大学课堂,也许你也有体会

背景:最近一有时间就会去五楼机房值值班,帮着大一的学vb的学生解决一些问题。值班的过程有不少深刻的体会,写出来同大家分享下。


vb课值班的时候,一大部分学生没学vb,而在看电影,电视剧,打游戏,网购,浏览网页。只有一少部分的学生在看vb,做vb的题,亦或敲代码。

作为一名在校大三的学生,早已体会到,不只是vb课这样,其他的课堂上不听课再普通不过了。

那么,两类学生的差别哪来的呢?为什么有的学生能够学进去,另一部分学生学不进去?


可能学生会有这样的想法:vb学的怎么样,和他们的将来实在是没什么关系,并且认为vb是门很难的课程,自己学不会,再有就是计算机编程方面的东西实在让自己提不起兴趣来,这么复杂,这么抽象。

一个认为这门课很抽象,认为这门课跟自己步沾边的学生,大概不会有多少学习的欲望。 因为学了没什么用个,学不会也没什么。就这样,在学习的过程中,遇到了问题,在认为很难、自己肯定解决不了的基础上,根本不会给自己一个解决的机会。并且 证明了这门课真的很抽象真的和自己不沾边的机会,然后痛快的放弃了,因此也就形成了在学习vb的时候干别的事情的原因。


学的踏实的学生在学习的过程中,首先会认为这门课程和他是有很大关系的,这是最关键的。然后会踏实下心来学这门东西,不会畏难,也不会浮躁。不论遇见什么 问题,他都会想办法去解决,并且通过解决一个个问题,自然能把这一课程会解决的。这是进入状态快,学习效果好的学生的一大秘诀。


那么最终决定学生学的好坏,进入状态快慢的是什么原因呢?

学生看待问题的角度或者说学生对这门课程的认识一门课程学到底和自己有没有关系。一个人看待问题的角度决定了 这个学生是在积极主动的学习还是是一个打酱油的


这个规律在vb课上,在专业课上也适用,在我们的自考课上也同样适用。拿通过率很低的信息资源管理来说,如果在认为“这门课很抽象跟我很不沾边”的基础上 学习的话,学习的过程肯定缺少了主动性。缺少了主动性,老师所教的织网,速度也就成了空中楼阁。织网,速读都需要个人积极的思考,缺少主动性,积极的思考也就成了空谈。因此,首先要认识到,这门课程是不是和自己有关系,是不是自己该学。

写在最后:大学时间过的真快,转眼间要大四了,真希望每个人的大学不虚度,能多学习本事。







标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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