GCT成绩出来了,236,应该过了, 洒分,明晚回来结贴~~

弘毅致远 2009-12-15 12:02:31
准考证号 09444320107914
考试科目 成绩
语言表达能力 54
逻辑推理能力 48
英语运用能力 62
数学基础能力 72
GCT总分 236
C语言程序设计Ⅱ 65
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从12月份就开始关注,往年是12月份上旬出来。一直是每天上班查,中午下班查,晚上下班之前也查,等得都心慌。今天中午下班看,还没出来,晚上下班吃完饭回去加班再看的时候出来了,有点激动。因为很担心逻辑。平时做题的时候都是单科做的,考试的时候连着考3个小时,头都大了。逻辑按之前的做题习惯开始做最后两个大题,直接把我搞蒙了。后来有15个题直接涂得答题卡。
专业课也是出乎意料,3个小时的时间,1个小时没到就做完了检查了几遍,原以为考个80分以上肯定不成问题的,没想到才65分,不平~~~~
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fcuandy 2009-12-15
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dtxh168 2009-12-15
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gx
--小F-- 2009-12-15
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GX
-狙击手- 2009-12-15
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Sdf
nalnait 2009-12-15
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gx
弘毅致远 2009-12-15
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这么快啊,
沙发都没保住。
dj3688 2009-12-15
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GX
pt1314917 2009-12-15
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sf
yang677888 2009-12-15
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恭喜
microsofttyc 2009-12-15
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gx ???
fireman_me 2009-12-15
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有时,就是这么出乎意料
angeljing007 2009-12-15
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恭喜恭喜!
chhrsas 2009-12-15
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[Quote=引用 23 楼 jinjazzli 的回复:]
引用 21 楼 guguda2008 的回复:
引用 17 楼 netcup 的回复:
GCT是啥?

同问
同问

[/Quote]
同问
heshengfen123 2009-12-15
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多散一点嘛,恭喜了
qiqi860819 2009-12-15
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JF
水目 2009-12-15
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硕士学位研究生入学资格考试,英文名称为 Graduate Candidate Test ,简称 “GCT”



恭喜了
弘毅致远 2009-12-15
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谢谢各位,好久不来。
白天没办法上CSDN只有晚上回来才上来看看。现在还是几个小裤衩,羡慕星星,呵呵。
之前的朋友一个都没看见了。
phoeni_xin 2009-12-15
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这个读下来要多少银子?
kahoho 2009-12-15
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JF
z812183667 2009-12-15
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恭喜啊!
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内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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