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。

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升习效率。
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