专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计

2021/05/18 21:03 · 提高专注力训练 ·  · 专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计已关闭评论
专注力注意力训练提升
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专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计坐标注意力关注0通道注意力·CVPR2021·4月27日【CVPR2021】通道注意力的高效移动网络设计专知会员服务专知,提供专业可信的知识分发服

专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计  第1张

专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计

坐标注意力
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通道注意力
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CVPR 2021
· 4 月 27 日 【CVPR2021】通道注意力的高效移动网络设计 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
Mobile Network设计的最新研究成果表明,通道注意力(例如,SE注意力)对于提升模型性能具有显著效果,但它们通常会忽略位置信息,而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。

因此在本文中,作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制,将其称为“Coordinate Attention”。

与通过2维全局池化将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同,coordinate注意力将通道注意力分解为两个1维特征编码过程,分别沿2个空间方向聚合特征。这样,可以沿一个空间方向捕获远程依赖关系,同时可以沿另一空间方向保留精确的位置信息。然后将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map,可以将其互补地应用于输入特征图,以增强关注对象的表示。

本文所提的Coordinate注意力很简单,可以灵活地插入到经典的移动网络中,例如MobileNetV2,MobileNeXt和EfficientNet,而且几乎没有计算开销。大量实验表明,Coordinate注意力不仅有益于ImageNet分类,而且更有趣的是,它在下游任务(如目标检测和语义分割)中表现也很好。

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https://www.zhuanzhi.ai/paper/cc9fa0af60aee58e256bce07fa0
Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design
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主动学习
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目标检测
· 4 月 18 日 【CVPR2021】多实例主动学习目标检测 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
尽管主动学习在图像识别方面取得了长足的进步,但仍然缺乏一种专门适用于目标检测的示例级的主动学习方法。在本文中,我们提出了多示例主动目标检测(MI-AOD),通过观察示例级的不确定性来选择信息量最大的图像用于检测器的训练。MI-AOD定义了示例不确定性学习模块,该模块利用在已标注集上训练的两个对抗性示例分类器的差异来预测未标注集的示例不确定性。MI-AOD将未标注的图像视为示例包,并将图像中的特征锚视为示例,并通过以多示例学习(MIL)方式对示例重加权的方法来估计图像的不确定性。反复进行示例不确定性的学习和重加权有助于抑制噪声高的示例,来缩小示例不确定性和图像级不确定性之间的差距。实验证明,MI-AOD为示例级的主动学习设置了坚实的基线。在常用的目标检测数据集上,MI-AOD和最新方法相比具有明显的优势,尤其是在已标注集很小的情况下。

代码地址为https://github.com/yuantn/MI-AOD

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Multiple instance active learning for object detection
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目标检测
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CVPR 2021
· 4 月 5 日 【CVPR2021】端到端的全卷积目标检测器 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
本文首次在全卷积目标检测器上去除了NMS(非极大值抑制)后处理,做到了端到端训练。我们分析了主流一阶段目标检测方法,并发现传统的一对多标签分配策略是这些方法依赖NMS的关键,并由此提出了预测感知的一对一标签分配策略。此外,为了提升一对一标签分配的性能,我们提出了增强特征表征能力的模块,和加速模型收敛的辅助损失函数。我们的方法在无NMS的情况下达到了与主流一阶段目标检测方法相当的性能。在密集场景上,我们的方法的召回率超过了依赖NMS的目标检测方法的理论上限。
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https://www.zhuanzhi.ai/paper/130efeceffe7b1246eb3e2
End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network
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CVPR 2021
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卷积网络
· 4 月 2 日 【CVPR2021】动态区域注意卷积 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
本文提出一种新的卷积操作----动态区域注意卷积(DRConv: Dynamic Region-Aware Convolution),该卷积可以根据特征相似度为不同平面区域分配定制的卷积核。这种卷积方式相较于传统卷积极大地增强了对图像语义信息多样性的建模能力。标准卷积层可以增加卷积核的数量以提取更多的视觉元素,但会导致较高的计算成本。DRConv使用可学习的分配器将逐渐增加的卷积核转移到平面维度,这不仅提高了卷积的表示能力,而且还保持了计算成本和平移不变性。 图片 DRConv是一种用于处理语义信息分布复杂多变的有效而优雅的方法,它可以以其即插即用特性替代任何现有网络中的标准卷积,且对于轻量级网络的性能有显著提升。本文在各种模型(MobileNet系列,ShuffleNetV2等)和任务(分类,面部识别,检测和分割)上对DRConv进行了评估,在ImageNet分类中,基于DRConv的ShuffleNetV2-0.5×在46M计算量的水平下可实现67.1%的性能,相对基准提升6.3%。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/5ab3f5fa3690be4e5ec176bc252
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https://www.zhuanzhi.ai/paper/5ab3f5fa3690be4e5ec176bc252
Dynamic Region-Aware Convolution
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动态度量学习
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CVPR 2021
· 3 月 30 日 【CVPR2021】动态度量学习 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
该工作将度量学中一个重要的属性“动态范围”引入到深度度量学习,从而得到一个新的任务叫做“动态度量学习”。我们发现,以往的深度度量其实只蕴含一个刻度,例如仅仅区分人脸、行人是相似还是不相似。这样的量具无论多精确,在实际使用中都是灵活不足、用途有限的。实际上,我们日常的量具通常具有动态范围,例如尺子总是有多个刻度(例如1mm、1cm乃至10cm)来测量不同尺度的物体。我们认为,深度度量学习领域已经到了需要引入动态范围的时候了。因为,视觉概念本身就有着不同的大小,“动物”、“植物”都对应大尺度,而“麋鹿”却对应相对较小的尺度。在小尺度下,两只麋鹿可能看上去很不一样,但是在另一个大尺度下,同样两只麋鹿却应该被认为非常相似。

