若散步到此,请进来聊聊

pbsql 2004-09-16 09:19:12
散散心,随便说两句吧

顺便问个IE的问题:),最近IE总是出问题:
有时打开IE就报错,按确定就关闭,再打开还是报同样的错误,并关闭IE,若此时随便改一下系统时间,再打开IE就没问题了,这样的问题时有发生,并非每次都如此,不知道什么原因?

怎么这么困啊
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leeboyan 2004-09-17
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昨天上班遇到个和尚,跟我说:施主,化缘
tx1icenhe 2004-09-17
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这世界,没办法

如果三年前,我肯定我会帮他们打电话,至多是自己拿着电话,不交给他们。
xing_visitor 2004-09-17
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搂上的不要自责了,社会环境是如此了
pbsql 2004-09-17
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不要后悔,要是我,我也会赶快离开,99%的可能是骗子。

是不是很没同情心?这个世界真假难辩啊!
rea1gz 2004-09-17
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我到遇到这种情况,现在都后悔:

前天晚上,大约9:30,去公共汽车站,这一段路比较偏僻,少路灯,前面出现一男一女,男的手里抱着个小孩,应该不到一周岁,那女得见我过来,有点却却的说“大哥,能不能问件事?”,我以为问路,就停下来,“能不能帮我打个电话回家,....”,我没等她说完,回头就走了,走几步回头看,他们正在着急的商量着,但是我没有停下脚步。
走到公共汽车站,我就一直想,他们看来真的不是骗子,我带着手机,给他们打个电话可能就解决他们的难题了,但当时第一反应就是赶快离开。
老宛 2004-09-17
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up
来坐一下,:)
rea1gz 2004-09-17
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散分贴太多,你一个接一个回复,就出这个

pbsql 2004-09-17
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刚才回帖居然收到这样的警告:“你回复太快了,慢点!!!”
jimmyge 2004-09-17
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呵呵..
zonelive 2004-09-17
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呵呵~!
exingsa 2004-09-16
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UP接分
zyfdanny 2004-09-16
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昨天在回家路上,看到有个年轻人在路边乞讨,地上写着:“找不到工作,饿了,给点钱吃口饭吧...”,没理他,往前走,又遇到一个,几乎同样的理由...
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我到相信是真的。
了缘 2004-09-16
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路过
lzymagi 2004-09-16
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重装吧
outwindows 2004-09-16
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现在这种事真假难辨...
bernice99 2004-09-16
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重装个ie吧!
mastersky 2004-09-16
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升级ie到6 sp1,再装个MyIE2
j9968 2004-09-16
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应该是真的。

如果是我,先找路边的店铺或住户,讨口水喝。再看看身上有没有什么可以变卖的,比如香烟,求别人买下。再然后去找个能够当天给钱的临时工做做,实在找不到,捡捡垃圾...... 我也是说假如。

jasomliu 2004-09-16
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银行里一定会保留至少2个月的基本生活费以备用~~
找不到工作是不可能的,只是看你愿不愿去做那份工作而已了
pbsql 2004-09-16
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IE的问题不管了,说件事

昨天在回家路上,看到有个年轻人在路边乞讨,地上写着:“找不到工作,饿了,给点钱吃口饭吧...”,没理他,往前走,又遇到一个,几乎同样的理由...

大家说说这有可能是真的吗?假如你找不到工作口袋里又没钱了,你会怎么办?我是说假如
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内容概要:本文研究了一种周期感知LightGBM预测与NSGA-Ⅱ优化耦合的建筑群能源系统协同调度方法,旨在提升建筑群能源系统的低碳经济性和运行效率。该方法首先利用周期感知的LightGBM模型对建筑群的能源负荷与可再生能源出力进行高精度时序预测,充分挖掘数据中的周期性规律,显著提高预测准确性;随后,结合多目标优化算法NSGA-Ⅱ,构建协同调度模型,综合考虑经济成本、碳排放和能源利用率等多个目标,求解得到一组帕累托最优调度方案,实现多目标间的均衡优化。研究通过Python编程实现了完整的预测与优化流程,并在实际场景中验证了所提方法在降低系统运行成本和减少碳排放方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础,从事电力系统、能源管理、智能优化或机器学习相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注多目标优化与时间序列预测融合应用的硕士、博士研究生及科研工作者。; 使用场景及目标:①应用于建筑群、园区等多主体能源系统的协同调度与低碳优化;②实现对光伏、负荷等具有强周期性特征的时间序列数据进行精准预测;③解决能源调度中经济性、环保性等多目标相互冲突的优化问题,获得兼顾各方需求的调度策略。; 阅读建议:此资源以实际代码实现为核心,建议读者在学习过程中结合Python代码,重点理解周期特征提取、LightGBM模型构建、NSGA-Ⅱ算法应用及多目标优化结果分析等关键环节,并尝试在不同场景下复现和调整参数,以深化对方法原理与工程应用的理解。
内容概要:本文围绕“考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略”展开研究,采用遗传算法构建优化模型,旨在帮助售电公司在电力市场化环境下制定科学合理的购售电决策。研究综合考虑了储能系统的运行特性、可再生能源出力的不确定性以及国家对可再生能源消纳的强制性考核要求,构建了一个融合经济性、合规性与风险控制的多目标优化框架。通过Python编程实现算法求解,对不同场景下的购电组合、储能调度策略及收益情况进行仿真分析,验证了所提模型在提升售电公司经济效益和履行社会责任方面的有效性与实用性,为其在复杂市场环境中的运营决策提供了理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事电力市场、能源管理或优化算法研究的研发人员、高校研究生及行业分析师。; 使用场景及目标:①为售电公司设计满足可再生能源消纳考核要求的购售电策略;②研究储能系统在电力市场交易中的经济调度与价值实现;③学习遗传算法在复杂多目标能源优化问题中的建模与实现方法。; 阅读建议:此资源以复现科研论文为目标,强调算法实现与策略分析的结合,建议读者在学习过程中重点关注目标函数的设计、约束条件的处理以及遗传算法参数的调优,并动手运行代码以加深对模型收敛性与策略有效性的理解。

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