写在前面的话


学习计算思维。站得高才能看的远,看的远才能看的真。

“看山是山,看水是水”(昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路)。

数我们在学习中理解了一个概念,这种概念,这种思维,是不是一种正确的理解,这个时候,我们就要站的高,看的远,看的远,我们才能理解这个概念究竟是一个什么样的概念。所以我们要把知识贯通,只有把知识贯通了,才能认识到这种准确性,正确性。

“看山不是山,看水不是水”(衣带渐宽终不悔,为伊销得人憔悴)

从爱情联想到对事业的追求,这里体现了一种联想。我们在学习的过程中,要不断联想,善于联想,浮想联翩,由此及彼,我们才能发现一些规律性的东西,所以联想和贯通是很重要的。

“看山还是山,看水还是水” (众里寻她千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处)

只有不断地训练,不断地理解 ,才能找出本质,才能创新,而我们学习,经常困扰我们的就是这个概念本身。所以 我们要强调训练的重要性。所以我们在学习计算思维的的时候,要理解计算机是如何工作的。l “计算机”的思维: 计算机是如何工作的? 计算机的功能是如何越来越强大的?l 利用计算机的思维: 现实世界的各种事物如何利用计算机来进行控制和处理?u 计算思维(Computational Thinking) 是运用计算机科学的基础概念去 求解问题、设计系统和 理解人类行为,其本质是 抽象和 自动化----from 周以真

 

 

 知识与思维的差别在哪里?知识与贯通知识的思维的差别。

语意符号化;符号计算化,计算01化,01自动化,分成构造化,构造集成化。把各方面知识集贯穿了起来了,使我们可以理解。什么是知识,从知识的学习,过度到知识的贯通。仅仅了解知识是不够的,要把知识贯通起来,我们才能看到知识在贯通中的作用,即计算思维。

 

计算思维的本质是什么,他反应计算思维中很多原理性的内容。可实现的思维,可实现,不是关注他的很多细节,要建立一种观念,这种思维时刻实现的。要联想,不断地联想,只有不断地联想,,才能去发现,才有启发性的东西。这是我们要学的计算思维。学习思路。

 

思维的学习:好奇、思考、联想、贯通。。   思维训练的课程(大学计算机  计算机专业导论 计算思维导论)启发与理解  Understandig

 

知识/技能的训练:技能与掌握:不断地训练。练习,练习,再练习… …(计算机语言

与程序设计   数据库  数学建模或非数学建模)

能力。知识与视野拓展:视野

                      宽度---知识面宽,前沿性

                      深度---贯通性,深入性

 

知识好比人身上的这些穴位,什么是思维呢,就是把这些不同的穴位贯通起来,就是一种思维。用于治疗一些疾病,就和脉络相关,所以,把脉络叫做思维。仅仅知道这些脉络还不够,还要使气息在脉络中贯通起来,所以就要不断练习,只有不断地训练,才能使气息贯通,才能体现出这种能力。。。打通知识脉络,融贯各门课程,内功强化基础,外功灵活应变。。也就是说,只有把计算思维打好了,面对复杂多变的应用环境,我们才能应用自如。

能力---- 内功( 贯通的脉络)

• 实践---- 锻炼, 使脉络贯通

• 思维---- 脉络( 穴位链)

• 知识---- 穴位

 

 

怎么学好。

大学计算机课程,能否学好取决于以下要素?

ü 1. 你是否有信念和信心?--- 信念和信心将决定你能否学好!

ü 2. 你是否坚持?  是否保持兴趣?--- 坚持听课,坚持训练,“铁杵磨针”,就能学得好!

--- 只要听课,就能有收获,就会有想法,就会有兴趣!

ü  3.你是否主动思考主动探索?

---思维的建立是不断思考的结果,对任何持疑的内容都要想办法把它弄清楚。用计算思维解决身边或社会上的问题。

对任何有疑问的问题,通过互联网进一步探索和学习,或者及时与教师沟通获得提高!

ü记住:计算思维的学习,不仅仅是会不会用计算机的问题,

而是会不会利用计算思维来解决身边的或社会

记住:计算思维的学习,不仅仅是会不会用计算机的问题,

而是会不会利用计算思维来解决身边的或社会/自然当中问题的问题

 

 

 

 

 

 

 

数据做交换,有这么一串固定的流程。用的是这一套成熟的代码。我么叫做套路。学习编程,当然要要学习一些基本的东西,比如说C语言到底要怎么写程序啊,变量到底要怎么定义啊,但是光有那些是 不够的。就像你在学习外语的时候,你学习了很多单词,你还要学习遇到这件事情,人们是怎么说的,这就是套路。当你要交换两个变量的时候,人们一般是怎样写程序的。当你要做一个加法的时候,人们是怎么做的,当你要做一个复杂的表达式的时候,人们是怎么做的,当你要去做一个计数的时候,人们一般是怎么去做的。很多事情都有一般的做法,就是叫做套路的。那么这些套路的学习,靠什么呢,和学外语一样,靠阅读。你看别人是怎么做的,然后你跟着做,于是你就知道这件事是怎么做的了。你听别人是怎么说的