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https://www.zhuanzhi.ai/paper/f53d35ce26a7b005ea9ab933a
Dynamic Metric Learning: Towards a Scalable Metric Space to Accommodate Multiple Semantic Scales
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神经架构搜索
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CVPR 2021
· 3 月 25 日 【CVPR2021】神经结构搜索的相对论性评价 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
https://www.zhuanzhi.ai/paper/d5394f35aef16fb3a4dca59d68fb1882

一个有效的神经网络结构性能评估方案是神经网络结构搜索(NAS)成功的关键。现有NAS算法通常在训练时间有限的小型数据集上训练和评估神经结构。但这样一种粗糙的评估方式很难对神经网络结构进行准确评估。本文提出一种新的神经网络结构评价方案,旨在确定哪个神经网络结构的性能更好,而不是精确地预测性能绝对值。因此,我们提出了一个结构相对性能预测NAS (ReNAS)。我们将神经结构编码为特征张量,并利用预测器进一步细化表示。本方法可用于离散搜索,无需额外评估。在NASBench101数据集上抽样424个(搜索空间的0.1%)神经架构及其标签已经足够学习一个准确的架构性能预测器。在NAS-Bench-101和NAS-Bench-201数据集上,我们搜索的神经结构的准确性高于最新的方法,显示了本方法的优先性。
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https://www.zhuanzhi.ai/paper/d5394f35aef16fb3a4dca59d68fb1882
ReNAS: Relativistic Evaluation of Neural Architecture Search
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目标检测
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CVPR 2021
· 3 月 22 日 【CVPR2021】用于目标检测的通用实例蒸馏 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
https://www.zhuanzhi.ai/paper/cbb648e21f7e04d86c3bc5727

GID提出了一种基于检测任务的新型蒸馏方法。通过从teacher和studnet中分别提取general instance (GI),并提出GISM模块自适应选择差异大的instance进行feature-based、relation-based以及response-based蒸馏。本方法首次将关系型知识蒸馏应用于检测框架,且将蒸馏目标从独立考虑的正负样本蒸馏统一为更本质GI蒸馏,过程中不依赖于GT,且达到SOTA。

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https://www.zhuanzhi.ai/paper/cbb648e21f7e04d86c3bc5727
General Instance Distillation for Object Detection
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表示学习
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自监督学习
· 3 月 12 日 【CVPR2021】空间一致性表示学习 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
自监督学习已被广泛应用于从未标记图像中获取可转移的表示。特别是,最近的对比学习方法在下游图像分类任务中表现出了令人印象深刻的性能。这些对比方法主要集中在语义保留变换下的图像级上生成不变的全局表示,容易忽略局部表示的空间一致性,因此在目标检测和实例分割等本地化任务的预处理中存在一定的局限性。此外,在现有的对比方法中使用的积极裁剪视图可以最小化单个图像中语义不同区域之间的表示距离。

