博客作业7---读后感

本文探讨了大学教育中学生对待课堂的态度与个人能力培养之间的关系,强调了集中注意力、自我管理和谦逊的重要性。指出每一堂课都有其价值,认真听讲不仅能学到知识,还能锻炼自我管理能力。同时,讨论了师生关系对学习氛围的影响,以及如何通过实践将理论与实际相结合。

 

(1)就我个人本科的听课状态来说,和文章中提到的现象有很多相似之处,也会有不喜欢的老师,不喜欢的课程,也会因此就不听课,期末考试全靠背题和突击学习。久而久之,就缺乏了集中精力的能力了,大学每堂课的四件是高中的2倍,是一个锻炼集中注意力的最好环境。

 

而且,聚精会神在这个时代已经是稀缺能力,大学应该打好基础习惯性的不认真听课,玩手机,聊天,做一系列和学习无关的事情,久而久之,也就很难聚精会神的做一件事了。就会发现一件事情做一会之后,就开始分心,就想做别的去了,很难静下心来。出来混都是要还的 自己会为自己的行为“买单”。

 

每一堂课,它的存在都是有价值和意义的。认真听讲是一种能力,这种能力来自于与生俱来的理解能力,更多的事自己的自控力,不分心,不走神,培养的是一种专注的能力。课程讲的不好、课程无用就不听课,实际上,不听课影响不了老师,归根结底,吃亏的是自己。                      说老师课程讲的不好,实际上,就是给自己不想听课找个理由和借口。也许存在我不喜欢这个老师,我就不听课,到头来,自己什么都不会,你不喜欢这个老师也无济于事,他依然还是老师,而你却一事无成。

 

大学,学习的不仅仅是知识,更是一种能力,管理自己的能力,听课是表象,实际上,内在反映出来的是一个人对自己的“管理能力”,心理上的管理:克服自己对课程的厌恶,对老师的不屑,对自己的自负。行为上的管理:管住自己玩手机的手,开小差的心。谦虚,也是一个大学生必有的,否定课程的价值,否定老师的水平,每一个老师,他之所以能站在五尺讲台上,说明,他一定在课程教学上比你强,既然没有超过他的能力和水平,那就没有理由去不听课。

 

所有不听课的理由,追溯到根源只有一个:因为不想听课。换句话说,学生不学习干嘛呢。无聊到一定程度的时候真的就想学习了。

 

跟上老师的节奏,梳理你的思路,这是最快的进步。老师不仅仅有技术还有经验,跟着老师的步伐,可以少走很多弯路,同时还要有自己的想法和见解,这样才可以进步,而不是一位的复制粘贴前人走过的路。

 

 

 

 

 

(2)学生更偏向于(哥们/哥们)的关系,这种相处模式会更随和一些,老师没有老师的架子,而学生,在尊敬老师的基础上,可以更“轻松一些”,有些老师偏向于认真负责;有些老师偏向于睁一只眼闭一只眼;用一个不是很恰当的词语“不难为学生”。在很多老师眼里,大学是有很多时间可以学习的,实际上,是如此也非如此,每个人的生活目标不同,奋斗的方向也不同。

 

其实,最好的关系是这些关系的结合体,每种关系都兼具,视情况而定,因为,不同的学生不同的老师之间有不同的相处模式,一种模式并非适用于全部的学生。

 

做中学,理论联系实际。正所谓:光说不练假把式。感兴趣的同学,自然会跟上老师的步伐,不感兴趣,不论老师讲的多么生动形象也都是无动于衷。

 

在有机会被老师培养学习能力的时候,一定要紧跟老师的步伐,这样才能进步的更快,完事开头难,坚持下来,就一定会成长。

 

因人施教。对于压力,不同的人有不同的表现,心理承受能力好的,会迎难而上,心理承受能力差的,可能会崩溃或者放弃,放弃不是懦夫,。

 

学生的收获,不论做什么,喜欢与不喜欢,到最后都是收获的,都会进步,都会成长。喜欢,会继续深入研究,最后有所成就,不喜欢,硬着头皮去做,到最后收获的是一种心态,一种磨练和忍耐。学什么都不白学。所有的付出都是值得的,所有的努力都是为了成就更好的自己。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhushenying123/p/9649586.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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