人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

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浙江理工大学2017-2019年历年研究生入学考试试卷，代码：950

著者：魏巍；
出版社：国防工业出版社；
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本书系统的介绍了分布式流域水文模型的理论、方法和实例。
包括：水文循环中的各个物理过程的数学模拟；
数字高程模型；
流域地貌指数的提取与分析；
数字河网的提取；
基于数字高程模型的流域等流时线的推求；
TOPMODEL；
半分布式月水量平衡模型；
TOPKAPI模型；
MIKESHE模型，SHETRAN模型；
DHSVM模型；
ARC/EGMO模型。
本书适合于水利、地理、气象、国土资源等领域的广大科技工作者、工程技术人员参考使用，也可作为高行装院校高年级本科生和研究生的教学参考书。
目录前言第一章绪论第一节分布式流域水文模型第二节目的和全书结构第二章水文时空变化过程模拟基础第一节降雨空间分析方法第二节土壤水运动过程第三节下渗第四节蒸发与散发第五节融雪第六节流域汇流单位线第七节河道流量演算第八节流域分布式汇流演算第三章数字高程模型与地貌指数第一节数字高程模型的数据来源第二节数据采集方法第三节流域地貌指数提取第四节流域地貌指数的水文物理意义第五节温度指数的空间分布分析第六节河网水的生成第四章TOPMODEL第一节TOPMODEL第二节流域降雨－径流关系模拟应用第三节土壤导水率与缺水深函数关系研究第四节结论与讨论第五章基于DEM的流域等流时线和分布式水文模型第一节基于DEM的流域等流时线第二节基于DEM的分布式水文模型第六章半分布式月水量平稀模型第一节月水量平衡模型及其比较研究第二节两参数月水量平衡模型第三节半分布式月水量平衡模型第四节气侯变化对水文水资源的影响评价第七章TOPKAPI模型第一节概述第二节分布式OPKAPI模型第三节集总式OPKAPI模型第四节应用举例第五节结论和展望第八章MIKESHE模型第一节概述第二节水流运动模块第三节平移扩散模块第四节MIKESHE应用情况第五节存在的问題和研究展望第九章SHETRAN模型第一节概述第二节研究进展和应用第三节模型研究展望第十章DHSVM模型第一节概述第二节模型物理过程及数学公式第三节模型评价及应用第四节结论第十一章ARC/EGMO模型第一节概述第二节ARC/EGMO的结构设计第三节空间分解和参数估计第四节模型物理过程及数学公式第五节ARC/EGMO应用的数据处理第六节SAALE流域应用实例第七节结论和展望

福州大学2010级研究生《自然辩证法》试卷

语音信号处理是数字信号处理的一个重要分支。
本书含有许多数字信号处理的方法和MATLAB函数。
全书共10章。
第1～4章介绍语音信号处理的一些基本分析方法和手段，以及相应的MATLAB函数；
第5～9章介绍语音信号预处理和特征的提取，包括消除趋势项和基本的减噪方法，以及端点检测、基音的提取和共振峰的提取，并利用语音信号处理的基本方法，给出了多种提取方法和相应的MATLAB程序；
第10章结合各种参数的检测介绍了语音信号的合成、语音信号的变速和变调处理，还介绍了时域基音同步叠加(TDPSOLA)的语音合成，并给出了相应的MATLAB程序。
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硕士研究生入学考试试题

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。