最高效率的工作餐-咖喱饭

咖喱饭是一个懒人或者惜时如命的程序猿必须会的料理,因其简单好做!而且对糖分的补充十分充足!非常适合需要承上启下补充能量的午餐~

效率:9,基本上无人值守,不过要熬一阵子
口味:8,比较开胃
营养:3,基本上没什么营养
能量:10,全是糖分

材料:

土豆(必须),胡萝卜(可选),洋葱(可选),牛肉/肥牛/鸡肉/任意肉(可选,要做的快点的话就不要肉了,或者直接用超市的肥牛)

咖喱粉(必须),植物油(必须),盐(必须),糖(可选)

2人份的量大概是1个大土豆、半个胡萝卜、半个洋葱、一盒肥牛

步骤:

1、切好食材,土豆和肉类大概是2x2cm,胡萝卜滚刀就可以,洋葱切辦切丝随意

2、按肉>土豆>萝卜的顺序炒一下,肉和土豆熟了就行,然后加水没过所有菜

3、当水沸之后加入咖喱粉,酌量,我自己的话一份是一汤匙(大概是1个半那种冰红茶的盖子的量),酌量加糖盐(我是一小勺盐+一勺糖),拌匀

4、熬20-30分钟,在熬完5分钟之前加洋葱(我是用电磁炉,总之是把土豆熬的略化了就可以)

5、熬完浇上饭就可以了

喱粉(必须)
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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