幸福密码

幸福快乐,是永远聊不完的话题和不断追寻的人生目标。最近,一串“健康心态密码”在微博上引起了大家的热烈共鸣,158-111-12530,记住几个简单的数字,也许生活就能开始改变。让我们一起来看看,快乐的秘密究竟藏在哪里。


时常赞美1个人。美国心理学家、《伯恩斯新情绪疗法》一书作者戴维·伯恩斯指出,对别人的成功和进步表示由衷的肯定和赞美,你会放下攀比心,分享到喜悦。当然,赞美并不一定要挂在嘴上,给陌生人投去善意的微笑、给同事一个赞许的目光、给家人温暖的拥抱,都能让对方感受到你的鼓励和真诚。


每天至少翻5页书。暂时关掉手机、忘掉做不完的工作,让自己懒洋洋地坐在沙发上,享受一段轻松自在的阅读时光。“细嚼慢咽”的品读,能带来心灵上的愉悦。美国纽约州立大学布法罗分校心理学家希拉·加布里埃尔等人发现,读书还能够满足人的归属感,让你不会感到孤独。


保证8点之前起床。很多人一有机会,就会一觉睡到大中午。可印度尼西亚“优化生活”网提醒我们,早起会让人发现世界充满了静谧的美,不仅带给你无比的喜悦,而且能不受打扰地完成一天最重要的事情。


1张爱的清单。美国畅销书作家艾迪·约翰逊在《生活是甜蜜的》一书中写道,感觉消沉时,最好的振作方法之一是列一份“爱的清单”。把爱你的家人、朋友,以及自己关心的人写下来,提醒自己生活里有那么多值得珍惜的人和事。


试着1次做一件事。在这个“压力山大”的时代,与其被多个任务所牵绊,不如集中力量做好其中一两个。越集中精力,就越能远离浮躁和压力。


培养至少1种兴趣爱好。喜欢某样东西,就动手参与吧。兴趣爱好能极大地丰富生活、愉悦身心,无论是音乐、体育,甚至当个鉴赏家、球迷……只要让你的热情尽情挥洒,生活就能变得多样化。


12点之前上床睡觉。很多人深有体会,无论多大的火气、烦恼,只要一觉醒来,麻烦就会消了一多半。保证睡眠,是爱护自己的第一步。可以在床边贴一张让你感觉舒服的图画、照片等,给自己进入梦乡的刺激。


5个可以随时打扰的朋友。“攒朋友就是攒健康”。当然,朋友也要精挑细选。美国人本主义心理学家罗杰斯提醒我们,那种能主动去关心、在意你的朋友,最值得我们珍惜。


每天坚持30分钟散步。习惯了网上交流购物的我们,外出的机会越来越少。事实上,散步不仅对身体好处众多,更重要的是能让一个人远离烦恼,和不同的人相互问好,这恐怕是最简单的“快乐药方”了。

【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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