大二结束了,是不是该说点什么

作者回顾了大二的学习、项目、生活与情感经历,强调了反思的重要性,并表达了对未来学习和发展的期待。提及了博客写作的价值,以及在人际关系和社会技能上的进步。指出理论与实践结合的必要性,表达了对专业课程的重视,以及对即将到来的大三和大四生活的展望。

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我们是7月2号考试结束,本来打算考完就总结下大二的生活,由于各种杂事耽搁了,不得不搁浅。今天有些空余时间,还是写篇总结吧。


整个大二说起来过得还算充实,做了三个项目,学业上没有耽搁,生活过得也不错,但总感觉缺少了些什么。我是一个还算努力的学生,但感觉有些工作心有余而力不足。很多困难的东西望而止步了,这点应该改善。没有更高的目标,就没有更大的进步。在做项目时,考虑问题的解决办法多于考虑问题本身。这点我觉得有很大的问题,遇到问题只知道去寻求答案,而没有深刻思考问题是怎么产生的,以后就只能成为解决问题的大拿,却不能成为技术上的大牛。所以以后要多想想为什么。


写博文方面,依旧坚持。当我遇到问题就会记录下来,思考,分析,解决,总结。这样下来收获真的好大,希望自己坚持下来。不要害怕你写得文章是多么的臭,只要肯分享,不要在意自己博文的质量。等以后积累的知识多了,自然写的博文会上档次。向其他博友能学到很多东西,这种相互学习的感觉挺不错的。





学习方面,总感觉学来的东西空洞无味,甚至觉得毫无意义。可能这种想法有些片面吧,但我们专业实践性很强,纯理论的东西用得地方太少。可能以后会遇到,现在学习是为以后的发展打下坚实的基础,让我们的羽翼变得更丰满。再说说考试吧,只能说很无语,如果能取消考试的形式,而非卷面考试,寻求其他方式考查学生,这样会好些吧。纸上学来终觉浅,绝知此事要躬行。没有实践的理论都是浮云。


生活方面,依旧发扬勤俭节约的优良作风,没有乱花钱。大二收获最大的就是良好的习惯。现在每天坚持锻炼已经成为了我生活的一部分。当好习惯融入你的生活,并一直坚持下去,日积月累,你会有很大的收获的。


为人处事方面,有很大的进步。以前我都是很少和别人沟通的,现在好多了,和大多数同学都能谈得来,并且有几个铁杆哥们。不要小瞧这些人脉,在当今社会,信息和人脉是成功的两大法宝。和大家有说有笑的日子很温馨,很难忘。还有以后要慎交朋友,你交的朋友是怎么样,你就会发展成他们那样。现在的我变得有些圆滑,不像以前不会说话处处得罪人。一个的社交能力很大程度决定了你能走多远,所以有时间多看看为人处事、心理学、管理学方面的书籍。


情感方面,亲情更加浓厚,友情遍地开花,爱情依旧一片空白。有非常爱我的父母,有一个关心我爱我的好妹妹,有一大群良师益友,却没有一个我爱或者爱我的她。但我感觉这样挺好的,以后回忆或许会有遗憾,但是在正确的时间里做了对的事,总比在错的时间遇上错的人好。但也不排除遇到对的人,等遇到后再说吧,我是相信缘分的,当缘分到了,自然一切很自然。一个人的生活,我照样过得很好。


下学期就大三了,大三基本上都是专业课,希望自己好好学。大三结束你的水平能决定你的第一份工作。整个大四我们没有课,就只有毕业设计,其余时间都是实习。希望自己不要辜负了父母、老师、朋友的期望。


且行且珍惜,前方的路还很长,一步步地走,坚实稳妥。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。









内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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