三个问题 带给我们的思考

本文反思了大学期间学习中存在的问题,包括缺乏人生规划、对专业兴趣不足、盲目考研及理论与实践脱节等,并提出了相应的改进建议。

今天去米老师办公室,米老师知道我们三个是学电子专业的。首先大致说了一下我们的主要课程是PLC、单片机、模电、数电等等
下面米老师,A、B、C:代表着我们三个学生,……代表没有应答。
问题一:
米老师问:三极管的三个工作状态?米老师给出了一个答案,让我们回答那两个。
A:高阻态吧……断断续续,显示的不太那么自信
B:……
C:记不起来了……
问题二:
米老师:PLC的全称及其解释?
A:……
B:……
C:……
问题三:
米老师:PLC编程使用的软件的名称是什么?自己会用吗?
A:……
B:梯形图,大概提了一下这个软件,含含糊糊……
C:……
我们几个含含糊糊,米老师很顺的把这些问题说的很全面,讲的很富有风趣,物电学院的所有带字的课程,米老师在二十年前就教过了,到现在记得这么清楚,而我们自己忘得太快了(两年
前学的)?还是我们学的不好?还是我们就没有认真的学习?这些问题引起我们的思考:
第一:我们缺少人生规划:无规划使我们的大学生活乱的一团糟。

现在马上毕业了到现在一无所有,就剩下一毕业证,以前大学时看着很有面子的事在毕业找工作期间这些都不好使,因为首先我们没有经验,更重要的我们没有在大学期间好好的学习基础知识,在大学生活期间很少用心学习,对于自己的专业知识来说以前老感觉没用、不学了、没意思,这样的话来使自己更加的颓废,大学期间我们考试我们很多都是小抄,甚至考试前就有个答案、卷子直接提前来准备。这样的大学还有什么意思呢?因为学校的风气是这样,多多少少影响着周围的人、学弟学妹,以致恶性循环,导致现在的大学教育……,我们自身不努力,看着他人成功了,就说人家聪明,自己不是那块料,成功是未来的事,现在我们做的就是踏踏实实的学习。

第二:我们缺少培养对事物的兴趣
经常问我上班回来的同学,说现在干嘛呢?工资多少?1000多点,还是不管吃住,大家的现在情况不是很好,很多说的:嗨……混的不好,别提了,现在我们班的所有人干我们原专业的很少,几乎没有,不是我们专业不好,主要的是我们被以前的难、不好学的心理因素而是我们望而却步,不再愿意接触它,对其渐渐的失去了
兴趣,俗话说:兴趣是最好的老师,在提高班学习快一年了,在这一年里,基本每个阶段,自己都有小小的成就来驱动着自己的学习,就这么一点点差别,结果差之千里。提高班的生活是快乐的……


第三:很多人盲目的考研:
问为什么考研呢?
答到:大家都考,咱们也考吧,闲着也是闲着,再说现在就业压力这么大,可以暂缓就业压力。大家没有认认真真的考虑过自己想干什么?适合干什么?能干什么?对自己的未来一片迷茫、跟风……


第四:理论实践结合不好

在大学里我们学的课本知识是很多,但是我们并没有自己真真正正的去实践,最终使自己的知识孤立、遗忘。没有通过实践加深深刻理解,最后成为一片散沙……

平时实验课,老师并不多讲什么,只是让我们按照课本上给的步骤操作就行,结果出来了,实验就完了,以前时认为这样挺好的,一会又有时间可以玩会了,现在快毕业的我,给学弟学妹的忠告是:好好实践、抓住每次上机的机会、多提出问题、多动手、多操作……这样自己的成长才是最快。

虽然快毕业了,好在自己能继续留在提高班跟着米老师学习,俗话说:欠的帐迟早都要还的,现在要好好的利用在提高班的每分钟时间去努力学习,过去的是血的经验与教训,我们应昂首阔步、不抛弃不放弃、踏踏实实的走好没一步。

在学习中注重着过程、在过程中快乐的学习、在过程中不断的思考、在思考中不断的前进!生活很美好,为之努力而奋斗!加油!!!

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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