我的大学生活

先做个总结:大学成绩马马虎虎,但在班里也算是前5,所以就报考本校研究生,居然死在英语上(考了47分,作文题目 中希望工程中的“Project”一词不认识,结果可想而知。难得自己后来居然敢做项目管理);工作到3年的时候有人拉我考GRE出国,但是想想研究生考试中的败绩,放弃了,本人一生中最大遗憾之一;工作到6年后考工程硕士研究生,终于知道学习的目的因此特别用心,毕业时英语分数88居然全班最高;工作10年后在专业国际会议和培训上做了几次翻译,和老外骑行长安街……所以,我们能确定自己认识自己吗?不能。正如序言所说,真想和15年前的那个糊涂小孩见面聊一下(肖申克的救赎中,男二号最后出狱前说的就是这话)。

(本段中的炫耀内容请读者自行过滤,呵呵)

下面将主要以学习成绩一般的读者为例,一帆风顺者自有自己的方法,可能是本人没领悟到的。


考了一般大学怎么办,兼谈考研

很多人把考清华北大当作理想,而一旦不成功考中了二线学校,就万念俱焚,其实不然。

第一个出路就是准备考研 。唐骏老师写过自传,其中一个就是他在大学里边干什么,大致如下:“我考中大学的时候是个很一般的学生,但是考研却以全系第一名中,因为我有自己的诀窍,我提前看了考研的必考科目,并以之为重点学习。别人用几个月复习考研,而我用了大学4年。”其实几乎任何人用这种方法,都可能在考研的时候考中你心目中的名校,重续你的梦想。

第二个出路是准备考GRE出国 。和唐骏老师的思路一样的,用四年而非最后一年准备,是这个策略的核心内容。

第三个出路是毕业工作两年后考工程硕士 ,我和几个同事一起考的,后来又推荐两个以前同事上第二期,结果都中了而且顺利毕业。感觉工程硕士是可以创造“不正当竞争”的,与在大学考工学硕士不同,大家用于复习、备考的可用时间相差很大,如果你有条件,可以轻松击败竞争者。

前文提到的第二代今年考砸了正在郁闷此事,15年后他会笑对当年的自己的。

选什么专业?

这里指国外留学、在职研究生(工程硕士)等二次求学。

本人本来要学“软件工程”,但后来发现课程都是自己工作中遇到的内容,换言之已经实践了半斤,剩下的也不过八两,非常缩水,不如自学。所以后来选择了通信专业,结果证明是正确的。后来有位同事考了“软件工程”,说“怎么还没有咱们平时聊天聊的深”。其实不是老师和课程水平问题,是因为课程要考虑那些本科学“通信专业”转过来的同学……所以要借助二次求学来拓展自己的知识面,不能一味地考虑用擅长的东西换取学位,也不要误解学习能加深理解(与之相比,自学+工作更能)

考多少分?

很多时候大学成绩都是60分万岁的思想下考出来的,其实不然,在下面两种情况下分数非常重要:

1. 求职,一个一片60分的成绩单非常打击面试者对我们的信心

2. 出国,被申请学校一般都对分数有参考,一个同事刚告诉我,他正为此郁闷中。

在毕业后若干年为成绩后悔的人比比皆是,希望他们能提前看到本文。

什么时候学习?

上课时候学习!

尤其工程硕士,本来工作就很忙,上课的时候一定要把时间利用好,反正干别的也干不好的时间,就干脆用来仔细听老师讲课吧。本人本科喜欢坐最后一排,研究生则坐在第一排,成绩差异也大半来源于此。

老师喜欢看坐在前面的同学的脸,你一点头老师就会继续讲,你一皱眉老师就会多讲一点,学不好才怪。

学什么材料?

学课本!

与所有其他材料相比,课本是最精挑细选的,尤其是讲课老师自编的课本,考试题多数从中变形得出。

如果是在职生,尤其要先保证课本学好,再提之外的教材。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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