研大考研不是骗子:考研英语复习备考的方法

本文分享了一种通过背诵短文、真题和范文来提高考研英语水平的有效方法。作者通过背诵新概念英语和历年真题,显著提升了词汇量和阅读速度;并通过背诵范文实现了写作能力的飞跃。

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  考研英语重在哪里?单词与语法,这两大要素主要靠平时积累,一时很难积累,这也正是英语差生难以在短时间赶超英语学霸的根本原因。但若想翻身做学霸的话,还要从单词和语法入手。以下是研大医学考研搜集整理的关于考研英语复习备考的方法介绍。

  一:背短文——成就感催生兴趣

  目前记忆单词的方法有很多,词根词缀法、联想记忆等,我在考研复习初期只是单纯的背诵单词,没有理会其中的记忆技巧,大半本书背下来,最大的效果就是对周围的同学造成了压力与恐慌,因为在他们看来我的复习进度实在太快,但只有我自己清楚马虎过一遍压根儿没记住。后来,我干脆找到一本新概念英语3,从大三那年的4月份开始坚持每天晚上翻字典,弄懂陌生词汇,然后第二天早上背诵这篇文字。万事开头难,我最初的时候是两天才能背完一篇,坚持久了,背诵就越来越快,直到7月初,整个新概念3背诵完一遍,后来我又背诵了很多《TheEconomist》之类杂志的文章,一直持续到9月份新学期开学。当时每天一篇的背诵带给我莫大的成就感,促使我对英语的热情与日俱增,而在背诵过程中掌握的单词对我日后的考研阅读也起到了极大的作用。

  二:背真题——锻炼阅读速度

  简单地说我的英语就是背出来的,就连真题也是这样,我在背诵真题之前是跟随辅导机构学完了语法课程的,不然长难句会特别难懂。话说当年,我是这样安排的:进入九月份之后每天下午卡时间练习真题阅读,最初是一下午完成一篇,我所说的完成是指做完一篇阅读,然后将文后的选项逐一弄懂,最后将整篇文章的所有陌生单词翻阅字典查清楚积累在本子上,第二天清晨我会将前一天做过的真题材料用一个小时左右的时间背完。真题阅读的篇幅较长,且多为长难句,文章背起来比较吃力,会有比较耗时的感觉,但坚持下去就会越背越快,甚至背到最后多篇文章的任意段可以混搭背诵,做题时也能在规定时间内完成文章阅读。建议同学们利用暑期这个阶段,学完相应的考研辅导课程,大家要在暑假来临之前完成2015考研英语基础班课程的学习,暑假期间要吃透2015考研英语强化提高班课程,这样暑假一过,你的英语自然就会上一个台阶,加上新学期之后的背诵,相信你的英语能力会发生质变。

  三:背范文——成就考场默写

  真正能保障你在考试时下笔有神的良药只能是你自身的努力。当年我是采用了背诵的方法,把给出的范围及考研资料的范文逐一背诵,晚上进行默写,坚持下来,最后十天写出三份不同题材的独家作文模板,到考场上就是纯粹的默写。

  研大考研希望考研学子们看到这篇文章,不要盲目顺从并要求自己必须按这个一模一样的进行复习,我们希望大家更重要的是通过这篇文章的启发找到最适合自己的方法。研大医学考研集训营在这里预祝考研学子们金榜题名!


内容概要:本从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下管理器、元类异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用异步处理的方法,例如使用生成器处理数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在数据处理、Web开发、人工智能自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术工具。
内容概要:本档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象高性能的特点。档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI底层API调用的理解运用能力。 阅读建议:由于档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照档提供的步骤逐步进行,并多加调试测试。
内容概要:本针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题,提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型,分析了4种供需匹配情况,接着提出3类灵活性评估指标,构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题,为配电网灵活性评估提供了新思路。中还详细介绍了MATLAB代码实现,涵盖参数初始化、灵活性需求供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外,对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析,并扩展实现了完整的灵活性评估系统,增加了动态时间尺度、增强可视化实用扩展等功能,提升了系统的可扩展性实用性。; 适合人群:从事电力系统究、配电网规划与运营的专业人士,特别是关注分布式电源接入电网灵活性评估的究人员技术人员。; 使用场景及目标:①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性,解决DG接入带来的波动性问题;②通过优化调度模型最小化运行成本,提高配电网的运行效率;③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真不同场景下的对比分析,支持实际工程应用。; 其他说明:此资源不仅提供了详细的理论分析MATLAB代码实现,还通过模块化设计增强了代码的可扩展性实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束,根据当地电价政策优化成本系数,并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时,可以通过并行计算加速仿真过程,采用交叉验证蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性鲁棒性。
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