生涯目标

一位大三物联网工程专业的学生制定了详细的学习计划,目标是成为一名C++软件开发工程师,通过学习C语言、C++、数据结构、Linux编程、网络编程及数据库等技能,计划每日投入大量时间进行代码实践,旨在提升个人能力,为校招做准备。

今天正式开始写自己的博客,首先做个自我介绍,我叫刘桂良来自陕西省安康市,现在是一名大三的学生,专业是物联网工程,现在心里感觉自己的水平和找到一个好工作还是有很大差距的,所以今天我立下这个Flag,我每天花更多的时间在写代码上,学习上和阅读上,我初步打算是从事C++软件开发方面的工作,先学好C语言,打好基础然后是做一些小的项目游戏检测下自己,之后是学习C++语言,先了解一遍大致的语法结构,因为C++和java,python一样是面向对象的语言,之前学过一点python和java,所以入门起来就相对快点,其次是学好数据结构,这也是必须掌握的,之后是linux系统编程和网络编程这也是同样重要的,最后是数据库。学完后可以找些小项目来练习一下。每天保证一定的代码量,一年下来有10万行的代码量,每天的坚持才是最重要的,每天坚持写博客,一年下来肯定有改变,能改变不少。明年9.10.11月就要面临校招,求职的黄金期所以一定要抓住机会,找一个好工作,所以每天的努力是少不了的,空闲的时候不再是以前的玩王者荣耀,而是多看些书,刷刷校招的题,虽然开始会错很多,但日积月累下来会学到很多,知道很多,正确率慢慢就会提升上来。朝着自己心中的梦想BAT企业奔去,加油,相信自己一定能做到。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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