大学准备退学了,求各位大神指路

Esimorp 2013-08-25 08:18:13
本人19周岁,开学就大二了,能够熟练运用C/C++,C#,vb.net,PHP。现在的想法是先去找找工作,实在找不到的话就去北大青鸟或者达内什么的培训培训,不知道各位大神怎么看
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好想回学校复读
淡淡的活着 2014-05-08
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你还是上学吧··出来工作之后你就想读书了··话说我最近都再考了··
boytomato 2014-05-05
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好好毕业了再说吧,软件是个青春饭。
opelope 2014-04-28
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有想法,有魄力,反正高考没年龄限制,大不了重来一回。您且有n++的机会。
gaoshifengsir 2014-04-28
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奉劝还是上完的好。
wdydxf1 2014-04-27
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考研吧,努力学习,计算机专业,说自己是本科都羞人啊
PocoyoShamoo 2014-04-24
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虽然我现在大三了,在外面实习,还有一年多才毕业,不过有考试的时候还是会回去考的。不管多不想读书,不过还是要把文凭要到,以后出来社会,肯定会有用的。再说,你说你会这些技术了,可是你熟练么?北大青鸟的什么东西,不要被它的广告给忽悠了,那些培训机构只是为了赚钱夸下海口,其实进去之后学的东西都是入门基础。
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老实说,不怎么靠谱哦,我一个朋友和你差不多,现在已经转行了
I_was_a_novice 2013-11-07
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学历还是很有用的
interlc 2013-11-06
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如果感觉有些厌学,不要退学,先休学一年,一年后说不定你又会想去学校了
xbaiwgiz 2013-11-06
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转专业不会吗?
wang280677576 2013-10-09
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这些语言只是一个工具而已,不要舍本逐末
Shine_小杰 2013-10-06
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现在有多少培训机构出来的IT人才卡在文凭上面。。。
煮咖啡 2013-09-30
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引用 2 楼 Esimorp 的回复:
[quote=引用 1 楼 sp1234 的回复:] 走好,以后别后悔。 另外如果你上学时考试成绩及格,我想那两个培训班里边有良心的教师可能他们也不希望你走这条路。
但是我现在已经挂了3科红色预警了,而且专业是测绘工程,和计算机毫无关系.[/quote]别担心,心态调整好,多看哲学方面的书籍,哲学书有助于你看清事物的本质,那样可以提高你的思维和思想。如果你真的喜欢技术,就多花点时间在上面,如果你只是认为技术是一个谋生技能,请你认真规划下,但是风险很大。如果你想谋生,嘴能说,够义气,能喝酒,放得开……销售可以让你谋生,而且还能让你月入10W,忘了告诉你,销售一般是不看学历的哦。当然,如果你拥有销售的知识作为基础,你会在销售这个行业走得更远。最后一句,还是要把心态调整好,要懂得做人(素养、人品等)。要时刻告诉自己:我是一个没有文凭的人,我要比别人做的更优秀,要比别人更努力。时刻要记住哦。take it easy.
煮咖啡 2013-09-30
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引用 11 楼 icdbow 的回复:
找工作?大学还有2、3年,以后工作还有20、30年,工作时间这么长,学习时间这么短,你说哪个比较宝贵?
不能这么说吧,工作也是学习啊,社会大学这块你忽略咯。
天空丶蒋 2013-09-16
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曾经,有份美好的机会放在我面前,我没有好好的去珍惜,直到我离开那一刻,我才发现,原来,大学没多泡几个妹子就离开了真是后悔啊,如果...时光可以倒流的话,请给我再多泡几个.....
天空丶蒋 2013-09-16
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轻轻的我来了,正如偷偷的我走了....
天空丶蒋 2013-09-16
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学校不是你想来想来就想来,现在你又想离开,离开就离开...
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比你先一步,结果被坑得很惨。劝LZ三思啊。先拿到文凭吧。
醉马不肖 2013-09-08
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一年来首次回帖子,楼主三思
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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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