算法设计与分析第一次作业(詹一奇)

软工2101詹一奇 2022-09-04 13:08:53

一、大厂中的编码规范:

           在参阅华为鸿蒙操作系统的c++编码规范后,我发现了以下一些特点:

    1.代码对变量,函数,文件,数据类型的命名均有较为严谨的要求,不可随意命名,以保证代码的可读性。(例:驼峰命名规则)

                 2.对有多种写法的语句(如变量赋值,循环,多分支if -else,swich-case语句等)做出统一的规范,以保证代码的正常运行,防止项目因不可预知的错误而产生崩溃。

                       3.C++本身对空格与空行的使用并无明文要求,但在华为的代码编程规范之中,对空格的使用规范提出了明确的要求,以保持代码的紧凑性。

                           4.对变量的作用域提出了明确要求,避免使用全局变量,考虑使用单例模式。

                           5.函数设计建议:使用强类型参数,避免使用void*

                                                       函数参数使用引用取代指针

                                                       避免函数过长,函数不超过50行(非空非注释)

                           6.禁止使用一些无法保证安全性的C++库函数。

                           7.尽量避免使用类型转换,编写代码过程中就需要确定好变量的类型。如果确定要使用类型转换,请使用由C++提供的类型转换,而不是C风格的类型转换。

二、《数学之美》第一章读后感

               通过阅读《数学之美》第一章的相关内容,我对现代文字的起源和发展有了更深一步的了解,从其演化过程之中体会到了文字的魅力与古代先人超乎时代的智慧。同时,了解了一些信息传递的概念与文字信息背后的数学内涵,领略了当今时代自然语言处理(NLP)和机器学习的                最新理论成果。为日后从事此类研究打下了良好的基础。埋下了科研的种子。

               罗塞塔石碑(Rosetta Stone,也译作罗塞达碑),高1.14米,宽0.73米,制作于公元前196年,刻有古埃及国王托勒密五世登基的诏书。     石碑上用希腊文字、古埃及文字和当时的通俗体文字刻了同样的内容,这使得近代的考古学家得以有机会对照各语言版本的内容后,解读                     出已经失传千余年的埃及象形文之意义与结构,而成为今日研究古埃及历史的重要里程碑。

               罗塞塔石碑给后世的自然语言处理留下了两点指导:

                     1. 信息的冗余是信息安全的保障。同一个信息重复三次,只要有一份内容完好保留下来,原有的信息就不会丢失,这对信道编码有指导意义。
                     2. 语言的数据(称为语料)尤其是双语或多语的对照语料对于翻译至关重要,它是我们从事机器翻译研究的基础。

               最让我深有体会的地方,是“语言模型再中文处理的一个应用”这一章节

               这一章节以汉语长句的分词法为例,详细阐述了统计语言模型在汉语处理之中的运用。

 

                       通过阅读这个部分,我领略到了一种研究语言的全新角度,原来数学公式可以以一种如此优雅的方式将词块凝练成一种言简意赅的表达形式,似乎一切都有迹可循。同时,我对机器学习的基本理论框架有了一个基本的了解,为日后的发展打下了良好的基础。

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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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