2018年11月26日前

我校学习和总结

大一

  • 离散数学
  • 大学英语
  • 高等数学
  • C语言
  • 线性代数
  • 大学物理
  • 电路基础

大一总结

大一来到学校,就读网络工程专业,懵懂,努力学习学校的课程,绩点3.6的同时,奖学金也拿了。现在回想起来,却还是觉得有点多的时间花在手机游戏上了,最后悔的还是没有更早的学一些自己感兴趣的东西,也没有开始学习网安技术

大二

  • 概率论
  • 数据结构
  • 模电
  • 数电
  • 数据库原理
  • 网络导论
  • 软件工程

大二总结

大二开始有了自己的一些想法,主要原因还是觉得学校的课程培养下去我可能只能去“拉网线”了,调侃归调侃,对于硬件不是很感冒的我,开始了略有主见的自学之路

大三

新的起点,抬头看看实验室许多已经亮不起来的灯,起航吧!

掌握的自学内容

1.Java语言
2.TCP/IP协议(详解卷一)
3.Linux基本操作命令
4.Linux安全基础
4.Kali相关(基本工具,漏洞扫描,信息收集,提权,Web渗透)

之后学习计划

日常学习安排
2018.11.25-寒假前(试行)
周一 —> 周五

下午3:30 – 5:40 左右

我校学习内容(不只学我校): 数据库、TCP/IP、汇编基础

完成必要的课程作业后:
				周一:  数据库(Oracle网课)
				周二:  TCP/IP详解卷一、卷二
				周三:  汇编语言(王爽)、看雪等论坛
				周四:  SQL Server 、MySQL 管理、查询练习

晚上 6:40 – 9:00 左右
数据结构学习 (C/C++训练)、Web漏洞熟悉掌握利用(搭建WEP环境手动测试)、Python练习、粗略的今日学习总结

8:30后:
CTF一题或多题、ACM一道题(训练C/C++)

到寝室(锻炼完) – 睡觉前 : 学会儿英语、背会儿单词

周六 —> 周日

10点前起床
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//写一周学习总结
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15点到102
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找网站或主机漏洞
完善实验环境

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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