统领学习的二八法则

本文探讨了如何有效学习新知识并将其转化为长期记忆的方法。强调通过反复回忆而非重复阅读来加深记忆,并介绍了知识结构化的重要性及如何选择有价值的学习内容。

  学习与使用你记忆中的东西紧密相关。阅读一本非虚构书籍、参加一场讲座、或者浏览一份文档,不完全等于学习。只有当你使用知识时,学习才真正发生。你的工作记忆(Working Memory,亦称短期记忆)负责编码和强化新的知识。然后,你的大脑会将这些新的知识保留一段时间,直至你实际运用了这些新的知识,它们才被转化成长期记忆。这就是在你学习的时候,你大脑中发生的事情。

  反复阅读一本书不只浪费了时间,你其实是在欺骗你自己。由于你无法提高自己的记忆力,你强迫自己熟悉这些文字和内容,把自己伪装成学习的样子。

  你要想提高自己的记忆力,必须训练从记忆中调取信息的能力。在这里,时间间隔尤为关键。在你每次需要回忆信息之前,必须要有一定的间隔和停顿,而

  一条建议:你应该把知识想象成一颗语义树 – 在你深入具体内容(就像一棵树的枝叶)之前,一定要理解基本原理和概念(就像一棵树的树干)。否则,枝叶就会缺少或者失去支撑。- Elon Musk

  苏伽特·米特拉是一位杰出的教育领袖,但是他搞错了一件事情。他认为我们无需劳神记住那些事实性知识,因为当我们需要时,我们可以利用 Google。实际上,背记事实性知识特别关键。保存在你记忆中的事实性知识可以帮助你解决问题。

  在你的生活中,需要记忆信息的地方很多。你应该设法记住那些对你有直接和长期使用价值的信息。不要学习那些你无法理解其价值或者没有直接用处的东西。不然的话,你将会面临学习新知识的同时,遗忘旧的知识。你误以为自己正在积累知识。

  一些研究表明,你拥有的知识越多,你获取新知识的速度就越快。如果你在已有基础上构建新的知识,知识留存度就会更高。但是做所有这些事情的最终结果却有一个复合效应:如果你能在增加新知识的同时,不断改进综合运用这些知识的能力,知识价值就会呈现指数级增长。正是这一效应造成了业余爱好者、专业人士以及埃隆·马斯科之间的显著差异。

  很多人都对知识价值有一个错误认识。

  知识本身并不具备内在价值。你不能凭借知识提高自己的智力水平。即使是参加数学或逻辑竞赛,也不会让你变得更聪明。你只是在一件特定的事项上更擅长而已。

  知识价值是在你使用知识时创建的。如果你学会了一些东西,然后又把它们忘记了,这个价值几乎等于零。尽可能利用你的知识去解决一些新颖有趣的问题。这些问题既可以与个人发展相关、也可以与消费者相关、或者与整个社会相关。最好避免为了学习而学习。

  这把我们引到了解决问题上。

  解决问题的能力是你的知识和你选择处理信息的一个函数。平均来说,一个人一生大约可以加工 350 亿个比特的信息。一个人的最终成就其实就是他选择处理信息的结果,或者说,他情愿投入精力解决问题的综合反应。

  运用知识创建重要价值有两个基本条件:超越自我和维持生存。这两个约束条件将会限制你加工信息的总量和你选择处理哪种类型的问题。

  如果你内心之中 95% 的念头都与自我认知和维持生存紧密关联,那你就只剩下 5% 的精力可用于的处理那些新颖有趣的问题。符合上述条件的人一天之内就可以完成的任务,你可能需要 20 天时间。

  最后我们来谈谈动机。一种让人沉醉的环境,一个现实扭曲力场。最好的心理学研究成果告知我们必须做好三件事:不断提高你的技能、做你喜欢做的事情以及保持使命感。这看起来非常简单 – 关键就是每天坚持。

  这三件事在现实中有点混乱。不喜欢学校或者你的工作?加大辞职的勇气。对计划掌握的第 127 项技能缺乏激情?尝试另一种。不再能够感受到自己正在从事一项超越自我的事业?认真思考一下具体的原因。迭代、迭代、再迭代。绝大多数人都无法应对这个没完没了、令人讨厌的过程。

  选择放弃这三件事的人将会变得越来越依赖外部动机。他们将会变得消极被动,而不是更加主动积极。最终,他们的大脑成了一台毫无思想的生物机器 – 只能应对出现在他们面前的问题。平庸就是他们的做事动机。所以说,坚持做好这三件事非常重要,每一天。

  我们一起来总结一下:

  想要学习新的知识,训练自己从记忆中调取信息。

  利用间隔回忆法提高知识留存度。

  结构化你的知识。

  学习能够帮助你解决眼前或者现实世界问题的知识和技能。

  通过超越自我和改善生存状况提升你的信息处理总量。

  通过做你喜欢做的事情、通过不断改进自己的技能、通过始终保持使命感,强化你的动机。

  不要学习那些你无法看到价值或者没有直接用处的知识和技能,

  避免为了学习而学习。

  这些原则构成了学习的二八法则。你可以采用蒂莫西·费里斯的 DiSSS、Reddit 的 GOAT ME、费曼技巧、LessWrong 学习方法以及学习科学指南来帮助你改进学习。但是上面这些原则才是造就一名高效学习者的真正核心

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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