2011-11-28

2011-11-28
2011年11月28日
  文明礼仪伴我行
  尊敬的各位领导、老师,亲爱的同学们;大家好!很荣幸站在这里,和大家一起说说那个永恒的话题――礼仪,今天我演讲的题目是《文敏礼仪伴我行》
  中国是一个有着五千年历史的文明古国,五千年悠久的历史,创造了中国灿烂的文化,五千年的历史,行程了古老的传统美德。中华民族素来是一个温文尔雅、谦恭礼让的文明礼仪之邦。华夏儿女的举手投足、一言一行,无不体现我们中国人的气质与素养。我国伟大的思想家孔子就曾有云:“道之以德,齐之以礼,民有耻且格.”意思是说,用道德来引导百姓,用礼制去同化百姓,百姓不仅会有羞耻之心,而且有归服之心。可见礼治具有能使百姓知道廉耻并建立有序生活的社会功能。礼的观念在古代已经建立而且发挥了重要的作用,那么对于现代文明高度发达的今天。礼仪对于我们还重要吗?重要!礼仪不仅是一个民族精神面貌和凝聚力的体现,而且对于个人而言,也是体现一个人道德和修养的尺度。这节课我们就学习一下礼仪的涵义以及学生行为与礼仪的关系。
  文明其实是由细节构成的,反思现在我们的身边,还是存在着很多不文明的习惯。例如,在我们的校园内、楼梯上总能见到与我们美丽的校园极不和谐的纸屑,教室里、校园内食品袋、方便面盒随处可见;我们很多同学把文化知识的学习放在首位,而常常忽略了社会公德的培养和文明习惯的养成,而这恰恰从本质上展现出一个人的思想品质.事实上,良好的行为习惯,是保证我们顺利学习的前提,也是树立健康人格的基础.在学校没有良好的行为习惯的同学就可能目无纪律,不讲卫生,扰乱班级的学习环境.相反,如果我们养成了文明的行为习惯,学习环境就一定是良好的、有序的.我们知道:一个学校的学生具有良好的文明行为习惯,才能构建出优良的学习环境,创设出优良的学习气氛.现在,我们正处于人生中最关键的成长时期,我们在这个时期的所作所为,将潜移默化的影响到我们自身的心理素质,而文明的行为就在帮助我们提高自身的心理素质,同时也完善了自身的道德品质,如果我们不在此时抓好自身道德素质的培养,那我们即使拥有了丰富的科学文化知识,于人于己于社会又有何用呢?所以,我们首先应该做一个堂堂正正的人,一个懂文明、有礼貌的谦谦君子,然后才是成才,不能做一部单纯掌握知识技能的机器,而要成为一个身心和谐发展的人.文明就是我们素质的前沿,拥有文明,那我们就拥有了世界上最为宝贵的精神财富.
  试想假如全国每一个校园都共同创建文明校园,那么我们民族的整体素质将大大提高,国家的综合实力将会大大加强,祖国的未来一定是繁荣昌盛、灿烂辉煌!
  文明礼仪是我们学习、生活的根基,是我们健康成长的臂膀.没有了文明,就没有了基本的道德底线.千学万学学做人,说的就是学习应先学做人, 学做文明人,文明校园,从我做起,从点滴做起,从每一件小事做起,让文明礼仪之花在校园处处盛开.
