惠州,只为打单

4月26,大清早八点从番禺南澳出发去惠州,此去,只为打单。

 

在车上,有些小紧张,以前在电信的四年时间中,前两年主要做开发,后两年会偶尔跟市场出去开会,调研客户需求。但几乎没有出去打过单子,跟客户交流,传达我们的理念跟技术,让客户了解我们有实力去做这个单子。也是第一次做这种PPT的解决方案,并且去跟客户面对面交流,加之又是一个大单子,所以,还是有点忐忑。

 

话说一路直开至惠东,这是一个经济不太发达的小镇,但要去见的客户身家八十多亿,称得上是真正的大款。

车子开到厂门口,小柏的电话会议还在开,呵呵,难为他了,一边开车,一边开公司的电话会议。下车,看到不远处就是海边,心情有些兴奋起来。找了一个农家乐吃饭,菜味道还真不错。海胆炒饭有些贵,半两炒饭也要80块大洋。想当年跟一帮驴友去小辣甲,在海边的浅水区,也捡了很多海胆,回到岸边露营的地方,愣是用刀子弄不开,好不容易弄开了,发现里面的海胆小的可怜,遂当即就全部扔到海水里去了。此次来惠州,尝到了海胆的味道,有些腥,但还算好味。

 

吃过了饭,跟网工凡工又过了一遍ppt,进到liferay的demo版本去看了下,实际感受了下liferay的便利。当时想,这个工具回去要好好研究,真是一个开源的好东东。认认真真研究一番,对要做的东西肯定会有更进一步得认识。

 

中午吃饱喝足,直接杀到厂里,早到了十几分钟,便在车里等到2点05分才上楼去见主任跟主管的工程师。一进会议室,我便一闷头猛讲,听的那个工程师一愣一愣的,后来听小柏说,我讲得太快了,那个工程师说有点跟不上。呵呵,以后这点要注意,讲ppt要有着重点去讲,思路要清晰,并能结合客户实际需求,引导听的人的思路跟你一致。不过,整体还算顺利,后面凡工详细解答了客户的问题。网工也做了初步的调研需求。在此要特别感谢凡大哥,谢谢整个过程当中对我的帮助:)。还有,网工的文档整理能力跟信息梳理能力也非常另人钦佩,这些,都是要向他们去学习的。

 

下午四点半,基本搞定,从厂区出来,终于松了一口气。这几天以来,一直为这个事情,精神紧绷着,跟老白一起从无到有,从没有理念到基本理念都理清,从无资料,到整理了一大堆的文档资料。收获颇多。

 

下面的事情,回去之后又要马不停蹄得整理招标文档,技术规范等等......路漫漫其修远兮,吾将上下而求索.

 

嘿嘿,加油。

这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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