英雄会归来话英雄(一)流水帐和八卦三则

本周参加了创投中国的创业投资年会,见到了许多仰慕已久的朋友,并分享了一些有趣的经历。会议之余,感受到了团队成员之间的默契与合作。

英雄会结束已经将近五天了,今天和登高一起去参加创投中国的创业投资年会,回来和登高说,感觉这一个礼拜什么都没做。周六回来和阿蒙去看了刘文印博士一个产品,产品的想法很不错,本想写点东西,回来看看电视不想动了,什么都没做。周日邀请建平到家里吃饭,什么都没做,吃完饭后秉持一周完全休息一天的原则,也什么都没做。周一公司开部门的总结会,处理一些遗留问题,好像什么都没做。周二、开专家中心1.1-1.2版的细节问题讨论,好像也什么都做。周三、准备大会的总结会,本来想反馈专家反馈的一些建议的,结果拖到后面,和公司几位领导讨论专家中心的未来发展规划,好像也什么都做。周四和登高一起参加创投年会,又什么都没做。在路上就在想,这几天到底怎么过了,仔细一琢磨,基本花在看专家写的文章了,登高手最快,在我们还在长城的时候,就把我想做的全做好了,把我想总结的也总结好了,看样互联网速度就是一切,晚一步就算侵权了。

这次见面见到了很多仰慕已久的朋友,比如叶开、爱民、建斌、少民、阿蒙、向晖、冯强、温昱、郑昀、孝文、洪波、小明、亮亮、纯月、良少、许式伟、刘文印博士、安天的张大哥、孟子大哥、陈皓(耗子好像心情不太好,希望在新岗位调整一下很快会好起来)、建平 (coolstar) 、建明;还有老柴、邹建、影子、椅子、老妖、青蛙和莫伊(感觉这两位绝对是水源的风云人物,到那都闹声一片)陈锐(带病来开会真是不容易)、马宁(将近 12 点邂逅在宾馆门口)、还有彭大力和彭建国(两个人名字有点像,到现在都没有区分开)、还有厦门一位哥们告诉我们远华的一些内幕,到现在都不知道叫什么名字,还有建忠、日贵等第二天才过来的朋友,日贵 (jini) 特别搞笑,让他周五在会场找我,结果我没他手机,我们在长城才互相认识,真是不到长城不相识。猛禽到后来看到他博客的照片,才发现曾经在登记的地方有过一面之缘,但是没有深入交流,甚为可惜。
八卦之一:会后和市场部负责人程琰聊天的时候,感觉这次会议收获最大的应该是我们的查美女,会议前是冷若冰霜,会后是笑语嫣然,看样子是英雄会,会英雄,美女爱英雄,英雄 (改变的 )美女。会后好像有几位英雄都对我们柴美女、查美女、包括涵涛的服务态度都赞叹有加,感觉她们走路都感觉到轻盈了!
八卦之二:周一的部门的总结会上 蒋校长 就给我们讲了 70后不年轻的故事 ,确实让我们这些 70 后汗颜,不过看老大的眼神,似乎是人老心不老,一副要带领 优快云 再奋斗一百年的劲头,后来想如果当场高呼一句蒋校长万岁、万岁、万万岁,这个马屁肯定拍得太到位了。
八卦之三(裸体 laomai ): 5 日,我的主要责任就是接待各个嘉宾和大家套近乎,谁知第一批来的嘉宾都是论坛的,一个都不认识;不过不认识也要硬着头皮认识,就在柴美女的指引下带着视频采访记者到各个房间和各位英雄寒暄,顺便拍花絮,结果到了 laomai 和影子的房间,发现热闹非凡,定睛一看,大吃一惊,发现 laomai“ 半裸 的躺在床上和大家吹牛,公布出来大家可以 YY 一下。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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