埋一颗时间胶囊——致流浪了一年的程序员

疫情下的生活与思考
本文回顾了2020年疫情期间的生活经历,包括在家办公、跑步习惯的养成、出差过程中的防疫措施,以及疫情对家乡的影响。同时,文中还提到了作者在这一年中的旅行经历,包括在广州、武汉和上海等地的感受。

在我一贯的认知里,没过春节就还没到下一年,因此,在2020年最末一天的时候,除了喝了顿酒,我什么也没写。时间过去一个月,站在庚子鼠年的年尾,将时间和思绪回退,捡拾些没有随光阴流逝的记忆,聊以安慰。

疫情

说起今年的回忆,疫情是绕不开的话题。正月初十回到北京,开始了为期近两个月的在家办公。我们公司给安排了员工宿舍,80平的屋子加上我,一共住了三个人。饭店都没有开门,首先要解决的就是吃饭问题,大家每天轮流做饭。由于是冬天,又赶上疫情,物价飞涨,三个老爷们居然一个月没有尝过肉味。随着疫情被有效控制,我开始跟着同宿舍的杨哥一起跑步,我跑步的习惯也就是在这时养成的。
五一之后,疫情稳定了,北京得以全面复工,在这之前,我还出差去了趟广州,其中曲折会在后面详细说明。本以为就这样熬过了疫情,谁知新发地又开启了新一轮的爆发。北京疫情严重之时,我人在武汉,真是见证了武汉人民的防疫态度。得益于全民的防控意识,入冬后疫情虽再次爆发,整个湖北却一直没有新增病例。
说起入冬后的疫情,与湖北形成鲜明对比的,就是我的家乡河北了。婚礼和集会短短几天便在疫情的热力图上将河北涂抹的一片鲜红,严重程度直接盖过了早些爆发疫情的北京。而我也迅速的从一个被家乡防范的北京上班族,变成了一个被北京嫌弃的河北打工族。
抛开自嘲,其实完全可以感受到科技为疫情防控带来的诸多便利,绿码、健康宝、核酸、疫苗,一切都预示着,我们离胜利真的很近了。

亲人

2020年的七月,我的姥爷去世了,我能理解母亲的伤心,因为我也很伤心。这种伤心就像埋在心底的一根刺,会不时冒出来扎你一下。也许时间可以将刺磨平,但在那之前还是会被扎的很痛。

旅行

广州

原计划每年带着媳妇和闺女出去玩一次,由于疫情的原因也搁置了起来。四月初有电信运用商的集采测试,三月底我便和组里的同事匆匆赶到了广州。熬了几个通宵将设备送测后,我还抽空爬了白云山。广州给我印象最深的是温暖的气候,虽然正是清明时节,细雨不断,一周难得遇上一次晴天,但刚到广州时我还是被街上的短裤、短袖惊到了,毕竟我的皮箱里为了应付变天,还带了一身保暖。在广州还有一个小插曲,由于加班太晚总是忍不住要喝点,不到一个月的时间我长胖了十多斤,不仅把年后减的肉都吃了回来,还又给自己多加了点。
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武汉

从广州回来稍事休整,六月的时候又赶到了武汉。当时北京新发地的疫情刚刚开始,还记得我们出发的第二天,北京地区人员出京就必须携带核酸了。当然,为了避免不必要的麻烦,到达武汉的第二天,我们一行人也赶紧到医院做了核酸。在这我真正见识到了大家对疫情防控的重视程度,除了吃饭喝水,其它时间全部带着口罩。印象最深的是老板请吃饭,订了一个大包间,在这种环境里,武汉的同事还是等菜都上来,准备吃饭的时候才把口罩摘下来。

初到武汉,肯定是要去下黄鹤楼的。这不断出现在古诗词中的胜地,不论是站在其下举目仰望,还是登到楼上凭栏远眺,都能让人感受到那种横跨历史长河的苍然气息。从黄鹤楼公园出来,我徒步走上了“一桥飞架南北,天堑变通途”的武汉长江大桥。走到桥正中时下起了毛毛细雨,俯瞰桥下,滚滚江水东流而下,轮渡游船行于江上,远望江天一色,近触细雨凉风,惊觉时间与空间的宏大,更感叹人生的短暂与渺小。
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武汉驻地附近有一处名为秀湖,我在这里完成了自己的第一个10公里跑,这里不是什么旅游胜地,环境也很一般,仅仅沿着湖边修了一条跑步的通道,不过对于我来说到正合适。还记得第一次跑完10公里后兴奋的心情,修整一天后便忍不住又跑了个10公里。
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上海

十一陪着妻女在上海度过,之所以出来是因为我要在上海参加一个培训,十一回不了家。说实话第一次到达魔都还真的被这里大都市的气息震撼到了。从人民广场沿步行街一路向东,直至外滩,欣赏黄浦江边的夜景和东方明珠,之后可以向南到城隍庙和豫园。一路走来小公主兴奋地不得了。

上海迪士尼永远是爆满的状态,虽然提前做了功课,但还是一直排队、排队、排队。整体感觉还是物超所值的,有机会应该再去一次。
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驻地附近有个召稼楼古镇,作为从未到过古镇的北方人,这里最让我喜爱的还是各种小吃,有个叫屋有鲜的汤包极为有名,但不知是南北口味不同,还是我吃的方法不对,总觉得不如小杨生煎好吃。
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最后——为什么要些这篇博客

因为我被hope安利了,一直以来都想为自己埋下一颗时间胶囊,但受限于懒惰,这个想法总是处于孕育当中。直到今天,忽然有一个软件把所有的准备工作都已经完成,只需要将自己的愿望和想说的话填入其中,然后将它静静封藏。等到多年后的某个时间,它会被打开,带着曾经的回忆和向往。也许那时我已白发苍苍,再回看自己的年少轻狂。

但愿,不负韶光!

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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