矿大计算机学院周裕浩,2017秋信息技术应用基础(中国矿业大学(北京))

课程不教授Office软件,但提供软件应用案例教学,适合具备基础的和初学者。课程注重概念、方法和能力培养,不涉及具体编程语言,但涵盖算法和程序设计基础。适合各水平学习者,包括零基础者。对于已有编程经验的学生,可通过选学部分和扩展内容深化学习。课程强调计算思维,旨在培养基于计算机的思维方法,通过课程各个环节提升思维能力。

Q1:这门课程是否不再讲授Office工具软件?

A1:本课程在规划学时内不再讲授Office工具软件,考核也不包含这部分内容。但是要求学习者具有常用软件的使用能力。考虑到大家的基础情况不同,所以课程在每周都安排了一个“软件应用”专栏,由张春英老师为大家讲一个软件应用案例。整个课程共有10个案例,其中8个都是Office的案例。这些案例主要是教给大家软件使用方法,再通过作业练习,原来不熟悉Office的读者就可以基本解决自动化办公的问题了。

Q2:我已经拿到了计算机等级考试的证书,学这个课程是否就没必要了?

A2:计算机等级考试是对社会公众的一种考试,注重知识和技术,而这门课更注重概念、方法、能力的培养,所以在教学内容和目标上都有很大不同,不能取而代之。

Q3:这个课程在强调计算、算法和程序设计,会涉及哪一种计算机语言吗?

A3:不会涉及具体的计算机语言,但是会涉及算法的描述、程序设计过程,是程序设计的基础,是程序设计初学者很重要的先修内容。

Q4:如果以前只会上网,再没有任何关于计算机的基础知识,可以学习本课程吗?

A4:当然可以!只是需要你在学习期间尽量多的和计算机交朋友,会用一些软件,这样你就能更好的理解课程的内容。也建议你选学春英老师讲的软件应用,而且认真做一下练习,会有很多人和你协作互动学习,希望你在这个学习社区迅速成长。

Q5:我已经能用计算机语言熟练编程了,如何在这个课程里获取更多的知识和帮助?

A5:建议你从十讲中认真挑选自己还不太熟悉的内容,而把熟悉的略过(当然不能只看目录噢!),请参照推荐教材给自己定位。另外为你推荐两个栏目:“知识扩展”和“思维训练”,前者会结合实际应用深入讲授某一个知识点或某方面技术的综合应用,引导你学以致用;而后者则是对重点难点的深度诠释,本课程指定的配套教材拥有一个正式出版的软件包,其中包含了上百个知识点的实验内容,建议你在有余力的情况下通过实验深度学习,相信你会有收获的惊喜。

Q6:课程中有些内容太理论或太高深了,听不懂怎么办?

A5:本课程重在概念和方法,力求启发大家思考,培养计算思维能力,并不会涉及太多技术细节,所以通常是能够听懂的。而对于一些看上去高深的内容,比如虚拟机、情感计算等等这样的内容,仅仅是为了让你开阔眼界,知道而已,不必纠结细节;而对于诸如 “抽象”、“建模”等等一些难于理解的概念,只需要参照教学视频的实际例子去理解,并不需要深究和证明;再对于类似于“溢出”、“编码”这样一些抽象的知识点,最好的方法就是去做课程提供的相关虚拟实验,会帮助你详解每一个疑难问题。

Q7:计算思维是什么?在计算机的课程里怎么学计算思维呢?

A7:计算思维不是独立的知识点,是一种思维方法,是计算机科学对所有学科能提供的关于计算支持的人才能力体现。学计算思维不是具体背哪些概念,而是通过整个课程的教学内容和教学方法来逐渐培养大家基于计算机的计算思维方法;是通过完成课程的所有教学环节后所具有的思维能力的提升。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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