“拧毛巾”和“吹泡泡”

社会上的职业可以划分成“拧毛巾”和“吹泡泡”两种类型(其实就是非创作和创作)

拧毛巾

拧毛巾的动作是尽可能的挤掉毛巾中的水分,还原毛巾本来的样子。就像我们开始对事物只有整体框架性的认识,这个框架很复杂,不得其道。随着不断深入了解,我们越来越了解这个事物的本质,这也就是我们平常说的“书越读越薄”。有很多职业就是这种类型:
1.网络工程师。开始面对一堆协议,后来随着对各个协议的熟悉,并找到各协议的共同点,发现网络不过如此。注意这里的关键点是协议,即规则。作为网络工程师,你是要不断熟悉这些规则,熟记于心,工作中遵守这些工作去执行。
2.会计。熟悉各种账目概念和计算方法,按照已有规则执行。遵守规则越好,工作做得越好。
3.运动员。比如游泳,不断摸索找到最快的游泳方法,不断锻炼让某些肌肉变得强壮,
对于这类职业,只要勤奋,即使不会进步神速,但是大方向不会变,你总会进步。
对于这类职业需要补充说明的是有大众和小众区分。篮球运动是大众的,相对简单,绝大多数人都能理解和欣赏;篮球运动员不需要经过很复杂的训练,只需要经过勤奋的训练,就会得到大众的认可。网络工程师是小众的,他们的训练实际复杂很多,远超于篮球运动员;但是欣赏他们成就的人很少,并且收益不大,容易被忽略。

吹泡泡

吹泡泡强调发散和创新。我们这个社会的创新,都是给你特定的输入,编写映射方式,创作输出。
1.作曲。对于每个写谱子的人,大家的输入都是一样,七阶音符。每个曲子都是这些音符的不同组合,但是由于音符排列组合数量很大,所以当前人类已有的曲子只是其中很少一部分,还有很多脍炙人口的曲子等待去挖掘。如果你编制的音符组合恰好引起人们审美共鸣,恭喜你创作了一首好曲子。
2.编程。编程语言已经制定了编程规则,你可以运用这些规则去做任何事情。至于语言指令如何编排,完全取决于你自己,是你创作的自由。如果你的编排优雅,健壮性和扩展性好,你就创作了一种好框架。
对于这类职业,刚开始需要花费一定精力去熟悉规则,后面成就的高低取决于天分。我们每个人生而不同,都有自己的天分,关键是如何发现自己的天分,这很困难。

对于绝大多数人,很难找准自己的天分,一生基本都在从事“拧毛巾”类的工作。对于这类工作,只要勤奋,肯定有回报,这也是当前社会主流价值观。至于自己的天分,很多人都不觉得有这种可能性,更不用说主动发掘了。

【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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