2012年7月4日随笔

今天休假,其实休休假无非就是在家做做大扫除,做做自己喜欢 吃的饭,听听周杰伦的哥而已,过得很简单,也很幸福,就像几个月前的那样。

本来好早就想写写来上海一年的总结,一直忙于加班,也就淡忘了。 没有精彩的文笔,只有内心最真的独白。人们在忙碌的脚步中忘记了思考,我也一样。

《荒野 中的人生》影评:“在漫长而短暂的人生中,总是会有形形色色的美丽或者丑恶,固然这不完整的人生值得留恋的并不多,但我们应否就像电影中那个老头对阿雷克斯说的:学会了宽恕,便学会了爱;懂得了爱,上帝便与你同在。我们心中总是有着各种各样自封的神,但是只有一个会让我们觉得这人生有意义,或许那就是上帝,安拉或者释迦摩尼,不管哪个,信仰总是好的。信仰的意义不在于单纯的信仰,而在于对人生的指示,仿佛灯塔在黑暗的海面照出一抹光明。 ”

我承认孤独,承认落寞,也觉得这生活没有意义,前几天还自作聪明的约见老乡网友,给自己安排相亲,不过结果是,太过目的婚姻是错误,应该为爱而婚姻。就像lisa说的:“一般女孩子不接受目的性太强的男孩,有一种会接受,那就是小姐。”这也是分手三个月又7天以来的收获。 前段时间的加班,让我失去了很多,忘记了自己的梦想,忘记了当初为何远离家乡,远离挚爱来上海。直到昨天晚上,一个人改变我。

对于 目前的工作,文兄说我与王子的最大的区别是王子比较静得下心来,我比较浮燥,的确,同样经验,就因为跳槽,工资待遇相差将近2000,在公司待遇一般吧,有些事是的确让人不爽的。不过对于 目前做的产品,在公司还没有得到别人的认可,也就要坚持一直做下去,直到得到别人认可。但这都不重要,重要的是自己的内心有了方向,便也有了对抗这孤独与落寞的武器,这才是一场不休的战争,战争的结束也就意味着人生的结束。

此刻的心也是很静的,对于 目前的生活,工作,似乎找到了去年的那个人,满心的自信,抱负,梦想,努力工作着。我想告诉所谓的海漂,北漂,广漂等所有在外工作的人们,在忙于拼搏事业的时候,不彷学学巴神,停下脚步思考下当初的梦想,当初的报复。

当《荒野中的人生》的主人公阿雷克斯最后躺在神奇巴士中结束自己年轻的生命时,他的笑容中满是对自己生活的慰藉,他到达了阿拉斯加,抵达了自己的梦想,虽然被困,虽然中毒,我想他已经成熟了,那些他流浪路上遇到的城市、女人、嬉皮士还有那个想认他当孙子的老人,都不过是他正常生活的一个缩影,只是他主动的去寻求这一切,然后,对抗结束了,人生结束了。我们还没有抵达自己的梦想,与生活的对抗没有结束,我们的人生也没有结束,所以请继续向前走。

感谢生命中的家人,ll,lisa,项目组人员,朋友等等。

今年国庆云南行,看望父母,悄悄地过去 。

……………………



【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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