陈坤极可能走进北大

我最讨厌陈坤,每次百度我自己的名字,总被他占便宜。真的好讨厌。

“陈坤极可能与赵薇合拍一步新的影片”……

我上个月,一个午后走着走着,走进从小南门走进北大,正直北大各社图在百年纪念堂前招新,号称“百团大战”。然后我想到了这个标题。

因为我是超级表格创始人陈坤极。我确认,我走进了北大,硕士毕业于北大软件与微电子学院。

谁叫我们没钱做广告呢?

这个话题引起的,是我对一个人活在这个世界的证据的思考。

一个人在世界上存在的证据,似乎就是姓名,这个允许重复的ID。

也许我们在现实生活中找不到自我存在的证据:为父母活,为子女活,为老公活。那“我是谁?”

也许我们在网络上也找不到自己存在于这个世界的证据。搜索自己的名字,95%的人找不到,或淹没在汪洋大海中。当然可以在论坛中找到自己发的帖子,只是没有响应,没人在意你的言论。

“我是谁?”看看镜子中的自己,问自己。

如果世界没有我,那将怎样?别人因为你更幸福、更快乐,这个世界更丰富了吗?

如果我微不足道,生活的意义就是活着,就是为了死去而活着?

一只独孤的蚂蚁在爬行,不小心被瞬间踩死了。因为瞬间,也许连痛苦都没有,蚂蚁群不会因为少了它而有所变化。世界更不会因为少了一只蚂蚁而举行哀悼会。蚂蚁在这个世界存在过吗?如果当时你看到踩死现场,你见证了。然后再也不会想起来了。那蚂蚁存在过吗?没有证据,没有史书记载。它生命的意义是什么?

蚂蚁换成你呢?因为你的存在,世界更好了一点,还是更差了一点,还是可有可无?

如果不在于自己对世界的意义,那我们都想想自己吧。还是那个问题:我是谁?我为什么存在?我存在过吗?

没有梦的睡眠中,“我”已经不存在。如果没有醒来,“我”就永远不存在了。有时梦醒了,突然发现,我还在梦中。我做过无数次这种梦。我以为自己梦醒了,结果后来真正醒的时候,才发现之前以为的“梦醒”,其实还是在梦中。

这时有个新问题来了:你现在认为你真的梦醒了。我想问你,你真的醒了吗?证据何在?你也许会说,“我现在有痛感”。请问,梦中没有痛苦吗?也许你会说,只有现实中才能闻到花香。请问你小时候清晨做梦时,没有闻到过妈妈做早饭的香味吗?

我真的无法证明我是在做梦中还是活在现实中。也许你百年死去后,发现你在另一个世界里醒了。那个世界才是你真正的世界。哇,做了一个好长的梦啊!不过问题又来了,怎样证明那个世界才是你终极的世界的呢?

不能证明,那就好好活在这个世界吧。

对,就是你现在看我的文字的世界,也许你正躺着看手机微信,也许你正在办公室里使用超级表格时打开官方博客看到这个这篇文章。

我们在这个世界的ID,可以是身份证,这个冷冰冰的字符串;可以是你我的姓名,这个可重复的字符串。

重要的是,我们珍惜我们所在的世界,做着自己想做的事情,快乐活着,影响着这个世界。

“做着自己想做的事情,快乐活着”,你做得到吗?

我是超级表格创始人陈坤极,与陈坤无关。


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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