实习篇---同学告别!

这个周末已经做好打算了,这两个早上睡个好觉,然后中午去公司加班!听别人说周末去公司打卡,是给钱的!这多爽!

周六上午九点多正睡觉呢,收到短信,学校里的室友来南京玩,让我跟他们一起!我想:一是上周才回的学校,刚见过面;二是任务的进度还没有跟上;三是玩一天的话,第二天修不过来!最后我回了条短信说:你们先玩,我下午四五点去找你们,我以为他们(四个人)明天走,晚上跟他们一起玩玩!发完我就继续睡了。

大概11点的时候我来到公司,和昨天说的一样,我们这组的老员工都在加班,过了半个多小时,我师父让我去吃饭说是经理请吃饭,我再一次的拒绝了,一是我来的时候简单的吃了点东西(不该吃的),二是依然是我一个实习生,怎么去吃!然后他们就去了!这是第二次了,上次让我也没有去。。。

忙了一下午,三点多的时候,同学发来短信说是在南京南站等我去找他们,原来他们今晚还回去,这还见什么啊!我就回了条”你们还回去?那多没劲,来年再见吧!“刚发过去,电话就打来了,说以后见面不多了,还是出来见见吧!我想想也是,下次见面就是四月份的时候了!

五点多的时候我和他们碰面了,还有一个是另一个宿舍的好友,还有他的准女朋友以及女的同学。。。这关系!她们是来南京找工作的,学的是护士专业!话不多说,我们几个人当即找了个饭馆,期间,大家互相感慨,时间过的太快,转眼间就要毕业,进入社会!然后是对未来的各种憧憬!这些东西我就多说了,因为他们是八点二十的火车票,所以乜有聊很久,就散席了,有说有笑的把它们送走!当我自己一人走在回来路上的时候,我感到异常的落寞,感觉就像中了大奖彩票却丢了,说不出来的赶脚!

顺便给家里打了个电话,电话那头,妈妈说爸爸发烧了,现在睡觉了!我心理一阵紧张,只能说让他第二天去医院看病,多注意自己的身体!妈妈也是不停的恩,我心理特别的不好受!

人生是不是就是这样,喜怒哀乐,轮流陪着你,一会让你喜,一会让你怒,不会让你消停的!

唯独自己调节自己的心态,来面对各种处境和挑战!

【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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