2010年的计划是读100本书

博主计划在2010年内阅读100本书,包括计算机编程、计算机网络及英语学习等多个领域,并分享了读书清单及进度。尽管因为考试和申请等原因未能达成目标,但已培养了良好的阅读习惯。

这算是我第一篇真正意义上的博客,以前都是摘点教程公式,这次觉得用博客记录点东西比本子方便。

言归正传,新一年的计划是读100本书,这个想法最开始起源于与同事Vincent的一次聊天,他说twitter上一guy每年能读好几十本书,虽然不能以数量来衡量学问大小,但多读些书总能博闻强识。最让我佩服的是人家不是学生,也是和我一样的IT员工,我每天下班回家累的看电影来休闲,他却能挤出时间来读书。所以我计划每天读书读到累的倒下便睡,这样一天天积累差距很明显。

 

 

2010年阅读百书列表:

 

1.《这个词原来这样说》 英语

2.《GRE作文大讲堂》 英语

3.《GRE北美范文精讲》 英语

4. 《英语学习-2010-2》 英语

5. 《Google知道你多少秘密》 计算机网络  //为了目标加油!

6. 《学习emacs中文第二版》 计算机编程  

7. 《emacs生存指南》 计算机编程

8. 《杜拉拉升职记2-年华似水》 有声版小说

杜拉拉升职记2

9. 《The elements of style》 英语写作

10. 《顾城的诗 顾城的画》 诗歌

 

//四月到六月专心准备考试,读书计划英语以外除CSAPP一律暂停

 

11. 《新托福备考综合指南》 英语

12. 《GRE词汇词以类记》 英语

 

// 转眼考完GRE TOFEL,完成申请材料,一年已经快过去了,开始恢复读书计划。不知道这个指标能不能完的成

 

13.  《三维计算机图形学》 计算机

 

 

总结:2010年已经过去了,这一年里读了不少书。由于准备GRE TOEFL考试和申请占了大部分时间 所以没有很多时间读完100本书,不过培养了好的读书习惯。所以在2011要继续保持。

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用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应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅建议:建议者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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