远大驾校驾考 Ⅰ

远大驾校驾考


2018年9月18日顺利拿到驾照,过程中记录了很多零散的信息,这段时间会逐步整理、发布,希望能对想考驾照的朋友们有所帮助。

先说说我对教学方式的认识

通过与周围的同学沟通,再结合自己的亲身经历,发现教练大致分两种类型:“培养感觉型”和“应试教育型”。

  • “培养感觉型”的教练跟你说的较少,但给你的练习时间较多,在你练习过程中,他会根据实际情况进行点拨。聊天过程中发现这种教练通常不大受欢迎。
  • “应试教育型”的教练会将每次课要练习的内容先讲解清楚,然后按着各个点开始反复练习。通常这种教练的学员都能很顺利的通过考试,这可能也是广受好评的原因之一。

由于个体差异,不同的人喜欢不同的类型。我是比较喜欢后者了,毕竟减少了挂科的几率呀。
我很幸运的在科二选了“应试教育型”的张教练,科目二也没跟他请示(报考前最后问你的教练,他会建议你报相对容易的考场),直接报了很少人报的第2考场(后来被痛批了一顿),考前就买了一圈熟悉场地,直接通过。

跟他学车还有另一个好处,他会把可能遇到情况都让你亲身感受一次。比如:带挡打火(车会突然蹿出去);离合不踩到底挂倒挡(熄火);下坡时踩离合(我的妈呀,太刺激了)等等。整个学车过程中,他讲过的这些意外我也只感受了一次。

但科三不走运,还好在跑圈的时候遇到刘教练,他是典型的“应试教育型”,据他自己说:他的学员都只买一圈,熟悉一遍就基本能过。

我的亲历是:跑圈当天,他带了我们10个人(上午4个,下午6个,我跟几个同伴白白站了一上午),第2天过了9个,没过的那位是有驾驶经验的(原因大家懂得)。这10个人中有一位大哥跑第1圈时被扣700分,第2圈扣200多分,第3圈扣了20分,听他说后来又买了这个教练3圈,结果就是进入了90%的行列。

远大驾校西校区的平面图
远大驾校西校区的平面图
提醒大家,注意里面的班车公告板,我发现很多同学都不会看,这十几次坐班车,都会有同学上错车的情况。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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