周记3

博主本周实现的小功能上线测试失败,线下测试正常,需下周请教他人解决。下周将迎来稍大项目。博主体验了项目从编码到上线的全过程,积累了经验。此外,做题练习较少,基础知识复习落后,需利用上班前时间学习,同时也要注意休息。

    这周过的真快,有些松懈,可能有点累吧。

    拉扯了一周,我实现的小功能终于上线了,在线上测试功能的时候,最终失败了,有bug,hhhh。周末也去看了看,但还是不太明白为什么会失败,因为线下测试的很正常,上线怎么就会失败呢,看来还得下周一去请教别人,再解决啊。下周估计也会来稍微大点的项目了,继续努力,加油学习干活。

    一个项目或者模块,从编码到上线,整个过程终于体验了全部,还有出bug。基本做到心中有数了,之后再做就会有经验了。希望做完下个项目,我的能力能更进一步。

    这周题目,做了12道,有点少,而且偏面试类型的题目。做题练习手感,还是不能停啊,必须得加油啊。发现上完班,确实时间就很少了,洗刷一下,再休息放松一下,做几道题,基本就得道睡觉时间了。看来学习的时间也得多抽出来啊,我一般去公司很早,所以,可以利用其这段时间,无论是学习公司业务,还是给自己充电,都是很有必要的。

   基础知识的复习落后了,必须得抓紧了,而且书得往深了看一些,能讲出自己的理解。压力也不能太大,该休息,还是要好好休息的。

   每天提醒自己要努力,坚持下去。

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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