《掌握记忆》3_任何好方法都需要积累和锻炼

本文探讨了记忆法的基本应用及其挑战,并介绍了SEM3工具如何帮助构建更高效的记忆矩阵。SEM3通过多层次的意象扩展,实现了记忆单元的有效扩充。

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基本记忆法的100个意象已经比较吃力了,要慢慢消化。而且所构成的有些英语单词本身也需要我作新的记忆,因此记忆矩阵相当于是经过转译之后再转译,多了一层隔膜。

 

《掌握记忆》后面提到的SEM3通过100个意象*10---1000*10---10000,进而产生更多的记忆单元,并以此扩充大脑的记忆单元,相当于一个多维的空间,凭一个固定的维码把记忆放在一个单元中。通过固话的记忆钩子再勾起更多的记忆,并深化、扩充记忆面。

这个工具的想过我在刚接触时尝试的例子似乎已经稍微证明了其优越性,不过正如其他的工具一样,记忆方法也需要有一定的基础并且需要锻炼,再有效的方法也是需要努力的。SEM3后面的章节分系列地详陈了多个记忆块,如:画家、作曲家、作家、世界最杰出的20位天才……

有的类型的书需要花时间理解文字背后的意思,逐字逐句地;

有的需要花一段时间阅读书里的情节,感受其中的人物、情感、意境;

 

《掌握记忆》是一本工具书,理解很容易,读懂很浅显,道理也很明白。这本书让我重新自省了自己的记忆方法,一个有效并需付出持之以恒的努力的记忆方法,最重要的是让我认识了东尼·博赞

也许网上有不少人争议东尼·博赞或它所提供的这些思维及记忆方法。他所提供的是一套工具,一条发现大脑潜能的捷径,也许目的地的远大使得捷径也难以攀登,争议来源最大的是在它门前的,或者还在路上的那些人们。我是属于在路上摸索并坚持的。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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