那些人,那些事儿之小武

小武是通讯的工程师,个不高,很消瘦,很好的诠释了那句老话,浓缩的都是精华。他是我们这个外包项目的现场负责人,对于领导,我总会望而生畏,没办法,小时候怕家长,上学了怕老师,顺理成章,工作了怕领导...记得有一回班里大扫除,老师让学生自带扫帚,因为这点破事老爹还打了我一顿,死活就是不让带,我只不过想为四个现代化建设出一份力而已,难道这也有错么?

扯远了,回到小武身上,林工不太会和人打交道,为人老实,他不会俯视那些刚出道的程序员,只要你有问题,哪怕你连for循环都不会用,他也会很细心的告诉你:“这个曾经也令我很头痛...“当然,有些夸张。。不过他就是这样的人,记得有一次林工让我换掉个jar包,重新调试下是否能解决掉该BUG,他详细的讲解了一遍替换的过程然后问我懂了吗,我狠了狠心,说懂了,其实根本不懂,想自己再考虑下独自搞定,真是活要面子死受罪,不懂非要说懂(不知道各位吃软饭的刚参加革命的时候有没有过酱纸)。事后小武问我调试的怎么样,很显然我没有这么大的实力小武一句话都没说,自己调试了一遍,把我的活做了,当时我心里那个惭愧。。。

BB经常说我很在意别人的看法,在这里争辩一下,其实这又有什么错呢,每个人都不可能脱离他人而独立生存。每次和BB争辩总是以我的失败而告终,后来我才明白,和女孩纸争辩总是不明智的,不论这个女孩是否明智,咔咔。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发员与工程技术员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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