梦想

在浅墨的文章里曾看到一段话

总有一天你将破蛹而出,成长得比人们期待的还要美丽。

但这个过程会很痛,会很辛苦,有时候还会觉得灰心。

面对着汹涌而来的现实,觉得自己渺小无力。

但这,也是生命的一部分。做好现在你能做的,然后,一切都会好的。

我们都将孤独地长大,不要害怕。


—— 寂地《踮脚张望的时光》


一直以来,都觉得这段话很激励自己,但是总是鸡血只能维持片刻,然后又忍不住去玩耍,去打dota。晚上和同学一起出去散步聊天,发现同学一直在努力追求着梦想,顿时又感觉自己浪费了不少时光。这个暑假自己在优快云开设了博客,动笔写《MFC游戏开发》,一方面是记录自己在前半个月的游戏制作过程,另一方面也希望能帮助到那些曾和我一样迷茫的少年吧。
下面这段卡神说的话也放上来与大家共勉吧

在信息时代,客观障碍已不复存在,所谓障碍都是主观上的。如果你想研发什么新的技术,你不需要几百万美元的资金,你只需要在冰箱里放满比萨和可乐,再有一 台便宜的计算机,和与之献身的决心,你即可拥有任何你想拥有的编程境界!
- John Carmack”

【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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