退役~~

湘潭赛的结束,也意味着我大学acm生涯的结束。

这里曾是梦想起航的地方,也是天使折翼的地方。我的起点,亦是我的终点。坐在返程的车上,不禁忆起往事,感慨万分。

我第一次接触acm是大一下学期acm校赛的时候,我抱着试一试的想法参加了比赛。现在我仍对当时的场景记忆优新,我使用的是vs编译器,而学校的电脑上的vs是不能用的,无奈的我看着旁边的学长,使用着我从未用过的IDE(cb),于是我也打开这个软件,但完全不会用,简直就是开局不利。我硬着头皮请教了旁边的学长,然后才开始顺利的写起代码来,而这个学长也成为了我之后acm生涯的引路人。结果还算不错,我写出了两题,击败了很多同级的计算机和软件专业的同学(还有很多大二,大三的),拿了个优胜奖,很开森,于是以此为跳板我参加了acm的暑假集训。

刚开始参加集训的时候,我其实是抱着玩一玩的态度去的,因为我为自己在这个暑假规划了很多事情,然而最后事实证明人的精力是有限的,我一件事都没做好。期间有迅哥的算法讲解,但由于难度太大,我是那种每次就听一点点,最后干脆不听了,自己就随意看看。这个暑假我是过得比较混的,最后组队比赛决定省赛的名额,我和两个软件班的组了队,我知道肯定是拿不到名额的,但也想努力的打好每场比赛,但最终的结果是差强人意的,两个队友比赛打着打着就玩起了某款孩提时代的游戏,这让我意识到有个靠谱的队友是十分重要的。

最后集训结束,学长们出征省赛,但碰上了叉姐出题,之前没啥经验,结果铩羽而归。省赛过后,很多学长都退役了,最后留下来的就剩下了两个。我步入了大二,此时还没决定之后要不要继续打acm,因为同级的acm队员中除了一个以外,其余的都在划水,acm实验室本来人就不多,现在更是出现了断层的现象。大二的第一个学期开始,我参加了数学建模比赛,这成了我大学生涯中另一个极其重要的事情的契机,但最后很遗憾没能处理好,因为与acm没有任何关系,所以这里就不讲了。

整个大二的第一个学期我的acm没有任何进步。大二的第二个学期我开始思考要不要努力打acm,我又来到了acm实验室,看到了我最初遇到的那个学长,511维哥,他成了两个留下来的学长之一了,也是他引导我真正走向了acm之路。这个学期有省内高校联合举办的多校赛。我拉上了两个人组了队。其中一个就是悦神,我很庆幸碰到了他,因为我们一起走过之后短短的一年,其中第三个队友却在一年中换了三个。我们从最开始“动手动脚”的争论中,变得开始能够稍微理解点对方的意思,实属不易。这个学期是我们acm实力的上升期。我们开始和维哥一起待在实验室,尽可能用更多的时间来撸题。

很快我们迎来了第一次跳战,湘潭邀请赛。赛前我很客观的分析了当时我队伍的情况,感觉手速快能拿个铜。最终却是与铜失之交臂。我们写出两题,但由于时间问题而打了铁。回去后我们继续努力的训练着,但我发现其中一个队友可能并不是太热衷于此事。于是在多校赛结束后,我把队伍解散了,实际上我和悦神还是在一起的(感觉有点过分)。我们把专题都分了一下,因为找不到第三个人来替我们来分担一些。

我迎来了大学的第二个暑假。这个暑假acm实验室补充进来了很多新鲜的血液,而且有几个曾经的学长又回来了。实验室的人又显得多了起来。这是我大学中最快乐的一段时光之一,大家一起努力,奋斗,刷题。这段时间我的内心是最纯粹的,打acm是发自内心的。最后我和悦神拉上了一个大一的小学弟参加了省赛,说来就像做梦一样,我们拿到了省一。

小学弟是我的第二个队友,但由于最后两个的性格不合,分了。省赛过后,我们队伍又参加了一场CCPC和一场ICPC,CCPC由于我的失误而打了铁,打铁当晚因为某些原因我和学弟吵了一架,而由于我的冲动,任性,把我们三个人的群解散了。果然冲动是魔鬼呀,明明之后还有一场比赛要打。而这一场ICPC最后由于题目的问题也是打铁而归(菜是原罪呀)。打铁两场,人生一下从天堂堕入地狱。

大三的第一个的学期又发生了一件很重要的事。整个学期我都是萎靡不振。感觉作为一名acmer,我的生活有点丰富过头了。时间飞逝,步入大三的第二个学期,老年acmer又找了另一个大三的落单acmer组了队(他之前的队友就是我们的学长)。此时虽说还是在打acm,但实际上他们开始忙于找实习,而我对acm的激情也比不了以往,现在就差一场比赛来结束我们的acm生涯。

又是湘潭邀请赛,与上次不同的是,这次我是作为学长带着学弟们来征战湘潭。最后我们捡了个铜,学弟们首战拿银。替学弟们开森,acm实验室后继有人了。对于我们队的成绩怎么说呢,有点遗憾但又在意料之中。

最后以湘潭赛来作为自己的落幕赛,可能最好不过了。

### 退役电池分选技术及其实现方法 #### 技术背景 随着电动汽车和储能系统的普及,大量退役电池进入市场。为了实现资源的有效利用并减少环境负担,退役电池的分选成为关键技术之一。通过分选可以评估每块电池的状态,并将其分配到适合的应用场景中[^1]。 #### 分选的主要目标 退役电池分选的核心在于对其健康状态(SOH, State of Health)、剩余容量以及一致性进行精确评估。这有助于决定哪些电池能够继续用于低功率需求场合(如家庭储能),而哪些则需回收处理[^2]。 #### 实现方法概述 以下是几种常见的退役电池分选技术和方法: #### 数据采集与分析 数据驱动的方法依赖于传感器获取的信息来判断单体电芯性能参数。这些参数通常包括电压曲线、内阻变化率、充放电循环次数等特征量。机器学习算法被广泛应用于此类数据分析过程中,以提高预测精度[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设我们有如下数据集 X 和标签 y 表示不同电池特性及其分类结果 X = np.random.rand(100, 5) # 特征向量 (e.g., SOC, SOH...) y = np.random.randint(0, 3, size=100) # 类别编号 # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用随机森林模型进行训练 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测新样本所属类别 predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ``` 上述代码片段展示了一个简单的基于随机森林的分类器构建过程,可用于区分不同类型或质量等级的退役锂电池[^4]。 #### 参数测量法 直接物理化学手段也是不可或缺的一部分,比如采用交流阻抗谱(EIS),直流内部电阻(DCR)等方式测定具体数值指标作为评判依据。这种方法虽然耗时较长但准确性较高,在实验室条件下尤为适用[^5]。 #### 自动化流水线设计 工业规模上的高效自动化解决方案往往结合机械手操作配合视觉识别系统完成初步筛选工作;随后再由专门设备执行更精细级别的检测环节直至最终打包入库等待后续处置安排为止整个流程都应尽可能做到无人值守全自动运行模式从而降低人工成本提升工作效率的同时也保证了一致性和可靠性标准得到满足[^6]。
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