作好提问的功课

本文探讨了在学习过程中如何有效地提出问题。对于有经验的学习者来说,他们会先自行尝试解决问题,并通过阅读书面材料、搜索网络资源等手段厘清问题所在。文章还提供了几个步骤,帮助读者更好地准备提问,包括阅读相关资料、搜索零散数据、明确问题核心及尝试解决方案,并强调了正确陈述问题的重要性。
<script>function StorePage(){d=document;t=d.selection?(d.selection.type!='None'?d.selection.createRange().text:''):(d.getSelection?d.getSelection():'');void(keyit=window.open('http://www.365key.com/storeit.aspx?t='+escape(d.title)+'&u='+escape(d.location.href)+'&c='+escape(t),'keyit','scrollbars=no,width=475,height=575,left=75,top=20,status=no,resizable=yes'));keyit.focus();}</script>在学习的过程中,总难免会遇到一些问题,对于每个学习者来说,他们总是燥进的,面对问题时总会想要寻求立即的解答,有经验的学习者通常会知道克制这种想 法,他们会先自行就以往的经验、可获得解答的各种管道中先试着解决问题,在反复寻求之后即使没有得到解答,他们也厘清了问题的所有,有经验的学习者在提出 问题时,总是能点出问题的核心,甚至令参与解决问题的人们有「大哉问」的感觉。

对于没有经验的学习者而言,面对问题总是会想要马上获得解答,他们通常不知道要克制这种欲望,急燥的向他人提出问题,却往往无法点出问题的所在,甚 至无法确切的陈述自己所遇到的问题,对于这样的学习者,往往得到的就是其它人的斥责,甚至有「问这什么狗屁问题」的感觉。

在提问之前,先作好提问的功课是必要的,没有经验的学习者往往认为这是一种浪费时间的行为,但其实不然,在作好提问功课的同时,也是一种学习,藉由 这个过程,也可以先厘清问题的所在,避免提问者与参与者之间时间的浪费,在作好提问功课的同时,也可以自行培养出一套收集资料与理解问题、解答的方法。
要作好提问的功课,可以透过以下几个步骤完成:

•先通过书面数据的阅读
这是针对在学习上缺乏经验的学习者而言,通常这些学习者的问题解答就在于书面数据之上,这 些书面数据最具体的就是相关的书本、教材等等,如果学习者不知道如何寻得这些书面数据,可以先从身边学习同一课题或解决同一问题的同伴先行询问,或者是向 教学者进行询问。
有时候问题本身来自于对书面数据的不理解,这时试着多阅读几次,试着找出自己是否有遗漏的 部份,通常反复阅读三次是必要的,第一次不理解就试着阅读第二次,第二次若仍不理解则先离开问题一阵子,之后再来阅读第三次,在几次阅读之后仍不理解,可 以与同伴或教学者进行讨论。
试着找寻讨论同一课题的不同书面数据,每一个书面数据陈述的方式各不相同,从各种不同的陈 述来理解问题并解决问题通常是有用的。

•再通过零散数据的搜寻
经常的,书面的数据并不足以解答学习者的问题,这时候需要透过零散资料的搜寻,藉助工具来 搜寻可以省去不少的功夫,就现代而言,这个工具自然就是网络搜 寻,您可以透过搜寻寻找出有关于解答问题的零碎数据,有的数据是已解决类似问题者的经验谈、有的资料是一群参与解答问题者的讨论,搜寻并阅读这些数据不仅 在帮助学习者解答问题,也在帮助学习者建立解答问题所需的思考逻辑。

•厘清最终的问题与尝试过的解决方案
在以上的步骤都无法解答问题时,通常学习者也已经可以掌握问题的核心所在,将这个核心厘 出,整理出曾经为它所设计的解决方案,这些动作是提问时所必须陈述的文字(图像)数据。

•正确的陈述问题
最后,将所整理出来的问题核心与相关的方案,透过正确的陈述表现出来,「正确」这两个字相 当重要,它影响了可能参与解答问题者的人数、参与解答者理解问题 的可能性、解答者解答该问题的心情等等,正确可能包括:问题的标题、陈述的格式、提问题的心态...等等,如何正确的陈述问题关乎提问的场合,这是提问者 所必须先行了解的,有些场合受理提问的要求不高,然而有些场合受理提问的要求却是极高,通常要求高的场合会是解答问题的最可能所在地,它也许不直接解答问 题,但却提供解答问题的方向,而后者通常比直接解答问题更为可贵。

提问是一门智慧,而作好提问的功课即是在培养这门智慧,燥进则往往在丧送培养这门智慧的机会,在学习这门智能的初期效果通常是不显著的,但后期的助益却是 无法度量的。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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