退役啦……

最新推荐文章于 2025-05-09 22:21:38 发布

weixin_33841722

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原文链接：http://www.cnblogs.com/phile/p/4660157.html

作者回顾了自己的OI（信息学奥林匹克）经历，虽然未能达到预期目标，但仍获得了宝贵的经验和教训。文中提到多次失败，包括读错题和未能进入省队等，但作者认为这些经历都是成长的一部分。

虽然不舍，但是OI生涯就告一段落了……

day2爆炸，导致最后离Ag线差8分……本来以为随便Ag的……毕竟自己太弱

不过最后还是拿到了fdu的一本线，也算是一个Acceptable ending吧

在现在这个时代，一个故事的精彩程度取决于结局

仔细想想，我的OI路上尽写满了失败：读错题，SB题写不出来，

省队也没进，最后也被Ag线踩……

我很想像神犇们一样屠题虐场，但总是一次次的失败

失败亦很有趣，可以使我得到磨砺，继而坚定的走下去，成就可以抹去失败阴影的成绩

不管怎么说，phile的OI生涯也结束了，是时候放下了……

UPD:noi酱油记似乎是个大坑，有时间再写吧……

博主是业界良心，如果有什么问题或者求什么资源欢迎与博主交流

高三要开始了！

转载于:https://www.cnblogs.com/phile/p/4660157.html

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### 退役电池分选技术及其实现方法 #### 技术背景随着电动汽车和储能系统的普及，大量退役电池进入市场。为了实现资源的有效利用并减少环境负担，退役电池的分选成为关键技术之一。通过分选可以评估每块电池的状态，并将其分配到适合的应用场景中[^1]。 #### 分选的主要目标退役电池分选的核心在于对其健康状态（SOH, State of Health）、剩余容量以及一致性进行精确评估。这有助于决定哪些电池能够继续用于低功率需求场合（如家庭储能），而哪些则需回收处理[^2]。 #### 实现方法概述以下是几种常见的退役电池分选技术和方法： #### 数据采集与分析数据驱动的方法依赖于传感器获取的信息来判断单体电芯性能参数。这些参数通常包括电压曲线、内阻变化率、充放电循环次数等特征量。机器学习算法被广泛应用于此类数据分析过程中，以提高预测精度[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设我们有如下数据集 X 和标签 y 表示不同电池特性及其分类结果 X = np.random.rand(100, 5) # 特征向量 (e.g., SOC, SOH...) y = np.random.randint(0, 3, size=100) # 类别编号 # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用随机森林模型进行训练 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测新样本所属类别 predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ``` 上述代码片段展示了一个简单的基于随机森林的分类器构建过程，可用于区分不同类型或质量等级的退役锂电池[^4]。 #### 参数测量法直接物理化学手段也是不可或缺的一部分，比如采用交流阻抗谱(EIS)，直流内部电阻(DCR)等方式测定具体数值指标作为评判依据。这种方法虽然耗时较长但准确性较高，在实验室条件下尤为适用[^5]。 #### 自动化流水线设计工业规模上的高效自动化解决方案往往结合机械手操作配合视觉识别系统完成初步筛选工作；随后再由专门设备执行更精细级别的检测环节直至最终打包入库等待后续处置安排为止整个流程都应尽可能做到无人值守全自动运行模式从而降低人工成本提升工作效率的同时也保证了一致性和可靠性标准得到满足[^6]。