想学Excel表格,需要报个班学习吗

对于普通白领而言,掌握基本的Excel技能如sumif、countif、vlookup等函数及筛选功能至关重要。若仅需简单操作,可尝试自学;但为系统学习并解决疑难问题,报名培训班更为高效。

  Excel需要报班学习吗?最近小编经常收到私信说,我是一个普通的白领,现在工作中经常用到excel,感觉工作中已经离不开这些办公软件了,我需要报个班去学习一下吗?

  其实普通白领日常用的office技能涉及面并不会太广,针对不同的岗位需要用到的软件也有不同的侧重点,财务经常要用excel,行政要经常用到word,营销的可能要经常用到ppt。如果你能够对你本职岗位经常用到软件功能比较熟悉,例如:Excel,能够做到了解sum if countif vlookup 及常见逻辑函数日期函数,会使用筛选功能,那么excel的基础操作你就差不多了,但如果这些操作你还不能够熟练掌握,那么或许你就应该考虑稍微提升一下自己的Office技能了。

  如果只是简单的操作,可以自学,但是自学存在的问题就是比较混乱,有问题的时候不能及时得到解答,如果想要更系统的去学习,建议报个培训班去学习,价格不贵那种,好处是能够比较系统地学习,而且不懂的还可以问老师。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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