初试状态一定要调整到最好

复习中经常碰到似曾相识的知识点,明知道学过,却仍旧想不起其究竟,挫败感一次次打击着本就脆弱的内心;

每天都在背诵词条,背政治,背作文,然而却发现记忆力像无缘无故消逝了一样,越来越差;

原以为最有信心的专业课,结果模拟题的分数让其大吃一惊,感觉时间不够用了,变得更加紧张焦躁;

眼看着时间没剩多少,大家会越来越急躁,如何对消极情绪进行自我调节?

1、注意力转移法

当你遇到挫折感到苦闷、烦恼、情绪处于低潮时,就暂时抛开眼前的麻烦,不要再去想引起苦闷、烦恼的事,而将注意力转移到较感兴趣的活动和话题中去。

或者自觉地改换环境,参加一些适当有益的活动,以散步、打球、唱歌等方式冲淡、缓解消极的心理情绪。

2、合理发泄情绪

在适当的场合,采取适当的方法,排解心中的不良情绪。当你心中积满苦闷、烦恼、抑郁等不良情绪无法疏散时,可以向父母、老师、同学、知心朋友尽情倾诉,发发牢骚,吐吐委屈,甚至哭出来。

这样使消极情绪发泄出来后,精神就会放松,心中的不平之事也会渐渐消除。

3、自我控制情绪法

人不仅要有感情,还要有理智,在陷入消极情绪而难以自拔时,应有意识地用理智去控制。比如自我激励、自我暗示等具体方法,要在心里提醒自己,沉住气,别紧张,胜利一定是属于自己的。

这样就能增强自信心,情绪就会冷静,就能遏制冲动,避免不良情绪造成不良后果。

4、心理换位法

与他人互换位置角色,站在对方的角度思考、分析问题。通过心理换位,来体会别人的情绪和思想。这也是消除不良情绪的有效方法。

5、学着倾诉

除了自己调解以外,在压力很大的时候,可以多跟父母和朋友打电话唠唠家常或者寻求安慰,不要觉得这么做浪费复习时间,只有及时地把负面情绪倾倒出去,才能更加全神贯注地投入到复习中。

以小招的个人经验来看,每次打完电话都会觉得世界又充满了希望,然后跟打了鸡血似的学习效率蹭蹭上升。

或者还可以与志同道合的研友们相互加油鼓励,研友如战友,他们最能理解你此刻的心情,让你知道自己不是在孤军奋战。

但是切忌不要相互比复习进度!每个人起点不同、报考的目标学校不同、专业课考试难度不同,要保持自己的节奏,不要因为他人的复习进度来为自己着急。

另外,只调节心理还不行,还要调节生理状态,最后阶段更要有合理的作息与复习计划。

1、生活作息

由复习内容背不完、可能考不上等心理而引起的焦灼情绪,常常让很多同学越起越早、越睡越远,恨不得一天24小时不间断地复习。

但长期的睡眠不足非常消耗精气神,也破坏了身体的免疫系统,引发脱发、精神衰弱、记忆力下降等一系列影响备考状态的糟心事。再加上天气渐冷,生病感冒也随之而来,导致复习效率越来越低,心态越来越临近崩溃。

切忌因为时间紧迫就过度掏空自己去复习,一定不要打疲劳战。好的体魄才有好的精神状态,要做到保证睡眠,绝不熬夜。睡眠质量的好坏直接决定了第二天的复习状态和效率,在最后10来天你需要做的是全神贯注把复习效率提到最高,而不是拉长复习时间,每天背到凌晨却没有记住几个知识点。

这个时候可以开始按照考试时间(上午8:30-11:30,下午2:00-5:00)来调整和安排作息,保证在这些时间段能都精力旺盛。

还可以每天抽出半个小时的时间锻锻炼、跑跑步,既能放松心情,也能增强体质。天气冷了还要注意保暖哦~

2、复习计划

我还根据已经成功上岸的学长学姐们的备考经验以及网上考研大神的分享,总结了冲刺期的复习计划应该如何合理安排。大家可以根据自己的实际情况借鉴一下。

(1)必须严格制定冲刺计划,并尽可能地细化,具体到列出完成某个复习计划的时间点,随时检查自己有没有按照要求保质保量地完成。做到今日事今日毕。到了这个时候真的不能再拖延啦,只有具体的行动才能真正克服焦虑。

(2)梳理复习之前总结的知识点,反复背诵知识点,理清知识体系的脉络框架,做到了然于心。可以结合真题背诵,做到看到题目就能立刻并且全面地想到所考的知识点。

(3)复习错题集,对于自己比较薄弱的知识,不能放过,更要进行专项训练,多总结规律和答题思路。

(4)复习的时候可以按照初试考试要求做题,上午复习政治和数学,下午复习英语和专业课。 

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。 系统的人机交互界面基于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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