推荐两本书

已经好久没有对书,对一书有如饥似渴的感觉了,归其根源在于懒惰与无知。懒惰的含义在于常为琐事所烦,而无力去关注自己最需要的;而无知则在于为自己有限的所知所骄傲,敢于指摘周遭所遇到的一切。
 
书柜里堆着好多书,常引以为傲,常给别人提及说搬家的时候唯搬书最辛苦,谁知这些书在多次辗转过程中拥有者常未曾读过。今天给Ouyang与Zhang说有杂事相扰,也是为弥补自己对这些书籍的过失。昨天晚上就在重读余秋雨的《文化苦旅》,这是一本早年曾多次打动我的书,但现在读来却感到作者原来是如此的矫情,像是吃一碗干糖,华丽的词藻直让自己发腻,于是感叹一声将它束之高阁。
 
因为一直为自己的写作苦恼,接手管理栏目之后这种感觉更甚,常为无法给作者提出更有价值的文章修改意见而无奈。也许因为长久的思考必将有或好或坏的解决办法,天助我,我的书架上跳出两本早就应该阅读的书。
 
第一本:《网络媒体教程》。这是韩磊送我的,可惜了老大的一番好意,这书在接手的那天翻了几章就放下,再未曾读过,前些日子竟以为已经将这本书遗失,虽遗憾了一下但也未曾多想,实属罪过。如何做采访?如何整理采访的文字?如何再将这些文字整理成文?而又如何写出更棒的文章?本书对这些我们做编辑或者记者经常遇到的问题进行了一一剖析。要知道本书作者之一刘韧,我现在应该称为刘老师了,可是有着十二三年经验的老记者啊,其所著的《中国.COM》《中关村史》等书均是很有影响力的作品,与这样的人一道,总不会有错的吧。而另一作者韩磊,优快云内部人常称为韩老大的人其能力就不再详述,单看一下现在优快云的影响力就晓得他的功力深厚,另外还有他从前所创Codelphi网站所鉴证。而我一下午两个小时的时间里没有离开坐椅半部,读到情深处拿起手机欲给韩Sir发短信以表示感谢,可见这本书是吸引了我的。我想做IT的记者或者编辑朋友们是应该阅读一下这本书的。
 
第二本:《提问是记者的天职》。这是我从前买的一本书,与我买的其它很多书一样,新到时翻了几眼然后就束之高阁了。今日结合《网络媒体教程》来读,发现《21世纪经济报道》确实做了一件功德无量的大好事,把国外办报办刊人的优秀经验以第一手资料的形式介绍给国内的同行。《时代》是如何办杂志的?《人物》是如何组织文章的?他们是如何衡量不同版面之间的平衡的,又是如何协调广告与内容的比例的?等等这些我们工作中经常遇到的棘手问题在这儿都可以找到答案。当时买这本书的时候,孟岩说我看完之后一定要借他看一下,可是最终这本书我没有看完,到现在也只是读了三分之一不到,惭愧的很。
 
虽然网络媒体很发达,但纸质的文章总会给人以阅读的深层次愉悦感,况且我骨子里面还是认为纸上的东西更为深刻些。这也是为什么到现在我依然推崇购书藏书的原因,而推荐的这两本书,目前好像没有看到电子版,喜欢的朋友不妨买来一读。
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。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 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。; 适合人群: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人员与工程技术人员,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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