一点心得

原创 于 2018-07-30 20:13:23 发布 · 164 阅读 · 0 ·
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分享了在考试中采用非正解策略获取分数的心得，包括使用分块暴力解决数据结构题等方法。

感觉好久没写过博客了，又颓了这么久- -
写一点最近做题和考试的心得吧

有的题一上来就写正解还是挺吃亏的。。。上次考试暴力期望得分200，正解写炸了0分。。。
考试的目的当然是要检测会不会
但是这种正式考试的目的还是要拿到最多的分数
文化课也是这样。。。

还可以用一些不是正解的方法瞎搞一下，说不定也能得到不错的分数，比如那次月赛。。。居然有两个题是随机化算法。。。不敢想。。。

一些数据结构题基本上可以用分块暴力搞掉。。。

做题做不完无所谓的，先拿稳暴力分，平静一下心态，但是要做到最后

大概先写这些。

uart学习的一点心得
02-25
UART学习的一点心得 UART（Universal Asynchronous Receiver-Transmitter）是一种非常常用的串行通信协议，广泛应用于各种电子设备中。在学习UART时，需要了解UART的时钟结构、复位结构、逻辑功能、寄存器的含义等...
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07-29 837
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《七田真超右脑照相记忆的一点心得参考》作为一本专注于右脑记忆和学习方法的书籍，为渴望提升个人能力的读者提供了一条新思路。作者通过自身实践，深入浅出地总结出一套行之有效的方法论，希望能够帮助读者在信息...
关于可用性测试的一点心得
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最近在工作中做了不少的可用性测试，抽空闲的时间总结一下自己的心得，以下是我们团队展开可用性测试的步骤与方法。这是可用性测试的第一步，你需要根据产品的功能列举出需要进行测试的任务，列举完后再回头与功能...
参加美赛的一点心得.zip
06-24
参加美赛的一点心得.zip
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 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！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
12-03
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
微信小程序菜谱系统源码：含推荐、分类、列表与详情功能模块
12-03
该微信小程序专注于提供烹饪指导服务，其核心功能模块涵盖个性化食谱推送、系统化类别划分、结构化菜单陈列以及详尽的制作步骤解析。平台通过算法分析用户偏好，实现定制化内容推荐；同时依据食材类型、烹饪难度及菜系流派进行多维度分类，便于用户精准检索。每个食谱均附有高清图文教程、精确配料比例、分阶段操作指南及营养构成分析，确保烹饪过程的可靠性与成功率。界面设计强调逻辑清晰与操作便捷，支持收藏、分享及进度跟踪等辅助功能，旨在构建一体化的数字厨房助手体验。 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！
（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx
12-03
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【区块链技术】面向特定场景的轻量级共识机制设计与性能优化：物联网与供应链金融应用
12-03
内容概要：本文围绕特定应用场景下的区块链技术需求，设计并优化了一种轻量级区块链共识机制。通过对现有主流共识机制（如PoW、PoS、PBFT等）的分析，指出现有机制在性能、能耗和可扩展性方面的不足，进而提出适用于资源受限场景（如物联网、小型企业内部系统）的新型共识机制。论文详细阐述了该机制的设计原理、算法流程、安全性和轻量化特性，并通过仿真实验对其性能进行评估，验证了在吞吐量、延迟和资源消耗等方面的优化效果。最后通过原型系统实现或具体案例分析，展示了其在实际应用中的可行性与价值。; 适合人群：具备区块链基础知识，从事分布式系统、物联网或金融科技领域研究的研发人员及硕士层次以上学生。; 使用场景及目标：①为资源受限环境（如IoT设备网络）提供高效、低功耗的区块链共识解决方案；②提升特定行业私有链或联盟链系统的交易性能与部署灵活性；③支持对共识机制安全性与效率平衡有较高要求的应用场景。; 阅读建议：建议结合区块链底层原理与分布式系统知识进行深入研读，关注共识算法设计逻辑与实验对比数据，适合用于科研参考或工程化方案设计借鉴。
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值，如坏数据、拓扑错误和参数误差等，采用包括残差分析、加权最小二乘法（WLS）、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段，并结合实际算例验证方法的有效性。同时，文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用，强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法；②学习并实现主流异常检测算法，提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力；③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解，重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比，宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
