个人备注:经济学的自学顺序

这篇博客分享了个人的经济学自学计划,首先从掌握高等数学,特别是微积分开始。

个人备注:经济学的自学顺序



1.高等数学(微积分)

2.概率论与数理统计(经管类)
3.线性代数
4.货币银行学。经济理论也是学管理学需要掌握的,货币银行学是经济学的金融枝干。
5.金融市场学
6.国际金融
7.管理学原理。管理学是会计学、保险学和营销学的基础。
8.基础会计学
9.财务管理学
10.银行会计学
11.银行信贷管理学
12.市场营销学
13.保险学原理
14.对外经济管理概论
15.管理系统计算机应用
16.中国近代史纲要




中国近现代史纲要、
马克思主义基本原理概论、
政治经济学(财经类)、
英语(二)、
管理系统中计算机应用、
管理系统中计算机应用(实践)、
中国近现代经济史、
基础会计学,这都是基础课。
然后再学西方经济学、
国际经济学、
发展经济学、
计量经济学、
经济思想史等专业课


《政治经济学》,
《微观经济学》,
《宏观经济学》,(微观+宏观=西方经济学)
《货币银行学》,
《数量经济学》,






说实话,我至今仍认为我还是一个初学者,尽管我学经济学已经有9年了(十年磨一剑,我还差一年,哈哈)。我想初学经济学大凡都要读萨缪尔森的《经济学》,我那个时候读的是第12版,现在似乎出到第17版了。另一个可供的选择是曼昆的《经济学原理》(人大版)。
读完初级就可以开始读中级教材了。就微观而言,平狄克的《微观经济学》(人大版)是不错的选择,涉及了微观经济学的大多数领域,配有案例,没有数学压力;瓦里安的《中级微观经济学》(三联版,即《现代观点》)可以作为提高,其章节是专题式的,有一点数学要求,但确实很严禁,和读平狄克那本的感觉会完全不同。
至于宏观,我认为也有必要读两本,其一是曼
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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