英语学习回炉之绕口令

记得高中学英语的时候特别喜欢记单词,高一记完了所有高中的单词,到高三的时候把六级的单词也全都记完了。

记忆的方式比较土,就是不断的重复。简单的单词可以很快记住,比较复杂的,就直接在单词书的空白地方不停的写。有时候一个单词可能会写上20-30遍,就是为了加深大脑皮层的记忆。

那个时候对自己的单词量特别有信心,有时候写作文就故意卖弄一些复杂的单词,以至于老师有时候都看不懂,很是得意。


后来高中毕业上了大学,宽松的环境造就了一个放纵的自我。举着60分万岁的大旗,每学期每周每天不断的翘课,但得除了辅导员的形式教育课(这个你懂的)。不过凭借高中的英语基础,大一下学期和大二上学期裸考顺利通过了CET-4和CET-6。


可能聪明的你已经发现这里面的问题了。学习英语的目的是什么?好像我的目的就是为了记单词,为了通过考试。却忽略了最需要注意的方面。


大学毕业后,来到了一家做国内业务的私企,长年累月的陷入需求变更、业务更改的旋窝中而无法自拔。直到有一天离开那里的时候才发现,当你以前通过不断重复而记忆的东西不再进行重复的时候,忘记比记忆的速度快得多:90%的单词忘记了,想表达一个意思却想不出合适的词语来描述,听到一个貌似比较熟悉的语音却想不起是什么单词,更别谈什么意思了。挫败的感觉弥漫在心间,无形的压力让人无法喘气。


是时候需要改变了。

不再麻木的记忆单词,不再为考试而学英语。

不想再做学了忘,忘了再学的无用功。

顺畅沟通,清晰理解,地道发音,脱口而出,永久记忆,才是我最终的目的。


为了提高自己的兴趣,特地找了一些很有意思的绕口令,每天有空的时候练习一下,一举多得。如果你也喜欢这样的方式,不妨也一起来说一说。

 

最后以下面两句话来自勉:

 

Learning without thought is labour lost; thought without learning is perilous.

Not to mend the fault one has made is to err indeed. 

 

在数字化环境中,线上票务获取已成为参与各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长,票源往往在开放销售后迅速告罄,导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战,部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序,旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例,系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台,因活动热度较高,常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象,使得常规购票过程面临困难。因此,开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能:持续监控目标平台的票务信息更新;在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作;集成一定的异常处理机制,以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面,选用Python作为开发语言,主要基于其语法简洁、标准库与第三方资源丰富,适合快速构建功能原型。同时,Python在网络通信与浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库,为程序实现网页交互与数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节:首先解析目标网站的页面结构,明确可通过程序操控的网页元素路径;随后编写监控模块,实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作;接着模拟用户操作流程,包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤,并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能;最终实现订单自动提交,并在成功购票后向用户发送通知。 此外,该工具提供了可配置的操作界面,允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数,从而在提升使用体验的同时,减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是,尽管此类工具能提高购票效率,但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束,因此开发与使用者均应遵守相应规定,确保技术应用的合法性。 综上所述,该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案,通过技术手段改善用户购票体验,但同时也强调必须在法律与平台规则框架内合理使用此类技术。 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!
在机器人开发中,SDH(Spong Denavit-Hartenberg)模型和 MDH(Modified Denavit-Hartenberg)模型是用于描述机器人连杆和关节之间几何关系的两种参数化方法。它们的核心目标是为机器人运动学建模提供标准化的数学框架,从而便于正向运动学分析、控制和仿真。 ### SDH模型的特点与应用 SDH模型是基于经典的 Denavit-Hartenberg 参数法,最初由 Mark Spong 提出。该方法通过四个参数(连杆长度 $a_i$、连杆扭角 $\alpha_i$、连杆偏移 $d_i$ 和关节角 $\theta_i$)来描述相邻连杆之间的相对位姿。SDH模型主要用于**串联结构(serial structure)机器人**,例如六自由度机械臂等。 然而,SDH模型在处理**树状结构(tree structure)机器人**或**闭环结构(closed loop structure)机器人**时存在一定的局限性[^1]。例如,当机器人具有多个分支或存在闭环约束时,传统的 SDH 参数化方法可能导致建模歧义或无法唯一表示。 ### MDH模型的特点与应用 MDH 模型是对 SDH 方法的扩展和改进。它通常基于由 John J. Craig 提出的参数化方法,引入了额外的参数或变换顺序,使得建模过程更加灵活和统一。MDH 模型可以处理**串联结构、树状结构、闭环结构**,甚至**移动机器人(mobile robots)**的建模问题。 MDH 的参数定义通常采用不同的坐标系变换顺序(例如 ZX 变换),并且在某些实现中会引入第五个参数来进一步增强建模能力[^2]。这种扩展使得 MDH 在现代机器人开发中更为通用,特别是在涉及复杂结构或需要多体动力学分析的场景中。 ### 应用场景对比 - **SDH 的典型应用场景**包括传统工业机械臂的运动学建模,尤其是在教学和基础研究中仍广泛使用。由于其参数化方式较为简单,适合结构清晰的串联机器人。 - **MDH 的典型应用场景**则更广泛,适用于具有复杂拓扑结构的机器人系统,如仿生机器人、多自由度并联机构、移动操作臂等。MDH 的统一建模能力使其在多体动力学仿真软件(如 MATLAB Robotics Toolbox、ADAMS)中得到广泛应用。 ### 示例代码:MDH 参数化建模 以下是一个使用 Python 实现 MDH 参数化建模的基本框架示例: ```python import numpy as np def dh_transform(a, alpha, d, theta): """ 根据 MDH 参数计算齐次变换矩阵 """ return np.array([ [np.cos(theta), -np.sin(theta)*np.cos(alpha), np.sin(theta)*np.sin(alpha), a*np.cos(theta)], [np.sin(theta), np.cos(theta)*np.cos(alpha), -np.cos(theta)*np.sin(alpha), a*np.sin(theta)], [0, np.sin(alpha), np.cos(alpha), d ], [0, 0, 0, 1 ] ]) # 示例:计算某关节的变换矩阵 a = 0.1 alpha = np.pi / 2 d = 0.2 theta = np.pi / 4 T = dh_transform(a, alpha, d, theta) print("MDH变换矩阵:\n", T) ``` ---
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