2019春总结作业

博主总结本学期学习,指出所学内容增多且难度提升,自身学习态度不端正,未深究难题,复习懈怠。但在细节上有改进,组队学习也有收获。博主计划暑假调整状态,每天写代码,新学期跟上老师节奏,多留时间写题。

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一 、本学期所学内容
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二、我的收获

时间网址
第一周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10466554.html
第二周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10466554.html
第三周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10541658.html
第四周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10581887.html
第五周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10615363.html
第六周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10659268.html
第七周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10699094.html
第八周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10738300.html
第九周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10770041.html
第十周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10804041.html
第十一周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10841447.html
第十二周https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/10878780.html

三、自我检讨
这个学期学的东西比上个学期学的东西不仅多的多而且难度也是大幅度提升,然后自己学习态度没以前端正,没有和开始那样仔细。然后老师布置的题目难度也很高,只能勉勉强强懂他的意思,但是没有深究,于是担子越来越重,不太愿意去复习,导致一系列问题。变得懒散起来,而且状态一直没有调整过来,没有主动学习的劲头。

四、本学期的改进和优化
和上个学期相比,我可能在一些细节问上更加注重起来,先把题目看懂,然后去找解决思路,然后不会只和上个学期一样只去找百度,在有些方面我也回去同学问我的问题出现在哪里,然后在组队学习中也学会了其他人在同一个题的不同解决思路,对我解题提供了帮助
五、量化的自我评价
学习量化指标图
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成绩曲线
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六、我努力的方向
在暑假里,我要慢慢调整自己的状态和学习态度,要求自己每天写一点代码,不管写什么,哪怕是hello world,去看以前的题目,要求把不会的,把遗失的找回来,有些模糊的至少在Devc++上面运行出来。
在新学期,努力跟上老师的节奏,至少要能够按要求完成老师布置的作业,不能像这个学期一样不放在心上,如果实在不会,那没办法了。多空出一点写题的时间,让自己心不要分太散。

转载于:https://www.cnblogs.com/I-FEAR-ONLY-TIME/p/11062183.html

内容概要:本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建,强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化,而监控体系则通过实时采集和分析系统数据,及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外,还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例,包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现,展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群:对DevOps有一定了解,从事软件开发、运维或测试工作的技术人员,特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标:①高并发业务系统中,模拟大规模用户请求,验证系统抗压能力和稳定性;②关键业务流程保障,确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性;③微服务架构系统下,通过契约测试和分布式链路追踪,保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议:本文不仅提供了理论指导,还有详细的代码示例,建议读者结合自身项目的实际情况,逐步实践文中提到的技术和方法,特别是在构建自动化测试框架和监控系统时,关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
内容概要:该论文针对电熔镁砂熔炼过程的强非线性特性,提出了一种带输出补偿的PID控制方法。电熔镁炉以三相电机转动方向和频率为输入,三相电极电流为输出,模型参数如埋弧电阻率、熔池电阻率和高度会随熔炼过程变化。作者采用线性模型加未知高阶非线性项描述系统,设计了消除非线性项及其变化率的补偿器,结合一步最优前馈控制律和调节律确定PID参数。仿真和工业应用表明,该方法能在动态特性随机变化时,将电流跟踪误差控制在目标范围内。论文还详细介绍了控制器的设计、实现及仿真验证过程,包括非线性补偿、抗积分饱和、自适应补偿增益等改进措施,以及工业应用中的关键技术如参数辨识、安全保护机制等。 适用人群:具备一定自动化控制理论基础,从事工业控制系统设计与优化的研发人员和工程师。 使用场景及目标:①解决电熔镁砂熔炼过程中由于参数时变和非线性带来的控制难题;②提高电流控制精度,降低单吨能耗,提升生产效率和产品质量稳定性;③适用于类似强非线性、时变特性的工业过程控制领域。 其他说明:该控制方法通过系统性的非线性补偿设计和在线参数调整,相比传统PID控制,能显著降低电流跟踪误差,减少能耗。实际应用中需根据具体电熔镁炉特性调整模型参数和补偿系数,确保控制性能最优。
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