拍马屁的为什么越来越多

这天,我闲逛着,碰见了一个游魂,很是聪明,于是不服,问:

“先生,为什么现在拍马屁的人越来越多?”

  先生放下手中的笔,正襟危坐,横眉冷对,看着我,说。“我告诉你一件事 ——

  “从前有一个县令得了一个孙子,合家高兴透顶了。满月的时候,同僚都去贺喜,县令抱出孙子给客人看, —— 大概自然是想得一点好兆头。

  “一个官员说:‘这孩子将来要发财的。'他于是得到一番感谢。

  “一个官员说:‘这孩子将来要做官的。'他于是收回几句恭维。

  “一个官员说:‘这孩子将来是要死的。'他于是得到一顿大家合力的痛打。

  “说要死的必然,说富贵的许谎。但说谎的得好报,说必然的遭打。你 …… ”

  “我愿意既不谎人,也不遭打。那么,先生,我得怎么说呢?”

  “那么,你得说:‘啊呀!这孩子呵!您瞧!多么 …… 。阿唷!哈哈!Hehe!he,hehehehe!’” 我点头表示赞同。

  “但是”,先生又说:“是的,有一个官员像你一样聪明,后来,那个说谎的得到了提拔,说实话的既没有提拔,也没有被贬职,像你一样聪明的,却被贬职了”。

  我不解先生的意思,疑惑地看着他。

  先生说:“因为县令认为,那说谎的可爱,那说实话的虽然可恶,但却有胆量,在上级考察时会实话实说,弄不好会坏了他的前程,不敢惹,但又不喜欢,那说“啊呀阿唷哈哈”的聪明人,县令认为这种人太狡猾,阴险,不可重用”。

  先生严肃地看着我,说:“你现在该明白拍马屁的人为什么越来越多了”,先生说完,愤然离去。........

【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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