2022年湖南成考考生录取后还能换专业吗

本文详细介绍了2022年湖南成考录取后的转专业政策,包括湖南师范大学和长沙理工大学的具体要求,指出转专业机会有限且需满足相近专业条件,同时阐述了转专业流程及注意事项。

各位成考考生都了解,只要没有正式提交报名信息,那在报名期间更改专业信息是没问题的,但许多考生错失了这次机会,经过多次考虑还是觉得专业选错了,想更换成另外的专业学习,那成人高考录取后是否还可以更换专业?

2022年湖南成考考生录取后可以换专业吗

一般情况下,成考考生被录取录取后是可以更换专业的,但也不是随意更换,换专业有严格的要求,而且不同院校制定的要求还不同。下面老师就以湖南师范大学和长沙理科大学这两个院校为例,给大家作下详细介绍

湖南师范大学成考学生转专业要求

长沙理工大学成考学生转专业要求

从以上两个院校制定的成考转专业相关要求可以看出,成考学生转入的专业最好和录取专业相近或者是专业类别相同,这样转专业才可能成功,上述两个成考院校制定的转专业相关要求,不代表湖南省内其他成人高校的要求,考生如果有转专业这方面的想法,要先咨询报考院校和报名站点的老师,获取最准确的信息。

成考学生有几次换专业的机会

原则上被录取的湖南成考考生入学后仅有唯一的一次换机会的机会,并不是说随便更换,这一点学生必须了解。因此换专业前,成考学生一定要考虑清楚,看自己到底对什么感兴趣,看转入的专业是否对自己以后工作具有实际性帮助,这样才不会浪费唯一的一次转专业机会。

成考学生转专业需办理相关手续

转专业并不是大家想的那么简单,而是要根据所在院校的要求走完相应的流程,流程一般包括书面申请、提交材料等等,成考学生提交的转专业申请必须通过和所在函授站点、就读院校审核,两方面审核通过后,才能转入别的专业学习,另外成考学生需要在院校规定的时间内提出转专业申请,有关这方面的信息学生可以咨询所在函授站点的老师。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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