学英语的心得(一)

本文分享了一位英语成绩优异者的学习与考试经验。高中时他英语成绩出众,却鲜少课外学习。他建议高中生抓好课堂,听讲时对比思考、笔记只记未知;面临考试者要夯实基础、丰富技巧,如听力训练多听原声磁带、回忆声音、模仿发音,应试时提前浏览题目、边听边做题。

       

       2000年 高一第一次英语考试后:

      “XX,98”“XX,86”.......点名拿卷子无疑是每个学生的噩梦。“XX,110”“XX,102”......

       突然,时间凝滞了。“XX,124”一张陌生的面孔走上讲台,台下同学一片唏嘘,他正要拿过英语老师的卷子,老师竟把卷子收回来:“是你自己做的吗?”他一脸惊奇:“当然!”,台下又是一片唏嘘。

         2003年高考成绩出来后:

        “XX,考得怎么样”英语老师拍着他的肩膀,“139”他说道,“可以滴,可以滴”老师有点呆住了......

        2004年,四级:92.5

        2005年,六级:88

         这个人高中英语大小考试没有下过110,而很多同学则梦想上110,他得奖无数同学们却纷纷议论没有看见他学英语,于是流言四起:听说他背字典!听说他晚上回去只搞英语......

       而他想说什么呢?如果他说他上课之外几乎不学英语你信不信?如果他说他考四六级没有背过四六级字典信不信?如果他说他考试不写作文只要一个小时不到信不信?如果你相信,请看他的独白片断:

         对于还在读高中的blogger,我想说搞好课堂上学的东西就足够了(前提是老师是负责任的),不要劳心费神地花钱上新*方,学习不是花钱就搞得好的,不是老师好就搞得好的,学习归根结底永远是自己的事!方法上有以下两点要说:

        1、听讲:老师讲一个东西,你要先想一想自己关于这个知道什么,然后和老师讲的对比,想掉了的就记下来。我有一段时间坐在最后一排但眼睛不好,黑板都看不清,完全是靠耳朵听的,不过只要按照上述方法注意力就可以保持集中。

        2、笔记:永远只记你不知道的,你不是老师的秘书;分类记,有自己的体系而且查阅方便,不要按课时记,到时很不方便的。

       对于要面临考试的blogger,我想说的是基础要厚实,技巧要丰富,英语考试技巧的重要性在应试中不比基础要弱:

      1、听力&口语:

          a.平时训练:

             第一步:(练听力)

           多听原声磁带,要有原文的那种,听一句想一想说句子中的每个词都是什么,然后对照看一下,开始可能不太懂尤其是连词、冠词,没关系!慢慢来!另外,好好学一本比每个月定要强得多。

            第二步:(练听力和口语,很重要)

           在不听的时候,比如吃饭,走路的时候回忆原声 ,比如听了布什的演讲,就要把布什的声音在大脑中尽可能再现出来,我想听多了也不难,比如要你再现某个熟悉的人的声音就是易如反掌的。

           第三步:(练口语)

          模仿你大脑里的声音,而不是磁带,用不着发疯地大叫。开始可能你的发音和语调与你想象你可以做到的有很大距离,但是坚持就是胜利,再说这是随时都可以做,也不难做到,也用不着什么毅力。

         b.应试技巧:

          第一步: 播音之前

          粗略浏览题目,把关键词画一画,不要担心太多了记不住,记得住的那是天才!呵呵!尤其是后面听短文的,题目长的一定要看一看。

         比如:A:Jim wanted to browse 优快云.

                    B:Marry wanted to play  QQ game

         第二步:播音中

         不要等文章念完了再做题,要一边念一遍做,因为我们记忆力有限而且绝大多数得题都可以在念文章的时候勾出来,何况大多数题目是按文章发展顺序依次往下列的!对于没有听力问题的考级用这种方法也是行得通的。只要平时训练搞好,这种听力就会很小儿科了。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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