12-03
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
MATLAB分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现
12-03
内容概要：本文围绕MATLAB在分布式能源系统中的应用，重点介绍了在IEEE30节点系统中实现分布式能源的选址与定容问题的技术方案，结合不确定性因素进行建模与优化。文中还涵盖了多个相关技术模块，如三维湍流风场模拟、改进前推回代法求解潮流、基于多种卡尔曼滤波的状态估计、数据融合、贝叶斯优化下的CNN-LSTM预测模型等，展示了MATLAB在电力系统仿真与优化中的强大能力。整体内容聚焦于分布式能源系统的规划与运行优化，提供了完整的仿真代码与方法论支持。; 适合人群：具备电力系统基础知识和MATLAB编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统规划的工程技术人员； 使用场MATLAB分布式能源的选址与定容IEEE30节点实现景及目标：①用于分布式电源在配电网中的科学选址与容量配置研究；②支持含风电等不确定性电源的电力系统状态估计与预测建模；③为微电网、智能电网相关课题提供MATLAB仿真技术支持与算法实现参考； 阅读建议：建议结合文中提供的MATLAB代码与IEEE30节点系统数据进行实操演练，优先掌握核心算法如粒子群优化、卡尔曼滤波、神经网络预测等在电力系统中的具体应用，并注意理解不确定性建模对系统优化的影响。
多写一点心得体会
06-13
好的，我会按照您要求的格式和流程进行回答，并提供详尽的解决方案、代码及解释。同时会在最后提出相关问题。 --- ### 问题：如何实现一个线程安全的单例模式？ #### 回答问题 在多线程环境中，确保单例模式的安全性是一个常见的需求。以下是一个使用 Python 实现的线程安全的单例模式示例： ```python import threading class Singleton: _instance_lock = threading.Lock() # 创建一个锁对象，用于线程同步 _instance = None # 类属性，存储唯一的实例 def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: # 如果实例尚未创建 with cls._instance_lock: # 加锁，防止多个线程同时进入 if not cls._instance: # 再次检查，确保只有一个线程创建实例 cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance def __init__(self): self.value = "Singleton Instance" # 测试代码 def test_singleton(): singleton = Singleton() print(f"Thread {threading.current_thread().name} got instance: {singleton}") threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=test_singleton, name=f"Thread-{i}") threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() ``` --- #### 给出解释 1. **`__new__` 方法**： - `__new__` 是 Python 中的一个特殊方法，负责创建类的实例。 - 在单例模式中，我们重写 `__new__` 方法，确保每次调用时返回的是同一个实例。 2. **线程安全性**： - 使用了 `threading.Lock()` 来保证多线程环境下的安全性。 - 在创建实例时，先检查 `_instance` 是否为 `None`，然后加锁，避免多个线程同时进入创建逻辑。 - 解锁后再次检查 `_instance` 是否为 `None`（双重检查锁定），以确保只有一个线程成功创建实例。 3. **测试代码**： - 创建了多个线程来测试单例模式是否在线程间共享同一个实例。 - 每个线程打印其获取的实例对象地址，验证所有线程共享的是同一个实例。 --- #### 心得体会 1. **单例模式的重要性**： - 单例模式适用于需要全局唯一实例的场景，例如配置管理器、日志记录器等。 - 它可以节省资源，避免重复创建对象。 2. **线程安全的挑战**： - 在多线程环境下，如果不加锁，可能会导致多个线程同时创建实例，破坏单例模式。 - 使用锁虽然能解决问题，但可能带来性能开销，因此需要权衡。 3. **双重检查锁定的意义**： - 第一次检查避免不必要的加锁操作，提高性能。 - 第二次检查确保在加锁后没有其他线程已经创建了实例。 4. **Python 的 GIL（全局解释器锁）**： - 虽然 Python 的 GIL 限制了多线程的并行执行，但在涉及 I/O 或外部资源的操作中，线程安全仍然非常重要。 --- ###
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