总结心灵鸡汤

        专注模式和发散模式总结:专注模式 (Focused mode) 和发散模式 (Diffuse mode),专注模式就是集中精力学习或理解某事,只有局部的神经链接处于激活状态,有利于你解决实际问题。当你面对熟悉的事物时,一般处于专注模式,而当你需要新想法和办法时,或者你需要从宏观上把握某件事时就切换到发散模式,这两个模式是可以互相切换的,但不能同时进行。可以在紧张的学习新知识的时候通过洗澡、散步等让自己放松的事情主动进入发散模式来帮助加深理解。
    
拖延、记忆和睡眠:你需要不断的练习来增强大脑中的连接,形成比较深刻的记忆模式。
记忆分为长期记忆 (Lone-term memory) 和工作记忆 (Working memory)。工作记忆也就是短期记忆,一般认为可以存放 4 块 (Chunks, 关于 chunk 后面会深入介绍) 信息,就像一块不太好用的黑板,不仅大小有限,而且很容易就被抹掉了,所以你需要不断重复,比如记电话号码,你需要一直重复直到你有机会把它写下来。而长期记忆的容量很大,从工作记忆转化到长期记忆需要时间以及不断的重复,这里提到了一个小技巧:spaced repetition, 就是一晚上重复 20 遍的效果不如你每天重复几遍。睡眠对学习也十分重要
睡觉时大脑细胞收缩,细胞间隙变大,脑脊液可以通过并且清理掉这些东西。睡眠的意义不止于此,它也是学习与记忆的重要的一部分。睡眠时大脑会整理你的想法和你学习的内容,不重要的记忆会被清理掉,而你想要记住的会得到加强。睡眠时大脑还可以重复你白天学习的复杂知识,对解决难题和理解知识都有帮助。

    习惯的养成有四个部分:1.导火索:导火索就是触发事件的原因,可能是时间,地点,感受,对外界的反应,比如午饭,沙发,疲劳,互联网,短信,邮件等。导火索会在不知不觉中让你做出习惯动作,它本身是没有好坏之分的,有好坏之分的是接下来的习惯动作,比如对“做数学作业”你的习惯动作是打开电脑先上会儿网,那就不好了。在这个阶段可以做到是尽可能减少危险的导火索,比如手机一震你就要看手机然后半小时回不了神,那就别带手机或者关机;一开电脑就想刷社交网络,那就断网或者别用电脑。2.习惯动作:习惯动作就是你对导火索的反应,它之所以叫习惯动作,是因为你在无意识中就做了动作,比如你一要做作业就先上网玩了一会儿。很明显,这步很重要,你要重建会导致拖延的习惯动作。怎么重建?做计划,在脑中先想象自己一会儿要做的事,比如“我走进了图书馆,拿出来打印好的作业,读了第一道题,用书上例题中类似的方法和步骤解了出来,然后看第二题……”,到了真正去写作业的时候,就按照自己想象的计划做,这时候需要用一点意志力。再比如你每次学了一小时想休息一下,习惯性地刷刷朋友圈,结果停不下来了,如果做了计划,休息的时候只听某一两首歌,或者出去走一圈,就好很多。你做的计划一开始可能不能完美执行,没关系,尽力坚持就好,习惯慢慢肯定可以改过来。3.奖励:奖励是指在养成习惯的过程中每当有收获就给自己奖品,比如买点自己心仪的东西,或者毫无悔恨的放开玩等。它在养成习惯的过程中是非常重要,也是容易被忽视的。非常重要是因为如果你的奖励是你非常想要得到的,比如一项荣誉,一个舍不得买的物品等,在你想到它的时候会激励你坚持下去。从来只付出不奖励自己,在养成习惯的效果上会差很多,应该善用奖励机制。4.信念信念就是要相信自己能形成新的习惯,能战胜拖延。恶疾容易复发,经常会有朋友新习惯没坚持多久就又回到老习惯的情况。别在意,要相信之前的付出是有用的,为了更好的贯彻信念,可以找志同道合的朋友一起努力。看了这么多关于通过改变习惯战胜拖延的东西,有人会说这有啥用啊,我每次一看到数学题还是头疼要死,即使强忍着不干乱七八糟的,也完全做不进去,马上就开始拖延了,根本改不了。

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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