我的创作纪念日

机缘

机缘,有老师的鼓励答疑和良好的学习环境,我觉得这些就算最好的机缘,有一个能耐心给你讲题的老师真的是一见很幸福的事呢!


收获

学会了c语言和数据结构,从最出的学c语言一行就有四五个错误

到后面可以自己独立去解决c语言的第一次代码

从第一次做一个简单的猜数游戏到后面的扫雷和贪吃蛇

总有种慢慢长大的感觉

从刚接触数据结构一个顺序表要好几百行的痛苦

到学完二叉树感觉递归的难度好像也没有想象中那么夸张的难呢!


日常

日常学习很摆烂

有计划,感觉实施起来有点慢,一个学起了,才学完了数据结构和c语言,linux C++还有这么多东西要学!

如果要考研后还要学计算机组成原理

要走嵌入式方向还要学数电和电,好难选择啊!


成就

成就感觉是一步一步积累出来的,感觉最初成就是从猜字游戏 到扫雷再到对指针的理解,对知识的理解一步一步深入,成就没有多大,但是温暖自己足够,还要学的东西还要很多,加油。


憧憬

希望自己能考一个211研究生,显然这很难,真的很难,但是这也足够诱人,需要学的还要很多,希望自己考研>实习>直接就业>蓝桥杯>数电/模电(嵌入式方向)

上面五个估计只能选择一个到两个,不过这个选择确实好像很折腾人

但是我可以!

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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