本周的计划

最新推荐文章于 2022-12-07 14:36:53 发布
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分类专栏： 生活 文章标签： 编程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/flankingly/article/details/1438049
本周的学习任务包括：1. 完成COBOL上册的编程练习；2. 进行大型机基础cookbook的实践；3. 学习编译原理的全部内容；4. 编写7个ACM级别的Java程序；5. 学习两课的日语课程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

   this week work：
    1.cobol上册编程；
    2.大型机基础cookbook实践;
    3.编译原理全部;
    4.java7个acm程序;
    5.日语两课;
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要把自己曝光啦，
欢迎大家监督
本周施工计划汇总表.docx
11-19
1. 文件性质：该文档是一份关于施工计划的汇总表格，它详细记录了某一周内的施工计划信息。 2. 工程项目：文档中提到了一个具体的工程项目名称——“铜都新城”，这可能是一个建筑开发项目的名称，包含住宅、商业...
公司本周工作报表及下周工作计划
09-23
公司本周工作报表及下周工作计划
本周计划
a15827584379的博客
12-20 163
本周计划： 1.完成数电实验报告 2.把信号复习完，复变卷子写完 3.完成模电一章的内容，51数码显示的部分 4.
本周学习计划
zyy_zwx的博客
12-07 348
本周学习计划（2022.12.05-2022.12.11）
2019年8月13日 星期二 本周计划
boysky0015的博客
08-13 280
2019年8月13日 星期二 本周计划 星期二 学习Redux入门教程（一），并运用到项目中。 星期三 学习Redux入门教程（二），并运用到项目中。 星期四 学习Redux入门教程（三），并运用到项目中。 星期五 星期六 星期日 学习Redux中文文档 ...
一周总结及本周计划
wenzi0615
10-26 1024
上周又有interview来着，不知道是喜是悲来着，本来还想调整调整再继续面试，看来并没什么准备的时间，期间还办了 visa，又要待一阵子啦。先总结一下上周的工作： 1. newcoder在interview前刷了几道题，java常考点有用的都看完了，写的一般，到处拼凑的，以后没什么大必要看了。 2. 因为准备interview，leetcoder上的50道和总结并没有完成，大概写了40，定
计划本周
会算法的架构师
12-25 217
1 算法4链表例子和题目 2 概率论基础教程+贝叶斯文本分类数学原理
本周计划[9.25~10.1]
a8233821的博客
09-24 120
计划？不存在的 其实我还不知道呢。。 转载于:https://www.cnblogs.com/whc200305/p/7588617.html
本周学习计划。
svitter的专栏
04-03 2000
周学习计划 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期天 1 数据库 数据库|JSP 学习 离散数学 概率论|编译原理 学习 离散数学 洗澡 周复习 2 概率论   WEB   离散数学 学习 体育 C# 洗衣服 周复习 3 数据库上机
本周Java学习计划
u013014228的专栏
12-02 793
周一    对上周学习的内容进行复习回顾 周二   自学《疯狂Java讲义》第一章  看三讲视频 周三   自学《疯狂Java讲义》第二章 看三讲视频 周四   自学《疯狂Java讲义》第三章 看三讲视频 周五   自学《疯狂Java讲义》第四章 看三讲视频 周六   自学《疯狂Java讲义》第五章 看三讲视频 周日   上Java课程 晚上复习回顾
本周工作计划
风中之枫
09-26 589
上周总结：   测试修改“包装指示”、“包装指示生成订单”、“订单管理”、“排产配置信息管理”等模块，经过与包装车间同事沟通后，增加包装订单导出 Excel 功能，未开发完成。   细化了“生成领料单”、“领料查看”、“在制在检品查看”、“生成入库单”及“入库情况查看”等
人力资源部上周总结与本周计划PPT教案.pptx
10-01
上周的工作总结和本周的计划安排，无一不体现了人力资源部在实现这些目标时的策略和执行力度。 首先，让我们关注绩效考核这一核心领域。绩效考核是人力资源管理中的一项关键活动，它不仅涉及对员工过去一段时间内...
财务本周工作计划范文.docx
05-25
财务本周工作计划范文.docx
### **核心目标：** 1、xxxx，对应结果数字 2、xxxx，对应结果数字 3、xxxx，对应结果数字 ### **本周计划完成情况：** #### **重点工作：** 1、xxxx 完成情况：（未完成，原因，调整计划） 2、xxxx 完成情况： 3、xxxx 完成情况： —————————————————————————————————— ### **下周计划：** #### **重点工作（一般不超过3项）：** 1、xxxx 2、xxxx 3、xxxx
03-15
好的，我现在需要帮用户解决如何创建有效的工作周报模板的问题，特别是要包括目标、完成情况和下周计划这几个部分。首先，我得理解用户的需求。用户可能是一个职场人士，需要定期汇报工作进展，所以需要一个结构清晰...
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
05PCweChat资源
最新发布
08-09
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html本周财政计划
09-22
table { border: 2px; width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: separate;... 本周财政计划 项目 预算 项目1 <td>1000 项目2 <td>2000 项目3 <td>1500 </html>
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