重要的方法

本文分享了一套高效学习编程的方法,强调实践与思考并重,通过分清已掌握与未掌握的知识点,利用Notepad++进行回忆记录,每日回顾及A4纸语法练习,帮助学习者构建清晰的编程逻辑。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

好的学习方法:

有人用笔写 

有人适合看 

有人适合听 

大部分人适合练,练得时候要有想法(老师为什么这么说),配合用笔在本子上记录的方法,

边看边记,看完后打开Notepad++新页面进行回忆记录,从大框架往下延伸具体填充,

其实编程的逻辑步骤还是和这个一样,自己往往觉得混乱的时候是因为自己想一步完成这个目的,这样就会把自己会的和能捋清楚的都就混乱了;

每天学习的内容明确区分   会的    和    不会的   

晚自习回忆记录之后回去洗漱的时候再进行回想,第二天早上继续回忆昨天的内容

如果这个不会的是自己应聘时考核自己的内容,怎么办?

每天早上用A4纸把编程语法解释练习!!!~~~ 

不要动不动没坚持几天就觉得自己不适合...

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangxiangning/p/10205104.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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