找个实习学校不让去

zty598416146 2011-04-11 04:00:22

今年大三，找个实习的机会，淘宝网，学校不放人，咋办...刚还被老师训一顿...

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zty598416146 2011-05-11

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啊aaaa

hugett 2011-04-12

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哎。。LZ，我也跟你一样。。。

zty598416146 2011-04-12

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一所烂学校，说神马学分不够以后不能毕业我晕...

叶子 2011-04-11

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大三开始实习很正常

Tsinlei 2011-04-11

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怎么不说说学校不放人的理由？

学校的管理这么严格？哪所211/985？

xiaoguailong3 2011-04-11

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申请自学，自己就跑去了！

bancxc 2011-04-11

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sfs

zty598416146 2011-04-11

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发下牢骚啊...哎

洛神印 2011-04-11

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学校，你要是不放我走人，我放狗咬人

howjava 2011-04-11

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实习一般都是大四才去的，大三，额，学校.....

zhn345180 2011-04-11

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那找个兼职实习好了。。。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制，构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架，并利用Matlab进行仿真验证，展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时，文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例，涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域，体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决非线性动态系统的实时控制问题，如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等；②帮助科研人员复现论文算法，开展NMPC相关创新研究；③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理，并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景，同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。

UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程，利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性，尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化，如智能仓储、无人机导航、工业巡检等；②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法，掌握UWB与IMU互补优势的技术路径；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注数据融合策略与滤波算法部分，同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验，以加深对定位系统性能影响因素的理解。

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了模糊RBF神经网络在轨迹跟踪控制中的应用。通过构建模糊逻辑系统与RBF神经网络的融合模型，利用神经网络的自适应学习能力优化模糊规则和参数，提升控制系统对非线性动态环境的适应性和跟踪精度。文中详细介绍了算法设计流程、网络结构搭建、参数调整机制及仿真验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和控制理论知识，从事自动化、机器人、智能控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等系统的高精度轨迹跟踪控制；②为非线性系统控制提供融合智能算法的设计思路；③通过Matlab仿真掌握模糊神经网络与RBF网络的集成方法及参数调优技巧。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段分析算法实现细节，重点理解模糊系统与神经网络的接口设计、权值更新机制及仿真结果分析方法，同时可尝试在不同轨迹输入条件下进行实验，以加深对系统动态响应特性的理解。

本系统基于MATLAB平台开发，适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本，并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，关键参数均可灵活调整，程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生，适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来，多输入多输出（MIMO）结构与正交频分复用（OFDM）机制被逐步整合到水声通信体系中，显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用，从而提升频谱使用效率；OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题，保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。本系统以MATLAB为仿真环境，该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性，采用参数驱动方式，重要变量均设有明确注释，便于理解与后续调整。因此，该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。借助该仿真平台，学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术，具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时，系统具备良好的交互界面与可扩展架构，用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进，以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言，该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。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！

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 电赛基础算法模块基础算法 [x] 队列，栈 [x] 快速排序算法 [] 查找算法滤波算法 [] 递推滤波 [] 中值滤波 [] 限幅滤波 [x] 卡尔曼滤波（噪声滤波） [] 一阶惯性滤波 [] IIR 低通滤波(ARM DSP库) [] IIR 高通滤波(ARM DSP库) [] IIR 带通滤波(ARM DSP库) [] IIR 限波滤波(ARM DSP库) 数值算法 [] 简单方程求解 [] 简单方程组求解 [] 简单积分求解几何算法 [] 点位置操作 [] 线段和直线操作 [] 点，线，面，位置判断 [] 角度求解 [] 多边形位置判断 [] 斜率计算 [] 曲率计算 [] 李萨如图形生成 DSP算法 [] FFT [] 数据波峰，波谷查找控制算法 [X] PID算法其他算法 [] 帧结构处理库 [] 按键事件处理库 [] OLED GUI

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