关于我博客付费专栏:写给粉丝的致歉信

博主为避免粉丝重复购买多个付费专栏导致额外支出,特开设综合专栏“0-AL-嵌入式”,整合所有收费内容,并对已重复购买的粉丝提供VIP活动群福利。

尊敬的粉丝朋友们:
在2022年5月份开始,我的博客博客陆陆续续设置了付费专栏,依次建立(1) 、ARMv8/ARMv9架构学习系列 收费专栏、(2) 、optee收费专栏、(3) 、Android13安全架构精选收费专栏。 后来想了想,这种多专栏的情况下,会对一些粉丝造成重复性收费。为了避免重复性收费,遂又构建了0-AL-嵌入式(所有收费文章)专栏,购买此专栏的小伙伴,可以查看除了那几篇培训课程之外的所有文章。

本以为这是一个非常好的开局,然后经常有小伙伴,在看到0-AL-嵌入式(所有收费文章)专栏之前就购买了其它专栏,未免就会有满满的遗憾,多付了几十块。

在这里,给大家带来的重复性收费,我深表歉意,也希望粉丝们能够理解,能够理解我这些年做出的努力(群里无条件的支持回答各项问题,帮助了很多很多很多粉丝吧),即使你把这些专栏全部都购买了(一两百块钱),其实也没有太大损失吧,就当支持博主了??
道歉就要有道歉的样子,扯上面没用的废话干啥?在这里做出一个承诺,凡是重复性购买了专栏的小伙伴,在加我vx后记得提醒我拉你进相关的VIP活动群,能够有很大机会享受课程的八折/五折/一折。(课程地址—点击此处) 该承诺也不是永久,仅在我个人的权限范围内,万一有一天我设置课程的活动的权限没了,那本承诺自动失效。

在这里插入图片描述

4个月的时间,就有上述如此成就,真的非常感谢各位粉丝和网友的支持。谢谢大家。 年底有望换车了,哈哈

别误会,是自行车。。。

【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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