一言
你什么时候放下,什么时候就没有烦恼。——网络
忙碌的五月下旬

      五月前半月其实挺充实的,狠狠学了半个月,然后事情就多了起来,19号去沈阳参加了设计大赛省赛,发挥的不是很好,答辩是我的弱项,真得练。不过后边过了一个520,心情从答辩的失利中又恢复了回来。回学校刚用了两天找到学习状态,然后软工又要考试了,外加一个专业课要结课了,要收大作业。再然后省赛出成绩了,确实没发挥好,本来是争省一的,没争到,只有省二。刚失落了没两天,好消息来了,推到国赛了,我们学校5个省二只推了俩。不过国赛真是贵啊,评审费600,外加答辩还要收300,还是线下,在济南,学校还不给报销,好在有我班导师在,永远的刚哥/(ㄒoㄒ)/~~ 然后这周就直接三个任务来了:复习软工,专业课大作业,完善作品,迎接国赛(30号截止),然后这周末还要去沈阳参加蓝桥杯国赛,哎蓝桥杯真没时间复习了呜呜。对不起蓝桥杯,大二没有把握机会,大三没有时间去争取国赛了。。哎
计算机设计大赛
今天520!

528 日 , 2024 23:21
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蓝桥杯的最后一舞
    3月备战考研的整个月,其实是有点心不在焉的。对于蓝桥,我还是不甘心的,回望这三年:     大一寒假以及3月学了一些基础算法:二分、前缀和 差分、一些基本数论、双指针、搜索…
经常因为这种非常蠢的bug卡很久😂

卡了半个点 ┭┮﹏┭┮

411 日 , 2024 15:29
记录一下考研

第一遍数据结构完结!
接下来就是传闻中劝退很多人的计组了

数学得赶赶进度啊,争取接下来一周一章

325 日 , 2024 16:40
总结一下寒假

    这是一个特殊的寒假,和之前的假期一点也不一样,因为开学,就真的要备战25考研了,算是停摆的寒假了?在假期之初忙活的要考研,把书都买了,学了好几天,但是效率真的很低,学不太进去,在某一天晚上,又在浑浑噩噩的学习,突然哥们群里聊了起来,聊的聊的,一个热血就买了第二天去西安的票,也是去长安看了看,这就是长安。说实话,从西安回来的时候,学习劲头和学习效率是真的高。但是但是。。快过年了,一会被家里人叫过去收拾这,一会又进来个人。总之,学的不是很尽兴。今年过年晚,过完年的学习状态还好。但是也快开学了,大三最关键的一个学期——大三下,无论是找工作还是考研的,这学期都是至关重要的。这是个停摆的假期,就是什么都没学,就光学那些考研的东西了。还有四天24考研初试就出成绩了。明年的现在我是欢喜还是忧呢。希望能有光明的未来。不过健身是真的进步挺大的。 从西安回来之后,整个寒假就保持一个上午7点起来去健身房,回来背背单词,下午学一下午,晚上玩会游戏的一个节奏。目前也算是有一丢丢训练痕迹了。
没错,又是这个衣服,真的是巧

222 日 , 2024 20:28

    我发现一个很恐怖的事情,今天我妈唠叨我的时候,她重复了十几年内一样的唠叨方式:我为了你付出了什么什么,我为你花了钱,我自己舍不得花给你花等等这些我并不是很爱听的话,我从小也是励志以后我一定不要这样。一是对方并不会领你的情。二是会压的对方喘不上气。(就好像我听到我妈这些话我并不是会感动,而是很不舒服且压力倍增)。刚才我妈又唠叨我的时候,我突然意识到,我好像也是和我妈一样,喜欢为别人付出些什么,并且心中渴望别人看到我的付出并且做出我希望的反应。对于普通朋友的付出,当我没看到我想要的付出时,我就笑笑,下次就不这么做了。
    所以我的这些压力都就给了我的恋人,我自认为为她付出了很多,但是我并没有收到我希望的反馈。最典型的就是当我说我会为了她选择去读大连或者辽宁的研的时候,我想象中的反馈是她很感动会更爱我。但是我得到的反馈是她让我不要这样,她会很有压力。我始终无法理解这个,今天在我妈又一次唠叨我的时候我想明白了,那不就是我妈和我说为了我舍不得花钱等等这些,我会很不舒服。在我眼里她为了我牺牲了这些,我觉得没必要为我舍不得花,赚了钱就该花花,家里也不是穷困潦倒的情况。在我恋人眼中,我为了离她更近一些而选择读辽宁的研,是为了她牺牲了去其他地方的选择。这里又有一个区别,牺牲与付出的区别,我一向是认为这是一回事,有付出就有牺牲,无非就是隐性牺牲显性牺牲的区别,家里为我花钱,这是付出,这属于隐形牺牲,因为如果不为我花钱,她们可以有更多的选择去花钱,但是当她说因为为了我,自己舍不得花,这样给我的感觉就是她把本要自己花的钱给我花了,这就是显性牺牲。
    我为恋人隐性牺牲的时候,她并不会觉得有压力不舒服,当我提到了一些显性牺牲的行为时,她会不舒服,就好像我听到我妈为了我舍不得花钱一样不舒服。
    扯远了,当我对我恋人付出一些什么的时候,我会不自觉地希望她怎么怎么样,尽管在我的人生理念中,我做什么我就是因为我想做,而不是去希望一个回报等等,但是我就是不自觉地这样,今天我突然就理解了。因为我妈也是这样的,这就是家庭潜移默化的影响。我只能是去慢慢改了。

122 日 , 2024 22:39
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卷积神经网络小结(CNN)
1.从全连接层到卷积   我们都知道CNN擅长的是处理图片,但是传统的神经网络肯定也是可以处理图片的,那么CNN的优势在哪呢? 对于一张彩色RGB图像,他有三个颜色通道,传统的神经网络的做法就是将三个通道的颜色强度分别作为输入。如下图所示。…
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这学期的期末周格外的温柔,就考一门计网✌

1130 日 , 2023 19:30