致找工作入职的你

这段找工作的时间我真的是觉得自己得了轻微抑郁症,恐怕只有患上抑郁症的人才能感同身受吧, 起码平常人是没法理解的。但是据说大多数人或多或少都有点抑郁症,可能只是程度不一样吧。

至于我,感觉是患上了轻度抑郁症,症状体现在煎熬 焦虑 找的工作但是面对家人和朋友的关心或者电话时还是不得地说 我还好,真的 我还有钱 。不想他们担心,我总是担心考虑别人的感受多过自己的, 所以有时候很痛苦。

我认为自己很失败:工作:有三个公司的工作经验,但是时间都不长,当然工资也没啥剩余,总结就是三天打鱼两天晒网,没定性还换了两个城市,最后还是因为种种原因妥协回到深圳。 生活:生活一团糟,没有找到明确的目标,单身狗到现在。根本没有体会过什么深刻的感情,沉迷和深受小说, 不知道自己的另一半什么时候出现,来到我的身边。所以我默默努力,让自己变得更好。 我除了努力向前没有退路了。加油!

【电能质量扰动】基于ML和DWT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学习(ML)和离散小波变换(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;随后结合机器学习分类器(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和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学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学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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