流光容易把人抛

本文通过细腻的文字描绘了作者在深夜中的思绪飘渺与心灵感悟,表达了对过往经历的反思及对未来未知的思考,展现了作者试图在纷扰红尘中寻求心灵平静与超脱的过程。

不断畏敬空灵圣天,可感知到的,皆如一片浮光流影,似雁过漫空,风拂水里,所谓踩雪飞鸿,了无踪影可得,才知终生所思所为的,仅是一片浮尘光影罢了,基本没法掌握,基本无根可依,深深体验到那种过来心不行得,将来心不可得,如今心不可得的心情了。

夜,清冷如水,渗透了每一个角落。思路,照旧飘浮,寻不到依托。氤氲的花茶,绝水过量,徐徐的变浅、变淡。好像那些往事,如絮飘集,在寥寂的光阴少河里,悠然远去。固然,回忆起来,犹记忆犹新,却再也找不回如昔的冲动,已不见很多的伤怀。难过,偶然也另有吧。认为皆把过来遗忘,只是,半夜梦回,那滑降眼角的泪滴,末究出有诈骗到本人

菩提本无树,明镜亦非台;原本无一物,那边惹灰尘,我亦想把那过来心、如今心、将来心,看得清明白楚,明清楚黑。将人人间种种苦楚、高兴、饱热、温饱逐个恬淡,卸去心的桎梏,放牧自在的心灵,让人生之路,沉拆上阵。只是,能够吗?你照旧要撑起一片庸人自扰空,拂往覆盖的阳云,倾泻豪情持续谱写本人的人生,这一世必定你究竟舍弃不了滔滔白尘,去不了那清凉美好、空寂孤寒、如雪月梅花的瑶池。

现在,风又飘飘,雨又萧萧。,流光轻易把人扔,红了樱桃,绿了芭蕉。盼君舞朱弄诗喷鼻,莫轻易,误了这春景。

睹你在,像平常,问候一声,为什么暂没有见文字?不闻音讯?你说,曾经浓了,一切的统统。落漠的音调,好像要回避些甚么。是受伤了吗?我想抚慰些许,但你已大名鼎鼎,悄悄走开,扔下还在遣辞寻句的我、傻愚的发愣。倏然想起你道过的我心阪依,我心如水那句话了。人生无梦可寻找,且舞浑风尘凡里,不断疑心,伟人能否真有那样的潇洒?或许,已经历过的那些风风雨雨,熄灭过的热情战苦楚,照旧洋溢在你心头,借在游弋于你的魂魄?还在拷问您的迷受?大概,你实的不断在参悟,可旧事如烟,人死无极,想彻底的参透,能够么?

夜凉如火,寥寂浅唱。万物安静,我心徘徊......

有些冷意漫了过去,我拢了拢外套,念追求那实幻的暖和。霏霏细雨,杳无声气。凡间的喧哗,那各种骚动,在这一刻,毕竟也要跫音近遁,回回静谧。我,悄悄的伸直于那茫茫宇宙、广袤荒野的一角,谛听去自心底的泣诉,陪着笔墨正在键下无声的流淌。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 类是朝着好的方向(优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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