别忘了你还有同事和前辈,学东西要学会"不要脸"

本文讨论了在学习过程中如何利用身边的资源,特别是同事中的专家,并强调了主动学习和相互帮助的重要性。

一网友来询问,其公司的一个老手总是使用某个技术,他不明白为什么这么做,又啥好处?


我很奇怪,既然公司里有这样的人,你为何不去问他,而来问我呢?难道你这么害怕和其他人接触吗?

我们学东西,要互相帮助,本来大家都不可能精通所有事情的,所以遇到不会的,或者看到有点意思的东西,不要害羞,不要为了一点“虚伪的尊严”而浪费了互相促进的机会。


我们素未蒙面,而你的那个老手却可能每天都能看到,放在身边如此好的一个资源,一座金矿,却不知道主动去挖掘,真是太让人气愤了。


学东西,要有“不要脸”的精神,把东西学到手,变成自己的,那才是真的。脸面这东西,不是目前这个阶段我们需要过于关注的。没有人会看不起虚心学习请教的人,却有很多人看不起那些不懂装懂,却又骄傲自满的人。

 

古人云,三人行必有吾师焉!

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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