我的2011

一转眼2011年就过去了,总感觉这一年才刚刚开始。还记得去年年初领导把我们拉到小黑屋,然后郑重的布置之后的超大任务。当时也到没太当回事,觉得努力做好就行了,当时也就觉得三两个月也就搞定了,相比于之前的经历,也就算是毛毛雨。

 

当时的我们日子还算轻松,负责不大不小的一块。每天基本都能按时上下班。偶尔有些需求,但时间要求也没那么紧。自己推进的改造,一般都会超出预期,但也没大的问题。至于线上的问题,慢慢处理也到还行,不会有一票人背后追杀。

 

然后紧接着就迎来了春节,这时也到还可以,事情都还没铺开。而且马上要过年,日子还可以。只是到了年后,紧张气氛很快到来,于是开始各种重大改造。同时伴随而来的还有各种需求。而当时的人员真是捉襟见肘,那么大的摊子只有几个人。还好兄弟们比较给力,还是把各种硬骨头都啃了下来。

 

之后便是各种准备上线,然后各种跳票。到了10月份才算全部搞定,到这个时候人员也算稍微多了些,但相对与任务表上的几十项仍然杯水车薪。

 

本想可以修正一下,也做些优化,但紧接着又是一大波需求。于是。。。

 

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此处省略500字

 

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这一年最对不住的是某同学,经常两三点到家,有的时候基本上工作日说不上一两句话。事情多,压力大,脾气也经常火爆,所以在此对某同学表示非常的感谢与十分的歉意~

 

技术方面在新知识上没有太多进步,每天的日程都很饱满,留给新知识的机会太少了。对大规模服务架构总算是有个八成的把握,服务运维的水平算是有不小的长劲。写了很多的监控脚本,做了两套发布系统,把发布自动化基本做了起来。另外搞了一个基于nodejs的回环测试框架,总算是学了些新东西,只可惜后面投入的精力过少,没有发扬光大。

 

今年算是真正开始做了管理,不过还是很对不住兄弟们,很多事情办的还不够到位,交了不少学费。不过想想两年多之前第一次带人,当时领导突然交过来两个同学,那种迷茫真是不堪回首。后来效果自然也很清楚,实习生待了两个多月就走了,另外一个全职的同学配合也不够好,出现了很多冲突,到后来也调离走了。当时非常怀疑自己带人的能力,觉得自己只能走纯技术方向了。幸好在现在领导的帮助下,逐渐克服了这种恐惧,也能比较好的分配工作,做一些沟通。而今年一年,这块也算有了比较大的长劲,很多事情都能做的像个样子了。当然离优秀的水平还有很大的差距,只能不断的学习,不断的参悟了。

 

今年加班过多,身体变的比较糟糕。年底的时候坚持了一段时间游泳,但是贯彻的也不够,春节之后需要提升优先级,否则非可持续发展啊。

 

同样由于加班的原因,今年对产品的关注也不多,只是草草的看过一些文章。即使这样也感受到移动互联网的蓬勃之势,年后要多花一些时间了解了解。跟的上时代,才能不被时代淘汰。

 

零零散散,总算把2011总结了一把。

 

而对于2012,有这么几个希望。

 

首先希望能花更多的时候陪陪家人,能带双方父母出去转转。总是忙乎,一转眼才发现父母已经老了,是时候行孝了。

 

其次希望我们的团队更有战斗力,能够彻底cover住整个系统,能够搞出几个能拿得出手的东西。

 

再者要开始系统的锻炼,身体务必要保证!

 

最后就是要确定一个学习计划,不断的补充知识才能立于不败之地。

 

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不管痛苦、纠结、快乐、激动,2011都已经过去,同样过去的是我们的青葱岁月。而2012已经到来,即使面对末日,我们也要一如既往的工作、生活,去体验人生的各种味道!

 

 

 

【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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