对于英语的一篇小感受

持之以恒

  上完了bill老师的课以后都会让写一写接下来要做的事情,而每次我都会写等结束以后要写一篇博客总结一下,而每次bill老师都会在后面回复:我期待你的博客。…恩…这件事情已经过了一些日子了, 现在才写也是因为再不写就忘了上课的内容了。
  其实这两堂课讲的大部分内容都不是说怎么样地去学习英语,而是让我们对做事的思维模式得到转变,是通用的,不仅仅是对于英语。我认为学习英语最需要的是持之以恒,当然拥有一个良好的执行力,高效学习也会使自己对英语的学习更上一层楼。但是如果中途因一些杂杂的小事而中断了一直以来进行的内容可能之后得到的结果也不像预期的那样。

明辨

  在做任何事情的时候,能做到明辨则是非常了不起的一个事情,学习英语也是一样,在什么一个阶段,怎么样在这个阶段去对待英语,在某一个阶段应该把英语放在一个什么样的位置上,都是需要我们去分析明辨的。只要知道了这些才能让自己在某一个阶段的目的性变得更明确,不论这个阶段学习不学习英语,做其他事情也是一样,分清主次,一是会使自己做事有目的性,二是不会让你浪费掉太多的时间。毕竟人一闲下来就不是“活人”了。

执行力

  在自己对自己的英语学习方向和重点有了清晰的把握之后,接下里就是执行力了,执行力跟效率是相对应的,光有计划而没有一个高效的执行力,任何事情都会半途而废的,所以有的时候使你放弃目标的主要原因是因为你的执行力不行,当然也有一些就是自己对目标的渴望不大造成的。
  怎么锻炼自己的执行力?我觉得那就是一定要做到积极主动,不是什么事儿都抢着干的积极主动,而是在做事情的时候对里面出现的问题、困恼要积极主动地去解决,这样的话执行力会大大提高的。这也是我在做事的过程中深刻体会到的一点。

知道做到

  有一本书就叫做《知道做到》,我推荐大家都看一看,虽然自己只看了一些部分,但是觉得这个很有用。知道就要做到,很多大道理我们都是了解的,但是却无法把道理运用到自己的生活中。看到,听到,对于这些看到和听到的你是否坚信?如果坚信,是否去做了?如果做了,是否是百分之百按着去做的?做了多长时间?遇到问题以后是否解决并总结再去分享。如果这些你都做的很好,那你就是一名合格的知道做到者。做到不仅仅是做,后面这整个过程都是需要我们需努力练习的。



  因为正在慢慢改变,所以我知道前期的改变的简单的,持之以恒地做什么事情都是一样,只要是在让自己有所提高的,都会经历瓶颈期,当然我的瓶颈期还早,所以要做好准备,永不放弃呀!


  对待每一件都是一样,三分热度的你最终能得到的只有挫败感罢了,如果还不想让自己被自己拉下水,那就试着去改变啦,大家加油!

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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