寒假作业01

作者回顾了大一上学期的学习与生活经历,虽然初入大学感到迷茫,但逐渐适应了新环境并对所学课程有了深入了解。同时,他也意识到自我管理的重要性,计划下学期投入更多精力到学习中,尤其是计算机技术方面。

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1.对大一上学期进行总结:包括本学期的收获(课内+课外)、本学期存在的问题及反思。
总的来说,这学期收获还是挺大的,离开了熟悉的家乡,到了陌生的环境,初始的不适也慢慢变淡。刚开始对所有课程都是一种很懵逼的感觉,但在慢慢的学习过程中,能够对知识进行掌握,对所学课程也都能够深入理解;而在平时的课外生活中,也去了一些社团去参观了解,对大学的课余生活有了一种感知,平时也能够去参加一些集体活动,还是对第一学期的生活较满意的。当然,本学期也存在许多问题,刚开始来到这里,没有了父母的约束与管教,老师也没有高中的那么严格,确实对自己挺放松的,很多时候都是待在宿舍打游戏玩手机,对学习的热情也没有那么高,上课时只想着随便听听应付过去,高三以后也没有那种学习激情,没有把自己投入到学习生活中去,现在想想,也确实应该努力学习,去做的更好一点,生活总归是丰富多彩的,下学期开始我要更加努力学习,有时间便会去图书馆去开阔见识,我想要去了解更多,学会更多,因为我现在有了目标,所以我要让自己变得更优秀。
2.谈谈你对本专业的认识和期望?
说实话对这个专业不是太了解,当时填志愿也没有想那么多,慢慢的在学习过程中,也对这个专业有了了解,归根到底,我们首先要学好的是计算机技术,这也是这一门学科的基础,而且,我们的专业是围绕信息来学习的,所以我们应该学会对信息的分析与整理,就像刘老师所说,我们将来要学习建立信息库,制作信息系统,这些都是我们应该学习的,这个社会如今即将步入信息化,我们所学的知识也就很重要,所以我们要努力学习,去尽可能的多学习各种全面知识。
3.你期望的师生关系是什么样的?
大学的师生关系相较于高中肯定是不一样的,在我看来,师生之间就像是一种见多识广的朋友给刚出山的新人讲解道路,并且不断的引导,我们刚步入社会,说到底对很多东西都不太了解,没有那么多的见识,这时候就需要老师给我们引路,让我们不会在人生的第一步走的偏,严格的时候严格,改轻松的时候又应该轻松,并没有说一定要把学生管的死死的,让学生有更全面的发展,我觉得挺好。因为我高中就和班主任关系挺好,我们也经常交流谈心,很多时候我也能体会老师的想法,大家都是为了我们好,也挺希望和老师处好关系的。
4.谈一下从小到大对你帮助/影响最大的老师和原因。
可能对我影响最大的老师,应该是小学班主任吧。因为我小学是从小地方转学到城里的小学去的,当时去了学校很害怕,对所有的事情都不太适应,班主任对我慢慢的引导,培养了我的自信心,还让了当了好久的班长,锻炼了我的为人,让我能够以优异的成绩考上初中,这些对我的帮助都挺大的。
5.我们课程要你两学期实践10000行代码,你觉得这个负担大吗?
我对10000行代码的认识可能还不多,应该很多吧,负担是有的,但还是要去学习对吧,人没有压力了,那活的就会轻飘飘的,总之,还是努力学习吧,加油。

转载于:https://www.cnblogs.com/linanlalala/p/8444837.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
内容概要:本文研究了企业人工智能(AI)发展对低技能就业的影响,基于2012-2022年中国A股上市公司的数据,发现AI显著减少了低技能员工的数量。研究还揭示了数字化转型和人力资本投资在这一过程中起到中介作用,表明AI不仅直接替代低技能岗位,还通过提升数字化能力和技能需求间接影响就业。异质性分析显示,这些负面影响在非国有企业和非高科技企业中尤为明显。此外,文章通过Python代码展示了详细的复现步骤,包括数据预处理、基准回归、中介效应分析、异质性分析及可视化。 适用人群:对AI与劳动力市场关系感兴趣的学者、政策制定者以及从事相关研究的数据分析师。 使用场景及目标:①理解AI对企业低技能就业的具体影响;②分析数字化转型和人力资本投资的中介作用;③探讨不同企业类型(如国有企业与非国有企业、高科技与非高科技企业)在AI影响下的异质性表现;④通过代码实现复现实证研究结果,提供实证分析的方法论参考。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现帮助读者理解具体的操作步骤。研究结果对于制定相关政策以应对AI带来的就业挑战具有重要参考价值,同时为后续研究提供了数据处理和模型构建的范例。文章最后讨论了研究的局限性和未来可能的研究方向,强调了治理结构和财务特征在AI转型中的重要作用。
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