最贵的教育方式有望普及了

我们要学习的知识是一张网,这张网上每个节点都是知识点,知识点之间彼此关联。

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在学习这个主题之前,张大胖可能已经掌握了A和D

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而何小痩已经掌握了I和J

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而一个教程/文章可能只涵盖了这些:

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所以张大胖在看文章过程中,遇到的问题和何小痩遇到的问题肯定是截然不同的。

但是文章的内容是静态的,没法和读者交互。

张大胖和何小痩要么忍着跳过这些问题,等待以后的顿悟时刻;要么去搜索,找别人问。

我们和三体人不同,思维不透明,这些问题通常都依赖上下文,把这些问题向别人解释清楚都很费劲,找到合适的关键词告诉搜索引擎也很难。

这时候大家就会感慨:要是有个高明的老师在身边,一对一帮我解决我的问题就好了。

我们想要的就是因材施教,个性化学习。

这是最好的教育方式,也是最贵的教育方式。

现在以ChatGPT为代表的大模型出现了,最贵的教育方式有可能普及了,每个人都可能有一个“个性化老师”。

ChatGPT知识渊博,不知疲倦,几乎任何问题都能解答,我自己发现我已经开始抛弃搜索引擎了,除了具有时效性的问题之外,我的首选都是ChatGPT。

之前有一次,我想了解ChatGPT的原理,习惯性地先去Google搜索,网上有海量的文章,读了一篇又一篇,都是讲了太多的理论,太多的术语,让人云里雾里。

于是我就想到了ChatGPT,先把它设定成一个“苏格拉底式”的导师,用引导的方式来帮助我理解ChatGPT的原理。

它一开始也是输出一些概念,例如“变换器(Transformer)架构”,当我表示完全不懂的时候,它就开始讲“编码器,解码器,编码器将输入文本转化为一个连续的向量表示,解码器则将这个向量转换回文本。”

但我还是不懂的时候,它便开始一步步讲

如何将单词转换为向量

词嵌入向量是如何得到的

自注意力机制

......

完全是根据我的问题,也就是我不懂的东西进行讲解的。

我不喜欢干巴巴的理论,喜欢从例子引入,这正好是它的强项,所以我不断地在要求它举例子,一个例子不行就再让它再举另外一个,最后越来越通俗易懂,有时候还能获得非常优秀,非常容易记忆的比喻。

有个ChatGPT基地的球友在备考软件工程的时候,需要记忆的知识点比较多,例如“高内聚低耦合”,其中内聚可以分成通信、偶然、逻辑、过程和功能内聚,而耦合则可以分成内容、标记、数据和控制耦合,这些概念之间有着细微的区别,很难记忆,怎么办呢?

他就ChatGPT给他生成故事化、场景化的例子,再加上代码,很容易就记住了。

ChatGPT老师从来不会不耐烦,我可以疯狂提问,同样的问题,可以问它五六次,让它从不同的角度回答。如果是人类老师,恐怕早就烦了。

如果是另外一个人,可能就是另外一套讲解的路径了。

这就是个性化的因材施教了。

可能有人会问,ChatGPT输出的都是正确的吗? 

我觉得从网上去学习,那些教程和文章也难以保证正确性,很多时候需要我们自己判断:这个东西说得有道理吗?能否解答我心中得疑问?如果答案是肯定的,那就够了。

我觉得在ChatGPT时代,可能有两种学习方式:

1. 把ChatGPT当做助教

继续看现有的教程/文章,但是遇到问题会立刻请教ChatGPT,让它针对这个问题进行回答。

著名的可汗学院已经这么做了,在学院的课程上有一个助手,随时回答学员的提问。

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2. 完全依靠ChatGPT学习

这个特别适合对某个小范围的知识点进行学习,就是我前面说的苏格拉底的引导方式。

具体可以参考我这篇文章:《GPT-4是个编程高手,真服了

对于大范围的系统级别的学习,我还没有试过,例如:学习Java这门语言,并且达到可以做项目的程度。

有尝试过的小伙伴们,欢迎留言。

(完)

最后宣传下我和闪客建立的星球“ChatGPT基地”,专门探索程序员在ChatGPT时代的定位,如何使用ChatGPT来提升工作效率。

在程序员领域,我们这个星球可能是玩ChatGPT玩得最深入的,已经远远超出了ChatGPT聊天的阶段,很多人进入了API开发,甚至私有化模型训练。

ChatGPT聊天 ->使用ChatGPT API开发应用 -> 训练私有化部署大模型

这里的朋友们很多已经从小白进化成ChatGPT领域的熟练玩家,星球的专栏有很多有价值的主题:

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来到这个星球,用心刷上个几天,你就不知不觉超越了这个领域 99% 的人了。

现在星球有这些活动:

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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