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我也要
1.没咋对答案，随缘吧，反正数学没有150甚至可能没有140，我挺失望的，上不上就看英语能不能过zju线吧。
2.后面复试基本没什么好准备的，去找个工作保底，再想想后面一年去干嘛，走一步看一步先走着吧。
3.总的来说，感觉考研把自己考成了个废物，考完两天打游戏，感觉自己和时代脱节，打起游戏撑不到一个小时就觉得没意思，也没以前那种大杀四方的感觉，对版本的一切都很陌生。
4.然后打代码，基本就是一个感觉，手生，本来应该很流畅的一个过程我需要对着原来的项目改。
5.当然也不是全然废物，至少看英语的时候比以前舒服一点。也许还有什么我没发现的。
6.现在的问题就是如果过线了但没上给我非全我读不读，这个问题确实值得思考。
7.过年应该很闲，毕设文档到时候再补吧，趁这段时间把分布式再学一学，了解一下Go语言和Flutter，当我没说吧，我觉得我不可能做到嘻嘻。
8.2020，不管如何，还是得冲，考上也好，落榜也好，都是人生一次经历，未来还有很长的路呢，失去了的能找回来就找回来，找不回来的，就当是一次美好的邂逅吧。
2021哈工大网安837考研初试经验贴
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
2020考研初试成绩出来后的一点小结
这个寒假，因为肺炎疫情，注定是闲的蛋疼，出分前很慌英语，看到分数还是惊讶的，稳稳过线了，409.加上机考用PAT替代，我也不是跨考，基本上是稳了。 今年总体难度肯定是上升的，但是浙大的分却还是在升。 关于考研，最近也有很多人问，数学怎么学，考研怎么考。。。我觉得能不考还是别考了。我不知道别人怎么样，反正我觉得我这一年完全变成废物，根本没学到实际有价值的东西，完全为了考试而考试。 ...
2020届考研初试复习总结
本人20届考研生，C9华五某高校电子专硕录取，谨以此文纪念与以往各届都不同的考研过程。
2020西安交通大学-计算机专硕-考研初试复试历程
文章目录总述初试复习历程初期暑假中后期后期复试复习历程复试流程 总述 本人是20届考生，报考了西安交通大学计算机技术专业，考试科目为：数二、英二、政治、912计算机技术基础（操作系统、数据结构、计算机组成原理）。已上岸，还是决定把经历贴出来帮助更多的人，不足之处欢迎批评指正。 初试复习历程 初期 我是从3月中旬开始复习的，首先复习的是英语和数学。数学从高数开始复习，首先看汤家凤的视频，然后看高数教材的知识点并选择做一些课后题，接着做汤家凤的《接力题典 1800》高数基础部分。英语前期主要是背单词，用的单词书
2020届吉林大学软件工程（初试复试经验）
一丶本人初试情况 初试总分370（政治70，英语56，数学104，专业课140，软件工程专硕录取 本科是延边大学计算机科学与技术专业 初试科目：967 （高级语言设计+数据结构 ） 初试开始复习时间是2019年3月10日，当时并没有想好考哪，所以开始就学习数学和数据结构（数据结构大部分学校必考）。后来由于夏令营考软学的内容，就决定考吉林大学的软学，买了软学的资料准备刚一下，但是当时出于早出晚归状态，消息闭塞，夏令营材料提交逾期了，错过了夏令营。加上当年一个关系很好地学长考上了吉大软专，于是决定改成软专（当时
PX4无人机PID调参实战：从零到稳定飞行的关键步骤
本文详细介绍了PX4无人机PID调参的实战步骤，从理解双环控制结构到实战调参三部曲，帮助飞手解决飞行抖动、电机发热等常见问题。通过分析飞行日志、调整速率环P值、引入积分I和微调角度环与微分D，实现从零到稳定飞行的关键跨越，是无人机飞控调试的必修课。
2020考研初试经验贴
2020考研初试经验贴 之前一直因为论文的事拖着，现在论文基本上结束了，趁现在有时间，分享一下自己的考研复习经验。一共分为初试和复试两个部分吧，写完以后考研生涯正式结束。 我的基本情况 上海某211高校科班应届生。报考北京大学信息工程学院，初试我发挥的很差，离自己的目标分数还差很多，但幸运的是今年其他选手发挥也一般，并且北大专业课90分的线，帮我卡掉了一堆人。总的来说，自己也努力过了，运气也靠在我这边，然后就上岸了。 北大基本情况 北大和计算机有关的一共有4个学院。分别是微软、叉院、信科、信工。其中微软是专
Qt Location实战：5分钟搞定地图插件切换与卫星图源加载（附完整代码）
