为了上岸,考研女生下了多少狠手?

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考研难,考研女生更难!为了上岸,她们对自己够狠!一起来看看,那些年,考研女生对自己下过的“狠手”吧!

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考研女生对自己下的“狠手”

(1) 再见,我的男朋友  

拒绝恋爱or分手,学习才是真爱!面对男朋友吃吃喝喝的邀约,真的是能拒则拒!谁也不能阻挡考研儿学习的步伐!

但长此以往,就算是最体贴的男朋友也会因为被冷落而难过,两个人之间的矛盾也就越来越多,我们不得不陷入了新的纠结循环:哄他吧,放不下学习,不哄吧,良心不安。

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所以,学姐不建议考研期间恋爱(都要考研的学霸情侣除外),也不建议大家在考研末期(9-12月)分手。否则,会很影响备考状态哦!

(2) 再见,我的精致穿搭+化妆品 

考研前每天都要做精致女孩,主打的就是“我最靓”;考研后,每天直接T恤黑裤子一套,休闲鞋一穿,背上书包直接往自习室冲,生怕走慢一步占不上座。

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而那些为“精致”准备的化妆品,也因为考研在角落慢慢生灰...能花10分钟打个底涂个口红已经是对它们最崇高的敬意了!(有这时间还不如多睡会儿来的实在,你是不是也这么想)3e6bf49f3a735fdf9d80160928b247cd.png

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(3) 再见,我的飘飘长发 

对于长发女生,每次洗头都要花上大半个小时,真的很浪费时间;不洗吧,头油的都能炒菜了,更影响学习。所以,为了省下洗头的时间,只能对飘飘长发say bye~

有多少长发妹妹都去剪了短发?学姐再悄悄分享一个少洗头的小技巧:买一瓶蓬松喷雾(痱子粉也可以啦,就是不太好操作),头油了就喷一喷,油头瞬间消失!

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考研时的痛,谁懂?

相比男生,女生会因为生理体质、年龄、婚姻等原因遭受更多的困难,甚至有时候还会得不到家里人的支持....随便说一条,都能吐槽一天!比如:

(1) 女孩子读那么多书干嘛 

老生常谈的女孩读书无用论: 女生读研没意义,最后还是得以家庭为重;邻居家的××,儿子都2岁了;女生还是考个公务员,当老师稳定一些的更好......就差一句“女子无才便是德”了!

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考研本身内耗已经很严重了,还要听这些搞心态的话,真的会生气!但没关系,只要我们内心坚定,知道自己要成为什么样的人就行,后面上岸,把通知书甩他们脸上!

(2) 抗住了所有,没熬过姨妈 

任何事都打不倒我,但姨妈可以。生理期间,冬天更怕寒,夏天更惧热;加上备考的压力,随时都能一肚子火,或者就怀疑人生怀疑自己,变得抑郁,可谓是受尽折磨。讲真的,生理期间情绪波动起来,我自己都怕。

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学姐给生理期会疼的姐妹们支几个小妙招:

✅尽量不要超过十二点睡,来姨妈前少吃生冷,多穿点别着凉。

✅平时泡一些调理气血的饮料喝,比如薏米水、阿胶等等。

✅休息!别硬撑着学习!咱真的不差学这一会!

(3) 某天照镜子,秃然且肥胖  

考研,是一件很“秃然”的事。自习室、图书馆、桌子上、电脑上、枕头上...哪里都是头发,就是不在头上。对考研女生来说,可能考研挺容易的,就是觉得有点“头冷”。928eb159447320fd3dd2a74b0340da4d.png

而且“沉迷学习,日渐消瘦”这话放在考研上根本不适用!在高强度的学习压力下,只想吃吃吃,于是肚子上的肉肉也肆无忌惮地生长着。

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不过考研期间由于压力大等原因掉发、想吃东西也很正常,别担心,等考完研你失去的头发会再长回来,你增加的体重也会瘦下去的!(但考研期间也记得去散散步,燃烧一下卡路里)

来源于网络

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢3947356dcb906e4d42fa9373a203d657.png

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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