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
默主归沙的博客
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。
NVIDIA cuDNN官方工具8.2.2.26版本windows系统x64位安装包支持cuda 11.4
07-23
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
qq_45612705的博客
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
weixin_45823991的博客
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
不算太晚
02-26 357
@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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12-07 523
这是一篇CASPP学习笔记
CSS详细学习笔记
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05-07 1224
CSS（Cascading Style Sheets，层叠样式表）是一种用于控制HTML文档外观和格式的样式表语言。它通过定义HTML元素的样式规则，可以实现对网页布局、字体、颜色、间距等外观特性的统一控制，从而使网页更加美观、易读和具有个性化的风格。
RuntimeEditor2.26.txt
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本文将基于《RuntimeEditor2.26.txt》文档内容，深入探讨Unity3D运行时编辑器的相关知识点。 #### 二、什么是运行时编辑器 运行时编辑器是一种可以在游戏运行过程中直接对场景中的物体属性进行修改和调整的工具。这...
cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.2.26.zip
07-01
总结，CuDNN v8.2.2.26为Windows 10 x64用户提供了高性能的GPU加速能力，简化了深度学习的开发流程。正确安装和配置CuDNN是提升深度学习模型训练速度的关键步骤，希望本文的指导能帮助开发者们更好地利用这一强大的...
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的分散式优化策略，用于解决电动汽车充电站的有序充电调度问题，重点结合分时电价机制进行优化，并提供了Matlab代码实现方案。该方法旨在通过分散式计算降低集中控制的复杂性，提升充电调度的经济性和电网稳定性，适用于大规模电动汽车接入场景下的充电管理。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究人员及研究生，具备一定Matlab编程能力和优化算法基础的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车充电调度在分时电价下的优化模型；②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法在电力系统优化中的结合应用；③实现分散式优化算法以提升充电站运行效率与电网互动能力； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解算法实现细节，同时参考文中提到的优化方法与其他电力系统调度案例进行对比分析，以增强对分散式优化架构的理解与应用能力。
Anaconda：NumPy数组操作教程PDF
12-05
1.1.1步骤与说明 1.访问 Anaconda 官网:首先，访问Anaconda的官方网站(https://www.anaconda.com/products/distribution/)。 2.选择下载版本:根据你的操作系统(Windows,macOS,或Linux)，选择合适的Anaconda 安装包。 3.下载并安装:下载完成后，运行安装程序并按照提示完成安装。确保在安装过程中选择将Anaconda添加到系统路径中。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要：本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法，该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法，重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略，提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度，适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外，文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容，涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员，尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标：①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域；②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力；③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持； 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性，并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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本书深入探讨JavaScript模块化编程，从基础概念到企业级架构设计，涵盖模块模式、增强技术、沙箱机制与核心模块构建。通过一个单页应用的完整实现，展示如何打造可维护、可扩展、高内聚低耦合的前端系统。结合MV*架构、自动化测试与AMD/CommonJS/ES6模块标准，帮助开发者摆脱全局污染，掌握现代前端工程化核心技能。适合有一定JavaScript基础、追求架构思维提升的开发者阅读与实践。
iOS+allure+poco+airtest框架，一键执行
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