一枚程序猿的闲暇思考与感悟

一个年轻人从一枚铜币开始,通过洞察需求和有效资源整合,最终成为大财主的故事,引发了关于‘需求驱动’和‘市场下沉’在不发达地区可能带来的机遇的思考。
一. 故事分享

        看到一则这么个故事,引起了个人的一些思考:
        有个年轻人,抓了一只老鼠,卖给药铺,他得到了一枚铜币。他走过花园,听花匠们说口渴,他又有了想法。他用这枚铜币买了一点糖浆,和着水送给花匠们喝。花匠们喝了水,便一人送他一束花。他到集市卖掉这些花,得到了八个铜币。
       一天,风雨交加,果园里到处都是被狂风吹落的枯枝败叶。年轻人对园丁说:“如果这些断枝落叶送给我,我愿意把果园打扫干净。”园丁很高兴:“可以,你都拿去吧!”年轻人用八个铜币买了一些糖果,分给一群玩耍的小孩,小孩们帮他把所有的残枝败叶捡拾一空。年轻人又去找皇家厨工说有一堆柴想卖给他们,厨工付了16个铜币买走了这堆柴火。
       年轻人用16个铜币谋起了生计,他在离城不远的地方摆了个茶水摊,因为附近有500个割草工人要喝水。不久,他认识了一个路过喝水的商人,商人告诉他:“明天有个马贩子带400匹马进城。”听了商人的话,年轻人想了一会,对割草工人说:“今天我不收钱了,请你们每人给我一捆草,行吗?”工人们很慷慨地说:“行啊!”这样,年轻人有了500捆草。第二天,马贩子来了要买饲料,便出了1000个铜币买下了年轻人的500捆草。
       几年后,年轻人成了远近闻名的大财主。

  Tips:思想、眼光、组织能力、信息意识
 

二. 一点思考

       笔者老家是一个N线的城市,教育水平、消费水平、生活水平等同北上广深杭压根搭不上可以比较的边,生活在村里的人都想往大城市跑。近年互联网生态中的 “市场下沉” 确实带来的些许变化,每年回家都可以看到不一样的生活状态,但多数互联网企业目前的主要对象依旧是接触互联网带来影响最多的发达城市的群体。
       广深企业云集,相同 or 相似产品的企业竞争猛烈,资源多,份额大,切割定量的用户群体。落后地区企业稀疏,资源少,份额小,竞争小,当然互联网 “接触” 的广度不够 。
       上上篇博文提到了 “领域驱动设计” 的程序设计思想,类比于此处说到的,在相对不发达的地区,相比于发达地区的发展领域,是否会出现 “需求驱动领域” ,是否会出现故事中的哲学效应(笔者心里打个 ?和期待)
 

三. 总结

       笔者的一些个人非技术性思考,想法于心,笔墨不多~~~

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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