本土程序员杀进硅谷的第一步---突破英语瓶颈

本文提供了一套切实有效的英语学习方法,帮助IT从业者提升英语水平,实现赴美工作的梦想。内容包括音标、语法、词汇量、听力、阅读量及口语训练等方面。

对于一个有着美国梦的码农来说,能够进入硅谷,这世界上计算机科技最集中的地方工作,将来买一套带花园的house,生两个孩子养一只狗,将父母接来安享晚年,大概是此生最大的梦想了。而如何从大陆的IT企业跳槽进美帝,拿10w美元年薪呢?其实基本环节都是一样的:投递简历,笔试,电面,on-site。而这与我们在国内找工作最大的不同就是交流需要使用英语。

在我们的日常工作中,英语水平也是决定程序员职业生涯发展的关键。英语学好,看起开发文档和原版书来更加自如,和外国总部沟通也更加游刃有余。

但一个现实是,我们大多数人的英语水平还停留在大学英语六级的水平,这几年大学生涯下来基本都换给了老师,面对英语,几乎是从零学起。那么我们该如何做呢?本文就为你指出一条学英语的切实有效的办法。


原则:每天坚持,保证时间,全神贯注,磨刀不误砍柴工。

以往我们学习英语,都有一个误区:这么简单的音标,这不是小学生学的吗,虽然我不会念。这么简单的语法,这不是高中生学的吗,虽然我不会用。

要记住,学东西是给自己学的,基础不好就更要下功夫去弥补。不能逃避。


【英语补全计划】

一、音标

推荐:赖世雄美语音标

薄薄的一本小书,配合音频资料。一定记得要找音标掌握的好的请教标准发音。

顺便搞明白美式音标和英式音标差别。

二、语法

原来我一直有一个愿望,就是把每一章的语法都浓缩总结在一张纸上,这样仿佛就有集大成的感觉。但后来发现我错了。厚厚的语法书,作为学习英语的一把钥匙,自然不是看过一遍就可以的。我们不需要总结知识点,因为太多了根本总结不完。我们只需要去理解,去记忆,搞明白每一个例句是怎么来的。看着目录能回想起来这里面讲了哪些点,就可以了。

推荐教材:赖世雄经典语法

三、词汇量

踏踏实实才是真,学英语更是如此。记住每一个单词的拼写与发音,搭配,才是关键。至于怎么记住的,每天记多少,反而是最不重要的。

推荐:根据自己的词汇量基础选择一本红宝书。(词汇量测试可以选择扇贝网,测试结果会有些偏高。)根据词汇量从3000-15000的不同,分别选择四级、六级、托福词汇。

专业词汇。从自己的专业领域(比如C++,JAVA,计算机体系结构)中逐个搜索专业词汇(比如百度搜索JAVA术语,会有许多搜索结果),逐个背下,对面试时完整的表达自己的观点很有帮助。

每天100个以上,每天多次重复。

四、听力

前期除了反复听每一个句子,并进行听写,别无他法。后期以听懂为主,不需要写下来。

推荐材料:四级听力->VOA->托福TPO->科学60s

每天练习两小时,大概两个月就会小有所成。

五、阅读量

请放下中文版的书籍吧,打开有道,阅读原版书籍及文档。一开始也许比较慢,但慢慢地,当速度达到每天能看30pages时,你对知识的理解将会上一个台阶。

推荐:各种原版书籍,资料。

原版传记小说,世界通史等。

每天坚持读30页。

六、流利口语

这是一项长期的工程。在我们进行了一段时间的英语知识输出后,口语的进步就迫在眉睫,毕竟我们不能再学哑巴英语。

在我们具有语音和语法知识后,在听力输入500小时后,我们就要开始跟读教程材料,并且录音比对。

材料可以是各种演讲,讲座,公开课,可以是童话有声读物(神奇书屋audiobook),可以是英文字幕美剧(注意积累生词)。

跟读时注意录音,比对发音。

阅读,听写,跟读,背诵。每周五小时,一个月后就可以完全和同龄人拉开差距。


坚持以上几点,半年或者一年,杀入硅谷将变得触手可及。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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