一天都在开会

2008-03-17 23:14今天一天基本上都再开会。

不过应该说还是有很多成果的。希望这次会议的决议都能慢慢执行,并且在执行中得到修正和改进。虽然有难度,但是毕竟做好了是一个“利国利民”的大事。

其实我的想法比较简单,公司的管理者和公司的员工的共同目标应该是相同的,做最少的事情,赚最多的钱。公司赚钱不能从员工这里省,因为总共也没有多少,省也省不了多少。赚大钱应该要从外面赚。做最少的事情,不是每天消极代工,而是用工具流程来让大家的效率更高。每天有更多的时间从琐事中解放出来,好好的考虑考虑对公司的发展更有利的事情。

今天被分配了一个UI的组织协调工作。其实比较有挑战性的。其实从工作以来,被任命这样的协调工作很多很多,不过还是这次是比较担心的,不过尽力吧。希望付出的努力有回报。其实以前在阿里的时候倒是比较乐意这样的工作,毕竟流程比较完善,和产品经理,中文,支付宝,阿里软件的兄弟们都比较熟悉,大家做一个事情很轻松。目前的流程和团队还没有磨合的那么默契,很多还是在摸索和完善的时候。多向身边的两位老手请教请教吧,我刚好坐他们中间。呵呵。

不知道刀刀,大师姐,超超他们都怎么样在这行混呢。挺想他们的,还是多位老大们。唉,以前一个项目落到头上,我们几个还是很容易的,生成工具都开发出来了。呵呵。不过我们几个也不可能再在一起合作了,以前的日子真是让人回味啊。呵呵,如果软件公司的成本可以再高点,让我们那样的团队长期合作,软件业其实也就是一场足球比赛那么惬意。或许那只是一种梦想吧。最终我们都各自分开了。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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