写给有梦想的你

本文讲述了一位曾经的全校倒数第一如何通过不懈努力,最终抓住机会进入高职班的故事。从混日子到自我觉醒,再到艰苦奋斗,作者用自己的经历证明了无论起点多低,只要有决心和毅力,都能够实现自己的梦想。
 这是我人生中第一次写博客,正逢高考季,我也来谈谈从前的经历。小学,初中时代,我是个不折不扣的混子。及格与我而言,就如同让一个数学只有几分的人,让他考清华北大,那只不过是一个笑话。我心里多么渴望能给我一次及格的机会,在当时,那是不可能的。
我做了9年的全校“倒数第一”,就在4年前的今天,150分的数学,我奇迹般的考了6分。总分750,我只拿了233。搁在现在,职高也没有哪所肯录我。不知道自己哪来的勇气,或许是人经历了打击,吃了苦才晓得奋斗的缘故吧。电视剧里桀骜不驯的主角,总是要经历一些悲剧才知道成长。但现实,并不是这样。许多人经历了失败,人也就失败了,站不起来了。大多数人失败以后,并不会选择痛定思痛。相反他会选择“借酒消愁”的方式颓废下去,我也不列外。读职高的第一年,上课闲谈,下象棋,打游戏。放学回家玩游戏吃饭睡觉,典型的“完了,这孩子一辈子也就这样了”。上职高的时候,仿佛觉得人生跌到了低谷(可能我将来还会创新低吧)。每逢期末考试,老师给我们发答案,让我们抄。即便是全班作弊,我也是排在末尾的哪一个。本来职高下半学期,要去实习。我又因为年龄不满16岁,被拒绝进厂,又被学校退了回来。
找了家电脑店,跟着帮忙修电脑,打杂什么的。恰巧那一年,老板的女儿高考凯旋而归,那场面,简直叫一个“大风起兮云飞扬”,恨不得让全市的人都来祝贺。我的初中校长,正巧来到店里购买电脑,于是和老板聊了起来。
校长看了我一眼,没有说什么。我知道,他轻蔑我,讨厌我。初中没少打架,都是一个打好几个,给他添了不少堵。他千方百计的阻扰我参加中考,只为了所谓的升学率,说透了就是为他自己升官。我偏就不如他愿,考了个天翻地覆,狠狠的把学校排名给砸崩盘了得意(这是我初中干的最得意的事情)。
我的脑海中就一个念头:你们瞧不起我,子女一个个读大学,自个儿三年一升。事业线和牛市一样往上冲,想一句话否定我的未来,老子偏不让你们如愿。凭什么职高生毕业了只能沦为流水线的工人,永远待在底层,我要砸烂这个规定。
我开始寻找小学课本,一道题一道题的做,不懂就百度,在课堂上直接拿出来看。笑就笑呗,反正我基础不好,小学的不会,不会就去学会,怎么滴了。后来中途又有实习,他们中途去实习,我就自己刻个章往上一盖,就把实习证明交上去,自己去看书刷题去了。到了高三下半学期的时候,机会来了,我们学校的高职班开设,为想读高职的学生提供一个机会,我抓住了这个机会,虽然那时我并不知道“高职”是什么,也不懂为什么我们的高考叫“中职单报高职”。反正听说是大学,往死学就行了,211,985我也要上(天王盖地虎,全上985。宝塔镇河妖,都上211)。
感谢当初的傻与天真,它像一只希望的手,把我从沼泽中拉了出来。不是它让我拿到这个第一名,而是它使我看到了希望!
虽然现在快要大二了,不过学生的身份早已与我告别。我相信,有朝一日,公司会发展起来,我也能去我想去的大学!
----写给有梦想的你


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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