普通青年、文艺青年、2B青年---最近老火了

本文探讨了普通青年、文艺青年、2B青年的角色转变及其特点,通过不同人物的视角展示了这一过程,并涉及了科比、麦迪等知名人士的相似转变。文章还详细对比了朱芳雨、丁锦辉等运动员的青年阶段区别,以及毛毛少年的角色特质。

普通青年-》文艺青年-》2B青年  进化图




常态波波——文艺波波——二逼波波

常态邓呆——文艺邓呆——二逼邓呆


话题区的科比不甘示弱:

普通科比、文艺科比、2B科比……

写诗的麦迪拿起了照相机。

常态麦迪、文艺麦迪、2B麦迪。
正常青年

文艺青年

二哔青年

普通青年、文艺青年、2B青年的区别之朱芳雨版

普通青年



文艺青年


2B青年






普通青年、文艺青年、2B青年的区别之丁锦辉版

普通青年



文艺青年


2B青年


普通青年、文艺青年、2B青年的区别之苏伟版

普通青年


文艺青年



2B青年



普通青年、文艺青年、2B青年的区别之孙悦版

普通青年


文艺青年


2B青年


普通青年、文艺青年、2B青年的区别之刘炜版

普通青年



文艺青年


2B青年


普通青年、文艺青年、2B青年的区别之张兆旭版

普通青年



文艺青年



2B青年







毛毛啊,别怪哥把你单独分出来。。你这实在不像青年而像少年啊。。

普通少年、文艺少年、2B少年的区别之于澍龙版

普通少年


文艺少年



2B少年





普通青年
文艺青年
二逼青年

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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