这10件事情请直接放弃!

以下这10件事对于考研人来说虽说是弊大于利,但历年来却是屡见不鲜。

01. 

 抓紧一切时间大肆搞题海战术 

时间不多了,大部分考生其实是抓狂状态,心里慌张,觉得好多书都没看完,看了也觉得和没看一样。于是,为了找到一点安全感,便从大量做题的快感中来麻木自己。

其实,越到考前,越要回归到参考书本身。政治原理,专业课指定教材,最基础的知识不要抛弃了。

02. 

 完全放松自己,放缓复习节奏 

考研的时间一般都很冷了,天寒地冻,这时候看书参加考试也是一种折磨。但是也有一小部分人,认为前面已经看了那么久的书了,只剩下二十来天天,这下终于快要解放了,便对自己完全放松起来。

考前虽然不要太过紧张,但也要适度保持紧迫感,找到考前冲刺的感觉。

03. 

 过度依赖考场上的临场发挥 

考研战场上的临场发挥,基本上等于一个传说。有些同学平常不好好复习,妄想着考场上大神附体,健笔如飞。

其实真正考试,完全是一种高压的状态,一紧张以前背过什么可能瞬间秒忘,就更别提还有如神助了。摒弃这些不切实际的幻想,跟着自己节奏安心复习才是正道。

04. 

 文科备考茫无目的,不分重点 

文科类考试的参考书一般都特别多,几本十几本不嫌多,要记的原理和要背的概念也都一大串,文科生记忆负担不小。回归教材,并不是从头到尾每个字重新看,既没时间,也没精力。

记得以前看网上一个考上名校的会计硕士分享曾经备考经历,说考前主要是把时间花在构建自己知识体系上了,根据教材的目录和章节标题反向回忆看过的内容,结果考场上答大题的思路特别快。

05. 

理科钻研难题、怪题、偏题 

对于理科考研生来说,考前只有几天的时间,每做一道难偏题花费的时间成本都高得吓人。试卷上70%以上不是这些难题,而是书本上例题变换出的偏基础类型的题。

理科生最后的冲刺阶段,重点看的应该是以前自己没有做对的题,并且好好想想自己错在哪,以免在考场上再犯同样的错误。

06. 

 考前"争分夺秒"地熬夜 

无论之前复习的情况如何,决定命运的都是考试的那两天,所以有一个良好的身体状况撑到考试结束是最重要的。

考前切记晚上熬太晚,否则得不偿失。

07. 

 突然改变饮食习惯,暴饮暴食

这个和熬夜也一样,暴饮暴食也是突然改变作息饮食习惯,令身体一时难以适应。一切波动过大的事情,最好都不要做,或者留到考试结束完再做。

暴饮暴食,还会让思维的速度放缓,降低大脑的活性。

08. 

 为模拟题一两分纠结,影响心情

考前做模拟题,比如政治冲刺卷子,为的不是看自己究竟能考多少分,而是保持一种临考前的状态。模拟题再真也不是真题,难度的波动幅度也比较大,因此不足为信。

考前的鸭梨本来就山大了,没必要自己再往身上背更多的压力包袱。

09. 

 道听途说,听信小道消息

考前经常会有一大帮的大神出来预测,今年这道题肯定考,那道题肯定考不到。但实际情况是,在没打开试卷之前,一切都只是基于过去经验上的一种推测。

别为这些小道消息而走神,相信自己的力量和之前所有的努力。靠自己,你才是准研究生。

10. 

