回味英语

本文分享了一个月以来通过团队合作精听《走遍美国》的学习经历,详细介绍了遇到的挑战及克服方法,并总结了在态度转变、听力提高和口语进步等方面的收获。

        进入“Sb英语”全新阶段到现在大概有一个月的时间了,我们现在主要的任务就是精听和说。何为“精听?”

      “精听”的内容是《走遍美国》,听的方式是组内听,我们组大概有8-9个人。每天上午在会议室跟着视屏听人物的发音并自己重复。这个看起来似乎很容易,但做起来却是很困难。

原因很简单:

         1.词汇量不够,有的单词根本就听不懂,更不知道什么意思。

         2.中国英语教育方式影响,一直重视写而忽略听和说。所以听到的音和发出来的音有很大的差别,甚至刚开始你根本就发不出来。

         3.听得少之前虽然已经听了一年多英语,但总是偷工减料。在除了假期外没能保证每天的学习量,我想这也是重要原因之一。

         4.“连读”在视频中有好多连读音加上语速快,对于我只能听到几个重读的单词,整句话听不懂。

         5.预习不到位,没有好好听第二天将要学习的内容。

        但是困难压不倒我们这帮有意志的孩纸,相反它更像激励我们向前的动力。坚持这一个月收获还是很多的,尤其是我这种英语垃圾的。在剩下的时间就谈谈我这一个月的收获吧!

         1.态度:由原来的谈英色变到现在积极参与和学习,甚至渐渐的喜欢上英语,我想这应该是最值得庆祝的一件事。(我在想如果刚接触英语时,就以这种方式学习,我的英语也不会这么烂,呵呵呵、、、)

         2.听:原来听视频的时候只是看热闹或者知道大概意思,根本没有意识听整句话的意思更不会听具体的有那几个单词,但经过这一段时间的练习明显感觉不一样了。在返回来听得时候,无意识的就听整句话什么意思,能不能自己复述出来,整体感觉英语听力有进步了。

         3.说:在之前谈到“说”是不是感觉很难,更不敢想象和外国人交流。但这个不敢想的事实就这样发生了,跟着Abobo全文阅读的资料学习,每次读都有不同的收货。

         回味这一段时间的学习,感觉还是痛并快乐着,加油我们的小伙伴!

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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