很多人厌烦阅读,希望只通过视频来学习。编程和写作在本质上有很多共通性,一个作家不看书是很难写出好作品的。对于概念和原理,视频讲解,比书来得更易懂。比如一些排序算法,树结构变化,动态地视频能更好帮助初学者理解。网上很多视频讲解软件工具的操作基础。操作工具类的视频手把手教比较易学,比如PS很多人是看视频学习的。要是能有一些关于编程工具使用视频这是很好的。可以解决新手看了半天网文,还是弄不懂这个工具怎用的痛苦。这种说半天不懂,教做一遍就会的东西就应该用视频来教。但是基础语言知识通过视频来讲解却会显得很拖沓。原本就几行文字能概括的,用数分钟话语描述后反而很累赘。网上很多视频都在讲语言基础。当然,还有一些其他的。。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
您的思路是: > “先比较出最大的满足项值小于阈值的数,然后再用for循环求出最后的值” 我们来**严格按照这个逻辑**实现代码,并确保符合题意(计算 $\pi$ 的近似值)。 --- ### ✅ 思路解析 您想分两步走: 1. **第一步**:找出第一个小于阈值的项的位置(即找到最小的 $ n $,使得第 $ n $ 项 $ a_n < \text{threshold} $) 2. **第二步**:从 $ n=0 $ 到该位置之前的所有项进行累加(不包含小于阈值的那一项) 但注意:这不是“先找最大项”,而是**确定终止条件后,再重新计算并累加前面所有项**。 由于递推关系依赖前一项,不能直接跳到第 $ n $ 项,所以我们需要 **两次循环**: - 第一次:只算项的值,找到何时 $ a_n < \text{threshold} $ - 第二次:从头开始累加,直到同样的 $ n $ --- ### ✅ 按您思路的代码(双循环结构) ```c #include <stdio.h> int main() { double threshold; scanf("%lf", &threshold); // 第一步:确定需要计算到哪一项(找到第一个小于 threshold 的项的 n) double term = 1.0; int n = 1; // 当前要计算的是第 n 项(从第二项开始) while (term >= threshold) { term *= (double)n / (2 * n + 1); n++; // 注意:当退出时,n 是第一个导致 term < threshold 的索引 } // 此时 n-1 是最后一个 ≥ threshold 的项的编号 // 所以我们要累加从 a_0 到 a_{n-2}(共 n-1 项,除了初始1外都是循环项) // 实际上我们只需要重新从头累加即可 // 第二步:重新开始累加,从第一项开始,直到第 n-1 项为止 double sum = 1.0; // 第一项 a0 = 1 term = 1.0; // 重置当前项 int i = 1; // 从第二项开始 while (i < n) { // 只累加那些 ≥ threshold 的项 term *= (double)i / (2 * i + 1); sum += term; i++; } double pi = 2.0 * sum; printf("%.6f\n", pi); return 0; } ``` --- ### 🔍 举例说明(输入 `0.01`) | 项序 | 值 | 是否 ≥ 0.01 | |------|-----|-------------| | a₀ = 1 | 1.0000 | ✔️ | | a₁ = 1/3 | ≈0.333 | ✔️ | | a₂ = (1×2)/(3×5) | ≈0.133 | ✔️ | | a₃ = (1×2×3)/(3×5×7) | ≈0.057 | ✔️ | | a₄ | ≈0.025 | ✔️ | | a₅ | ≈0.011 | ✔️ | | a₆ | ≈0.0048 | ❌ 小于0.01 → 停止 | 所以我们在**第一次循环中找到 n=6**(a₆ < 0.01),然后在第二次循环中只累加 a₁ 到 a₅。 最终结果乘以 2 得到 $\pi \approx 2.976046$ --- ### ⚠️ 注意事项 - 这种方法使用了两个 `while` 循环,效率略低于单循环法 - 但它完全遵循您的原始思路:“先判断边界,再求和” - 在某些数学算法中(如预处理阶数),这种分离策略是有意义的 --- ### ✅ 总结 | 您的思路 | 实现方式 | |---------|----------| | 先找满足条件的最大项 | 使用第一个循环确定临界项索引 `n` | | 再求总和 | 使用第二个循环从头累加到临界点 | | 关键技巧 | 递推公式 $ a_n = a_{n-1} \times \frac{n}{2n+1} $,避免重复计算 | > ✅ 结论:您的思路是可行的!只需通过两次循环分别完成“定位”和“求和”两个阶段。
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