高效持久的学习、工作是怎么样炼成的

今天的学术交流中,米老师再一次谈到了学习方法的问题。学习方法对大家伙儿来说,可谓是老生常谈了,估计大家听的耳朵都长茧子来了。既然大家都听了好多遍了,那么为什么还要一遍一遍的说呢?原因很简单,适合个人的学习方法不是那么轻易就掌握的,大家的学习在方法上仍然普遍存在很大的问题。


学习方法讲了很多,听的过程中,我们心潮澎湃,热血沸腾,激情四射。我们悔不当初,痛定思痛之后,就决定要洗心革面,痛改前非,重新做人。而事后,我们却将那些山盟海誓抛诸脑后,继续走回了原来的老路。


那么,我们怎样才能做到持久、高效的学习呢?我总结了下面几点,仅供大家参考。


首先,学习方法上存在的问题,追本溯源还是个人生活、学习工作、思考习惯的问题。多年来养成的坏习惯,就像我们的影子一样如影随形。俗话说:百足之虫死而不僵。想要将这只坏虫子根除,需要足够的耐心与恒心,以及将其根除的决心。


改变自己的习惯不是一敲板凳、一拍脑门的事儿。很多时候,尽管你想得很好,而你做起来总是自然而然的回到从前。我推荐几种个人认为比较好的方式:在谷歌日历上设置提醒。定期提醒自己写总结、定期提醒自己进行反思,距离上一次反思,自己又有哪些习惯将就了。不将就才是发现问题的源动力,培养自己良好的习惯。另外,需要注意的是,提醒来了,一定要不折不扣的执行。


做事情之前,先对自己说一句“oeasy”

能够做到“在战略上藐视敌人,在战术上重视敌人”,对克敌制胜起着至关重要的作用。比如一位老师天天对他的学生说:“好好学习,你肯定能上清华北大”,然后在日后的学习生活中,不断的关心这个学生。

长此以往,学生就会对上清华北大有很大的信心,并且通过不断的改变自己,到后来,她就能改变世界。

就像米老师对我们说“我们的学生,毕业后都是精英!”然后米老师通过在平时的学习生活、博客留言上面不断关注我们,让我们觉得自己受到了关注。由于有了老师对我们毫无疑问的信任,我们会就会对自己的未来建立起强大的自信,我们就会不顾一切向着“清华北大”努力奋斗,最终:尽管我们上的是三流学校,我们毕业后却成了精英!

就像米老师,因为相信而矢志不渝的去做提高班,从当初的一两个人,到现如今的规模。因为相信而去做,做一个“明”人。


加班有度。

身体是革命的本钱。没有状态的加班,之后让你更加疲惫,一味的靠时间没有任何意义。要记住时间就是金钱,效率就是生命。


善于与别人比较,清楚与别人比较的价值。

我们要学会并善于与别人做出比较。有人说:小X学习东西很快,工作中的问题都能迎刃而解,无论遇到什么样的新问题,他都能很快解决……通过比较,觉得自己什么都不是,然后压力特别大,以至于什么都干不下去……

我想说,这位同学就是不会比较的典范。那么我要怎样去比较呢?

首先跟以前的自己比,要看到自己的进步,让自己愉快起来;然后是跟别人比,跟别人比是为了让自己更有动力。不要给自己很大压力,一棍子把自己打死。


学习知识的过程中,注意知识的扩展。

知识如果在你的脑子里是单独存在的,就会成为一个一个的包袱。知识越多,包袱越沉重。最后让你这行驶的快车速度慢下来。如果你想让速度快起来,就要去学狗熊掰棒子,掰一个,扔一个。所以结果只有两个:一是弄得你繁重不堪,从此以后再也不想学知识;一是学一个扔一个,最后只剩一个。

所以学习的时候,要注意总结与扩展。总结就是让自己彼此之间有联系。通过学习新知识,不断去巩固以前学的知识。这时你学的知识就会变成燃料,让你这辆跑车越跑越轻,越来越快。知识的扩展就是指在你学习时,不要单一的只盯着这一个问题。问题解决后,要花小量时间研究一下这类问题,对这类问题进行总结。时间长了,你遇到问题,就会自然而然的去联想之前遇到的问题。

慢慢你就会有了一套有效的解决问题的方式。


交流会中,感慨颇深,然后小发一下感慨。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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