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
如果你的数据格式是**一个省份占连续的若干行,依次排列2011到2019年的数据**,例如: | 省份 | 年份 | 普及一组 | 提高一组 | NOI人数 | 参赛人数 | |------|------|----------|----------|---------|----------| | 北京 | 2011 | 50 | 30 | 10 | 200 | | 北京 | 2012 | 55 | 32 | 11 | 210 | | 北京 | 2013 | 60 | 34 | 12 | 220 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | | 广东 | 2011 | 40 | 25 | 8 | 180 | | 广东 | 2012 | 45 | 28 | 9 | 185 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | 也就是说:**每个省份连续排列9年数据(2011-2019)**,那么我们可以通过**按“省份”和“年份”分组**来处理。 --- ### ✅ 解决方法 我们可以使用 `findgroups` + `splitapply` 来对数据进行分组处理。 --- ### ✅ 示例Matlab代码 ```matlab % 读取Excel数据 filename = 'data.xlsx'; % 替换为你的文件路径 T = readtable(filename); % 检查列名是否正确 disp('读取的数据列:'); disp(T.Properties.VariableNames); % 获取所有唯一省份和年份 provinces = unique(T.省份); years = unique(T.年份); % 存储每年的标准化得分(行:省份,列:年份) allScores = zeros(length(provinces), length(years)); % 对每个省份进行处理 for p = 1:length(provinces) province = provinces{p}; % 提取该省的数据 T_prov = T(T.省份 == province, :); % 排序按年份排列,确保是2011-2019顺序 T_prov = sortrows(T_prov, '年份'); % 提取指标数据(假设指标列为第3到6列) data = table2array(T_prov(:, 3:end)); % 检查是否正好有9年数据 if size(data, 1) ~= length(years) warning('省份 %s 数据不完整,年份缺失或重复', province); % 可以插值或填充NaN data = NaN(length(years), size(data, 2)); for y = 1:length(years) year = years(y); idx = T_prov.年份 == year; if any(idx) data(y, :) = table2array(T_prov(idx, 3:end)); end end end % 标准化(Min-Max) minVals = nanmin(data); maxVals = nanmax(data); range = maxVals - minVals; range(range == 0) = 1; % 防止除零 normalized = (data - repmat(minVals, size(data, 1), 1)) ./ repmat(range, size(data, 1), 1); % 熵权法计算权重 n = size(normalized, 1); m = size(normalized, 2); % 比重(忽略NaN) proportions = zeros(n, m); for j = 1:m col = normalized(:, j); valid = ~isnan(col); sumCol = sum(col(valid)); if sumCol == 0 proportions(:, j) = 0; else proportions(valid, j) = col(valid) ./ sumCol; end end % 信息熵 entropy = zeros(1, m); for j = 1:m temp = 0; for i = 1:n if ~isnan(proportions(i, j)) && proportions(i, j) > 0 temp = temp + proportions(i, j) * log(proportions(i, j)); end end if isnan(temp) entropy(j) = 0; else entropy(j) = -1 / log(n) * temp; end end % 权重 diffCoeff = 1 - entropy; weights = diffCoeff / sum(diffCoeff); % 得分(每年一个得分) scores = sum(proportions .* repmat(weights, n, 1), 2); % 存储该省每年得分 allScores(p, :) = scores'; end % 计算综合得分(平均或加权平均) finalScores = mean(allScores, 2); % 可替换为加权平均 % 排序输出 [~, idx] = sort(finalScores, 'descend'); disp('省份排名(综合多年表现):'); for i = 1:length(idx) fprintf('%d. %s: %.4f\n', i, char(provinces(idx(i))), finalScores(idx(i))); end ``` --- ### ✅ 说明: - 使用 `T.省份 == province` 提取每个省份的数据。 - 使用 `sortrows` 确保年份按2011-2019排列。 - 若数据缺失(如某年没有记录),使用 `NaN` 填充,并在后续标准化和熵权法中做特殊处理。 - 对每年数据进行标准化 + 熵权法评分。 - 最后对多年得分取平均(或加权平均)得到综合得分。 - 输出省份排名。 --- ### ✅ 扩展建议: #### 1. **加权平均(强调近年)** ```matlab weights = (years - 2010)'; % 近年权重更高 finalScores = allScores * weights / sum(weights); ``` #### 2. **插值缺失年份** 可以使用 `interp1` 对缺失年份进行插值: ```matlab scores = interp1(1:length(years), scores, 1:length(years), 'linear', 'extrap'); ``` ---
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