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*大家觉得大专毕业后,如果想接本科,学哪种比较好?如:自考、成人、电大、远程。最好还可以说说各自的长短之处。谢谢!加100分
meteor820828
2004-04-04 07:43:49
大专毕业后,如果想接本科,学哪种比较好?如:自考、成人、电大、远程。
最好还可以说说各自的长短之处
因为我现在就面临这样的选择,不知道该选哪种好
我现在已经工作快两年了
谢谢大家了!
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*大家觉得大专毕业后,如果想接本科,学哪种比较好?如:自考、成人、电大、远程。最好还可以说说各自的长短之处。谢谢!加100分
大专毕业后,如果想接本科,学哪种比较好?如:自考、成人、电大、远程。 最好还可以说说各自的长短之处 因为我现在就面临这样的选择,不知道该选哪种好 我现在已经工作快两年了 谢谢大家了!
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caocao82
2004-04-04
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电大很松的
自考很严的
成教很假的
远程很爽的
chenyuming2004
2004-04-04
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大专的再去考研有点困难啊。
英语和高数,专业课什么的,
很多东西以前在学校只是稍微涉及,
更何况 要自学。
专升本是比较好的选择,
当然了只对应届生。
rosen
2004-04-04
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自考
iamrealtheking
2004-04-04
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看得好郁闷哦,咳前途迷茫啊
zhangzs8896
2004-04-04
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就是,直接考研究生吧,这个年代本科也不行了。
拿到本科文凭跟你现在的大专也差不多
狠点心,直接去读研!
meteor820828
2004-04-04
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请问 cmx98(尘世中一个迷途小书僮)
不用本科文凭也可以考研吗?
不过我年龄小,是八二年的
nnfish
2004-04-04
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zwher(E级投资局主席)
分析在理
cmx98
2004-04-04
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你工作快2年了?
那我建议你直接考研去。大专毕业2年就可以考研了。
比你说的这样好多了吧
agang3321
2004-04-04
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hehe
我读远程去
zwher
2004-04-04
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自考:省钱是其一,真学是其二,考场极严,实践得知,知识和实践结合不够,如无好友或教师,理工类本科不好考,如自身又定力不足,不甘清苦,建议放弃!
成人:纯碎混本,垃圾的学校,垃圾的教师,说难听点,就是拿钱买文凭,如果你是公务人员,建议考取这个,省时间,还能结识一些与工作有益的朋友,实践得知。
电大:未来是否被承认,不可而知,据我朋友上的感觉,考试挺严的,但难逃垃圾学校之名,未来不可知,文凭硬度一般。
远程:本人和朋友没有上的,知道文凭上要注明:远程教育,感觉媒体报道还行,不过亲自经历有一点:不管是什么,总的看学校是什么学校,清华的远程很正规、严格。但四川大学的就不一样了,我打比方,也是事实,听我教师说:交钱保准过,你想去吧
综上:如果要真才实学,并且自身素质、时间、耐力较好,首选自考,平时实践加强,应该学有所成。别的全是拿上红本本,花钱而已!
meteor820828
2004-04-04
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我也想过自考现在自考的科目一般在12-16科左右,但是自考一般哪里都承认
如果按一年考两回,一回四科,全过,按这个标准是两年
我现在,在北京
不过家不是这里的
butterflyli
2004-04-04
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自考。
声音处理:
分
帧与
加
窗
为让计算机处理声音信号,需将连续信号
分
帧和
加
窗。
分
帧是把语音信号按固定时间(如20 - 40毫秒)
分
成小段,使信号稳定便于处理。
加
窗则是对每帧信号处理,通过乘以窗口函数(如汉明窗、汉宁窗)平滑边缘,减少跳变和噪音,利于计算机理解信号。
单片机
毕业
设计
本科
生项目选题
100
例
本文介绍了
100
个适合
本科
生的单片机
毕业
设计项目,涵盖红外热视仪、太阳追光系统、姿态检测、RFID门禁与仓库管理系统等多个方向。所有项目均具备创新性和实用性,难度适中且工作量充足,适用于
毕业
设计和答辩需求。
分
帧,
加
窗和DFT
本文介绍了语音信号处理中的关键步骤——
分
帧、
加
窗和DFT。
分
帧是为了捕捉语音的短时平稳特性,通常帧长在10~40ms,帧移为10ms。
加
窗能缓解频谱泄露,不同窗函数有不同的效果。DFT后可能遇到栅栏效应,可通过零填充提高频谱
分
辨率。理解这些概念对语音识别和人工智能至关重要。
1*2*3*……*
100
求结果末尾有多少个零 网上的答案到底对不对
博客
分
析了1*2*3*...*
100
的结果末尾有多少个零,揭示了计算末尾零数量的规律,并通过公式
100
/5+
100
/25得出24个零。讨论了N!末尾零的计算方法,并提及了N!二进制表示中最低位1的位置与质因数2的关系。
本科
生
学
深度
学
习-大白话
说
清楚CNN,没有公式
本文以浅显易懂的语言介绍卷积神经网络(CNN),包括CNN预览、基础模块(数据输入层、卷积计算层、池化层、全连接层)、权值共享特点和经典CNN架构。通过类比盲人摸象,帮助理解CNN如何识别图像,并提供一个简单的CNN模型在数字识别任务上的应用案例。
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