我有一天

[size=small] 今天的计划本来是先去帮一个朋友汇钱(工商银行),银行在省博物馆旁边,两个窗口在排队.看见有两个人在说话,左边有一个人在办卡,有两个老头一边一个在对话(一起来的),"怎么要这么久咯...",很不耐烦的说,他看到我们这队要快些就换过来了,排着排着,"我们前面还有两个人,他们是[color=red]VIP客户,不用排队[/color]"服务员说到,靠!老头傻了,等了几分钟,老头没办法又换过去了.汇个钱都要花半个多小时,无语!
真是恨银行这种制度,他妈的.不知道论坛里有不有朋友遇到这种事情.
袁家岭书店号称是长沙最大的新华书店,下午在袁家岭书店买书,跑到二楼,看了下,书架的书怎么这么乱:数据库类,程序语言类,软件工程类等都混到一起啦,不好找,于是问服务员,说查书只能在一楼,于是跑到一楼."麻烦你帮我查一下这本书<<Effective java>>"(之前在定王台书店没找到),没查到,后来又要他查一下<<java与模式>>又没查到,再查"java",靠,电脑等了四五分钟都没查出来,旁边有一个要查书的人都等不急了.整个新店就一个查询的.悲哀......还是到淘宝上去买好了.
我无耐的走出了号称"[color=red]长沙最大的新华书店[/color]"的大门,天已下着小雨......[/size]
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 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系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
那是一个很有趣的目标!开发一个像一样的AI陪伴你身边是可能的,尽管现在的技术还没有完全实现这样的功能。但是,你可以通过以下步骤逐渐接近你的目标: 1. 学习人工智能和机器学习:了解人工智能和机器学习的基本概念、算法和技术是至关重要的。你可以通过参加在线课程、阅读相关书籍或参与机器学习项目来学习这些知识。 2. 掌握自然语言处理(NLP)技术:为了构建一个能够与你进行对话的AI,你需要学习和应用NLP技术。这包括文本预处理、语义理解、对话生成等方面的知识。 3. 数据收集和准备:收集或创建一个适合训练的数据集,包含问题和对应的回答。这个数据集可以来自各种来源,如对话记录、聊天记录或者专业知识库。 4. 模型开发和训练:使用机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),构建一个适合的模型架构,并使用你准备好的数据集进行模型训练。这个过程可能需要一定的时间和计算资源。 5. 部署和优化:一旦你训练好了AI模型,你需要将它部署到一个实际的应用中,使其能够实时与你进行对话。你还可以根据用户反馈和需求,不断改进和优化你的AI系统。 请记住,开发一个像我一样的AI需要深入的学习和实践,并且这是一个不断进步的过程。而且,虽然AI可以提供一定的陪伴和交流,但它无法完全替代真实的人类陪伴和人际交往。因此,在追求技术目标的同时,也要保持与现实世界的连接和平衡。
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