在本文中,我们提出了一种用于多目标和特定位置任务的空间一致表示学习算法(SCRL)。特别地,我们设计了一个新的自监督目标,试图根据几何平移和缩放操作产生随机裁剪局部区域的连贯空间表示。在使用基准数据集的各种下游定位任务上,提出的SCRL显示了相对于图像级监督前训练和最先进的自监督学习方法的显著性能改进。代码将会被发布。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/86fceef2e6e1edce1fcf
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#自监督学习 https://www.zhuanzhi.ai/paper/86fceef2e6e1edce1fcf
Spatially Consistent Representation Learning
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CVPR 2021
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自监督学习
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自监督几何感知
· 3 月 6 日 【CVPR2021】自监督几何感知 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
我们提出了自监督几何感知(SGP),这是第一个学习特征描述符进行对应匹配的通用框架,不需要任何真实的几何模型标签(例如,相机姿态,刚性转换)。我们的第一个贡献是将几何感知形式化为一个优化问题,在给定大量视觉测量数据(如图像、点云)的基础上,联合优化特征描述符和几何模型。在这个优化公式下,我们展示了视觉领域的两个重要的研究流,即鲁棒模型拟合和深度特征学习,对应着优化未知变量的一个块,同时固定另一个块。这种分析自然引出了我们的第二个贡献——SGP算法,它执行交替最小化来解决联合优化。SGP迭代地执行两个元算法:一个教师对已知的学习特征进行鲁棒模型拟合以生成几何伪标签,一个学生在伪标签的嘈杂监督下进行深度特征学习。作为第三个贡献,我们将SGP应用于大规模真实数据集上的两个感知问题,即MegaDepth上的相对相机姿态估计和3DMatch上的点云配准。我们证明,SGP达到了最先进的性能,与使用真实标签训练的受监督的模型相当。

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#自监督学习 https://www.zhuanzhi.ai/paper/21db003fd0fb1ddeaf7f2f94 0
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AAAI 2021
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层次图胶囊网络
· 2020 年 12 月 18 日 【AAAI2021】 层次图胶囊网络 专知会员服务 专知,提供专业可信的知识分发服务,让认知协作更快更好!
图神经网络(gnn)的优势在于对结构化数据的拓扑信息进行显式建模。然而,现有的gnn在获取层次图表示方面的能力有限,而层次图表示在图形分类中起着重要的作用。本文创新性地提出了层次图胶囊网络(HGCN),该网络可以联合学习节点嵌入和提取图的层次结构。具体地说,解纠缠图胶囊是通过识别每个节点下的异构因素建立的,这样它们的实例化参数代表同一实体的不同属性。为了学习层次表示,HGCN通过显式地考虑部件之间的结构信息,刻画了低层胶囊(部分)和高层胶囊(整体)之间的部分-整体关系。实验研究证明了HGCN算法的有效性和各组成部分的贡献。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/c9930a15bcafbee90db8c5612aa

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Hierarchical Graph Capsule Network
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专注力坐标定位训练目的,专注力养成 | 玩出专注力,智力更出众

原标题:专注力养成 | 玩出专注力,智力更出众

小金星国际幼儿园

LITTLE GOLDEN STAR INTERNATIONAL KINDERGARTEN

专注力是发展孩子自身潜能很重要的基础和机能,是孩子完成事情或学习新事物的关键,对孩子的一生起到至关重要的作用。它是一个人能高度集中于某一件事情的能力,是一项非常重要的心理素质。

《专注力养成》全脑开发练习册,以全脑训练为核心,以视觉竞争力及观察力为切入点规划课程。目的是启动和滋养孩子内在的专心机制,培养幼儿的专注力,提升幼儿学习及做事的效率,启迪心灵,养成认真钻研、专注学习和做事的良好习惯。

亲爱的小朋友,让我们每天练一练,活跃活跃大脑思维吧!

亲爱的小朋友,我们一起来挑战

有趣的纸上拼图,提供孩子更多视觉思考力,建立更宽广的坐标潜能

亲爱的小朋友,我们一起来挑战

挑战性强视觉游戏中小班6个,大班8个不同,大家一起来找茬

亲爱的小朋友,我们一起来挑战

您用了多少时间呢?有没有让您小小流汗一下下~

孩子的专注力养成后,能在每一个活动的体验中找到学习的乐趣,进而喜欢不同的学习达到更多学习的效益。

期盼《专注力养成》带给幼儿在学习过程中,找到学习的乐趣,让幼儿体验专注后的挑战成功乐趣,进而喜爱更多多元的练习活动。

养成孩子专注力,为孩子终生可持续发展奠定基础!返回搜狐,查看更多

责任编辑:
专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计  第2张

专注力坐标定位训练目的,如何提高学习能力?

