2.26学习总结

最新推荐文章于 2025-05-07 11:15:37 发布
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本文记录了一天的Java学习过程，包括从基础知识的学习到实际代码的编写，以及参与PTA平台的编程练习和老师的在线授课。作者反思了学习进度和时间管理，并计划深入研究数据结构。

9：00——12：00学习Java
Java学习笔记链接：
文档：Head Frist Java第一天.note
链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=69aae70b4371f47fb58e03de3472edac&sub=8EBE85DF4BA54F2C86A78FBC195B1F20
在这里插入图片描述
明天说不定可以试着创建一下我的第一个对象（笑）
尝试了一下手写代码，果然没什么手感。
感觉Java和c语言比起来差别还是有点，许多c语言语法和java不同，有一些好像也可以理解。
13：30——14：10背单词学语法

在这里插入图片描述

14：10——15：20：敲代码PTA平台
15：30——17：30：老师网上授课
19：30——21：30：敲代码
在这里插入图片描述

21：30——：写总结
今天比起以前还是有进步，至少没怎么碰手机了
Java学习应该要加快一点，另，数据结构肯定没学好，也要花时间去深入了解，还有昨天晚上的补题，也要找时间写完。虽然说今天比较充实，但是对时间的安排还是不怎么充分，很多事情都没完成，有待改进

大数据学习路线总结
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06-03 2万+
这是一篇大数据学习路线和相关面试总结，可以符合当下主流组件的使用。
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总结来说，NVIDIA cuDNN 8.2.2.26版是针对CUDA 11.4优化的深度学习加速库，适用于Windows x64系统。正确安装和配置后，它能显著提升基于GPU的深度学习应用的性能，是开发和研究深度学习项目的重要工具。
学习周报2.26
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02-26 1041
本周阅读文献，文献主要研究对比了两种河流日流量预测模型，基于随机森林和多层感知机算法叠加的简单模型以及基于双向长短时记忆网络的复杂模型，通过研究发现两种模型预测能力基本相当。另外，学习了attention机制，通过例子了解attention的计算过程。河流流量的预测是防洪和优化水资源管理的一项基本任务。但由于流域特征，水文过程和气候因素的高不确定性，导致预测过程很困难。本研究对比了两种不同的日流量预测模型：基于随机森林和多层感知机算法叠加的简单模型以及基于双向长短时记忆网络的复杂模型。
2.26总结
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02-26 137
9-10点补昨天测试三道有思路的补题 10-11点英语学习 12-2.30学习java和几个排序学习笔记 3-5点离散数学课 6-7点补之前测试的补题 8-9点继续补题，卡在一道题，就先做了道PTA的题，然后再来补题看懂了但是还是时间超限 心得：今天下午在看java的时候感觉又把之前的看的概念给搞混淆了，看得迷迷糊糊的然后心态就有问题了，一度想放弃，然后休息了会再继续看好多了，还是需要劳逸...
2.26学习日记
来自蒟蒻LebronGod的博客
02-26 192
2.26号 复盘昨天的测试+题解博客1.5小时9:00-10:30 题解：https://blog.csdn.net/LebronGod/article/details/104512462 离散数学网课1.5小时3:30-5:00 数据结构与算法网课排序（下）+总结博客2.5小时11:00-1:30 排序（下）：https://blog.csdn.net/LebronGod/article/d...
2.26-2.27java学习总结
a921893396的博客
02-27 182
2.26-2.27java学习总结 第一章 java的工作方式： 我们编写的源代码，经过编译器的查错运行，会被编译器转译变成字节码，然后java虚拟器来读取执行字节码。 什么是类？ 类中带有一个或多个方法。在dog这个类中，bark方法带有如何汪汪的指令，方法必须在类内部声明。 什么是方法？ 在方法的花括号中，编写方法应该执行的命令。方法就类似于函数。 剖析类： 在java虚拟机启动的时候，会寻找...
吴恩达2022机器学习专项课程C2W3：2.26 机器学习发展历程
AIGC_xuexishe的博客
06-17 1671
方差偏差在第一位，误差分析在第二位。在选择如何改进学习算法性能时，偏差和方差是最重要的概念，而误差分析则是其次。具体来说，假设你有500个交叉验证样本，算法错误分类了其中的100个。误差分析指的是手动检查这100个错误样本，找出常见的错误类型。例如，如果许多错误样本是医药垃圾邮件，你可以统计这些类型的错误数量，并决定是否针对这些错误进行优化。通过误差分析，你可以发现某些类型的错误更普遍，从而决定优先解决这些问题。例如，如果故意拼写错误的影响较小，那么可能不需要优先解决。
C++学习笔记2.26
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@Cufft的实例：SimpleCufftTOC Cufft Samples中的SimpleCufft的一些小问题 通信专业，c++和cuda小白，学习ing 1.动态数组在vs调试器里无法完全显示所有元素的问题 比如这条语句 Complex *h_signal = (Complex *)malloc(sizeof(Complex) * SIGNAL_SIZE); 创建出来的指针数组h_sig...
CSAPP学习笔记
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RuntimeEditor2.26.txt
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软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
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AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
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【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述，并对其进行线性化处理，以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现，展示了建模与仿真过程，有助于研究人员理解和复现相关技术，推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群：具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网的动态建模方法；②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧；③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计（如电压稳定控制、功率分配等）；④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程，重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程，同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中，提升系统分析与设计能力。
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Windows AI Rust + Tauri + Vue
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
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