连岳老师《别老想着逆袭,顺利不好吗?》读后感

一名大一新生分享了自己在大学生活的适应过程,选择专注于专业发展而非加入社团组织,受到连岳老师文章的启发,决心在计算机专业领域深耕,追求个人成长与成功。

最近朋友圈被连岳老师的文字疯狂刷屏,怀着好奇地心理我关注了连岳老师的公众号,并读了一些他的文字,感觉醍醐灌顶。今天我就写一写关于《别老想着逆袭,顺利不好吗?》这篇文章的读后感,有兴趣的同学也可以看一下。链接奉上别老想着逆袭,顺利不好吗?
正如本篇文章的主人公,我也是一名大一新生。我想对于绝大多数大一新生来说,都或多或少有些不适应大学生活,当然我也不例外。但是从这近4个月的大学生活中,我也学到了不少东西.
我进入大学以来没有报名任何学生会、校社联等组织。只报了一个学校的ACM集训队,我作为一名计算机专业的学生,我认为我应该把时间花在刀刃上,所以就报了这样一个和我专业相符并且我有浓厚兴趣的组织。我觉得我一定可以坚持下去。正如连岳老师讲的:摆脱贫穷是穷孩子半生一生的事业,出生无法选择,接受这个艰难的挑战,在任何事上,付出不输给任何人的努力,你的路径大概是这样的的:
一、以优异的成绩从大学毕业;
二、以优异的业绩在工作中崭露头角;
(在以上两个阶段中,你或许与另一个优秀的年轻人恋爱成家)
三、你不停积累能力与资本,供了房与车,保障家人不比别人生活得更差;
(第三阶段任务完成,人生就及格了)
四、你在自己的专业领域晋升到重要阶层,或你创业成功;
五、你给更多人带去能量。

最后我希望大家也能从事自己喜欢的事情,并为之努力奋斗,从而获得成功。

【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、科研员及从事电能质量监测与分析的工程技术员;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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