【2016】二月份英语学习总结

本文探讨了英语学习中的七个关键规则,并通过个人经验深入解析了每一规则的实际应用,强调了学习英语时应关注的重点转移。文章强调通过词组学习词汇,避免过度关注语法,以及听力的重要性,为英语学习者提供了实用的指导。

    这个月英语收获最大的是AJ老师讲的英语学习的七个规则。之前也接触过这个视频,但是并没有太在意。现在想想,这些规则真的很有道理,值得进一步研究和学习。灰常感谢倩倩童鞋这段时间给我的指导和帮助,我会继续努力哒。下面小编谈一下通过这段时间的学习,对这七个规则的简单认识和个人理解。

规则一:always study and learn phrases

    也就是说,我们在学英语单词的时候通过词组或短句子来学习这个词,这样的话,更有助于提高效率。举个最简单的例子,比方说,你正在学习love这个单词,你完全可以通过I Love XXX。这样的话,既形象又容易记忆。没有刻意去记,却也忘不了啊。

规则二:Don't study grammar rule

    现在咱们说英语口语或者是平时学英语的时候,不要去刻意再学英语语法了,从小开始学英语,到现在已经积累了大量的英语语法知识。对于现在咱们的口语学习阶段,侧重点应该从语法知识转移到开来。我感触比较深的就是,前几个月,曾经尝试着跟小伙伴们一起交流学习英语,每天早上跟小伙伴进行口语交流。当时特别在意自己的语法。这句还没有说完,脑子里就在想下句话我应该如何组织语言吖,到最后句子不是句子的,一句完整的话,要想好久才能说出来,而且说出来的跟大白话似得,就想着语法了,语音语调的都没有意识到。所以说,我觉得这个规则对于现阶段想练习口语的我来说,挺重要也挺实用的。

规则三:Learn with your ears, not your eyes

    这里需要注意的是,摆脱之前应试教育的束缚。听是说的关键,我们在学习英语的过程中,更多的是使用眼睛。使用课本来学习,会更加注重语法规则。对母语为英语的人来说,语法规则是不用这么学的。如果你想学简单的教材,可以考虑孩子的有声教材或者十来岁孩子的有声书。听非常重要,建议在任何的碎片时间,都能够多听英语。之前,无声电影时代,只看也是可以明白大意,随着时代的发展,我们通过听,可以聆听到更细致的声音。

    以上是我总结的前三个规则,剩下的四个将在下篇英语博客中给大家分享。欢迎大家与我交流英语学习方法、感受。

转载于:https://www.cnblogs.com/fengkungui/p/6040150.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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