用魔术把数学放进孩子心里!——2025(下)数学魔术师种子班报名通知(内含惊喜福利)

先发福利!

转发本文到朋友圈,截图、添加微信1035312177(备注:数学魔术课程咨询)并发送,可进入MatheMagician专属服务群,解答关于数学/魔术的任何疑问!


你好,我是钻研数学魔术20余年,游走于各大中小学表演、讲座和授课的数学魔术师Tracytian。也是原新东方数学老师、腾讯AI算法工程师;IACM华人魔术联盟会员,本公众号MatheMagician的主笔。

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你是否苦恼于孩子的数学成绩?

孩子似乎不爱思考,对数学提不起兴趣?

虽然刷了很多题,上了很多课,仍然收效寥寥?

不妨来试试这个能解决孩子数学学习困境,最近在家长圈传疯的秘密武器——数学魔术!

学了数学魔术,妈妈再也不用担心我的数学恐惧症了!

数学魔术是啥?就是连续两年春晚刘谦带着全国人民表演的那个!

那数学魔术是如何点亮孩子的兴趣,打破原有学习模式,重新建立起良性循环的呢?

下面是由我主导研发的数学魔术师课程的介绍和解说,详细解释了数学魔术是怎么解决孩子的数学学习兴趣问题的,大家可以跟随解说了解一下。

视频1 数学魔术师课程介绍

视频2 数学魔术师课程介绍讲解

本年度,数学魔术师种子班已进行了2025上和暑期两期课程,好评如潮!快来看看孩子们的学习成果吧!

视频3 数学魔术表演色子感应

本暑期的数学魔术师夏令营也接近尾声了,我也一直在紧锣密鼓筹办着下学期的课,终于:

2025下学期数学魔术师种子班从今天起正式开放报名!

内容和前面2期课程都不重复,并首次增加面向1-3年级孩子和教师的内容。下面是详细安排!(有任何以为欢迎添加微信1035312177(备注:数学魔术课程咨询)咨询)

1. 时间和主题安排

基本安排为1周1次上1个主题,连续6周上6次,每次2课时,共12课时(一般每课时1小时,小学1-3年级每课时45分钟)。按学段分为小学1-3/3-6年级和中学段,详细时间安排如下(以下时间除标注年份外都为2025年):

小学1-3年级段

课程详情

主题列表

小学3-6年级段

课程详情

主题列表

初高中段

课程详情

主题列表

2. 上课形式

由Tracytian老师线上(Teams)全程讲授,单次课学生人数不超过16人。

3. 注意事项

1. 以上所有课程除对应学龄孩子外,均欢迎数学老师、数学/魔术爱好者参加,会根据学员情况微调上课内容;

2. 小学3年级孩子可根据其数学和魔术基础酌情报1-3年级段或3-6年级段,拿不准可微信咨询评估;

3. 每次课前自行准备好扑克牌,如有少量其他材料课前另外通知;

4. 要达到最终课程效果,每个课时对应至少2倍的自习时间,包括魔术表演的练习和数学知识的熟练等,期间有任何疑问可微信老师解答;

4. 报名须知

1. 班型选择:选择各年级段中任意一个轮次即可,也支持连续跨轮次报名,但不推荐;

2. 课程总价:一轮课程为12课时,每课时200元,共计2400元;

3. 优惠信息:20250905前享早鸟9折优惠,参加过任何课程的老客户9折优惠,介绍朋友一起报名各享9折优惠,以上优惠均可叠加;

4. 报名方式:添加微信1035312177(备注:数学魔术课程报名)报名,付款后进入课程群即完成报名,等待按时上课即可;

5. 报名后,如因特殊原因导致课程无法按期执行且商量不成的:因学生,可在剩余课程中延期2个课时;因Tracytian老师,全额退还对应课时费。

名额有限,先到先得!

学数学魔术,不仅提升数学成绩,还能像刘谦上春晚!

千呼万唤始出来,全网仅此一家!

孩子们,马上,就是实现梦想的瞬间!

我们在数学魔术的奇幻世界等着你!

附:数学魔术师课程介绍全文

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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