马云卸任阿里董事局主席,有才网友脑洞大开杜撰马云版《出师表》

马云以《出师表》形式表达了自己对阿里的深厚感情,同时寄语后继者要保持初心,注重诚信经营,强调了回馈社会的重要性,并对阿里未来的发展提出了建议。

马主席走了,但是马老师来了,马老师版的《出师表》也来了:

马云卸任阿里董事局主席 有才网友脑洞大开杜撰马云版《出师表》

如今霸业已成却悔创阿里,看天下一统,笑傲江湖,此诚可歌可泣之际也。然为人师表不屑浮华,投身慈善忘怀于尘世,盖追比尔之后尘,欲报之于众生也。诚宜问道攻守,以溯创业初心,还诸世之真相,不宜妄议朝纲,无风起浪,以塞揭秘之路也。

宫中府中,已发声明,明年就走,绝不停留。若有出尔反尔及收回成命,宜付有表里不一其刑,明昭天下公之于众,不宜修篡,使内外信服也。

初创、董事逍遥子、蔡崇信、叶郁青,此皆良实,心怀大志,是以随我征战四方阿里栋梁。愚以为宫中之事,事无巨细,全盘悉知,重担已付,必能恪尽职守,再展宏图。

总裁逍遥子,半路出家,擅长理财,试用于昔日,深得我心用以称能,是以众以举宠为帅。愚以为命其监国,育以挑担,必能使阿里直挂长帆,乘风破浪。

多打折,送福利,此阿里所以兴隆也;尽忽悠,没实际,此阿里所以倾颓也。商海枉顾,每与遥想当年,未尝不深信商场终究归于心诚;支付宝、阿里云、淘宝、天猫,此悉阿里根基之业,愿诸臣亲之待之,则阿里之隆,百年大业可待也。

愚本布衣,躬教于杭州,苟全性命于尘世,不求问鼎福布斯。孙正义不以愚卑鄙,予我风投,多次加码助我经济,也以父教经商之道,由是感激,遂许干股以为馈。后值倾覆,软银临败之际,授以援持,尔来两三年矣!

愚诚知张勇谨慎,故临崩寄勇大事。受命之后,以民为先,莫托付不效,以伤万众之明,故临付之际,赠言如下:今互联网市场已定,布局已成,当先馈国内,再战海外,多发福利,少昧良心,深得民心,再图大业。此我所以报万民而忠商道之本分也。至于斟酌损益,进尽忠言,则崇信、青、其他诸公任也。

愿诸公助愚以慈善兴教之效,不效,则治愚昧、之罪,以告万众之恩。若从此阿里不兴,则责崇信、青、其他诸公任之慢,以彰其咎。传承之令现昭天下,委身慈善,致力教育,功成身退,重操旧业,望以支持,不胜受恩感激!

今当远离,阿里依旧,再无马云。

马云卸任阿里董事局主席 有才网友脑洞大开杜撰马云版《出师表》

【电力系统】单机无穷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“单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展,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,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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