《学习之道》第四章所罗门、组块、大陆漂移

本文探讨了拥有超凡记忆力的记者所罗门的故事,他能够过耳不忘,但这种能力却阻碍了他将记忆整合成概念性组块。文章解释了组块在科学、文学和艺术知识构建中的重要性,以及为何将信息碎片通过意义组合成组块是理解和创新的关键。

  所罗门是一位记者。出任务时,除了所罗门之外的其他人都在忙着做笔记,他却只字不写。注意到这一点的主编心生好奇,把他叫来询问情况。

  这让所罗门很不解,对于他来说,过耳不忘轻而易举,为什么还要记笔记?为了证明这一点,他只字不差地复述上午的一部分演说。

  真正让所罗门意外的是,他这样完美而持久的记忆力居然不是人人都有的基本能力。

  你想拥有如此诱人的记忆天赋嘛?

  也许未必。

  所罗门的超人记忆并非完美,相反,其中有着惊人的缺陷。

  他的每一条记忆痕迹都包含着鲜艳的色彩和丰富的情感,也就意味着极其丰富的连接,而这妨碍了所罗门对记忆痕迹进行整合,进而创造概念性的组块。

  组块是根据意义将信息碎片组成的集合。

  你可以把字母p,o和p连在一起,组成一个有意义的、便于记忆的组块。单词pop.

  在pop这样一个简单的组块下,是神经元之间的琴瑟和鸣,不管是名称缩写、想法,还是概念,都依赖于复杂的神经活动,将我们简化而抽象的思维组块捆绑在了一起。可以说,思维组块都是绝大多数科学、文学和艺术知识的构成基础。

  德国研究者瓦格纳,边分析地图、边思考他在研究探索中收集到的信息。

  突然间,他意识到,不同的大陆块可以像拼图一样拼合其实。不同大陆块之间岩石和化石存在的相似性更增加了说服力。

  但就算所罗门读了同样的故事,他也没办法明白大陆板块漂移是怎么被发现的。尽管他能重复故事中的每个字,却很难理解大陆漂移的概念,因为他无法把自己的记忆痕迹连接在一起,创造出概念组块。

  所以说,要熟练地掌握数学和科学知识,就要创造一些概念组块。这是通过意义将分散的信息碎片组合起来的过程。

  把要处理的信息构成组块,可以使大脑更高效地运转。只要把一个想法或概念构成组块,就不必纠缠于所有微观的基础信息了,因为你已经学会了提纲挈领。

转载于:https://www.cnblogs.com/158-186/p/10288063.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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