My first artical: TOFEL brings to me...

博主本周考了GRE AW writing和TOFEL,本想写英文博客最终用中文。8T考试阅读失误,心情不佳。分析失利原因,认为心理状态不稳定。朋友提及邓亚萍的话让其明白不应苛求结果,此次失利让博主懂得很多,心情渐趋平和。

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Backgroud:这个星期考了GRE AW writingTOFEL, 写了也读了很多英语的essay。本想以一篇英语文章做为我blog的处女作,但我最后还是决定用中文。现在感觉它久别的亲切。想起来,上大学学计算机以后,大部分的经历都放在专业和自己比较感兴趣的经济学方面,随笔和好好的文章几乎一篇都没写过,甚至看都很少看,导致我复习issue的时候极其郁闷——缺少ideas,并且organization也不是很好。(当然现在不是了:P<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

 

今天8T回来,心情并不太好。是自己强项的阅读部分竟然非常失误。已经错了5个了——其中2个是因为一篇0310考过的文章,一句话没有看清楚。剩下的还不确定会错几个。要知道,正常情况下,我阅读全部只错2个。我尤其难过,因为我自认为在听力和结构部分都发挥得极好,至少现在还未发现有任何错误。本来想考一个高分的,但是现在看来不太可能了。微微的,一种遗憾。

 

谁知道呢,也许是自己前两个section作的比较好,到reading的时候反而就松懈了,也许自己太累了,也许压力太大了,也许实力本身不够强。但是有一点是肯定的,我心理状态不够稳定,所以在需要坚持到最后的时候,我失败了。

 

后来——一个朋友在聊天安慰我的时候,说起邓亚萍的一段话:

   “体育是很锻炼人的意志的。因为,不管你练习的多么辛苦,成绩多么好,在比赛的时候就要求你能在限定的时间里面,把自己发挥出来。不管你那天心情好不好,也不管你是不是有好的状态,而且越是重大的比赛,对你的压力就越大,你就越要克制自己,以最和平最稳定的心态去对待。”

突然非常理解,感动,和佩服。“克制”这两个字,在我忙着看书做题算分的时候,恐怕想都没想到过。说起来似乎容易,但是做起来非常难。事实上,要克制的,不仅是紧张的情绪,更重要的是取得胜利的强烈欲望。因为太强烈的胜利欲望容易使人患得患失,难以集中精力,很多情况下是阻止而不是促进良好的发挥。然而要平衡这种欲望和强烈的意志力,是必须有非常好的心理素质,实力,经验才能够做到的。想起邓亚萍当年败给小山智丽的时候,每个中国人都很遗憾,但是对于邓亚萍本人来说,更多的应该是精神和意志的磨练…….有点扯得太远了,回到我自己来说,这次GRE AW writing和TOFEL最后都没能发挥出自己的最佳水平。其实心里是比较沮丧的——以前总是觉得只要有可能,就应该做到最好——但是,这一次,虽然能力够得到, 可是考试时候的紧张甚至惧怕让我印象深刻,放不开来。还是朋友劝我说:“我们不可能要求所有的事情,都按照我们期望的最好的情况发展。” 这一句话启示我想起了怎样对待理想和理想的追求。

长时间以来,我都太习惯设一个较高的目标去努力。目标很高,任务繁重,压力很大,这些本来没有错。但是我错在不该苛求结果!更加不该因为结果的好坏就得意或者沮丧!因为太注重结果,我反而放弃了一些重要的东西,基本的东西——其实,这也是我总是感觉非常忙但却收获不如期望那样的原因。

仔细想想,这次的失利反而让自己懂得了很多——现在我的心情也已经平和了。现在可以难得的享受一下音乐,随笔,电影,然后, 继续接下来的很多事情…. 一个好朋友建议我去旅行释放一下压力,我想我会考虑的:)

转载于:https://www.cnblogs.com/Jane/archive/2004/08/21/35458.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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