毕业生活第一季——fubai

一名程序员在经历六个月的工作后,意识到自己渐渐偏离了技术初心,决定重新出发,专注于提升技术能力并找回最初的激情。
[size=large]  从7月初入职到现在刚刚好差不多是6个月,突然想起写博客,是因为最近技术被鄙视了。被老人各种看不起了,一瞬间感觉到了,自己被这个社会安逸的节奏带走了曾经的热血豪情。所以决定,重拾生活,重拾技术,开始努力。因为听到过这样的一种观点:就现在这种社会风气,想要成功,根本轮不上拼天赋。虽然我不完全赞同这个观点,但是我依然觉得,作为想要努力改变当前不好状态,把这句当作一种安慰或则说一句座右铭,还是很有效的。所以,我决定给自己制定目标开始奋斗。那么曾经记录技术的地方,我就回来了。开始吧,愤怒的程序员。
   曾经爱好编码的那一腔热血变成了,少给点需求,少加点班,让小资生活来的很快点吧。也许这就是进入社会的第一道坎。没有意识的,我们就跟着这个潮流越行越远。“fubai”真是一个好词,不仅可以用来形容一些贪官污吏,更适合形容我们这群翩翩少年进入社会慢慢变化的样子。微薄的工资虽然不能让我们去买房买车,但那什么iphone、ipad、imac还是能勉强买上,把自己想要的衣服、化妆品、奢侈品都买上。终于过了一把“土豪”的小资日子。这样越来越远,最后忘记自己最初的样子。安于现状,不思进取。
    生活的重心失落之后,没有目标的生活,最后让我认识到我只是一个平凡人。或许我应该甘于平凡,甘于在小资生活与羊群意识中慢慢变老,直到死去。我可以甘于平凡,但我不能忍受自己这种该死的羊群意识、还未开始就承认自己输了的这种该死的意识。总是被动、总是逼迫、总是逃避。我必须开始出击、开始不害怕与人争执、与人矛盾。我为何会变成那样?我该死的自尊心,在谁的挑战下,一次次退出底线。直到现在的忍无可忍。
 幸好,还可以重来。我现在就要重来。
    第一步:认知系统常用技术,熟悉业务,认知框架。
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【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。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、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。; 适合人群: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人员、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人员; 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。
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