学习之道的总结

巴拉拉是工程学教授,小时侯讨厌数学,喜欢语言学。大学后俄语很赞。服兵役被派到通信业,数学方向的电子工程培训,他很苦恼。最后想通过退役金完成后来的大胆的数学之路。后来又研究了大脑,认知心理学。

大脑专注思维和发散思维。集中经历思考,一种是任由思维在大脑中行走。

弹球机解释了专注思维和发散思维。专注思维的小球之间的距离多,集中。当处于思考时,信息被快速传输到不同神经元,有一些神经元往来多,记忆多。对于信息有以往的经验记忆,快速做出结论。但是专注可能由于定式效应,按照老的方式处理问题,而不是采用新的方法,不容易灵机乍现。

但是发散思维的小球距离远,面对新的知识难题,可以跳跃性思考,让大脑区域更宽广的神经元接收信息。

产生两种思维模式的根源可能源于生物演化进程。一方面要专注于啄取地上食物,一方面要注意观察周围的敌人。需要在两种思维之间切换。

左半大脑善于解决连贯性,逻辑性的问题;
经过专注思考找不到头绪,需要发散思维上场了,培养创新能力。

手电筒不同模式下光芒的不同。

拖延症:用番茄时间法,25分钟专注一件事。把今天重要事情给出三个时间段。

爱华德的发散方式:3b:bed bath bus
爱迪生在困惑时让自己休息思考,怕睡着手里拿着球,快睡时球会落地讲他惊醒。

有时候失败可能是让你转换到发散思维上来呢。

工作记忆和长期记忆。工作记忆是对正在处理的信息的瞬时或者有意识加工的过程。现在人只能支持四个组块。一个杂耍演员能同扔4个球。工作记忆类似ram.
长期记忆类似知识仓库。工作记忆要重复才能进入长期记忆。间隔性重复。类似硬盘。

睡觉时大脑在排毒。睡是大脑脑细胞收缩,中间流过脊液体排走脑中毒素。同时工作记忆区关闭,利于其他区域之间联合的发散思维。

组块
所罗门记者记忆力超强,但是专注思维也影响了他的发散思维,对问题宏观的整合。只见树木不见森林。
首先,注意力集中在需要组块信息上。
其次,要对问题清晰理解。从下而上形成组块。
再次,了解背景,从上到下,纵览全局。
提取信息,将错综复杂的丝带变成一条顺滑的丝带,容易联想,同时节省了大脑空间。穿插学习,不忘常练习,强化组块。

拖延症
因为讨厌恐慌区,喜欢舒适区,不擅长的事情需要的是发散思维比较困难,进而容易拖延讲注意力转到了专注思维上,比较开森。形成拖延。
摆脱拖延方式:
1信号。远离信号,关闭手机网络等。
2大脑反应,想着专注做事情的未来憧憬美好,给自己动力。25分钟番茄法
3奖励机制,上班前十分钟先干活,形成信号-反应-奖励连锁反应。
4信念。给自己鼓励,一定可以做好。


给自己写小纸条未来的鼓励
列出每天做的完成的化线
每天总结今日,规划明日


宫殿式记忆法,比喻,实体化法。记忆整体性学习法
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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