本文是Qt Location开发系列教程的实战指南，详细讲解如何在Qt应用中快速实现地图插件（如Esri、OSM、MapboxGL）的动态切换与卫星图源的加载。通过清晰的代码示例，帮助开发者理解插件机制，解决常见配置问题，并在5分钟内构建出具备交互式地图切换功能的应用程序。
2020暨南大学计算机考研经验分享
一、个人情况介绍 先说一下个人情况，博主报考的是暨南大学电子信息（计算机技术）专业，初试376，电子信息类排名25，计算机技术排名11（并列11、12），其中政治65，英语二74，数学二126，计算机综合基础111，复试166.8，总分392.4，总分排名12，目前已经拟录取啦。 这篇博客一来是对自己这段时间的总结（其实很惭愧，因为自己在复习期间确实不够努力，甚至可以说运气占了很大部分），二来也是希望可以帮到其他朋友。 二、考研情况介绍 具体报考人数还没有出，已知的过270分人数是计算机技术（相当于计算机
Cadence IC 618实战：从与非门到环形振荡器的完整版图设计流程（含DRC/LVS避坑点）
本文详细介绍了使用Cadence IC 618进行从与非门到环形振荡器的完整版图设计流程，包括环境准备、基础设计规范、层次化设计、DRC/LVS验证及后仿真优化。特别提供了实战中的避坑技巧和优化建议，帮助工程师高效完成集成电路设计任务。
关于发那科机器人抓手及物料搬运阀配置
4:确保抓手阀岛和输入模块配网连接正常,MENU—SETUP—MH Valves—Details，详细界面进入到左上图所示，根据每组阀分配夹钳数量并应用。3：设置搬运有效，抓手是否带点焊可以自行选择，要设置应用选择，物料搬用工具数量，工具上阀岛的数量，夹钳存在数量，工具存在数量，以及真空吸盘，冷启动。2：MENU—应用选择，将搬运置为有效，剩余其他项根据机器人实际用途进行选择。5:设置夹钳数量，检查打开夹钳，检查闭合夹钳，延迟时间要给选择配置应用。
2020中传计算机专硕考研经验贴
2020中传计算机专硕考研经验贴劝退环节初试部分英语一数学一政治数据结构复试部分总成绩构成专业知识与综合素养部分英语听说能力部分复试名单问题写在最后 本文仅仅是我个人的经验贴，记录下考研总结和反思，如果能给你带来一点收获，那就太好了。 对了，纯主观，不接受反驳，爱看看，不看滚。 劝退环节 如果你还没考虑好是不是要考中传，那下面这些点可能会直接把你劝退，如果很坚决的想考，那么这些也一定要知道。我只拿专硕举例，学硕我也没什么发言权。 优先一志愿问题：官网写的调剂和一志愿分别排名，优先一志愿。
手把手教你用FFmpeg实操：H.264转码、AVS2编码与H.265/HEVC参数调优避坑指南
本文详细解析了使用FFmpeg进行H.264转码、AVS2编码与H.265/HEVC参数调优的实战技巧。通过具体命令示例和参数详解，帮助开发者避开常见编码陷阱，提升视频处理效率和质量，特别适合音视频开发者和内容创作者参考。
2020年复旦电子信息专硕考研初试经验贴
三战还调剂，我可真是一个行走的反面教材，所幸最终上岸。我的初试分数并不高，只能说一点拙见，希望能对有缘读到这篇博客的读者们有所帮助。每个人的经历不同，侧重也不同，建议多看看不同的人的攻略帖，然后思考适合自己的复习计划。建议一定要关注的几个网站包括： 王道论坛，研招网官网，学校研招网，以及报考学院的公告 政治： 风中劲草+肖秀荣八套+肖秀荣四套 时间建议：考前两个月 我认为应对考研政治，这三本摸透完全足够，我是从11月开始准备政治，12套题基本上一天一套，做完背会足够了，因为政治真的拉不开差距。即使我认为我的
std::map看来可以被淘汰了？可以用vector来替代，而且更好
vector的优势在于内存连续，可以先std::sort，然后std::lower_bound,或者std::binary_search。而std::map，insert的时候，需要new出内存。
复现CVE-2014-085（Apache ZooKeeper 未授权访问漏洞）
默认安装配置完的zookeeper允许未授权访问，管理员未配置访问控制列表（ACL）。导致攻击者可以在默认开放的2181端口下通过执行envi命令获得大量敏感信息（系统名称、java环境）导致任意用户可以在网络不受限的情况下进行未授权访问读取数据。
考研秘籍——考研流程及初试备战
