答复大一学生:学会爬,再说跑

本文针对大一计算机科学与技术及电子信息工程学生的困惑,提出合理的学习建议。强调基础课程的重要性,建议学生按照学习阶段逐步深入,避免盲目追求难度。同时鼓励学生多实践、广泛涉猎,为后续学习打下坚实基础。

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【来信】

  我是一名计算机科学与技术软件开发与设计方向的大一学生。最近关于基础课很头疼。在上学期我们学了计算机导论。下学期学了c语言。但是没有学计算机组成原理 操作系统等  在大学刚开始老师就说这些学科很重要。因此我就选择了自学, 学习操作系统的时候教材要求要计算机组成原理 数据结构 c语言基础比较好,而且操作系统也分好几种UNIX windows等 我要选择一种学习还是怎样?。 然后我又就开始学计算机组成原理 发现有点难,而且我们也没有学习数据结构与算法这门课 请问老师我需要在这两门课上下些功夫吗?如果下功夫又该如何做。


【回信】
  你是在该爬的时候,就要起来跑了。这些课很重要,但要注意到大学学习有阶段性,随着年级的升高,会开出相关的课程来,首先将当下该学的学好。课外如果有精力,也要按循序渐进的原则拓展,而不是听说什么重要就直奔主题。这种热情很好,但往往给自己招来不愉快的体验。我建议你正在学习C语言,将主要的课外精力,多做一些程序设计的题目,打好实践的基础。如果要看数据结构、组成原理、操作系统的书,找一些通俗的读物开始看,以开扩眼界,而不是学到技术细节为目的。
  记得以前咨询过和你一样着急的大一同学,请到我的专栏中看,如《 重视基础学习的大一同学》、《 C++学有余力的大一同学的学习拓展》等,主要在“程序设计初学者园地”和“学习方法指导”中,请你自行去看。

  戒急躁,你会学得很好。


PS: 又一位同学由这封信引出疑问,将来信与回信附后,作为补充

【来信】

  我是一名大一的学生,专业是电子信息工程。看到你的 《答复大一学生:学会爬,再说跑》的回信,我觉得我现在还是有很多问题的。
  第一、我不是计算机专业的,我的专业是硬件偏软件的,现在在学的是c语言,但除了上课,我会每天坚持码代码,在这这一年中用过vc、vim等写过东西(都是基于c语言),最近在用c#写上位机(自学),我觉得自己学的很乱,没有头绪。
  第二、最近我在自学离散数学,貌似我们专业不开这门课,最近也在看《算法导论》(第三版),我不知道这样的学习是在爬,还是在跑。

【回信】
  关于第一,我赞成大一大二多见识一些,大三开始从中找方向,形成特色和强项(参考《逆袭大学》文摘——9.4 基础和应用的平衡中找到大学的节奏)。所以,在我看来,即使没有头绪,也就这样做,积累多了,你会将你实践过的统统“搭起桥”来的。
  关于第二,我知道你是在制造水陆两栖的战舰。在你说的那封回信中,来信者由于超前的安排,忽略了中间的过渡,似乎自己的学习能力也待提高。我说的爬,并不是要等着有课开,有老师教,完全也可以是自己学。这样的进程,有学科之间的相互支撑关系的因素,也有个人学习体验在其中。如果你在学习你所言的那些过程中,能够持续地,不是很费劲地往下走,就这样走下去。而如果感觉到难了,可以缓一缓,做做准备,或者换一些更通俗的书读一读。
  当然,水陆两栖战舰的另一层含义是,以学好你本专业为前提,里面全是宝,现在缺交叉型人才,有根本,也有本专业毕业生没有的强项,这将是能够具备价值的资本。





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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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