我也是个博客青苹果

“每天起床第一件事,就是登陆我的博客,看读者有什么评论,朋友有什么留言,然后根据当时的心情,写一些文字。

博客对于我,真是一个新奇而好玩的物品。直到今天,每次登录和更新,都有点兴奋和激动。我是博客青苹果——还不够老练、尚没有经验之谓也。

博客以来,我的写作空前高涨,主要是博友们直接而真实的反应,激发了我的灵感,也许还有少许的内疚感——因为我自己也是我的粉丝们的粉丝,我要为他们献身——错了,有道是献艺不献身,我要为他们献艺!

令我快乐的,是读者对我的夸奖;令我内疚的,是博友对我的期待;令我进步的,是那些批评我的好人;但最能令我反思并能从反思中得到提升以及提升的快乐的,是那些充满愤怒痛苦仇恨的帖子。我自豪我在这个小小的博客世界,通过和博友们的沟通交流,传达了一些我平时没有机会传达的思想。

博客还给了我一个好处:就是和社会互动、沟通社会心理的机会。人的活动总是限定在某个特定领域,我的是在教育咨询领域。博客使得我和社会各界的朋友建立了情感的联络,慷的汇流,哇,只要一登陆博客,我的书房马上就连接了天南海北,五洲四洋,三教九流,六亲八仁(后面四个字是为了娱乐我自己,临时编的)……

活着能够活到博客时代,真是一种幸福! ”

以上是我的老师(心灵上的)徐小平在他的新书《仙人指路》里的一段话。对照自己,其实我才是一个地道的博客青苹果:每天令我牵挂的是Blog的访问量,每天令我激动不已的是回帖的人,即使是借用兄弟的地盘骂仗,每天令我不安的是那些我追赶的博友们又出新文章了……好像一下子又回到了孩童时代,好胜心与虚荣心还有希望被别人关注的心一下子就全堆了上来:)博客威力是不是在于此?

不过和小平的感觉有所不同的是他对博客的深刻理解,在 他的博客上(新浪Blog)每出一篇文章,和者云集,而在我们这个技术的圈子里,大家则多以冷眼相关(其实谁都知道,我们的内心是火热的),要想得到回帖,难度上相对大一些。因为有了互动,博客的魅力才真正显示!

在前天和几个朋友吃饭海侃时,就谈到在优快云的博客里我们应该发表些什么内容才能够真正发扬博客的精神。当然谈技术是需要的,但我们更多的是不是应该关注业界,关注趋势,谈自己的技术感悟,而不应该是一个技术细节的实现(在优快云的Blog里,这样的内容真不少)?而昨天在和台湾的一个作者聊天时,也谈到作为一个软件从业者我们应该关注什么,是不是把重点放在关注代码与业务上?他长叹一声:这个问题三言两语难以说清,台湾与大陆对软件理解较深的人很少,如李维、蔡学镛等,虽然是技术上很厉害,但他们主要还是限定在某一平台上,而Martin Flower、Kent beck等人则已远超乎这个层次,你明白什么意思吗?

也许我们会说,万丈高楼平地起,现在我们就这水平。但如果我们抬起头来,把眼光放得长远一些,看待问题的效果会不会不一样呢?

我也是个博客青苹果,“青”的含义还在于文字的青涩:)但我也很高兴能活到博客时代,因为在这几天里我已经品尝到交流互动的乐趣!
【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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