如何搭建自己的写作素材库,快来学,方法高效简单

文章介绍了搭建个人写作素材库的重要性,并提供了分类方法,包括第一手素材、书籍杂志、影视剧、金句和整合类素材。建议使用WPS、石墨文档、手机备忘录、讯飞语记等工具进行记录,以及利用多御浏览器的读刊看报功能免费阅读《读者》等杂志。

我们平时看过的书,做过的事,不及时记下来,很可能过几天就忘记了。由此看来,搭建自己的写作素材库非常有必要。尤其是写作者,写稿的速度取决于自己写作素材的储备量,你储备的素材越多,写作时便可以拿来即用,不用再费尽心思找个好几天。

我们该如何搭建自己的素材库呢?好了,不浪费大家的时间了,直接进入正题。

 

我把素材分为5个分类

1、第一手素材

比如看人物访谈,视频类新闻播报,以及自己平时生活中经历的事情,这些都是第一手素材,是最真实可靠的

这一类素材可以直接用,写文章时用自己的话表达出来。我们的记录素材的软件可以用WPS、石墨文档以及手机备忘录。

平时外出时,手机备忘录是特别好用的一个记录素材的方式,等回家后可以再整理在自己的文件夹里。

如果觉得打字太麻烦,也可以语音记录,用“讯飞语记”这个软件,可以直接把语言转化为文字,准确性很高。

2、书籍杂志收获的素材

我通常看纸质书籍,就直接拍照丢进素材群,用一个关键词来做标记,这样搜索的时候可以快速找到。当然了,现在很少人专门买书籍回来看,通常看电子书的比较多。

 之前我看《读者》还经常去买回来看,因为看过《读者》的人应该都发现了这本杂志的特点,真的很适合找写作素材,包括热议话题,优美文段,经典哲论等不仅适合绝大多数应试作文,也可以作为提高人文素养的好材料。

如果总是要买《读者》回来看,钱包也顶不住啊!本着能省则省的原则,在前辈的指点下,终于找到了免费看《读者》的方法。

打开多御浏览器,点击左侧工具栏的展开,然后找到【读刊看报】并点击进去。就可以看免费的《读者》《意林》了,包括过往期刊,全部免费看。

 

如果看到好句好短,可以直接复制下来,分类放到WPS文档里面,简单省事。想省钱,又想免费读一些相关期刊文章,如《读者》、《意林》的,快去试试吧~

3、影视剧素材

这一类是你看电影、电视剧、纪录片、综艺收的素材,这个需要自己做笔记,存进文档里。

如果觉得做笔记太费时间,可以直接截几张图丢进文件夹里,将图片命名为自己能够看懂的素材种类,这样日后自己看截图就可以想起来是哪个素材。

4、金句类素材

这个需要自己每天坚持积累,从看过的文章以及看过的书籍当中摘取。

我的做法是在微信建立一个只有自己的群,看到一句金句,直接复制粘贴,丢进金句群里。

以后用的时候可以按照关键词检索,非常快。

5、整合类素材

比如你平时浏览各个平台上的文章,公众号、知乎、头条等,那都是别人整理出来的文章,素材已经被二次加工过了。

这时你再去用,必须先考察一下这一类素材的出处以及准确性,避免出错。

并将这些素材分类归类,每一个文件夹拟一个主题。

想要学习写作的小伙伴,可以从现在开始整理自己的素材库,然后不断练习、模仿,自己的文笔才会真正得到提高。不妨可以参考我上面列举的分类方法,逐步搭建自己的写作素材库吧。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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