出租司机给我上的MBA课

http://topic.youkuaiyun.com/t/20060316/10/4617921.html

zhangheaaa

当我在优快云水源里已经有2000分专家分的时候,

我开始了在水源里的大肆接分行动,

开始只是简单的接分,顶,收获很小。

同时大飞猪的马甲几乎是同时开始了接分行动。

他的策略是无论什么帖子,都去顶一下,而且尽量抢占沙发。

后来我采取了不同的策略,

对于分少,或者分多但回复太多的帖子,我基本不参与,分一平均下来就很少了。

我不会采取见帖子就顶的地毯策略,

对一些分少,例如20分的,但回复人很少的,只有1,2 个的,我也去顶,

因为平均下来,分也不少。

对于分多的,回复少的帖子,我一般都要回复两次,

如果回复三次,人家可能会厌烦,

回复两次,大多数的人都会给分的,

事实证明,我的80% 的两次回复都得到了分,

例如一个帖子,大飞猪只得了10分,而我两个回复就得到了双倍的分。

最后,

我发现参与,不能简单的接分,顶之类的,

对于帖子里提出的问题, 我都尽量的利用 googel,baidu 去搜索答案,

至少提供一点有价值的线索也可以。

利用这个方法,

我的得分率开始加大,

例如一个帖子想找 ASP。NET 的源代码,

大飞猪和很多人都在接分,顶,

我提供了一个可以下载代码的网站的连接,

结果,

那个帖子,我得到了 100 分,其它人一个都没有得。

还有很多帖子,大飞猪只得到了1分或很少的分,

而我因为提供了有价值的答案,或者没有什么价值,但是多少沾点边的资料,

我得分都是几十分, 是大飞猪的数倍。

短短的一段时间,我的专家分马上就要突破4000分,

离升星很快了,

其实接分升星的方法有很多,例如晚上0点之后,倒帖是准许的,

而且升星本身并不是一件有意义的事情,

但是这个事情说明了一个道理,

知识和努力的付出,以及技巧方法的使用,

做出的事情效果就不同。

【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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