计算机专业的学生也太太太太太惨了吧?

本文以幽默诙谐的方式描绘了计算机专业学生的大学生活经历,从学习专业课程到参与实践活动,再到毕业找工作的全过程,展现了计算机专业学生的独特体验。

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来   源:西二旗生活指北(ID:ShelchiLifeGuide)
作   者:景岁

计算机专业,

实在是太太太太太“南”了!

首先,是介绍自己学院的时候——

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其次,是学专业课的时候——

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其他人的大学四年都是一把美容刀,

而计算机专业的四年是一把剃头刀——

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自从学了计算机,

每次回家都会被邻居亲戚要求维修各种东西——

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当别的学院学生在参加各种活动的时候,

计算机学院总是在——

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更难的大概是这个时候——

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还有这个时候——


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但更难的可能是毕业找工作的时候——

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点个“在看”再走吧,谢谢?

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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