汤家凤:仅剩四个月,如何取得140+数学成绩?

转载于 数学汤家凤

时间过得真快,转眼就进入八月了,考研复习进入了非常关键的阶段,在复习初始我就讲过在研究生入学考试中得数学者得天下,如果你报考的学校初试分数比较高,同时导师比较看重数学成绩,那么你的数学成绩一定要好,很多同学也知道这个情况,最近有很多同学问我如何才能在仅剩下的四个多月中取得140+的数学成绩,虽然每年都会有很多我的学生数学成绩超过140分,但是我们必须认清一个现实,那就是这部分考生在所有考生中比例并不是很大,也就是说想要数学成绩超过140分还是有一定难度的。

每年的试卷都会考验大家的计算能力、综合分析能力、实际应用能力。

很多人认为自己的计算能力不错,但是当自己写满草稿纸之后却发现结果是错误的,这恰恰表明你的计算能力不行。计算能力强指的是用较短的草稿纸以及较短的时间让自己的结果正确率比较高。如果你没有强大的计算能力,那么数学考高分对你来说就是天方夜谭。那怎么提高计算能力呢?大量练习是关键,你只有通过不断的练习才能加深对理论的理解,你只要通过不断的练习才能熟练运用各种解题方法和解题技巧,你只有通过不断的练习才能让你的手感越来越好。有些同学会讲我不喜欢数学,我不想练习,那你最好还是放弃考研吧,指望随便看看书,背背公式就能拿高分?这是完全不现实的。想要征服一门学科,首先你要爱上这门学科。为什么有些人喜欢做数学题,有些人讨厌数学题?如果十道题目你错了九道,你当然会讨厌数学,如果十道题目你对了九道,你会有成就感,继而你会越来越喜欢做数学题。

一开始没人能够很容易得到较高的正确率,只有通过坚持不懈的练习才能慢慢提升,所以请你们加大做题量,复习启动比较晚的同学请每天保证八小时以上的数学练习时间,一道题一道题的啃,不要想乱七八糟的捷径,踏踏实实的给我去做题。复习启动比较早的同学也要加大做题量,即使这道题你拿到手就会做也要练,你们看见我讲题时都是自己亲自做题,我每天要讲十个小时左右的课,我很少在解题时会出错,但是也避免不了计算错误,你们自己想想你们每天的做题时间有没有我多,没到考试那天,练习一天就不能停!

综合分析能力在综合分析题中非常重要。想要综合分析题做的好,那你的数学框架体系一定要清晰,在你的脑子里每一个知识点都要清楚它的理论,每个知识点之间的关系你们也要很清楚。有同学问我该如何建立数学框架体系,你不用自己建立,我讲的课就是我的数学框架体系,你把这个体系吸收理解了,你就可以了。每天晚上睡觉前都要闭上双眼思考框架体系,等你走上考场拿到试卷时,你要做到看见任何题目都能在你脑海里迅速找到关于这道题目的知识点关系网以及应对方法。把自己理解的框架体系写下来,每天都要对其进行补充和修改。

数学一、数学二、数学三的考试大纲都要求我们拥有解决实际问题的能力。我们有的学生思考实际问题的能力比较弱,这是因为这些学生没有用心去观察这个世界,没有用心去思考现实世界中的许多问题,你们在解决实际问题时一定要联系现实,这样问题才不会太抽象,后面我的直播里面会专门给大家讲解如何解决实际问题。这个大家不用担心。

尽管让数学成绩超过140分有一定困难,但这并不是不可能的,我们在复习时不能只盯着140这个抽象的数字,而是要把140分这个目标拆解下来,在整个试卷中你的选择题和填空题基本不能出错,解答题也不能有大的错误,现在抓紧时间提升自己,进入九月后大家可以开始用历年的真题检验自己的复习效果,如果你能把所有真题做到140分以上,我相信最后你很有可能取得140+的数学成绩,前提是所有真题都按照严格的考试要求去完成。我也会给大家讲解真题,带领大家一起冲刺的!

不要因为一次写错了题而觉得自己永远都会做错题,不要因为一次没能弄明白知识点而觉得自己永远都不会理解,更加不要因为一次的摔倒而永远不想爬起来!不要怕,有我陪着你们!让我们努力拼一把,不蹉跎,不虚度,把握现在的每一天,做更好的自己!

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内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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