这是一个晚来了两年的答案,忍不住还是写了。办法有很多,大概说几点。
1.思维的提升比方法重要100倍。
一个人有怎样的自我认知,就会有怎样的思维,就会有不同的工具使用类别和方法论。就像我在我的另一个回答想看书,但不知道从哪里开始,该如何选择? - 卫蓝的回答说过,要想更高效率地阅读,需要做的第一件事情是提高自我认知,实际上也就是改变自己的思维。
比方说,你有“事物发展是非线性的”的思维,知道自己对学习的投入可能带来的产出不是量的叠加。当自己遇到瓶颈的时候,你可能就不再是继续增加自己学习时间和单纯靠题海等方式去学习。而是寻找“最小限制因子”。从缺口处入手。
如果你有“刻意训练”的思维,那么你可能就知道为什么很多从小画画很好的人长大很少会当画家的——因为他们的训练单纯停留在兴趣和获得外部赞美的层面,所以他们的水平大概率会保持在业余的水平。就像一个足球爱好者,他们偶尔会踢球,但是他们都会用自己习惯的方式去踢,因为那样可以让自己享受和舒服。但是一个专业的足球运动员,他们会被强迫“反脚踢球”,会被要求最短时间内跑完全场。后者的训练更为“刻意”,而不是停留在舒服区内,所以后者他们的学习获得的能力水平更高。我们自己在学习过程也应该如此,不单看自己看得懂的书,否则进步会很慢。
如果你有时差思维。你就明白原来“自己努力时不见成效,吃喝玩乐的时候成绩反而好了”并不是吃喝玩乐带来的学习进步。就像自己听到1000米外的声音,声音的发生实际是3秒钟前。看到的苍天大树已经在20年前就开始生长。而当前的努力,也是需要一段时间的积累才能够看到的。而这个时间,也许是一天,也许是一个月。请相信,它一定会到来!
2.正确利用心理学和生物学知识。
心理学和生物学的知识对学习的影响非常非常大。只要善于应用,绝对可以事半功倍。
比方说,我很早以前就知道,有一个心理效应——他人在场,指的是他人在场能够促进行为的完成,提高效率。每当我一个人去图书馆分神很厉害,我就会挑一个人比较多的地方坐,因为这样自己会受到周边一定的干扰,分神也会较快回来,继续学习。
还比方说,我知道“道德许可”——当一个人做出一件符合某行为的规范时,会放松对这规范的执行。所以我们经常会对自己说“学习了一小时了,我玩会手机放松一下吧。”实际上就是一种道德许可的表现,利用前面自己对学习行为的执行,解释自己玩手机的行为。有的人喜欢在重点知识下面划线,但是那样反而让自己在阅读的时候对那部分有所松懈,反而不利于记忆。我知道这些心理学知识,所以我会在行为发生之前,提前预测出我的行为,然后进行改进。
3.建立及时反馈系统。
看得到努力的结果能够刺激人们更加多地努力,产生心流,甚至成瘾。实际上,很多东西都是可以成瘾的,就像巴普洛夫的狗那样对铃声上瘾。关键在于正反馈。如果想要保持对学习的适度热情,我的建议是建立可视化的反馈系统。
游戏让人成瘾的原因之一就是因为他的反馈可视化——“还有10积分就可以升级了”。而且非常速度——“打死BOSS就可以领取屠龙宝刀了。”两者都能够让人立刻感受到完成某一行为之后的奖励。人的决策大脑——边缘系统非常喜欢做出能够快速得到多巴胺的行为决定。所以,尽可能地让自己的努力可视化,得到反馈。比方说,下载一些英语单词软件,每天完成多少词汇量的积累。将自己的日常行为分数化——完成一章书的阅读5分。在自己看完一本书后奖励自己吃块巧克力。记录自己行为和进步的点滴。这些都有利于保持自己对学习的热情。
4.培养固定习惯
我们做出一个行为是需要消耗能量的。我们高中的时候经常作息表安排的满满的,拥有固定的学习时间和学习空间,所以我们学习的时候相对比较容易进入状态,但是大学的时候往往没有固定的课表,学习上没有固定的教室,这样自己需要花相对较多的时间去决策学习的时段和空间,这也是为什么一些人上了大学就不习惯和学习效能降低了——因为没能培养起时间感和空间感这样的习惯,也就是一定程度的适应不良。良好的习惯能够减少意志消耗,让一个人更容易进入状态,进行学习。
