权衡利弊,看得失

十一开学的第一节课,老师让我们讨论了请假的问题。主题就是什么样的情况能请假,什么样的情况不能请假。老师举了几个例子:

1;家里面有活需要去干

2:姐姐结婚

3:父亲生病

三种情况总体来说就是第一个一般情况不请给,第二个不请给,第三个一般是请给。

老师最后总结为一句话:权衡利弊,看得失。

其实我们想想,生活中都是处处充满了选择,选择的依据就是利弊。也就是做这件事的价值和不做这件事的价值那个比较大。我们当然是选择价值大的来做。当然这个价值不是光用金钱来衡量。也有一些道德,人生的价值。

对于今天的问题。很多的情况是没有答案的。老师在回答这次的问题时,也是用到了一般这个词。也就是这些都是不确定的。正是迎合了老师的观点,变是不变的。没有一个标准的界限。

对于这个问题。可能很多人会说。如果老师不准假,那么我们将不能怎么怎么,将失去什么什么。其实这个问题用经济学的观点看就是一个投资,付出的问题。我们做任何事情,都不要希冀说我们没有付出。你在这里学习,就不能回去干活。帮助父母。你失去了帮助父母的机会,但是得到了更多的知识,帮助父母的力量。

有人说“子欲养而亲不待”,万一……。怎么办?

这个也可以用经济学的观点去看,这个就是投资风险的问题。你选择了学习,当然要冒一定的风险,如果你想不冒一点风险就要成功,那么这样的成功也只能是小成功。

小时候看过季羡林老师的一篇文章叫“心中赋得永久的悔”,写到了季羡林老师没有机会尽孝的悔恨。作为一个儿子,季老师失败了,但是季老师成为了一代大师。投入了太多,对于季老师。也回报了很多。很难说是值不值得。

我不是在鼓励大家牺牲对父母的孝。来换取自己的名利。我们要从中找一个平衡点。做到从容尽孝!

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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