如何避免走入编程学习误区,掌握有效的编程学习方法

同样是学习,学英语有那么多的有效学习方法,而学编程呢?几乎很难找到一个系统并且适用于初学者的学习方法。

网络上倒是有很多民间学习心得,但许多只是个人经验,不具备普遍适用性,反而容易误导初学者。

知道什么是错的之后,就更容易明白什么是对的。我从民间方法里面,总结了常见的2个学编程的误区:

误区1:▎啃完几本书,就能系统的学会编程了

是什么让你相信买一本书就能学会编程?是幻觉~

编程方面的书一般挺厚的,拿在手里,感觉知识沉甸甸的,翻开一看,感觉讲的很系统很详细。你会觉得自己已经下定决心要学好编程了。但你绝对不会读完超过五章的内容。

不是因为你太懒惰,而是因为刚开始学习就深入到细枝末节中并不是一个好的选择,练习是学习一门技能最重要的环节,而如果不上手练习,你会把书里教的知识忘得一干二净。

误区2:▎看着源码学编程,对着敲一遍

这种观点说,网上不是有很多好的开源项目嘛,你照着敲一遍代码,然后就能领悟了。

这应该是受了应试教育时背课文的迫害吧……对于初学者,这样学习效率太低了,因为每一行你都看不懂,而且没有思考的模仿只是机械运动而已,除了提升打字速度应该不会有其他任何效果。

好了,既然有误区,那么怎么防患于未然呢?如果你学习编程是为了做出点东西出来,而不是为了做科研去研究各种编程语言语法之间的细微差异,那么上手做项目是最快的学习路径。

但是,如果没有选择正确的学习方法,这其中的痛苦,足以让一个初学者没办法坚持下去。编程是即时反馈的,当你学其他技能,不会有人对着你大喊「你错了!」但是程序会向你持续报错。而当你尝试了几小时,用了各种方法,程序却在说,「你还是错的!」你会很沮丧甚至很愤怒。

那么,从写出第一句 hello world,到能上手做一个真实的项目,到底需要怎么学?

结合了学习的认知模型,总结了几点适用于初学者的编程学习要点,也是实战课程体系的核心思路:

1、循序渐进:把一个真实项目拆解成若干阶段,分阶段学习、练习,逐渐提升难度

2、杠杆知识:学习和项目最相关的核心知识,借用能提升开发效率的工具框架,让最少的投入获得最大的杠杆产出

3、建立连接:人脑是通过突触相连接的,学习的过程就是在强化已有的连接,建立新的连接。而根据已经掌握的知识点拓展、用生活中的例子去类比,能让你更快的学会。

4、持续反馈:通过老师或者是搜索,掌握独立解决排错的方法,最终掌握自学的方法。

当然,这些只是很简要的概述,想要真正应用这套方法去制定自己的学习计划,需要一个系列连载来详细介绍具体的执行方法才行。掌握这几点学习方法之后,你可以根据自己的情况去选择适合自己目标的学习材料,从而少走弯路。

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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!
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