读书有用论

本文探讨了中国教育体系的问题,指出高等教育与现实社会需求的脱节,导致部分专业毕业生就业困难。作者以自身经历为例,提出教育应更注重实践和通用技能的培养,并建议面临困境的学生及时调整方向。文章还分析了宏观经济形势,强调教育改革的必要性。

1、前言

1.1、现象

  • 众多远山农村子弟,努力考学,却因专业天坑导致就业困难
  • B乎上几乎所有专业都在劝退
  • 阶级固化话题热议
  • 不少重本理工科毕业生从事与本专业无关的工作,比如转行、销售
  • 研究生同学 与实验室经历了6年的爱情长跑,毕业后竟然被迫与实验室分手

1.2、受害

  • 而本人亦是劝退专业的巨大受害者之一,科研无路,毕业失业,被迫转行。

1.3、理想破灭

  • 娃时的科学家梦想,中学时期对量子力学的执着,一切美好追求终在大学幻灭!
  • 不禁让我思考:读书有什么用?

2、教育是什么?

  • 狭义上指 专门组织的学校教育;
  • 广义上指 影响人的身心发展的社会实践活动。

2.1、初等教育

  • 没有专业、职业指向性的基本教育。
  • 包括:幼儿教育、小学教育、普通中等教育

2.2、中等教育

  • 在初等教育基础上继续实施的教育。
  • 包括:全日制普通中学(主要)、中等职业学校、中等专业学校、中等师范学校、中等技工学校、职业中学、成人中专、职业高中、成人高中…

2.3、高等教育

  • 完成中等教育的基础上进行的专业教育职业教育,是培养高级专门人才和职业人员的主要社会活动。
  • 包括:以高层次的学习与培养、教学、研究和社会服务为其主要任务和活动的各类教育机构

2.4、中国教育

  • 近现代中国教育是从西方引进,而西方而那套数理化生源自第二次工业革命,主要服务于工业制造。
  • 然鹅二战后又经历了2次巨大的技术革命【计算机和互联网】,教育体系却难以跟上,尽管在90年代已经看到计算机课程引进小学,但实际上因为设备昂贵,很多地区而难以实现,不少90后到了大学才开始学习如何开关机!
  • 对于小初高教育,我认为中国是成功。
    填鸭式教育成功给全民扫盲,也让寒门子弟有跨越阶级的机会。
    相比之下,欧美教育不能全民扫盲,而且还加剧阶级固化。

3、中国大学有多垃圾?

  • 中国小初高成功地将勤奋学习的山村学子送上大学,而中国大学却把辛辛学子打回原形
  • 教师与社会脱节:教师只管自己饭碗,懂什么教什么,更甚者限制学生自由!
  • 大学教材垃圾:
    1、密密麻麻的文字,讲解没有深入浅出;
    2、原理不说清,导致学生只能靠死记硬背,尤其医学类
    3、不重实践
    4、不重视数学:不少理工科专业竟然把【线代、概率统计、离散数学】砍掉;
    5、部分专业天坑(生化环材医),通用性低,导致转行困难

4、分析当前宏观经济

  • 2019年三次产业GDP占比,显然制造业占比不高,服务业占比过半,反映目前社会需求
  • 由此可见我们当年那套【第二次工业革命】留下来的教育体系有bug,不能满足目前社会的产业结构
  • 2017年10月18日十九大报告中强调,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾,而不是娃时那套人民日益增长的物质文化需要同落后的社会生产之间的矛盾

5、出路

5.1、选错专业怎么办?

  • 在错误的方向上越是努力,沉没成本越大,越难抽身。
    除非家境优渥及信念坚定,否则要及早转行

5.2、先博后渊

5.3、优先学习通用技能

  • 小初高的语数英物化生政史地是根基。
  • 在此基础上,计算机、经济、金融、会计、房地产、建筑、工商管理、医学常识…
  • 目前主流:IT、金融、房地产

5.4、实践出真知

  • 正所谓:春宵一刻值千金,绝知此事要躬行。
  • 注重实践,同时也要结合理论。

结语:
世界本不公平,我愿尽我之力 减少不公平

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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