 心烦意乱,焦躁过度

考前有紧张、压力的情况很正常。后来成功考上研究生的,考前冲刺也经历过一段"烦躁期"。

要相信,90%以上你担心的事情,最后都不会发生。

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
<think> 我们被要求回答关于Python 2和Python 3之间发生的事。根据提供的引用,我们可以总结出以下关键点: 引用[1]提到:Python 3是一次向后不兼容的重大升级,导致绝大多数Python 2代码无法在Python 3环境中运行,反之亦然。特别指出,文本和二进制数据的处理(unicode/str/bytes)是移植代码到Python 3中真正棘手的部分,因为在Python 2中这是一团糟。 引用[2]提到:Python 3和2在一些内置函数(如map、filter)上也有差异。 引用[3]提到:Python 2.x和3.x的差异非常大,从简单的print语句到核心库的改进都有涉及。 引用[4]提到:在Python 2中使用不等号运算符需要“>”或“<”符号,而Python 3中可以使用“!=”作为通用不等号运算符(实际上Python2也有!=,但引用可能是指操作符使用习惯上的变化,但更准确地说,Python3中取消了`<>`运算符,只保留`!=`)。 根据以上引用和已知知识,我们可以概述Python 2到Python 3的主要事: 1. **发布背景**:Python 3.0(也称为Python 3000或Py3k)于2008年12月3日发布。它被设计为对语言进行彻底的清理,解决和修正Python 2中已知的设计缺陷,而不考虑向后兼容性。 2. **主要变化**: - **print函数**:Python 2中print是一个语句,而Python 3中print是一个函数(需要括号)。 - **整数除法**:Python 2中整数除法是整除(例如,`1/2`结果为0),而Python 3中`/`是真正的除法(`1/2`结果为0.5),整除使用`//`。 - **Unicode支持**:Python 3中的所有字符串都是Unicode字符串(str类型),而需要字节序列时则使用bytes类型。在Python 2中,str是字节字符串,而unicode是Unicode字符串,这种分离导致了许多问题。 - **语法变化**:例如,Python 3中取消了`<>`运算符,只使用`!=`;异常捕获语法改变(使用`as`关键字);等等。 - **内置函数变化**:如`map`、`filter`返回迭代器而不是列表(这与Python 2的xrange类似),`reduce`被移到了functools模块。 - **标准库重组**:一些模块被重命名或移除(例如,`urllib2`被整合到`urllib`中)。 3. **兼容性问题**:由于这些重大变化,Python 2代码无法直接在Python 3解释器上运行。为此,Python社区提供了工具(如2to3)来帮助迁移,但很多情况下需要手动修改。 4. **迁移的艰难过程**:由于大量第三方库在早期不支持Python 3,导致迁移缓慢。因此,Python 2.7作为最后一个Python 2版本,在2008年发布,并且支持持续到2020年1月1日。 5. **结束支持**:2020年1月1日,Python 2正式停止支持,不再提供安全更新和bug修复。这促使许多组织迁移到Python 3。 6. **当前状态**:现在,Python 3已经成为主流,所有新的特性和改进都在Python 3版本中进行。Python 2已经不再被维护。 因此,我们可以将事按时间顺序总结: - **2008年12月**:Python 3.0发布,引入不兼容的变化。 - **2010年7月**:Python 2.7发布,作为2.x系列的最后一个版本,旨在帮助用户过渡。 - **2020年1月1日**:Python 2.7正式停止支持。 回答结构: 1. 简述Python 3发布的背景和目的。 2. 列举主要变化(重点在引用中提到的文本处理、内置函数等)。 3. 说明兼容性问题和迁移过程。 4. 提到结束支持的时间和当前状态。 最后,按照要求生成相关问题。 </think> ### Python 2 到 Python 3 的关键事及差异 Python 2 到 Python 3 的过渡是 Python 历史上最重要的变革之一,核心事如下: 1. **2008年 Python 3.0 发布** - Python 3.0(代号 "Python 3000")首次发布,设计目标是通过**彻底重构解决 Python 2 的深层缺陷**,尤其针对文本处理和编码模型[^1]。 - 关键决策:**放弃向后兼容性**,导致绝大多数 Python 2 代码无法直接在 Python 3 运行[^1]。 2. **核心差异引发挑战** - **文本处理革命** - Python 2 中 `str`(字节串)和 `unicode` 类型混用导致编码混乱[^1]。 - Python 3 明确区分:`str`(Unicode 字符串)和 `bytes`(二进制数据)[^1]。 - **语法与内置函数变更** - `print` 从语句变为函数(`print()` 需加括号)[^3]。 - `map/filter` 返回迭代器而非列表,`reduce` 移入 `functools`[^2]。 - 不等号统一为 `!=`(Python 2 曾支持 `<>`)[^4]。 - **整数除法行为** - Python 2:`5/2 = 2`(整除);Python 3:`5/2 = 2.5`(真除法)[^3]。 3. **漫长的迁移期(2008-2020)** - 因兼容性问题,Python 2.7 作为过渡版本于 2010 年发布,提供部分兼容支持[^1]。 - 社区工具(如 `2to3` 转换工具)和兼容层(`six` 库)涌现以协助迁移。 - 2020 年 1 月 1 日:Python 2 官方**终止支持**,停止安全更新[^3]。 4. **现状与影响** - Python 3 已成为绝对主流(2023 年 PyPI 包兼容率达 99%)。 - 遗留系统迁移难点集中于:字节串/字符串处理、第三方库依赖、C扩展兼容性[^1]。 > 示例对比:字符串处理 > ```python > # Python 2(混乱) > s = "你好" # 字节串(可能引发编码错误) > u = u"你好" # Unicode 字符串 > > # Python 3(清晰) > s = "你好" # 自动处理为 Unicode 字符串 > b = b"hello" # 显式二进制数据 > ```
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