学习方法 误区

之前我们讨论了“学什么”的问题,今天我们来谈一谈“怎么学”的问题.磨刀不误砍柴工,我们要提高学习效率,首先需要找到自己学习方法上的误区. 一些常见的学习方法误区 1)资料导向型 现在就停止阅读这篇文章,打开“你的电脑”,看看一你的硬盘上是否一个名为“XX资料”的文件夹,我相信,这里面一定保存着大量你精心收集的电 脑教程.电子书.培训材料.课程视频等等.我敢打赌,绝大多数的IT人都会在自己的电脑上保存一个或者几个这样的文件夹,其中内容往往经过精心分类,数量 在几GB甚至几十GB之巨.请再扭头看一看

Makefile不是Make Love 从前在学校,混了四年,没有学到任何东西,每天就是逃课,上网,玩游戏,睡觉.毕业的时候,人家跟我说Makefile我完全不知,但是一说Make Love我就来劲了,现在想来依然觉得丢人. 毫不夸张地说,Kconfig和Makefile是我们浏览内核代码时最为依仗的两个文件.基本上,Linux内核中每一个目录下边都会有一个Kconfig文件和一个Makefile文件.对于一个希望能够在Linux内核的汪洋代码里看到一丝曙光的人来说,将它们放在怎么重要的地位都不

目录 前言 1. 对外语学习的主要误区 2. 造成“哑巴英语”的最主要原因 3. 英语环境的问题 4. 特殊群体 5. 语言关键期之争 6. 语言条件反射 7. 关于记忆力 8. 中国“英”雄 9. 二律背反? 10. 世纪之战 11.“学得”-“获得”之辩 12. 克氏理论 实践篇 第一阶段.早期(Early Stage) 1. 看图识音 2. 全身反应法(Total Physical Response) 第二阶段.提高期(Upping the Ante) 1. 听力内容设计 2. 纽约人在北

好方法,高效率.特别推荐下列十大学习方法 1.目标学习法 把一个伟大的目标,拆分成一个个小目标,再把小目标分成各个步骤.按步骤当学霸.就像程序中只有0和1一样.so easy. 目标拆分还有一个好处,可以多任务并行处理.如在路途中,不能看书,那就听书. a.目标是什么?一定要明确,有标准. b.此时时刻做到哪一步了? c.是否完成? 2.问题学习法 带着问题去看书,有利于集中注意力,目的明确.也会感兴趣.当您真正找到问题答案时,您会发现要找的东西很少,学到的更多.不要被问题吓倒,解决问题的过程就

如何高效学习JavaScript? HTML5学堂-码匠:JavaScript的学习难度要远高于HTML与CSS,其知识杂乱而繁多,如何才能高效率的学习?JS的知识体系应该按照怎样的顺序搭建?今天我们就来一一揭晓. 本次课程是一次学习方法和方向的分享,能够帮助你了解JS的知识体系,不再在知识点的海洋里迷茫,梳理清晰JS主线,让你的学习更有方向,提升学习效率,节省最为宝贵的资源 -- "时间". 课程适用人群 对WEB或JS没有太多了解,希望系统了解JS知识的新手 未开始或刚开始学习JS

通过多个班级的教学,以及与同学们的交流,发现很多同学学不好,不是学不动,而是不会学习,从而导致一些同学学习起来吃力,甚至痛苦,所以基于个人想法,对同学们的学习作了一些个人的总结,希望有益于大家. 以下学习方法不针对所有人群使用,只是给长期在编程高压力中学习的同学们的友情帮助,如有问题或者更好的意见,请联系我(鄙人贾乐飞),进一步完善内容. 课上: 问题1: 一些同学喜欢上课勤记笔记,这是一种好的学习态度,但不是一种适合目前这种该密度学习的状况下. 说明: 由于知识的密度比较高,所以会出现一不小心

前 言 著名语言学家Greg Thomson说的:“外语学习的原理是如此之复杂,以至于没有人能说清楚:但掌握语言的过程又是如此之简单,以至于不需要说清楚.”讨论语言学习的原 理,是件非常复杂的事,在下当然也没把握能描述得很清楚.而且因为外语学习就连学术界都存在很多尖锐的争论,本人也不敢说自己有把握能把争论化解.但还是 决定先从简单入手,做些抛砖引玉的工作吧,探讨一下外语学习的真谛,特别是对大家在外语学习上普遍存在的误解进行分析和澄清,希望能对外语学习者有所帮 助,对外语教学工作着有所启发,就知足

作者说的很好,我想提前再说一点,就是词根词源的了解对于背诵单词是非常重要的,还有最基本的音标要搞清楚也是非常重要的.这是英语学习的基础. 资源的话,我自己觉得 IOS 的app 词根词缀词典是非常好的,对应的英语网址为:http://dicts.cn/ 音标的话,知乎推荐的非常看的两个版本:一男一女都搞熟了基本没问题了. Lisa美语视频教程:https://www.bilibili.com/video/av4344044/ 美语发音视频教程:https://www.bilibili.com/v

技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一动卷积计算的形式了",原因是很多工作证明了,在基本的CNN卷积计算模式之外,很多简