考研失利的人会有的四个共性

千军万马过独木桥,每年的考研都会刷掉一大波人。这些在考研初试就被无情的拒绝入内的考生究竟是中了哪些招呢?正在备考20考研的小伙伴们一定要在心中有一个清晰的认知。

一、 决心不坚定

有的同学在决定了考研之后,遇到了一些比如招聘会之类的诱惑,就改变了自己考研的初衷,当遇到了另一些考研成功的人赢之后,又决定回去考研,反反复复耽误了很多时间,也没有真正的投入考研的复习当中,可能就很难取得理想的成绩。

在考研期间是一心扑在考研上,还是考研就业两手抓?这个问题其实很难回答,还是看你自己内心的想法。我在备考的过程中,宿舍的小伙伴们都在进行银行网申,就连一起考研的小伙伴也在准备银行笔试和国考,当时心情特别纠结,考研前途未卜,不被宿舍找工作的氛围影响是假的。

在压力之下,也申了某银行并去笔试,然而笔试被刷,从此死心,一心考研,在她们去国考去面试的时候,我自己坐在自习室啃书刷题。当知道录取的时候,你会相信,这一切都是值得的。没有专注,哪来成功,又考上研又找着好工作的毕竟是少数。所以,请坚定你的决心。

其实选择没有对不对,只有合不合适。有的大研霸告诉你,国内的研究生毫无前途,有的职场达人告诉你,早日到社会中磨练是比考研要值得。不同的态度源于他们从不同的立场来看考研,他们有不同的经历,不同的看法,但他们不是你。

二、拖延症晚期

拖延症晚期典型的特征就是,该做的事情总是习惯往后拖,怀有能拖一天是一天的心态,作业不到最后一天不写完,上课永远踩着铃声进教室,期末考试不到最后半天不复习等等。细细想来,因为拖延症小伙伴耽误了多少重要的事情呢?

考研不易,绝对不是随便定一定目标就能实现的。有的小伙伴在大学入学时就立志考研,大学期间在专业课、英语方面都在认真准备。很多小伙伴有考研的目标,在大三寒假就在上考研课,这些小伙伴有将近12个月的复习时间备战考研。

然而,有的打算考研的小伙伴到了六七月份还没有想清楚报考哪所院校,一直在讲自己要考研,却迟迟没有准备。每天都有很多事必须要做,却唯独没有考研备考这件事。

一直拖延,拖到临考前一天发现还有很多知识点没有弄明白。拖延症每个人或多或少的都有,什么事情都想推到明天。可是如果在决定人生方向的大事上还是拖延症晚期,就不可取了。

三、懒癌患者、伸手党

考研是一场信息战,初试复试都是如此。考研不像高考一样任课老师组织大家进行三轮复习,也没有考试月时老师划的知识点,考研过程中,每个人考的都不是同一所院校,除了公共课大家相同外,专业课信息的整理,所报院校新的书单,都要靠自己收集。

想必现阶段小伙伴们在收集资料时,都听过前辈说过,伸手党勿扰。考研备考时身边可能会有小伙伴一起去图书馆学习,但是在备考过程中,每个人都很累,如果每件事都要求别人帮你完成,得到的结果可能不会在你的期望之中。

考研是一个重生的过程,如果小伙伴不能很好地调整自己,拒绝懒惰,拒绝伸手,那还要怎么提高自己,考上理想院校呢?

四、选择困难症

特别羡慕无论什么事情都能快速做出决定的小伙伴,有没有?这些小伙伴不犹豫不纠结。有些小伙伴有严重的选择困难症,犹豫要不要考研,纠结报哪个学校,纠结报专硕还是学硕,纠结报哪个考研辅导班等。

有的小伙伴在考研问题上纠结一个月,在报辅导班的问题上犹豫一个月,有些事情要当断则断,问问自己究竟要过什么样的生活。不可过于瞻前顾后,考虑周到是必须的,但过度犹豫反而会成为考研路上的阻碍。

和大家说这么多,并不是真的让有这些问题的同学放弃考研,而且想提醒大家,如果你真的想考研,就一定要改掉拖延症、懒惰、选择困难症这些坏习惯,只要这样你才能大大提高考上研究生的概率。

如果你不想成为被淘汰的那四分之三,就从现在开始做一个行动派吧!

来源于网络

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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