教你快速阅读

前几天有个很火的韩剧,舍友废寝忘食地等待更新,我好奇地看了一会,刚好就是这样一个场景:一个刚刚穿越到现代的人被问到他的家人的联系方式,比如电话号码或者车牌号,他闭上眼睛头脑里就出现了一张图片,就是他下车时瞥了一眼的那辆车的车牌,然后在纸上清晰地画出了几个数和字。。。


读着《快速阅读》,越发觉得作者要达到的不就是这样一个效果吗?拿来一本书在我们眼前一晃便使得书的整页像一张照片一样瞬间存到脑子里,等到回忆时其内容便清晰地再现。以下是我摘录和汇总的一些方法,感觉很有用,共享给大家。永远记住:说着容易做着难。

初步感觉练习:

帮助快速凝视以及在每次“视觉吞食”时能接收更多的信息,使你一瞥之间就获得更多的信息。具体做法是用一张纸片盖住数字,尽可能短地露出一个数字,给自己不足一秒的时间去看它。然后在紧靠数字旁边的空白处写下所想起的数字,并检查是对还是错。再移到下一个数字,从一列到另一列,一直重复这一过程到这一页做完为止。当不断往下做时,会发现这些练习越来越具有挑战性,因为数字的位数是逐渐增加的。如果能做完六位数的练习而只有为数不多的错误的话,那么就算做得极为出色了。你会发现,经过练习,你也能在一闪之间看清六位数字。

加一规则:

如要有意识地读的更快一些,就要将目标定的比原来读得最快的速度每分钟再多一个词。采用这种方式就不会有压力,并且实际上每分钟已经增加了十几个词,从而更有效率和信心。在SB学习法中强调了i+1

引导眼睛:

一种新的快速与成行阅读技巧,最好的引导工具是细长的铅笔、编织用的针甚至是筷子,在行下平滑地移动,引导眼睛沿书页的中间部分往下阅读。

扩展外围视觉:

眼睛有二亿六千万个光学接收器,其中80%以上用于外围视觉,充分使用外围视觉和巨大的知觉能力才能成为超级快速阅读者。在日常生活中,给大脑设定知觉目标,让大脑的眼睛去搜寻出你周围环境中的特定目标、颜色和形状等,用导引物阅读时,偶尔也试验一下一次看两行,并尽量使阅读的材料远离眼睛。

双线扫描:

和开始引导眼睛的技术一样,只是每次摄入两行,让大脑习惯于是用垂直和水平视觉。然后试着尽可能多的增加行数。

反向扫描:

即:“倒着”阅读,是指让眼睛在回扫时吸收信息而不是简单地回到下一行的开头的方式,使阅读速度立即提高一倍。

高级视觉引导运动:

S”形、之字形、圈形、垂直波形和简易“S”形在不同角度和不同阅读速度的情况下都可以采用,在《快速阅读》一书中有详细介绍,我是在这里看到的,但是还没练到。

略读和扫描:

扫描是在寻找特定信息,略读是在寻找一般综述。尽力使眼睛在纷繁杂乱的信息中搜寻到关键。

不断加速:

大脑能够习惯不断加速的标准,强制眼睛/大脑系统适应这种非常高的新标准,这种训练形式使你能够通过建立新的高标准的方式来自我提高。然后,你就把速度降到你觉得很舒适的“慢”速度,这一速度其实仍比你原来的速度快两倍!方法是选择你感兴趣的任何书,用比你正常最高阅读速度每分钟快100字的速度练习阅读;用比刚才的速度每分钟快100字的速度练习;用比上一个速度快100字的速度练习……理解的练习同速度是一样的,方法各异。

克服默读:

看书时,试着听一下你脑子里是不是一直回响一个声音,你看到哪里它就念到哪里,这就是默读。其实,这被广泛地认为是阻碍快速阅读的最大障碍。照相式的记忆不需要默读,眼睛一扫而过哪里用得着念?所以,克服默读就强制自己不去读,就是快速的浏览内容,快到自己甚至都不知道看的具体是什么,没关系,多次练习你就会发现自己已经不默读了。但是默读并不是我们应当摒弃的,反而有时候阅读是一种良好的记忆方法。

关于阅读,我们可以这样认识:

1.阅读时发声只会降低我们的速度。

2.真正阅读的是大脑而不只是眼睛。

3.阅读分七个过程,要想成为一个高效率的快速阅读者,必须扩展每一级阅读过程。

4.有人说读慢点,仔细点。其实,读得越快,理解就越好。

5.眼睛在停顿或凝视时阅读,停顿或凝视所需的时间在四分之一秒到一秒半之间。

6.回跳和倒退是不必要的。

7.通过试验找出一天中最佳的学习时间。

8.确保内部环境是安静、平和、警醒和有益于学习的。

9.练习也是循序渐进的。

10.不要只把精力放在眼睛凝视的地方,那些外围更值得“关注”。

11.每三十到六十分钟休息一次,以便改善注意力,使大脑和眼睛得到必要的休息。

12.增加词汇量,当你增加词汇量时,你就在改进阅读速度和理解能力。

13.保证在阅读之前已经确立阅读目标。

14.检查阅读速度是否适合于你所阅读的材料。


以上只是初步帮助我们阅读速度提高一个档次,如若想成为高手,那么请请教高手吧。高手在哪里?-------搜索引擎!


期待您的阅读水平有所提高!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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