2021年「博客之星」参赛博主:海拥✘

海拥✘ 博客之星
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 前端开发技术领域
2021-12-28 10:20:32
加精
  • CSDN原力计划作者,全栈领域优质创作者
  • 华为云享专家,HDZ核心组成员
  • InfoQ写作平台 —— 签约作者
  • 掘金资讯创作者,2021年度人气作者No.21
  • 2021爱智征文 一等奖,Go+ 征文大赛 创作奖
  • CSDN摸鱼社区 创建者
  • haiyong.site 网站站长
  • 公众号【海拥】作者

全网粉丝8万+,我是一枚爱好计算机科学,乐于分享技术与快乐的博主,正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投个五星👇👇👇

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qq_50467797 2022-12-28
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五星互奶,期待回访:https://bbs.csdn.net/topics/611387229

小白白程序员 博客之星 2022-01-11
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已五星。我的链接:
https://bbs.csdn.net/topics/603961112

默默花上开 2022-01-08
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已五星回评,留言必回。https://bbs.csdn.net/topics/603961934

小成同学_ 2022-01-07
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Keep_Trying_Go 2022-01-07
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五星已给出,感谢大佬也支持一下。
https://bbs.csdn.net/topics/603957588

代码写注释 2022-01-06
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已五星。欢迎互评。

智达教育‍ 博客之星 2022-01-06
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已星 欢迎互评,必回 https://bbs.csdn.net/topics/603957796

D大调奏鸣曲_第七序章_ 博客新星 2022-01-06
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bay0net 博客之星 2022-01-06
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已五星,欢迎互评呀:https://bbs.csdn.net/topics/603961780

程序员的面试宝典 博客之星 2022-01-06
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以支持5星,幸苦各位大佬支持一下,必回支持,我的评论区留下连接 https://bbs.csdn.net/topics/603957841

剑客阿良_ALiang 博客之星 2022-01-06
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五星好评一波,欢迎五星回评https://bbs.csdn.net/topics/603956455

阿Q说代码 博客之星 2022-01-06
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租房就下房东直租APP 博客之星 2022-01-06
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7级原力 已五星好评⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐,期待大佬回访,诚信互评,留言必回: https://bbs.csdn.net/topics/603956917
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此星光明 博客之星 2022-01-06
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已给大佬5星,期待回评。原力8星,互评必回:https://bbs.csdn.net/topics/603955725

ReyZhang 博客之星 2022-01-06
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已五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603958239

柏常青 博客之星 2022-01-06
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已投5星,欢迎回访!https://bbs.csdn.net/topics/603962517

空山新雨后~ 博客新星 2022-01-06
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嵌入式历练者 博客新星 2022-01-06
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感谢各位老铁的五星好评,评论区留下你们的链接吧!

五星好评冲冲冲 https://bbs.csdn.net/topics/603955636

谁吃薄荷糖 博客之星 2022-01-05
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https://bbs.csdn.net/topics/603955520


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都是7级原力的大号,放肆点!

互相欣赏的好处就是:我说你帅,你说我帅,这样大家都是帅~~~

针对网址不是超链接的小伙伴:建议用pc发,不然你的网址不是超链接~~~

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【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文详细介绍了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)在离散时间非线性系统中的应用,重点研究了策略迭代自适应动态规划算法的设计与实现。文章通过构建数学模型,结合Matlab代码实现了对非线性系统的控制策略优化,分析了算法在不同工况下的性能表现,并探讨了其在工程实践中的可行性和有效性。研究涵盖了系统建模、控制器设计、仿真验证等关键环节,旨在为复杂非线性系统的自动化控制提供新的解决方案。; 适合人群:具备一定编程基础和控制系统理论知识的科研人员或工程师,特别是从事自动化、人工智能、智能控制等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①为非线性系统的控制问题提供有效的数值求解方法;②通过Matlab编程实践加深对自适应动态规划算法的理解;③推动ADP算法在工业自动化、机器人控制、智能制造等领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合Matlab软件进行代码复现,深入理解算法细节,并尝试将其应用于其他类型的非线性系统中,以检验算法的普适性和鲁棒性。同时,鼓励查阅相关文献,进一步拓展对该领域前沿技术的认识。
内容概要:本文研究了基于粒子群算法(PSO)优化K-means聚类的居民用电行为分析方法,并提供了完整的Matlab代码实现。针对传统K-means算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,引入粒子群算法进行优化,利用PSO的全局搜索能力来寻找更优的初始聚类中心,从而提升聚类的准确性和稳定性。研究以居民用电数据为对象,通过PSO-Kmeans方法对用户的用电模式进行分类,旨在更精确地识别不同类型的用电行为,为电力公司的精准营销、需求侧管理和个性化服务提供数据支持。文中详细阐述了算法的实现流程,并通过仿真实验验证了该方法相较于传统K-means的有效性。; 适合人群:具备一定数据分析和机器学习基础,对智能优化算法和电力系统数据分析感兴趣的科研人员、研究生及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于居民用电行为的精准分类与模式识别;②解决传统聚类算法初始值敏感和局部收敛问题,提升电力大数据分析的准确性;③为电力需求侧管理、负荷预测和制定差异化电价策略提供技术支持。; 阅读建议:此资源结合了理论算法与Matlab代码实现,建议读者在理解PSO和K-means算法基本原理的基础上,动手实践所提供的代码,通过调整参数和分析运行结果来深入掌握该混合优化算法在实际数据处理中的应用效果。

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