有哪些坑,每一届考研人都躲不过?

从每年考研的时间轴上来看,前期的择校、中期备考以及后期赴考,每一个环节出了差错,有可能最后都不会迎来满意的结果,所以说,每一个小小的细节都决定着最后的成败,今天小编整理了一些常见的“坑”,希望能给2020考生备考提供帮助~

一、高估或是低估自身实力

1.名校情结

“考研不就为了上一个更优秀的学校吗?选择名校有错吗?”很多同学都有名校情结,这里不说对错。名校情结确实能起到很大的鞭策作用,这是毋庸置疑的。不过一定考虑自己是否是跨专业、目标院校的竞争是否已达白热化程度、目标院校的复试标准、自己的复习时间是否充足等等。

2.对极端个例的坚信

很多考研党在择校时,看到自己直系学姐学长考上了某院校,便不考察其他院校就直接莽撞地选择了同一院校,这样或许有很大的希望,但全方位衡量自身条件,脚踏实地地选择院校才是正解。

二、备考中最常见的各种问题

1.最先强调拖延

大多数人都有不同程度的拖延症,考研考生也不例外。其中一个典型表现:有些同学在看到有用资料的第一反应就是“收藏”、“马上下载”,手机、电脑里存满各种资料,但往往是只存不看,甚至上了考场都没看过。

2.无效的勤奋就是懒惰

不要用身体的勤奋来掩盖思维的懒惰”,每天起早贪黑,在图书馆一呆一天,别到头来只感动了自己!很多同学只知道埋头看书、做题,一味地追求量,而忽视质,不注重对知识结构的梳理和总结。走上考场,很容易在紧张的环境下忘记零散的知识点。

3.享受学习学习不累,强迫学习身心疲惫

考研有那么长的备考周期,而精力是有限的。如果只是一味强迫自己,暗中和别人攀比,只会起到适得其反的作很多同学都会有同感,有的时候学习特别带劲,一连三天高效率复习,但从第四天开始,就没“劲”了,往往需要缓个二三天。然后陷入恶性循环中。

备考讲究的是持之以恒,保持一定的备考节奏,每天都有进步。这样,每天的心情也会跟着很美丽噢!

宝宝们还有哪些常识类、择校类问题?写在留言区吧~

来源于网络

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Unet是一种深度学习模型,最初由Ronneberger等在2015年提出,主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面,非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构,由下采样(编码器)和上采样(解码器)两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息,通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率,增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率,通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中,我们可能会看到以下关键步骤的实现: 1. **网络结构定义**:定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数,如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**:图像分割通常使用交叉熵损失(cross-entropy loss),有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**:`data`文件可能包含训练和验证数据,需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**:设置优化器(如Adam)、学习率策略,并执行训练循环。 5. **模型评估**:在验证集上评估模型的性能,例如计算 Dice 指数或IoU(Intersection over Union)。 6. **可视化结果**:展示模型预测的分割结果,与实际标签对比,帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo,你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script,它将代码、注释和输出结合在一起,便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本,按照指示操作即可。 此外,了解Unet在网络架构设计上的创新,比如跳跃连接(skip connections),有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节,因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点,帮助初学者和研究员快速上手Unet网络的实现和训练,为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践,你可以掌握深度学习在Matlab中的应用,进一步提升在图像处理领域的技能。
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