我们的“整风运动”

作者分享了从个人电脑转移到公共学习空间的经历,对比了两者间的差异,并强调了团队合作的价值。此外,还提到了遵守纪律和为后辈贡献的重要性。

把题目取成这个样子,总觉得怪怪的。这是我在网上看见的别人写的整风运动的总结“积极参加分局组织的各项整顿工作,按照整顿作风的内容要求,认真查摆工作思路、工作作风和思想工作方面存在的问题和不足,分析原因、理清思路,制订和完善切实可行的整改措施,下大力气抓好整改。”

看到上面的“整风运动”不禁想到如果我们真能把上面的话付诸行动,想想我们这次的大整风运动也是没有必要的了吧。

从机房出来以后,我和我的电脑就分家了。总觉得手里面缺点什么东西,坐在图书管理,觉得实在闲得慌,我就我的指甲抓裤子,结果好好的一条裤子就被抓破了,哎,可惜了!因为本来已经特别习惯了看电子书,所以捧着一本厚厚的纸质课本很不舒服。后来,我去了电子阅览室,别人在上英语的时候我们就被赶出来了,别人不上课的时候是少数的,是要自费学习的,而且电脑卡的相当厉害。而且老师关门还很早,刚把我的东西拷贝到上面去,安装上需要的软件没一会就下课了,简直无语了,我的时间就这样白白的溜走了。

很怀念在四楼的日子啊,自己的电脑,需要什么东西不用每次拷贝到上面去,每次开机之后上面的东西还是老样子。有水喝,不用整天提着杯子没学校跑,本来喝水就少,这样更不愿意喝水了,晚上嘴巴干的难受。每天源源不断的网。这几天在五楼学习,没有网,要是想发个邮件,写篇博客的还得借用人家的电脑。在四楼有问题了可以和几个同学讨论讨论,这段时间只是在孤军奋战,深感团队合作的力量。这些天也在宿舍蜗居了两天,相当痛苦难忍,其实以前我是很爱睡觉的,但是现在对他的迫切需求慢慢淡化了。

这一次,更让我懂得了珍惜着来之不易的学习机会,这样舒适的背后是我们的老师在为我们默默地付出着。我们更应该遵守纪律,听老师的安排。今天想了想觉得米老师做任何事情多有好多理由谁服你!就拿我们写英语周报来说:以前觉得这样就是多此一举,干嘛要写周报啊,我自己就是这样学习的。但是我们想一想,其实提高班之所以能有这样的成绩,除了米老师的付出之外,还有前辈们的付出和牺牲。我们在享受这种科学的学习方法的时候是不是也要为我们的后辈做出自己的贡献呢?每周给老师发英语学习汇报,并且要如实的记录自己的学习情况,不仅有利于督促自己的学习,更多的是探索一种科学的英语学习的方法。

在一个组织、团队里面,加入没有纪律的约束,工作态度不严谨、上班迟到、早退,工作态度不端正、工作行为随意,做事拖拖拉拉,工作秩序杂乱无章,工作业绩将无法得到保证,工作形象一败涂地,组织能寄予这样的团队希望吗?这样的状况,无法正常工作,不能产生工作绩效,只能够等着慢慢被你的竞争对手打败。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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