回家了,英语学习也要抓紧了!

作者在实习结束后返回学校,心态发生了变化,更加珍惜在校的学习机会。分享了英语学习过程中的挑战与进步,从反感读英语到坚持一小时的阅读练习,并且享受与他人共同学习的氛围。强调了良好环境对个人动力的提升。
  今天是实习回来的第一天,换了一个地方以为会有什么不习惯的地方,但是回来之后发现所有的都一样,不一样的只是作为不一样了,桌子不一样了,我们还是每天早上两个小时的英语,所以没有什么不一样。
  要说有什么不一样,那就是心态变了,更加珍惜在学校的机会了。我们的学习的机会真的是来之不易。在这里我们可以自由的干我们自己的事情,例如早上的两个小时的英语,和大家一起会感觉很有干劲。今天早上我先把能量英语的解读听了一遍,然后把迷你小故事听了一遍,然后跟读,在这个读的过程,我进行了2遍。以前真的挺反感读的,让我就是纯听英语都感觉很舒服,但是读,就总是跟不上,读一直以来都是我的坎儿,不能说我今天做的多好,但是有一个好的开端挺好的,之前都是读30分钟就熄火了,没有热情了,但是今天可以坚持一个小时、。其实吧,最主要的是我们这个环境给我动力,可以和大家一起读是一件很快乐的事情!
  说一下我前段实习期间的英语学习吧,坚持的真的是不是很好,和晨阳一起读,但是坚持的时间不长,早上就去不来床了,每天晚上下班后到家都11点多了,在洗漱完就12点了,赶紧睡觉,但是还是感觉睡眠时间不够,可能是中午没有休息吧,12点半上班,下班之后回家收拾收拾就赶紧睡觉,总之是抓紧一切睡觉时间,结果英语就木有能坚持下来,既然回来了,就好好和大家一起学英语,有这么一个好的环境,不能说学的很好,但是争取以后每天都读的像今天一样,有热情!
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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