自考教给我们的学习方法(四)

本文探讨了有效的学习方法,包括如何通过“囫囵吞枣”、“盲人摸象”和“摸着石头过河”的方式积累知识,并逐步建立起自己的知识网络。文章强调了学习过程中量变到质变的重要性。

“囫囵吞枣” “盲人摸象” “摸着石头过河”——学习的要诀

自从看见上篇博客米老师对博客的评价,最近一直在思考该怎么写这篇博客,学习要诀就是这次的要讨论的重点。

自从上周五的上完自考课后,一直在实践学习方法,快速读书、做思维导图、建立彼此的密切联系、做课后的题,进一步完善思维导图,扩充原有的知识网,不急不忙,一步步的进行,回头看时已经接近尾声,有点生活很充实与满足的感觉。

首先对 “囫囵吞枣”“盲人摸象”“摸着石头过河”进行一下解答,对知识不求甚解,学习没有障碍,以学习促性学习,让学习变成自然而然、水到渠成的事,学习没有压力,自然就会学的多、学的深、学的透彻。

学习的要诀,在学习一门自己完全不懂、从来没有涉及过的学科时,第一步最重要的是要达到一定的量变:“囫囵吞枣” “盲人摸象” “摸着石头过河”的学习方法才彰显重要,想读一本书或几本书就想对一个学科有很深的理解、比谁懂得都多、能力超群,这是不可能的,对一本书的学习不求甚解,不要求全部掌握,保留问题。再通过学习第二本书或几本书之后,不断的对已有知识进行一步巩固与补充,对未解决的问题进一步的学习,不断的积累,不断的学习,达到一定的量变,最终一定会是质变。

其次,当你达到一定的量变,甚至质变之后,你就已经建立了自己的知识网,网内的知识密切相关,密不可分,牵一发而动全身。知识网的建立是对进一步学习的基础,再次看书学习时就可以将现在的学习与已有的知识网相联系,这样可以让进一步的学习没有压力、没有负担,让网内的知识再次进行补充,学习反而变得更加轻松、自如。

将这种学习的方式养成一种习惯,慢慢的习惯成为自然,自然也就成为了一种能力,你的知识网就可以囊括全部,你的学习也就不是学习了,只能说是完善。

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自考教给我们的学习方法(二)

自考教给我们的学习方法(三)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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