学习感悟-712

端正的学习心态,是高效学习的第一步。而拥有积极的学习心态,一定能让你的学习事半功倍

在知识的领域也有阶层之分,那些长期在底层知识阶层的人,需要等着高层的人来喂养,
他们长期陷于各种谣言和不准确的信息环境中,于是就导致错误或幼稚的认知,并习惯于那些不费劲儿的轻度学习方式,
从而一点点地丧失了深度学习的独立思考能力,从而再也没有能力打破知识阶层的限制,被困在认知底层翻不了身。

1.知识采集。 信息源是非常重要的,获取信息源头、破解表面信息的内在本质、多方数据印证,是这个步骤的关键。
2.知识缝合。 所谓缝合就是把信息组织起来,成为结构体的知识。这里,连接记忆,逻辑推理,知识梳理是很重要的三部分。
3.技能转换。 通过举一反三、实践和练习,以及传授教导,把知识转化成自己的技能。这种技能可以让你进入更高的阶

不要等一切都准备好了再前行
很多人问,“学习这门课需要什么基础”?为此,我曾经专门研究过大学的课程设计。大学的操作系统前置课程有程序设计基础、数据结构与算法、计算机组成与体系结构、编译原理等。这几门前置课程,几乎每一门都非常“硬核”,学习难度和大多数人的掌握程度往往是成反比的。
我是不是要把这些前置课程都搞定了才能学操作系统呢?当然不是。这些课程它们本身就很难,除此之外,它们也有前置课程。如果这样,你就会发现你永远开始不了。如果把一切都准备好了再前行,那我们永远迈不出第一步。
这有点像咱们平时玩游戏,作为主人公,你既不能完全没有任何装备和法术就开始,也不能等练级练到满,将整个地图都了解清楚才开始。你只要有一个初始装备,例如一把木剑、一套基本的法术就可以开始了。
这么一来,想要学好操作系统,我们要解决的其实就是这样两个问题:第一是初始装备问题,也就是说前置知识应该掌握到什么程度;第二就是练级攻略问题,也就是掌握这些操作系统知识的方法。
先上路,之后在探险的路上,慢慢摸清地图,积累装备,训练法术,最终 PK 终极 Boss。

如果之前没有基础或者基础不好的话,看 2 个小时还不懂,很正常,看一个礼拜试试。”
“一个礼拜”的说法,我一点都不是夸张。数据结构和算法就是一个非常难啃的硬骨头,可以说是计算机学科中最难学的学科之一了。
我当时学习也费了老大的劲,能做到讲给你听,其实靠的是十年如一的积累和坚持。
如果没有基础、或者基础不好,期望看 2 个小时就能完全掌握,那根本不可能面对这种硬骨头,我们要有打硬仗、打持久战的心理准备。
只有这样,在学习的过程中遇到困难的时候,心态才能更加平和,才能沉下心来有条不紊地去解决一个个的疑难问题。
一口吃不成胖子,给自己定一个长一点的“死磕”计划吧,比如一年。面对不懂的知识点,沉下心来逐个突破,这样你的信心慢慢也就建立了。

从工程师成长为架构师,其实就是一个不断学习的过程。
学基础知识、学理论知识、学业界新的技术、研究开源系统、研究业界实践,既要有技术广度、又要有技术深度……总之就是学无止境。
但我想,这就是技术的趣味所在,总是有更好的、更新的、更厉害的东西出来。

我希望对技术有热情的同学,当你遇到这些问题的时候,心中一定要坚持自己的梦想,因为所有的这些问题都是正常的,也是必须的。
所谓成长,其实就是不断学习、不断踩坑、不断填坑的过程

写代码和分析。要求基于机器学习的泰坦尼克号乘客存活预测,在数据集构建分析方面, 从公开数据源(如Kaggle)获取泰坦尼克号数据集,包含乘客年龄、性别、船票 等级、登船港口等特征;并完成数据清洗:处理缺失值(如年龄缺失用中位数填充)、异常值检测(如票价 合理性检查);完成特征工程:①将分类变量(性别、登船港口)转换为数值型编码;②构造新特征 (如家庭人数=兄弟姐妹数+父母子女数,登船时间转换为月份) 。完成可视化分析:绘制年龄分布、存活率性别的关系图,提出特征相关性假设;在模型选择训练方面,选择至少两种算法模型,并说明选择理由 。要求划分数据集:按8:1:1分为训练集、验证集和测试集 。要求训练模型:使用训练集训练模型,记录训练损失准确率变化曲线 。对每一个模型的重要超参数调优,以获得更加优秀的模型。在模型评估对比方面,在测试集上计算模型准确率等性能果 并分析模型对不同人群(如儿童、女性)的预测效果差异 , 比较不同模型的性能,总优缺点 。最后完成一篇实际应用报告, 撰写实验报告,包含:①数据预处理步骤可视化图表;②模型训练过程调参 果;③对实际预测果的解读(例如“女性存活率显著高于男性”)④作业总感悟:通过综合大作业的过程,评估对课程学习情况和对使用人 工智能方法解决实际问题的感悟
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