的学习。于是大伙就放弃了部分文档直接开始了UML的学习。我们在赶什么?我觉得这种赶的形式不是一个好兆头,冒进!

再往深里说,这个态度就是个极大的错误,因为困难就放弃,因为难受就逃跑。又回到了刚进提高班的状态了。那个“黔之驴”的故事仿佛还萦绕耳旁而我却这般的逃窜!庆幸的是米老师即时的提醒了自己,算是悬崖勒马吧。

非常信奉米老师的那句话(因为亲身经历,所以印象深刻~) “现在的偷懒以后会以十倍、二十倍的形式进行补偿!”

检讨也罢,自省也罢,谨记!谨记!!

【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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