山东大学软件学院2025马克思主义基本原理期末回忆版

考试时间:2025.6.25,8:30~10:30

试卷分数:100

一、选择题(50分)

构成:30道单选题(1分),10道多选题(2分)

总体来说,体感比考研题难度低。认真看过书的话不用刷题也能基本选上来。选择题主要分布在第一到第五章节,序章和第六章好像就考了两三道。题目不怎么抠概念细节定义,而是更加注重对概念的理解和运用(大部分题都是给一个具体例子再展开询问)。

二、大题(50分)

第一大题:

        给了两段材料。第一个讲消费环境优化问题的一些策略,第二个讲了价格治理机制的一些政策和成果。

  1. 唯物辩证法解释为什么解决消费环境优化问题要抓住“牛鼻子”(材料一)(10分)
  2. 运用价值规律解释为什么说“能由市场形成价格的都交给市场”(材料二)(15分)

第二大题:

        也是给了两段材料。第一段主要是围绕干部群众(比如一些基层干部)展开,第二段讲了我国的一些科技突破和政策。两个小题的分值应该一个是15一个是10,但是我忘了哪个是哪个了。

  1. 运用马克思主义认识论的相关原理,分析为什么要充分发挥干部群众的新鲜实践经验(大概意思是这个,可能表述不太严谨)
  2. 运用唯物史观解释科技在社会发展中的作用(大概意思,反正对应23课本163页内容)

复习过程:看课本,跟着网课在课本上划重点精读。整个复习过程大概也就一周多点,每天看一个小节,大约2小时。其实马哲真的很用,读完感觉整个人格局都打开了,对现实生活的一些现象也有了更深刻的理解。考前一天晚上找了个大题模板教学视频抄了一遍,刷了一点选择题,睡了一觉就上考场了。最后考了87分,加上平时成绩最终得91分,我已经很满意了。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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