考研暑期复习这三点不要做!

考研专业课复习中,忌讳填鸭式学习和盲目选择资料,这可能导致知识混乱。考生应根据大纲精选互补性资料,注重教材版本的选择。同时,备考时要懂得变通,抓住重点,避免在非关键点上耗费过多时间。听高校课程可能并不适合备考进度,选择教师讲义和论文可能更为高效。

一、忌“填鸭式”复习,盲目选择资料

一直以来,我们都不赞成填鸭式的教学。考研专业课的备考复习也是如此。如果考生只是一味的各种备考资料混合来看,并且秉持着多多益善的理念思想,很容易造成知识的混杂和排斥,各种同类复习资料太多了,看得多了,就会混淆视听,反而影响了大家对知识的理解,破坏备考复习的逻辑性和系统化。

因此,提醒大家盲目的选择参考资料是不可取的。资料可以多样性,但是要有度,并且好能够互补,每一种复习资料都有它的优点,考生在选择的时候可以进行对比分析。同时对照自身的情况和参考大纲来选择适合自己的参考资料。这样有针对性,具体问题具体对待的来做好前期的选择,大家的复习效率就会高很多。

总之,选择资料的时候,考生可以根据招生简章弄清所报专业备考的教材,然后通过各种途径买到或者借到指定的同样版本的课本。若没有指定教材,建议选择最适合自己的版本。一定不要盲目选择。

二、忌“死磕到底”,不懂变通

很多考生都有个毛病,太过较真,针对一个小问题,死磕到底,坚决不放弃。

总的来说较真不是不好,可是太过就会造成时间浪费和主次不分,尤其对于专业课备考而言,可能最终会导致全盘的崩析,这是很不可取的一种状态。

告诉大家,很多时候不要过多的追求细节,要抓住主要矛盾的主要方面,合理分配备考时间,理清重点知识和次要点。只有这样,大家的备考才能够循序渐进,更上一层楼。

三、忌东拉西扯,拖延时间

发现很多同学为了让自己的专业课备考更贴近所报院校和导师,就去高校里面听课。

这种方法不能够说完全不好,但是对于时间有限备考的大家来说,还是弊大于利。浪费时间不说,和大家的备考进度是完全不同的。同学们需要的是几个月时间掌握别人可能四年要学的专业知识,可想而知,重点和进度都不符合。

如果说凭借兴趣听一堂两堂还可以。把它作为备考策略着实有欠考虑,希望能够引起考生的注意。建议大家,如果真的想听课,不如寻求一些老师的讲义和论文可能效果更好。

来源于网络


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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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