2021年三校生高考成绩怎么查询,2021年三校生高考普通高考的区别?

2021年三校生高考普通高考的区别?什么是三校生小编之前有给大家解答过了,三校生确实是可以参加高考的,那么三校生的高考和普通的高考有什么区别呢?如果你和小编一样不知道的话我们一起来看看!

三校生高考普通高考的区别?

三校生参加高考的对象只能是就读三校(普通 中专、职业高中、技工学校)学籍的应、往届毕业 生,其他学籍的学生是不能参加三校生高考的。 三校生可以参加三校生高考,也可以参加普通高考 (在二者之间只能二选一)

三校生高考的科目与普通高考不同,三校高 考:“文化考+专业考”。

曲靖专科学校:

曲靖技师学院

学校简介:

曲靖-技工学校是曲靖市人民主办、曲靖市人力资源和社会局主管的全额拨款事业单位,学校自1973年建校以来,坚持正确的办学方向,贯彻党的教育方针,在中共曲靖市委、曲靖市人民的正确-下,在主管部门的关心重视和各部门的大力支持下,本着“以信誉得市场,以质量谋求发展”的宗旨,为社会各行各业培养了6万余名品德优良、技术过硬的专业技能人才,经过47年的发展,办学实力逐步增强,办学效益日益凸显。学校新校区位于曲靖市职教园区内,占地面积232亩,固定资产4.4亿元,校舍建筑面积13.2万平方米,当前在校生规模8965人,-工占比60以上。

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开设专业:

电气自动化设备安装与维修、电子技术应用、输配电线路施工运行与检修、楼宇自动控制设备安装与维护(电梯安装调式与维修)、工业机器人应用与维护、机床切削加工(车工、铣工)、数控加工(数控车工、铣工)、机械设备维修、机械设备装配与自动控制、焊接加工、化工工艺、化工分析与检验、石油炼制、汽车维修、汽车电器维修、汽车钣金与涂装、汽车装饰与美容、汽车营销、汽车检测、铁路客运服务、计算机应用与维修、美容美发与造型(美发)、美容美发与造型(化妆)、物业管理、幼儿教育、饭店(酒店)服务、护理、电子商务、休闲体育服务、烹饪(中式烹饪)、服装制作与营销;

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收费标准:

一年住宿费400元、预收教材费300元、保险费50元、体检费50元共计800元。

学校地址:

曲靖-技工学校新校区(曲沾大道旁珠江源古镇南职教园区内)市区内乘21路、23路车到“曲靖-技工学校”下车 。

2021年三校生高考普通高考的区别?小编今天的介绍就到这里啦!如果你想了解-多相关信息,微信搜“云南校校君”,参看各类学校报读,录-取,政策!大家有需要的可以关注一下,里面有关于高考补习,高中毕业志愿填报指导等内容,还有初中毕业选择高中或者中职的指导哦!大家如果有什么问题的话也可以拨打文章下方的电话和学校老师咨询今年的具体报名补习政策哦!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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