自考总结

本文作者分享了自考复习过程中的感受与经验,探讨了死记硬背、编故事记忆和关键字扩展等方法的利弊,提出了建立思维导图、快速阅读及小组讨论的重要性。

这次的自考感觉非常不好,在最后的两周,虽然尽管知道这种方法不好,但是又害怕一变方法就会浪费更多的时间。

这次自考第一印象,都是背的,只要你记得多,就OK,但是如何记,就很值到去思考,开始就是死记硬背(记得快,但是一有相似的内容,很容易混淆,更别提编织知识网了),但是慢慢又开始编故事的背(确实不错,记忆效果非常好,但是需要刻意去把问题和故事联系起来,就是一看到问题你能立刻想到故事,而且如果内容过多,编故事就需要一定的逻辑和全局性,不能编的内容重复,如果要编织知识网,就需要把一本书的内容编成一个联系很紧密的故事),在之后就看到问题,联想到关键字,在从关键字扩充另外几个关键字,在从关键字往外展内容(效果也不错,但是感觉这个得建立在了解这本书的情况下)以上的方法都需要刻意去记一些东西,或多或少。

到最后两天,不背,就是快速阅读,想要建立思维闪像,也还可以,但是看到题后都又印象,但是记得不全。

本次考试可能是太刻意追求方法了,太刻意追求高效了,导致考前心里虚的很,内心一点都不充实,上了考场的感觉,就是简答题和填空题很大一部分都见过,但想不出来具体的答案,都是模糊性的答案,然后把卷子全部做一遍,想不出来和模糊的先在草稿纸上记一下,然后在从前往后,慢慢过,一个一个做,有模糊记忆的就回忆,看到问题,想到这一章的内容,然后就开始想关键字,然后往外扩内容。

下次考试应该认真分析好课程,选好一两种方法,深入试验方法,快速阅读的二遍是必须的,第二遍结束后就要讨论,局部的知识都要过一遍,分析试卷,第三遍在过一边书,这遍的思维导图就得能看到你的导图能联想到一些内容,接下来就是记忆和导图,还有自我测试,小组讨论难点,在加入不看书,开始一章一章的内容开始联想,最好能做到,整本书的联想(需要很强的专注力)

个人感觉:讨论的最好时间是全都大概懂得这本书的内容,讨论的是难点

多动脑才能少重复,纵然明白还是思维懒惰,不肯变通,怪圈

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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!
评论 7
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值