这些年过上幸福生活的程序员

本文分享了一位程序员从初入职场的艰苦经历到实现职业目标,最终获得幸福生活的转变过程。通过浏览技术网站,他发现同行中有许多人不仅在专业技能上有所成就,还实现了家庭和经济稳定,激励了读者对自身职业发展的思考。

前阵子因为各种压力考虑辞职,结果被老板加薪2.5K收服,让我淡定不了的是之前面试的公司给出的待遇是我现在加薪后的150%,实在是诱惑啊,这些年诱惑真多,最后还是在DUDU园长的建议下决定留下来沉淀沉淀,这几天好好冷静冷静下来思考,感觉程序员也不是想想中那么苦逼,回想自己刚刚毕业那时候,规划着自己三年内月薪达到5K,五年内达到8K,现在算下来,都已经提前实现,虽然毕业时候装过防盗门,拉过铁丝网,发过宣传单,打过冲击钻,现在想想这段经历,真是收获不少,这就是我跨出社会的第一步。

近来喜欢逛逛技术网站,很多基础类的技术类的情感类的文章,看了都是受益匪浅!这里有各个行业的程序员分享心得,真好!不断的看到有人说程序员狠苦逼,经过这几个月逛技术网站的整理,发现其实干程序员这行,还是有很多人做得不错的,值得我们思考和学习,这些人不仅成家立业,估计也有房有车(没有做过具体调查),只要在一个领域扎根下去,还是会有很大收获的,生活应该是不成问题!

 

说明:排名不分先后,本人跟以下作者从未谋面,所以不是广告,只是想摆出来让大家看看,人家是怎么过上幸福生活的。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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