我的2020

时间又是这么的仓促,一晃眼的功夫到了2020的年末,仿佛这一年就跟没过一样,不仅要感叹,时间真的太快了,最近的课业不是很多了,就剩最后的期末考试了,今天就抽点时间来写写这一年的所想与所悟。

说真的,在19年的9月份,我预料到了会发生一次全球性的病毒爆发,但是没想到这场病毒来的这么的仓促,仓促的令人窒息,若不是李兰娟同志宣布让武汉封城,估计这场灾难会蔓延到全国各地,呈星星之火之势。这里要感谢钟南山同志,李兰娟同志以及所有的医护工作者还有所有为这场疫情做出贡献的人,你们是这个是世界的勇士,是祖国的骄傲,感谢你们为这个国家,为这个世界所做出的的一切。

再来谈及一下我自己,今年的上半年主要的工作是在准备考研复试,第一年的落榜,感觉很正常,毕竟对英语天生不感兴趣,又不复习,考的分数低很正常,同时我感觉到这其实是一次机会,于是在19年我奋起直追,花了大把的力气在英语的复习上,这样也就使我的英语成绩提高了50,可能在你们的眼中,英语二的50成绩,可能算不上特别搞的分数,可是在我心里,我已经对这个分数非常的满意了,由第一年的35,到第二年的50,是一次的大的跨步,让我明白了,不论做哪个行业,从事哪个方向,只要你认认真真的去付出,去努力,就会有回报,每一次的努力都不会被白白的浪费,也许今天的学习,就是明天的考卷。可是英语的学习并不是一个持久性的输出,在考完研之后的20年,我几乎终止了英语的学习,这一年在我的印象当中,也就是在考研复试的时候,背过英语的自我介绍,并没有在英语上投入过多的的精力,其实这样是错误的,英语的学习是一个长久的过程,不能够为了一时的考试,而暂时的努力背单词、学英语,这样的效果仅仅是通过了考试,并没有对今后的学习生涯产生更多的影响,以至于现在看文献,也得靠英文的翻译软件,这并不是一件好事。

今年的上半年还有个事,就是我把计算机的四大基础给复习了一遍,包括计算机网络,操作系统,计算机组成原理,还有一门的数据结构,初试成绩出来之后,就急忙的联系导师,选择了L老师,我非常的满意,至少到目前为止,没有逼迫我做不想做的事,都是提一些建议性质的东西,而且我对老师提想法,老师也会接收。

今年的下半年,我的精力主要放在了,复习iOS基础上。在开学之前的那个暑假,我捡起了之前买过但是没有看的书《iOS动画》,这本书让我对iOS 的动画不在那么恐惧,后来的我毅然决定把这本书的swift3的过时代码更新成OC版本。这也是我第一这么认真的去读完一本书且把上面的代码进行了完全翻译。后来的学习就一发不可收拾。手撕《OC设计模式》、《effective-OC》、《深入理解macOS & iOS操作系统》、mj的底层原理班。
其实这一年过的恍恍惚惚的,在技术追求上,没有一个很清晰的目标。刷leetcode也没有一直坚持下去,等期末考试完了再去坚持这写吧。

如果非得给我的2020加一个标签,我觉得是:菜!

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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