A. MATLAB课程设计心得
通过这次MATLAB的课程设计，我对MATLAB有了一个更深的理解，matlab具有数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多功能。
这次的Matlab课程设计对我来说是一次挑战，之前课上学的知识都忘得差不多了，再加上对语言不怎么熟悉，想要编写复杂的代码，难度不是一点点，所以只有通过上网查资料，请教同学，巩固之前学的理论知识，回忆前面所做过的程序代码，也许能完成这次任务。
第一天老师给了五个题目和一道附加题，刚刚上手觉得还行，自己琢磨琢磨也能出结果，但后面几道题目压根没有思路，所以只好通过查资料，与同学讨论，一起研究分析题目。虽然有两周时间，但每天只有两个小时呆在机房，所以还得利用课后的时间继续加工。题目对于我来说比较难，自己编的代码运行不断地出错，经过修改N次后有的也能出现正确的结果，有点成就感，像生日蛋糕问题，自己想的形状和老师的不一样，也难以计算，即使这样也不放弃，继续和同学研究。
在这期间，我们也查找了不少资料，发现很多知识是我们从没有接触过的，我们并不了解，所以借此增长了自己的见识，了解了更多关于它的应用。在编写程序代码时，需要什么函数，需要什么模块得一步一步的来，慢慢地研究，每天积累点，不能急于求成，有问题就应该去查资料，讨论，如果想要把所有东西都学到，那是比登天还难。
总之，通过这次的课程设计，体验到了真正的难度，不过也让我收获不少，虽然过程很艰辛，但自己坚持不懈，最后还是会得到自己想要的答案。从这次课程设计中也可以看出自己的理论知识不牢固，所以得加强理论知识的学习，才能更好地理论联系实践。
B. 中科曙光怎么样
中科曙光研发总部在北京，如果到北京来，福利待遇还不错，就是加班比较多。如果在天津，研发和工厂在一个园区，工作环境就会差一点。
拓展资料：
数据研发公司相关内容：
1.数据研发，又名“大数据开发”、“数据仓库”、“数据技术”等称呼，通常的岗位要求是熟悉数据仓库模型设计经验、熟练运用大数据计算平台、有良好的数据敏感度、具备数据统计的基础知识等要求。
2.提炼一下，就是掌握全面的数据技术知识，具备与工程、数据、分析/算法、产品/运营，同时打交道的能力，是一个入门门槛低，但成长难度大的岗位。对标金融，就是从会计到CFO，从行业分析到基金经理的成长难度。
3.数据仓库/数据建模所面向的场景，并不一定适用于互联网，互联网中涉及到的数据研发，做的更多的是一种“端到端”解决方案：即从数据的采集，到最后数据的应用，做一整套通用的解决方案。
4.数据开发这个岗位，经历了三个阶段的发展：第一个阶段是MR+运维阶段，当年有句话是“会写MR，月薪过万”;第二个阶段是工具+SQL阶段，在Hadoop生态逐渐丰富后，编程方式从Java/Python逐步走向了统一的SQL;第三个阶段则是平台开发阶段，基础工具成熟了，像DataWorks，基本上不再需要关心底层的应用情况。数据开发的问题，在于随着技术进步，过去开源框架的东西逐步的平台化之后，很多工作被自动化所替代了。
C. NOI99生日蛋糕(pascal)
最主要的错误是procere search中的r、h由于递归调用，它的值会出现混乱。另外for i:=floor to 1 do中应该是downto，这导致出现了许多负的半径、高。还有if floor=0 then 这个判断条件不对，应该是(floor=0)and(v=0)。
另有建议：
1.总面积的计算最好在主程序里先加上r*r+2*r*h，以后每次只加2*r*h，这样最后计算至判断ss>best即可，不必加r*r。
2.由于输入输出简单，还是放在主程序里比较简单。
3.主程序中r、h的取值范围过大，可以利用给定的n缩小取值范围。