当我们有一天发现自己不再能写程序时该怎么办???

离子漂浮物 2004-10-13 04:32:52
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song x 2004-10-15
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卖茶叶蛋……1员2个
SeeSunSet 2004-10-15
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天天给猪看JAVA代码....
SeeSunSet 2004-10-15
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回家科学喂猪..
yiminggw 2004-10-15
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ml
纯冰糖 2004-10-15
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最可怕的是发现自己不能在坚持学习了
纯冰糖 2004-10-15
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那就写写文档吧,或者来csdn给别人解决问题
JonnyLai 2004-10-15
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到那时再算吧,我现在还是喜欢,虽然已经不是这种思想了!!
nikita2000 2004-10-15
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改行当杀手!
HKMAPLE 2004-10-15
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当了BOSS
betagain 2004-10-15
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不写就不写
顺其自然
huly2000 2004-10-14
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嘿嘿

怎么办?
Flarezhao 2004-10-14
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看程序呗
loestar 2004-10-14
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到大学里当个老师吧!
gujianhua 2004-10-14
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找人帮你写
peng22277 2004-10-14
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当教师,呵呵
shadowDLL 2004-10-14
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回家陪老婆!
Chuanyan 2004-10-14
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那就不写咯
leolee 2004-10-14
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做到TeamLeader你就可以不用写了,不用等老到手哆嗦
king678 2004-10-14
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......................................
cc8410 2004-10-14
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卖河粉
在加上叉烧
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内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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