先介绍下楼主个人情况：参加2020年考研（2019.12.21-22），现已度过半年研究生生活。开这个帖子 的目的是进行一些考研知识科普/介绍下自己的经验，供小白们参考。本文主要内容是考研流程大致介绍， 以及具体科目复习时间安排；所有经验内容都是楼主个人经历，可能不适用于所有人，还请各位酌情参考。 首先说下考研大致流程： 1、确定考研动机 2、选定目标学校及专业（如果不能精准确定，可以设置最多1-2个备选方案） 3、备战初试 4、9月末左右网上报名（一定要注意截止时间，每天留意目标学校、院系的官网，留意最
智能化教育改革中的教师角色转变：AI应用架构师如何设计“人机协同”系统？
个性化与规模化的矛盾：如何用AI实现规模化的个性化学习，同时保留教师的“人文温度”？自动化与自主性的矛盾：如何用AI自动化流程（如批改），同时避免教师沦为“AI操作工人”？数据驱动与经验驱动的矛盾：如何平衡AI的“数据决策”与教师的“经验决策”，避免“算法偏见”或“经验固化”？在智能化教育改革中，教师始终是教育的核心——AI系统是“辅助工具”，而非“替代者”。
浙江工业大学2020考研经验分享
浙江工业大学2020考研经验分享 如题，下面将分享一下我自己的考研经验。首先说明本人的情况，2020上岸计算机专硕，初试成绩政治67，英语80，数学112，专业课106，总分365，初试排名21/60+（今年疫情是100+），总体来说中规中矩。 一.初试经历 因为是浙工大的经验分享，公共课政治英语数学我也不多提。 1.政治理解刷题背诵（不要裸考只背肖秀荣什么的，会差十几分）。 2.数学选好老师一路跟网课即可，注意刷题，错题回忆 3.英语背单词，每天一定要背（背到后面很熟了，可以考虑加一些词组，作文好句等等）
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
考研 | 南京大学 2020 计算机 845 考研感想
人生没有终点，无论成功还是失败，还是要继续走下去。move on~
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
双非一本考研湖南大学计算机技术初试经验分享
考研就像在黑屋子里洗衣服，你不知道洗干净了没有，只能一遍一遍去洗。等到上了考场的那一刻，灯亮了，你发现有的人忘记加洗衣粉，有的人用的是洗衣机。但只要你认真地洗过了每一个地方，那件衣服一定可以光亮如新的，而你以后每次穿这件衣服时都会想起这段岁月。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
2020西工大计算机考研经验贴
西工大2020考研经验贴
2020年 吉林大学软件工程学硕考研经验分享（初试+复试）
初试400，专业课数据结构+操作系统127。已拿到夏令营优秀营员证书，基本确定可以被录取。从网上查了很多资料，在这里和大家分享自己的考研经历。 先更试题，后续更经验帖 本次试卷出题风格发生了较大变化。软件工程学硕从17年开始招生，我刷完了四个方向（966，967，941，979）的真题，着重根据出题风格已确定的941和979近三年的真题来抓出题风格。根据941的19年出题情况预感到今年算法设计题目...
2020考研初试成绩2月中旬起陆续公布，6点需注意
转载于 研招网2020考研成绩什么时间公布？这应该是近期考生们最关心的问题了。根据部分省级教育招生考试机构发布的信息，考研成绩预计2月中旬开始陆续公布。请考生们及时关注研招网及各招生单位...
2020年浙大计算机考研答疑
本人是18级刚刚考入浙大计算机学长，趁着闲暇时间整理了一些关于考浙大计算机的一些问题，希望可以帮助到2020年考研的学弟学妹们。 1、浙大计算机好不好考?要多少分才能考上?历年分数线是多少? 解答: 浙大计算机说好考也好考,说难考也难考,貌似是废话…说好考是相对于其他顶尖名校来说,浙大招生名额相对较多,而且复试也有很大希望逆袭;说难考你也懂得,毕竟是名校,每年1000+报考,也...
计算机考研初试350分什么水平,考研分数，考研350分什么水平!
考研的分数线怎么看？a区的话一般水平吧。不过视学校的情况不同而不同。并且，好的的学校就是神仙打架。我朋友考的北京的学校，403分。有的题难，分数低。有的容易，就分数高。你可以。一、初试分数对于初试分数，一般，要看卷面分，卷面分，就是你实际考试所得到的分数，也就是你初试的笔试分数。二、复试分数复试分数和初试分数是一样的道理，也。考研一般要考4门课 (像心理学、教育学等专业参加全国统考，只考三门)外语...
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