感动那件小事!

首先送上我最崇高的敬意送给那些一直坚持在第一线的兄弟!
来到兄弟连已经快2个礼拜,给我的身心带来了很多以往不同的地方,兄弟们都知道晚上时间是最难熬的,不是因为代码的多少和困难而是因为气温的升高,走廊和教室里面完全是2个温度,每天兄弟们写代码都是汗流浃背的,头脑的闷热和身体的汗湿并没有阻挡兄弟们对代码的痴狂,也没有对完成对效果大打折扣,此时此刻最让我感动的是这些一直坚持不懈的兄弟,给我留下最深刻的印象是在我们来到这里的第2 天,隔壁班的学长竟然睡在了教室,其实这些并没有什么意外的但是在这样的温度下一直坚持到了早晨并不是每个人都能做到的,并且学长的左手还放在键盘上,那种只要我有一口气就马上投入学习的精神让我为之震撼!就像凯哥说的一样,他们见的不是代码是肉,他们不是在学习而是在战斗,放 弃 就 等 于 失 去 了 生 命 , 也 许 说 的 有 些 夸 张 但 是 当时确实闪过这样的念头!
不知不觉我们来到这里已经2个礼拜了,学到的东西我们兢兢业业去完成而且不打折扣,但是我们是否像晓光老师说的一样我们所谓的尽力是否真的尽了全力,也就4个半月一转眼就过去了2个礼拜,兄弟们混是不能解决问题的,空想的承诺也是不会呈现的,或许你成为不了人上人,但是你是否要对得起自己,努力血拼了这4个月,是龙是虫就次一遭了。非常感谢我们的第一个老师就是凯哥(没别的意思),大家很亲切的称呼他为“作业屠夫”,其实我们都特喜欢他,他很细腻别看上课有多凶(其实一点也不凶)作业有多多,他的思想就是强将手下无弱兵,他不管你基础有多差有多强,都是一样对待!他的作业只是更好的让我们努力的去完成以后的项目,只有地基稳才能成为高楼。昨天看到一位学长战在地日记里面说到凯哥,让我们珍惜被他“虐待”的时光,其实我们看完了都说其实那并不是什么“虐待”那是在我们进入职场给我们强行加上一层保护膜,让我们的职业技能在工作中充分被人认可,剩下的就靠我们了,“屠夫”手下的“羔羊”是被屠杀还是奋起就在于各位兄弟了。一定要靠近“屠夫”那样“羔羊”才能学会“屠夫”的所有技能才不至于被宰,远离“屠夫”就等于靠近了死神,凯哥,我的意思你懂得!千万不要对我弱小的身躯给予沉重的打击(开玩笑),希望各位兄弟在兄弟连这段时间抓紧有限的时间跟进凯哥的脚步,避免成为真正“羔羊”。
最后,顺便请教下各位学长和兄弟如何应对上课及晚上瞌睡习惯,本人早上一直跟随组织的脚步7点起床,7点半到教室,但是还是很无奈,瞌睡虫太厉害致使到现在屡战屡败,请有妙计的各位学长和老师能授业解惑。
35学弟-至上


内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 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BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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