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一位从专升本考入浙江中医药大学计算机科学与技术专业的学生,分享了他从零基础开始,为2020年考研冲刺985/211高校如复旦、华师、中科大或杭电的CS研究生所做的详细学习计划。内容包括专业课如离散数学、数据结构的学习,以及数学和英语的备考策略。

2018专升本考入浙江中医药大学计算机科学与技术,专业课接近0基础,为2020年考研准备

目标985/211 或杭电 CS研究生,目前粗略目标是复旦/华师/中科大/杭电

今后所有pat/zju/hdu/pat的各类题包含水题,以及各类学习进度均不定期更新

今年规划:
专业课:
下半年开始着重学习离散数学+数据结构
1.快速过翁恺的C程序设计重新复习
B站 翁恺 C程序设计
2.离散数学暂定,周四感受一下学校的课是怎么上的
3.(1)完成的前提下,提前学习课程
《C++面向对象程序设计(第三版)》(中国铁道出版社,陈维兴,林小茶)
4.开始紧跟中国大学mooc的数据结构以及用中医药课程的参考书
《数据结构 C语言版(第二版)》(日后估计会再买一本C++版的,根据内容而定)
5.视完成情况而定,刷王道或者其他(到时候咨询老师或学长)

数学:
专升本有高数基础,保持数学一的写题状态,重点放在多重积分+线代+概率+级数的巩固
1.将机构的数学题目做完,紧跟张宇基础班视频(多重积分+线代+概率+级数),顺利就看强化班。视情况做张宇18或者李永乐660(哪个基础写哪个)

英语:
英语学习方法正在寻找,目前是坚持墨墨200单词的新词+旧词量

希望未来的自己能够感谢现在努力的你。

写题传送门:
hoj:HDU1002 HDU1001 HDU3787

pat:乙级1008 乙级1009 乙级1010 乙级1012 乙级1014 乙级1019 乙级1021

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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