centos开机自启动 2016.08.29回顾

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昨天主要是研究了下量化和股票的一些基本概念以及操作等

1、主要是研究了一下优矿这个玩量化的站点,这个站点封装了很多,要写策略直接在web端的notebook上就可以直接写,数据也有api可以很方便的调用。还有一个python量化分析师日志的帖子,里面涉及到的金融衍生品太专业,不是很懂,我决定从股票着手,下了雪球,申请了开户,了解了下股票相关的基础知识

2、centos开机自启动,参考centos开机自启动设置,vi /etc/rc.d/rc.local中写开机时候想运行的脚本

有一点要注意的是就工作中不要受到同事的倦怠情绪所影响,把握自己的节奏,就像以前下乡的那些人,有很多人都在田野中玩耍,屋檐下打牌,但是有些人始终在坚持学习,最后恢复高考一鸣惊人!把握节奏,专注,不停学习、练习!GO!

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【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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