无籽西瓜和程序员

我在这个夏天吃了很多品种的西瓜,其中让我印象深刻的有两种,一种是无籽西瓜,另一种也是无籽西瓜。

想来无籽西瓜是一种另类,因为没有人类的移植甚至不能自我繁衍下去,但它又恰恰不需要靠自身的种子完成繁衍的使命,因为它是如此的受欢迎,人们愿意把它的秧苗移植到每一个对它有需求的地方。只需要讨好人类,长出更饱满多汁的果实,就能得到远胜于靠种子传播繁衍的速度,事实上它也确实是这么做的。

但它终究是不能靠自己繁衍了,如果生存和繁衍是生命存在最为宏达的目标,无籽西瓜是不是走在一条自取灭亡的道路上呢?

而生命从来不是单指某个个体,个体意志往往为种群服务,而种群和个体又终究都只是基因的奴隶,放弃了自我繁衍,当有一天人类放弃它的时候,这一支基因便走向了末日。

而这本身又是对还是错呢。

 

可或许我们也在不停的放弃一些本能,依附的越多就越脆弱。

 

又或许我该乐观一些,侏罗纪乐园里雌性恐龙都能完成繁殖,自然也会为我们留一线生机,我们走的便是那一条名为对的路。

 

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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