放宽学习的眼界--4.实践

放宽学习的眼界--4.实践

 

      实践本是我们的长项,我就尽量的少说,针对初学者我有以下几点看法。

 

       学习要生猛:管它什么原理结果,管它什么方向成就,对着一行代码,先抄起来,运行起来;对着一段原理,先背起来,先死记起来。要这个生猛鲁莽劲,把学习变成一个体力活,这就是年青人最擅长的了。一个技术点,讲一遍就懂的是天才,就不要找老师了,自己坐图书馆看书就是;但写十遍还不懂,就是蠢才!直接回家去。实践的空间就在天才和蠢才之间,实践首先是证明自己不是天才,也不是蠢才,那就是人才!

 

      实践是犯有所有错,就知道所有对:科学研究是确定性的寻求,程序设计更是如此。一个程序写对了不算掌握,还要再写错,写出各种可能的错,探求出各种错的前因和后果,那不想成为高手都难!有些同学害怕犯错,学习时只想做对的,那是几十年的学习惯,那是有灌输,无创造的学习。如果只学正确的,那是假设正确的前人都己确知,这成立么?有出错才有掌握新知的机会,才有创新创造的机会!把每一步学习当做迎接一次挑战,这感觉肯定比只是服从被动安排要畅快得多!要么去挑战,要么被安排;要么去指挥,要么去服从,你选择?

 
    实践要求极端细致:这点不难理解。上课时我常强调抽象明理的重要性,比如教小孩子1个苹果+1个苹果=2个苹果,1块钱+1块钱=2块钱很容易,但明白1+1=2难,理论的理解难在于高度和抽像。但实践是针对具体事物的,木秀于林,要的是特立独行的极致;颖脱而出,要的是锥子的尖端。看看我们所喜爱的物品,必然是在某一方面精细入微到极致的,360,腾讯QQ,iPhone4...一个软件应取什么颜色、界面多宽多高、一个输入框要放到什么位置. . .道大于无形,用致于精微!实践致用的价值在于此。实践的结果如果粗糙马虎,没有棱角,那就是个球,挨踢的就是。

 

 

      实践就是构建的过程:练习做了几年,知识点能装几个硬盘,代码段写了N行,但我们要一个成品!实践就是在一堆砖瓦块堆成的垃圾和一栋完整的房子之间的工作。不在乎你记住多少,储藏的种子可能会腐烂,如果它不能发芽成长;不在乎你知道多少,懂得E=MC2但造不出原子弹有什么用?别说没有功劳还有苦劳,没有成果什么也不是!

 

      在实践面前,一切说都是废话,一切思都是空想,言辞义理只是浪费时间。好,起而行之!

 

 

 

 

【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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