学习状态和转变

本文探讨了影响阅读效率的因素,包括环境、精神状态和个人的学习方法,并提出了改善建议,如创造良好的学习环境、保持饱满的精神状态和通过提问来保持学习的目的性。
目前看书有点不耐心了,出现疲态,包含的原因应该有:环境,精神和方法。
环境和精神影响着我的注意力,这样会导致我看书很费劲而且成效不大,从而影响了我的情绪。
我现在看书的方式是一章一章有序看,虽然我尽量持有这本书的全局性和目的性,但很明显,我没有做好,现在我充溢着一股盲目的味道。

学习转变:
1. 虽然外部的环境,我不能改变。但在我能控制的环境中,我应该构建一个适宜看书,学习的环境。例如:在不需要网络下,就尽量不上网,网络上有太多侵蚀我注意力的信息了;音乐;还有尽量不要走神。
2. 精神极其重要,我应该以饱满的精神进入学习状态,好的精神对学习有很重要的促进,反之。
3. 问题是保持目的性的好方法,在某本书的知识海洋中,我们很容易迷失方向,问题很容易保持方向感。找出问题,是个关键。虽然书本有提出一些很重要的主流问题,我们也要根据本身情况引发一些好的问题。


心态的协调:
1. 在比较容易理解的书籍上,我们很容易持有高进的心态,因为我们得心应手,但很容易得意忘形。
2. 在遇到难啃的知识点时,我们很容易出现颓势。因为我们还在是否需要花费极其大的代价来弄懂中的犹豫抉择。
3. 保持饱满的精神去学习是很重要的。饱满的精神能产生积极的心态,疲劳的精神则导致学习疲态。饱满的精神是保持学习欲望的催化剂。

### 使用隐马尔可夫模型进行状态转变分析 #### 隐马尔可夫模型简介 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,在该模型中系统被认为是一个在多个不可观测的状态之间转换的过程。尽管这些内部状态无法直接观察到,但是每个状态下可以产生一些可观测的结果或输出。 #### 定义HMM的关键要素 为了定义一个完整的HMM,需要指定以下几个参数: - **N**: 可能的不同隐藏状态的数量。 - **T**: 序列中的时间步数或者是观测序列长度。 - **A**: 状态转移概率矩阵 \( A=[a_{ij}] \),其中 \( a_{ij} = P(q_t=j|q_{t−1}=i) \)[^3] 表示从状态 i 转移到状态 j 的概率。 - **B**: 输出发射概率分布 \( B=b_j(o_t)=P(O=o_t | q_t=j) \),即给定处于某个特定状态时生成某观测的概率。 - **π**: 初始状态概率向量 \( π_i=P(q_1=i) \),表示初始时刻位于各个可能状态下的概率。 ```python import numpy as np class HiddenMarkovModel: def __init__(self, N, M): self.N = N # Number of states self.M = M # Number of possible observations # Initialize transition probabilities randomly self.A = np.random.rand(N, N) self.A /= self.A.sum(axis=1)[:, None] # Initialize emission probabilities randomly self.B = np.random.rand(N, M) self.B /= self.B.sum(axis=1)[:, None] # Initial state distribution self.pi = np.ones(self.N)/self.N def forward_algorithm(self, obs_seq): """Forward algorithm implementation.""" alpha = np.zeros((len(obs_seq), self.N)) # Initialization step alpha[0] = self.pi * self.B[:,obs_seq[0]] for t in range(1, len(obs_seq)): for j in range(self.N): alpha[t,j] = sum(alpha[t-1,i]*self.A[i,j] for i in range(self.N)) * self.B[j, obs_seq[t]] return alpha[-1].sum() ``` 此代码片段展示了如何初始化一个简单的HMM类以及实现前向算法来计算给定观测序列下整个系统的似然度。通过调整`forward_algorithm()`函数内的逻辑,还可以进一步扩展以支持其他类型的推理任务,比如解码问题(Viterbi Algorithm) 或者学习过程(Baum-Welch Algorithm)。
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