工作备考难两全?这10条备考经验来啦!

本文分享了在职考研者复习的10点关键经验,包括前期中期以参考书和历年试题为主,数学分章节复习,英语坚持每日练习,利用考研班指导,巧妙利用零散时间,设立工作节点,建立学习质量体系,实施奖惩制度以及平衡工作与休息。

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在职考生复习的最大难度就是,好长时间没有碰书本了,周围也没有一个学习的氛围。导致不知道该从何下手复习,该怎么规划复习节奏。今天给大家分享在职考研人的10点复习经验,希望能帮到大家~

01

在复习的前期中期

复习前期和中期应该以参考书为主,通读全书给考研复习打下一个良好的基础。在考研后期一定要以历年的试题为主,反复研究琢磨,也是备考的关键。

02

数学复习

最好不要复习一遍之后才复习第二遍,一定要穿插着来,和英语背单词一样,复习到第四五章时要安排时间看第一章,六章七章之后看第二章,这样才能提高记忆效率,数学以动笔为主不要直接看答案,多练习能让你学更多的东西。

03

英语贵在坚持

我们上班中午一般有一个半小时休息时间,可以趴半个小时小睡保证精力,剩下的一个小时吃饭、用英语APP记100个单词或者是做两篇阅读。坚持一定有成果,万不可三天打渔两天晒网。

04

关于考研班

考研班对于上班的同学尤其必要,闭门造车要不得,因为我们没有太多的大块时间,更加需要有人指导,才能让学习更有效率。

考研班的讲课内容都是按照考研大纲安排的,比较接近考试思路,好钢用在刀刃上,能帮你省1/4的时间。

05

关于一个小技巧,这个方法很好用

准备一个笔记本,能活页加纸的,从正面翻是领导讲话,开会记录,工作计划要点,但是从背后翻就是50个记不熟的单词,还有数学题,每天开会或者培训的时候,能拿出来做或者背单词,领导也看不见,零散时间效率特别高。(当然这个看个人的具体情况,不可盲目效仿)

除了开会,每天通勤时间,排队时间都可以把笔记本拿出来看看,记一记背一背,灵活使用零散时间。

06

关于设立工作节点

做计划的时候和做项目一样,有大计划,有工作节点,到一个节点一定有个标志表示你完成了某个阶段,可以转入下一个阶段复习。

比如前一阶段X月X日,英语阅读平均一篇错误保持在两个以内,就进入下个阶段,把阅读错误保持在一个以内。

计划要有,一定要具体到某一天学什么,学几页,看几张,完成标志是什么,要用对待做项目的态度对待计划。

07

关于质量体系

做工程的都知道,要有质量体系验证你的工程是否合格,不合格如何补救。

学习也一样,做每一道题,做出来了,涉及哪些知识,还有哪些方法可以解决,没有做出来,原因在哪里,如何查漏补缺,如何下一次可以做出来,脑子里一定要清清楚楚。

08

关于奖惩制度

工作有奖惩才能保持积极性,学习也一样。每天上午有上午的计划,下午有下午的计划,上午计划完成,中午照常吃饭;

如果没有完成,就罚自己只喝单位食堂两碗免费汤和2个馒头,这样既省钱也不会因为饿影响下午的效率bcb053363270e44d74364c595b613d57.png

一周计划完成的好,周日可以休息半天。

09

关于休息

对于边上班边学习的人,学习时间就是从休息时间里挤出来的,每天都是6个小时的睡眠,白天很容易犯困,晚上下班去自习室,更加困,困的话就趴着睡一会,不要勉强,一般也就十分钟,脑子立刻清醒了。

10

关于工作和学习的协调

心理要明白,为什么边工作边学习,是因为不想丢掉工作,领导交代的任务一定要好好的完成,让领导满意,这样领导也会给你方便学习,你心情也好,不影响你以后的发展,不能说我要考研就不管不顾了,这样你不如完全脱产考,不用吃这份苦。

在职考研会比在校生考研更为艰辛,没有其他考研小伙伴的陪伴,没有一个良好的学习氛围,但这也正是考验我们能力的时候,希望大家都能克服重重阻碍,取得最终胜利!

来源于网络

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢d4d3eee1df7c4ec7701eae544c657aed.png

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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