省赛小结

省赛结束啦,其实能参加省赛是我的荣幸。也是贺大学霸和学长带我飞的结果。


其实省赛这段时间最为深刻的还是大家一起在机房作比赛的感觉,那是我上大学至今最为美好的回忆之一,在那段时间过的很充足。甚至后面几天没有加比赛,种感觉少什么的样子。渐渐地习惯了那种生活。


省赛期间,我们了解自己的实力不是太强。我们队一直本着跟题,我们不强求速度一血,我们就是看那道题A的多然后立刻去看那道题。这点我感觉我们队做的很好,我们了解自己的能力,不去势图尝试那些没人A过得题,于是我们很快的跟着大节奏做完了那4到简单题。于是我们再次寻找可以下手的题目,我们开始像无头的苍蝇,乱撞。后来我们撞到一道题哦,感觉有点思路。于是去敲,我们的时间一点一点的流逝,排名见见一个一个掉下来啦。在最后一个小时的时候我们才深深意思到那道题可能思路就有问题,于是打印出来我在看那道题是否有什么bug。然后学长和学霸去看G题。好不容易看懂题意,于是去讨论。当有思路去敲的时候时间就只剩半个多小时。但是我在看的那道题业找到点bug。于是和学霸讨论。学霸业赞同我认为的bug。最后10分钟左右,学长敲出来啦。可是数字读入就有点问题,然后我们一边去修改那道题的bug。但是根本没效果,还是WA。于是开始尝试修改G可是感觉时间不足,然后继续尝试bug题,直到最后我们没有放弃提交。可是结果还是冷我们失望。下来,才了解到那道题我们开始思路就有问题。这次省赛我们的问题出在中期。中期我们像无头的苍蝇,导致时间的浪费。G题如果早下手,我们队很有可能能A。我相信这次省赛会给我们一个教训。我们也会认真吸取。


作为队里嘴水的一个,我在这次省赛中深深了解到自己的欠缺,我还需要很大的努力。向学霸学习,省赛小结


悄悄告诉你们性贺的简直就是个大学霸,关键还是单身貌似。篮球打得好,班级成绩第二名。简直是各大BOSS


有意者可以联系我。省赛小结


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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