跟房子有关的事情都比较烦


惶惶不可终日了一阵子,天天上房产网,天天泡公司的房产版,外加小P公司的内部论坛,需要看的房子很多。真是屋陋偏逢连夜雨,王小P居然这阵子天天加班,国庆还加了三天班,每天晚上十点才到家,周末本来还要上两天班的,后来说要看房子,周日就没去。

于是一起去看房子。本来有两个房源的,只看了一个,房子收拾的很干净,家具电器一应齐全,房子在深圳算是不年轻的那种,两房两厅,沿袭武汉人装修房子的习惯,把阳台全封闭起来了,一个做了厨房,另一个扩大了客厅的面积,因此整个房子看起来还挺宽敞的。

跟偶们接头的房东是个六十多岁的老头,在武汉工作过十几年。这个房子是第一次出租,他们要求还挺挑剔,所以特地发到小P公司论坛上,偶们打电话给他磨价,他们觉得偶们条件符合要求,考虑了两天就同意了偶们的价格。

结果,看完了房子里所有的东西之后,王小P犯了租房强迫症,当即就要跟人家签合同,还主动提出给200块钱定金,靠,他很轻松的说出口了,偶一听就晕了,偶家怎么出了个主动提出给人钱的笨蛋呀,那老头一开始还没想收什么钱的,一听说有人主动要给钱,马上掏出合同,于是合同就这么签定了,偶也不好说什么,再说房子也还可以,除了极度不满意抽油烟机,以及他们还用罐装煤气之外。偶们用管道煤气可比罐装的少很多钱。这房子一个月租金1800,晕。

结果今天公司论坛又有人贴出新的招租帖子,两房两厅,在上面提到的那房子附近,更静,面积更大,条件估计也差不多,同事自己在那里住了两年,自己说感觉很不错,因为别的事情才要搬的,更关键的是租金只有1500,更便宜,偶又是一晕。

正晕着呢,有同事旁边提醒,赶紧看房子啊,如果看中了,一个月就少300,比起200的损失而言那也是赚啊。于是给人打了电话约了看房子的时间,转眼回到论坛上,已经有N个同事虎视耽耽的瞅着这套房子了,现如今这么瓷实的房东没几个了,现如今某些一房一厅的都敢厚着脸皮叫2000呢。

明天去看看那套便宜的房子,不知道怎么样,其实现在这套也不错,实在不行,先住上个半年,再做打算了。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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