考研遇上炎炎暑夏,应该如何度过?

本文分享了六个适合考研人的避暑方法,包括早出晚归、少食多餐、充足补水、穿着舒适、选择凉爽的学习环境以及使用小工具降温,帮助考生在炎热的夏季也能安心备考。

随着天气一天天变热,正在准备考研的你,是否觉得燥热难当?当考研遇上炎炎暑夏,本来就辛苦的奋战又要再添一分艰难。给大家分享几个避暑妙计,考研人适用哦!

第一计:早出晚归

我们都知道一天当中最热的时间出现在午后,最凉爽的是清晨和夜晚。因此,对于考研人来说,最基本也是最容易做到的,就是早出晚归了。现实中有很多小伙伴都是这么做的,除了去吃饭,一天的时间都在自习室待着,连午休也可以趴在桌上睡,避免在最热的时候滞留在外面。

第二计:少食多餐

很多人有“苦夏”的烦恼,一到夏天就不愿意吃饭。据研究,一顿饭吃的越多,身体为消化食物而代谢的热量也越多。因此,在夏天少吃多餐尤为必要。建议考研人可以携带一些水果、零食放在自习室,少食多餐。但要注意营养均衡,以及尽量少破坏自习室环境。

夏季饮食注意事项:

夏季,天气炎热,人体代谢增强,营养素消耗增加。因此,必须科学饮食,预防疾病。

首先应注意补充一些营养素,如足够的蛋白质、维生素、水、无机盐。可以提供这些营养素的食物有:鱼、肉、蛋、奶、豆类、芹菜、番茄、黄瓜、西瓜、杨梅、甜瓜、桃子、荔枝、白开水等。如果大量出汗,还应该补充盐分,比如适当喝些淡盐水。

其次,夏季还必须多吃一些能够清热、利湿的食物,如西瓜、苦瓜、桃、乌梅、草莓、西红柿、绿豆、黄瓜等。在早、晚餐时喝点粥,既能生津止渴,清凉解暑,又能补养身体,可谓一举两得。

第三,要特别注意饮食卫生。不吃过期变质食物;生吃瓜果要洗净削皮;不生吃或半生吃小水产品和海产品;冰箱内冷藏食品要生熟分开,进食前应重新烧熟烧透,防止微生物滋长和传播。此外,受夏季炎热气候的影响,人体消化功能容易减退,食欲降低。所以,夏季最好少吃太热的食物,如羊肉、狗肉等,也要少吃冷饮、冷食,应该吃清淡少油、易消化的食物,并注意调整花色品种,有利于增强食欲,促进健康。

第三计:充足补水

夏天大量出汗,及时补水很重要。自习室和教学楼一般配有饮水机或开水间,小伙伴们喝水应该不是难题。此外还可以适当地喝一些绿豆汤、酸梅汁等清凉解暑的饮料。如西瓜之类的应季水果也是补水的上佳选择。

多喝盐开水:夏季高温,出汗多,体内盐分减少,体内的渗透压就会失去平衡,从而出现中暑。而多喝些盐开水或盐茶水,可以补充体内失掉的盐分,从而防暑。喝盐水时,要少量多次地喝,才能起到预防中暑的作用。

第四计:穿棉质、浅色衣服

考研期间,不知道有多少人还很注意自己着装?按说这个时候,应该怎么舒服怎么穿。建议大家多穿一些棉质、浅色的衣服,一来棉质的衣服容易吸汗,穿着很舒服;二来浅色的衣服不易吸引紫外线,可以防晒防热。

第五计:寻找舒适的自习场所

不管是宿舍还是自习室,如果夏天没有空调或风扇的话,那将是一件很恐怖的事,尤其是人多的情况下,会更难受。这种时候可以选择图书馆等有空调或风扇的地方自习室,如咖啡馆、快餐店等也是不错的选择。

第六计:携带清凉小工具

如果实在没有有空调的地方可去,而又不得不留在自习室的话,小伙伴们还可以携带一些清凉的小工具,如手持的电动小风扇、清凉油、喷雾、湿纸巾、冰垫或冰枕等。这些小工具价格不高,也容易些携带,用来降温防暑很方便。

俗话说,心静自然凉。夏天虽热,但可能你的内心更狂热,因为有考研这件事的存在。因此,在分享上述避暑妙招的同时,还希望2018考研小伙伴们能够保持平和的心态,不着急不上火,安稳度过这个暑期,让夏天复习变easy!

原文来源于网络。

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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