2020大二下期学期计划

已经步入大二下期,即将面临实习工作,所以在最关键时候布置自己的学期计划,内容为检讨、计划,执行步骤。

检讨:

       1、经过自己的检讨,在学习方面有明显怠慢,最关键的时期,在专业学习这方面有明显的不上心,没有以前那么认真,这点需要改正。

       2、在自律方面也有很大的不足,自己之前制定的计划草稿,并没有严格执行,很多还一而再再而三的拖,这对于今后学期计划的执行有很大的影响,是一个很大的障碍,需要用最短的时间解决这方面的问题。

       3、在身心健康方面,前段时间家中出现了一些事故,导致自己在心理方面有一些隔阂,心理方面需要最短时间的克服。身体方面,现在身体健康尤其重要,特别是在疫情阶段,身体是革命的本钱,需要把身体健康放在首位。

 

计划:

     1、学习方面,跟上进度,做到不落后。

     2、自律方面,严格执行自己的计划。

     3.、关于心理方面,尽量转移注意力,放松自己。身体方面,进行全面锻炼,让自己身心都在路上。

 

步骤:

    1、学习方面,利用更多的课余时间,来补足自己在学习知识方面的遗留问题,并尽力的拓展自己的知识面,不仅仅是专业知识,也包括其他方面的知识。

   2、自律方面,严格遵守自己给自己制定的计划,可以给自己定制一个相应的规章制度,必要时给自己适当的奖励和惩罚还督促自己的自律问题,这点尤其重要,严重影响今后学期计划的执行。

   3、可以利用劳逸结合来转移自己的注意力,尽量不在独处环境中呆太久,一旦想到一些事情就尽力的去转移注意力。尽量做到每天早晨早起晨跑,进行一些适度的锻炼。

 

以下是给自己的一张简单的计划表,等到具体课程表出来之后再进行适度的调整。

 

 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
### 可能的原因与解决方案 在 Python 中,如果导入 `requests_html` 时出现错误,并且错误信息中包含 `Traceback from fa`,这通常可能与以下几种情况有关: #### 1. 模块未正确安装 确保 `requests_html` 模块已正确安装。如果模块未正确安装,可能会导致导入失败。可以使用以下命令重新安装模块[^1]: ```bash pip uninstall requests-html pip install requests-html ``` #### 2. 环境配置问题 有时,Python 环境配置不正确可能导致模块导入失败。例如,多个 Python 版本共存或虚拟环境未激活时,可能会引发此类问题。建议检查当前使用的 Python 环境是否正确,并确保在正确的环境中安装了 `requests_html`[^2]。 #### 3. 依赖项缺失 `requests_html` 的正常运行依赖于其他库(如 `pyppeteer`)。如果这些依赖项未正确安装,也可能导致导入错误。可以通过以下命令安装所有依赖项[^3]: ```bash pip install -U pyppeteer ``` #### 4. 错误信息分析 根据错误信息中的 `Traceback from fa`,可以推测问题可能与异步支持相关。`requests_html` 使用了 `asyncio`,而某些系统可能缺少必要的异步运行时支持。可以尝试在代码中显式初始化事件循环[^4]: ```python import asyncio import sys if sys.platform == "win32": asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy()) from requests_html import HTMLSession session = HTMLSession() ``` #### 5. 兼容性问题 确保使用的 Python 版本与 `requests_html` 兼容。`requests_html` 支持 Python 3.6 及更高版本。如果使用的 Python 版本较低,可能需要升级 Python 版本[^5]。 ---
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