25岁前的规划

       今天是5月18日,到10月的最后一天已经没有多长时间了。工作了,有很多事情该做的没有做。为了新的目标,有很多需要准备的东西,现在开始必须尽自己的全力去准备。

       技术关注点:Spring,Application Server(JBOSS),DataBase(Oracle,SQLServer),Eclipse Plugin,OSGI上。
       Spring前前后后已经搞了有一段时间了,学Spring是掌握J2EE的一个比较好的方法。在Application Server上,我一直都是用的WEB Container,还没有真正用到Application Server,换句话说其实我的J2EE还没有入门了,很多企业级的应用我都做不了。
       另外,在DataBase方面,我一直是使用的MySql,hsqldb这样的小数据库,对SQLServer,Oracle还没有真正好的理解,也没有去实际开发应用一下。至少,能用SQLServer和Oracle来开发项目没有问题,这才好。
       Eclipse Plugin是我一直非常想去做的东西,我一直希望开发出Eclipse Plugin,使得开发人员可以在Eclipse的环境下去解决BUG。而不用跑到平台上去看还有多少BUG是待解决的:) Eclipse Plugin已经和OSGI非常靠近了,有很多东西不接触是不可能的。

       语言学习:RUBY, JRUBY。立足于JAVA,拓展自己的知识面。其实,自己已经具备使用ROR开发WEB应用的能力,只是现在一直没有开发而已。要开发的话,应该是非常块的。我一直不是很喜欢开发页面,所以,很多东西,做到BUSINESS 层就可以了。

       现在,不再学习任何MVC框架。不管是webwork,还是struts2,还是jsf,我都保证自己能够在两天之内将它应用起来,并且完成小型的应用。

        社交方面,要多和同事,家人,朋友联系。看看顺序。自己身边的是最需要把握的,需要眼光,做好工作,增长能力和经验。

        理财。不乱花一分钱。      
      
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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