研究生摆烂摆烂的一个寒假

2024-02-25 02:44

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本文主要是介绍研究生摆烂摆烂的一个寒假，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

寒假：27-24，不到一个月

刚回家，不想学习，摆烂

想学了，又过年了，于是又开摆

又想学了，家里面有有点小事，于是又开摆

摆完，没想到就返校啦

期末作业没完成（地图学、地信原理、研究）

老师安排的任务未完成（模型耦合放平台、统一交换语言）

自己安排的任务未完成（Vue React Java等）

这篇关于研究生摆烂摆烂的一个寒假的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/744177。 23002807@qq.com

研究生生涯中一些比较重要的网址

Mali GPU相关： 1.http://malideveloper.arm.com/resources/sdks/opengl-es-sdk-for-linux/ 2.http://malideveloper.arm.com/resources/tools/arm-development-studio-5/ 3.https://www.khronos.org/opengles/sdk/do

【超级干货】2天速成PyTorch深度学习入门教程，缓解研究生焦虑

3、cnn基础卷积神经网络输入层 —输入图片矩阵输入层一般是 RGB 图像或单通道的灰度图像，图片像素值在[0,255]，可以用矩阵表示图片卷积层 —特征提取人通过特征进行图像识别，根据左图直的笔画判断X，右图曲的笔画判断圆卷积操作激活层 —加强特征池化层 —压缩数据全连接层 —进行分类输出层 —输出分类概率 4、基于LeNet

2014级寒假特训之并查集专题

Problem A: Double和XXZ的生日宴请 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 9 Solved: 7 [ Submit][ Status][ Web Board] [ Edit] [ TestData] Description Double 和 XXZ同一天生日，他们俩30岁生日那天，当年

研究生必读→如何获得全文文献

如何获取文献〖说明〗搞研究的人离不开文献，可是很多院校未能购卖国内外商业数据库，如PUBMED、ElseVier等，因而检索国外全文文献很复杂。就是一些中文的要是没有给银子，也会难得到原文，方便的得到全文往往成为少数学校的专利。从网络上积累了一些资料，跟据自己平时的积累进行了一些修改，写了这个文章，结果发表在南大BBS上很是得到欢迎，所以决心写的好一些，就进行了几次修改，

寒假集训第二天——线性表

现在时间是北京时间1点23分，第二天集训。。。昨天花了老长时间把线性表看了下，表示很有压力，不大会用。。。先说下我学到的线性表的皮毛。。。首先是链表的构建，构建有两种方式：顺序链表（尾插法建单链表） #include<stdio.h>struct node{int date;struct node *next;};int main(){int i,n;node *he

寒假集训第一天——结构体

期待已久的寒假集训终于开始了，第一天讲的内容比较简单——结构体，之前就学了点。。。表示普通的结构体会用，涉及到指针都不大会，今天算是学了点指针的用法。。。作业描述如下：结构体今天作业 1.定义一个acmer结构体，包括以下信息：姓名，学号，手机号，做题数，出生日期，其中出生日期date也是一个结构体，包括年、月、日 2.建立结构体数组，实现对多个同学

寒假集训——字典树（模板）

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寒假集训——二叉树

#include <iostream>#include <stdio.h>#include <string.h>#include <queue>using namespace std;typedef struct node{char date;node *lch,*rch;}Bn,*Bt;void cbtree(Bt &T)//先序建二叉树{char c;scanf("%c"

东南大学研究生-数值分析上机题（2023）Python 6 常微分方程数值解法

常微分方程初值问题数值解 6.1 题目编制RK4方法的通用程序；编制AB4方法的通用程序（由RK4提供初值）；编制AB4-AM4预测校正方法通用程序（由RK4提供初值）；编制带改进的AB4-AM4预测校正方法通用程序（由RK4提供初值）；对于初值问题 { y ′ = − x 2 y 2 , 0 ≤ x ≤ 1.5 , y ( 0 ) = 3 \begin{cases} y'=-x^{2}y

研究生深度学习入门的十天学习计划------第六天

第6天：计算机视觉中的深度学习目标：掌握计算机视觉中的基础概念和深度学习模型，理解如何应用卷积神经网络（CNN）解决图像分类、目标检测等任务。 6.1 计算机视觉的基础概念计算机视觉是研究如何使计算机“看”并理解图像和视频内容的领域。它涉及图像处理、特征提取、模式识别等多个方面。计算机视觉的典型任务包括：图像分类：将图像分为若干类别，例如猫、狗、汽车等。目标检测：在图像中定位

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