小升初政策又变了,如果你家孩子在读小学,请花3分钟看看!

面对小升初政策变化,许多家长忽视了成绩的重要性。本文揭示了小升初的本质,强调成绩始终是关键。文章分享了一线班主任的观察,指出提前适应初中学习的重要性,并提供了一套高效学习方法。此外,还介绍了【小升初提分训练营】,由名师团队打造,旨在帮助孩子快速提高成绩。

小升初政策变化后,很多家长心态变了:

成绩不行,花点钱送孩子进好初中;

(花钱?)

拼拼运气,反正摇号也能进好学校;

(摇号?)

不太重要,到了初中再努力就行了?

(放弃?)

90%的家长都抱有侥幸心理,越来越觉得成绩不重要了?而那些牛娃家长,也因为摇号而变得自暴自弃……

真的是大错特错!

小升初的本质不是小学考试的结束,而是孩子进入初中的一次选拔和适应,甚至是人生第一个转折。

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小升初,家长最该关注这1点!

很多家长到了初中才后悔

小学成绩不重视,但升入初中后,孩子适应不了初中学习,再加上叛逆,很容易成绩大降

原因就是初中的学习方式和小学相差太大,孩子没有提前适应,就会跟不上,听不懂,作业完不成

一些成绩拔尖的尖子生,则更快适应初中的学习和考试。如果孩子成绩本来就不好,勉强上了尖子生如云的重点初中,对于孩子来说,更是一场灾难。

换句话说,无论是小升初还是中高考,成绩始终是放在第1位这很残酷,但也是现实

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有远见的家长,都在做1件事!

作为一名有15年教龄的班主任,我发现,尖子生妈妈都很有远见。懂得通过聪明的方法让孩子提前适应初中学习。

“3年级之后,特别是4-6年级,就必须为小升初做准备,而且越早越好!”

我非常反对一些家长的做法,就是不停给孩子报班,超前刷题。但是他们根本不知道,最影响孩子成绩,是因为“学习方法不对,不提前适应初中,又不会总结”的问题。

针对这些问题,我总结了一套适用3-6年级,提前适应初中的学习公式:

▲老师独创“4步高效学习法”

这是目前,打好小学基础,提前适应初中,最高效的学习方法

不是靠报班刷题,而是通过激活基础知识,拆解考点,运用解题技巧,养成做题习惯,达到举一反三,高效快速提分!

一位六年级的妈妈透露:因为孩子成绩差,报了不少班,花了冤枉钱,成绩却越来越差。大胆尝试了这个方法,2周后,孩子变化惊人,数学成绩竟提高了30分

如果,你家孩子在读小学,数学、英语和语文尖子生拉开20-50分的差距。现在邀请你的孩子加入【小升初提分训练营】,一线教研老师专注小升初,分析小初衔接,研究初中学习考试规律,历时5年打磨推出!

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名师1对1辅导,效果看得见!

本次课程的老师,由清北复交等知名学府的名师组成,平均教龄超过5年!经验丰富,精准把握学科重点难点,更懂得培养孩子的学习兴趣和习惯。

除此之外,掌门独家的智能题库+课后测评报告,让家长掌握孩子学习动态,提分更高效!每位班主任辅导式陪伴孩子学习,对作业、知识点等问题,进行1对1答疑,再也不用担心孩子不敢提问了。

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✔一份最新小升初政策解读,让家长不再手忙脚乱

 

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下图为掌门名师手写的部分笔记,贴心而详细——

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问题答疑


Q:这个课程,适合多大的孩子?

A:成绩中等以下,急需提升学习效率

   ✔自控力差,学习提不起兴趣的孩子

   ✔成绩拔尖冲刺,需要掌握答题技巧


Q:上课的老师来自哪里,是否专业?

A:老师配置是特级教师+全国Top20名校的学霸老师,保证专业负责!


Q:真的是免费吗?错过怎么办?

A:现在报名,完全免费!不要让你的孩子错失这次免费的提分机会!


最后,强烈建议家有孩子的都来听听,你知道了这种方法,也能教自己的孩子,让孩子少走很多弯路!

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出量,类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络享,仅用于学习交流使用,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略”展开,提出了一种基于鲁棒优化的电力零售定价模型,旨在应对电力市场中可再生能源出力不确定性及实时市场价格波动带来的风险。通过构建两阶段鲁棒优化模型,结合风光出力场景生成与负荷聚类析,充虑了电力零售商在日前市场与实时市场之间的互动关系,实现了在不确定环境下的最优定价与购电决策。文中采用Matlab进行仿真验证,展示了所提策略在提升零售商利润稳定性与风险抵御能力方面的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和优化理论背景,熟悉Matlab编程,从事电力市场、能源管理、智能电网等相关领域研究的研究生、科研人员及行业工程师。; 使用场景及目标:①用于电力零售商在不确定性环境下制定稳健的定价与购电策略;②为电力市场风险管理、需求响应建模及新能源集成提供技术支持与仿真工具;③支撑学术研究中对鲁棒优化、场景生成、主从博弈等方法的应用与复现。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、场景生成方法与求解法实现,宜配合YALMIP等优化工具包进行调试与扩展,以深入理解鲁棒优化在电力市场决策中的实际应用。
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