数据结构期末总结:用全新的方式创造别样的学习体验

本学期通过翻转课堂教学模式学习数据结构,利用蓝墨云班课等工具提高课余学习效率,增强理解能力。文章分享了学习心得,包括如何有效预习、复习及掌握数据结构核心概念。

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       这一学期的数据结构的学习即将结束,回望这个学期的学习,对于我来说是一种全新的挑战和锻炼。在贺老师的引领下,我接触到了翻转课堂的学习模式,并且在这种模式下对于专业的学习过程有了新的认识——代码和语言不是枯燥无味的,而是生动形象的,甚至可以说是灵活有趣、充满活力的。对于庞大的信息技术而言,良好的方法就是一把解开疑惑、打开成功之门的钥匙,他使我们能够摸清学习的“方向”,找到学习的“门道”,比单纯的死记硬背式的传统学习更有价值。

      在学期开始之前,贺老师就把同学们邀请到一个群里来,拉近了师生之间的距离,随着交流的增加,我们不仅加入到了蓝墨云班课——这一新颖的线上授课工具。而且我们还创建了属于自己的csdn博客,通过这一平台来演练所学知识,向大家发出自己的声音。众所周知,数据结构是一门在C语言基础上更加深入和专业的学科,对于我们的学习要求更高。因此传统的课堂方式并不能满足所有人的学习需要。而采用翻转课堂恰好弥补了传统课堂的不足。经过这一个学期的熟悉和操作,对于这种模式和这门课程,我也产生很多切身的感悟。

      首先翻转课堂可以让我们不局限于课堂这一种学习方式,增强了我们的学习参与度,提高了课余学习效率。在蓝墨云班课上,每节课上课之前都会发布这一周的视频、测试、和交流答疑区。通过这三种方式——三管齐下,让我们在课前预习上先拔头筹。当然,经验值也是一个促进我们更加积极的因素之一,有了这多种因素的激励,我们能够在课前就对这一部分的知识框架,知识点,基本算法有了基本的了解。这样在上课的时候,我们就会拿出更多的时间来交流自己的理解,解决那些容易产生疑惑的难点,同时可以在老师的指导下对算法进行演练(画图,上台演示,运用模型等)。这使我们的学习源于课本又高于课本,一方面掌握了学习的重点,另一方面通过生动的演示互动又增强了对于算法的理解,真正实现创新性的学习。此外,在大一学期的C语言学习中,我认为我对于课余时间的利用率不够,在做完了作业之后,并没有对算法进行有效地演练。不过,在这一学期,这一情况得到了有效地改善。我不仅能通过课余时间提前预习,还能找出学习的薄弱环节,实时进行交流互动,不断前进,不断巩固,使我受益匪浅。

      对于学习方面,我也有一些自己的理解。在大一学习C语言时,我对于链表有诸多疑惑,在学习数据结构之前,我还对于链表结构有一些顾虑。经过这一个学期的学习,我对于数据结构的初步理解是,以线性表为基础,以四大存储结构为辅,对于具有不同特点的特殊线性表进行各种基本操作。通过建立学习框架,进而对于每部分的知识画出较为细致的思维导图,就能囊括数据结构的基础知识。因此,第二章的知识就是整本书的基础,之后的所有变化都离不开第二章的知识作支持。第三章的栈和队列是比较简单的线性表,两者可以进行比较学习,最好可以抽象出相应的模型进行分析。第四章的串以及第六章的数组和广义表更像是C语言上的知识的升华,是一种以数据结构思维来构造的“旧知识”。第五章的递归是一种重要的学习思想,后面的树、图、查找、排序都会用到递归的算法。而数据结构的重中之重就是树、图、查找和排序,这是最需要通过画图来“走”算法,通过结合前面的知识(栈和队列、递归等)和该章节的知识来解决问题的内容。

      对于数据结构的学习,学期的结束不代表学习的结束,相反,这是一个新的开始,一个创新之门的开启。

    
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
标题Spring框架在大型超市前后台系统中的应用研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、意义,分析国内外在该领域的研究现状,并概述论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述Spring框架在大型超市前后台系统中的应用背景及其实际意义。1.2国内外研究现状分析国内外关于Spring框架在大型超市前后台系统中的应用研究现状。1.3研究方法与创新点介绍论文的研究方法,并突出论文的创新之处。第2章Spring框架及相关技术概述对Spring框架进行简要介绍,包括其核心特性和相关技术。2.1Spring框架简介概述Spring框架的基本概念、主要特点和优势。2.2Spring框架的核心组件详细介绍Spring框架的核心组件,如IoC容器、AOP等。2.3与Spring框架相关的技术阐述与Spring框架紧密相关的技术,如Spring MVC、Spring Data等。第3章大型超市前后台系统需求分析对大型超市前后台系统的需求进行详细分析,为后续系统设计奠定基础。3.1前台系统需求分析分析前台系统的功能需求,如商品展示、购物车管理等。3.2后台系统需求分析分析后台系统的功能需求,如商品管理、订单处理等。3.3非功能性需求分析讨论系统的性能、安全性等非功能性需求。第4章基于Spring框架的大型超市前后台系统设计根据需求分析结果,设计基于Spring框架的大型超市前后台系统。4.1系统架构设计设计系统的整体架构,包括前后台系统的交互方式、数据流向等。4.2数据库设计设计系统的数据库结构,包括表结构、数据关系等。4.3界面设计设计前后台系统的用户界面,确保用户友好性和交互性。第5章系统实现与测试详细阐述系统的实现过程,并对系统进行测试以验证其功能和性能。5.1系统实现按照系统设计,实现前后台系统的各个功能模块。5.2系统测试对系统进行功能测试、性能测试等,确保系统满足需求并具有稳定性
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