5.保证身体健康。多睡觉,多锻炼
身体健康的人拥有更高的应激能力和更为良好的内分泌系统。同样在嘈杂的环境中学习,健康的人能够更为专注。而且健康的人能够保证更为持续的学习时间,嗯,颈椎痛的人就知道。生理上,人人都会有“喜新厌旧”的心理,也就是超限作用,这是因为神经细胞持续接受相同刺激后,会产生适应,提高刺激阈值。所以一个人学习久了,在安静的环境中学习一段时间后,最好能够出去走走,那种休息属于“主动娱乐”,非常有利于减缓大脑疲劳。
推荐书籍:《自控力》《金字塔原理》《瞬变》《影响力》《如何阅读一本书》《决策与判断》《社会心理学》《行为与进化》《混沌学》
另外,最重要的一点,所有的知识如果没有经过重复和锻炼,进入自己的大脑,成为思维的一部分,几乎很难对自己的行为产生正面影响,这也是为什么很多人读了很多书,学了很多方法论进步却很小的原因。所以,请尽可能去使用自己所学习到的知识和技巧,让他们进入思维当中,包括这个答案。
昨天写的互补回答:怎么提高信息转化率? - 卫蓝的回答
如何从思维上彻底改变学习模式? - 卫蓝的回答
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不到一天饭钱,却可饱食一生的自我提升类书籍《反本能》销售中,解答你80%的生活疑惑。点击购买链接:《反本能:如何对抗你的习以为常(卫蓝)》- 当当图书
篇幅很长,答应我把它看完,也许你的思维方式会就此改变。
学习能力是所有能力的元能力(meta-competency)。提升学习能力是一个缓慢的过程,但它却是回报最高的投资。我们无法通过掌握一种方法就实现“快速提高”,但是正确的方法一定可以帮助你少走弯路、不会兜兜转转又回到原点。
这是喵关于学习策略的第三篇文章。第一篇讲了如何培养良好的学习习惯,并及时获得学习中的正反馈有没有一种让人很爽的学习方法? - 知乎;第二篇讲了如何克服困难,高效完成自己不喜欢、觉得困难但又不得做的学习任务如何才能高效率地完成不喜欢的工作/学习任务? - 知乎。这一次我们来系统地谈一谈,如何提高学习能力。
本篇内容的主要参考的是我在 “拆书训练营”课程的过程中记录的学习笔记,经过整理、总结得到的,加入了一部分个人见解。因为觉得受益匪浅所以分享给大家。
提高学习能力的本质是学会思考。
首先,我们来区分两种学习。一类叫“以知识为中心的学习”,一类叫“以自我为中心的学习”。以知识为中心的学习也叫学院式学习,是以通过考试或者科学研究为目的,主要强调对知识的理解、记忆、归纳、解题。以自己为中心的学习也叫成人学习,主要强调解决自己的问题、提升自己的能力。
我们要解决的主要矛盾是“如何提升学习能力”,属于第二种学习的范畴。
“以自我为中心的学习”主要包括三个维度:
要想提升学习能力,就要从提高内化和应用知识的能力、分析和整理信息的能力、追问和反思经验的能力这三个维度入手,并且学会建立自己的知识体系,达到知行合一。当你掌握了这种方法时,无论是学习专业知识的能力,还是学习某种技能、用于解决生活中的具体问题的能力都会得到相应的提升。
这篇文章总共分为四个部分,前三个部分分别从“以自我为中心的学习”学习的三个维度进行了阐释,给出了具体可执行的行动方案;第四个部分是个人在“以知识为中心的学习”和“以自我为中心的学习”两种不同学习过程中的体会。
内化和应用知识
《这样读书就够了》一书中,作者给出了一种在读书的过程中,通过3张便签来帮助实现“内化与应用知识”的方法:
前几天收到一个小朋友的私信,满满的都是委屈:“小姐姐我听了你的建议去读了《学习之道》,但是我觉得并没有什么特别的呀。里面讲的道理我早就知道了,但我还是学习不好。”
“XXX我早就知道了”这句话是不是听起来很耳熟?人们在接触到新的信息时,总是会不由自主地用已经知道的内容去匹配它,用“已知”去附会“新知”,于是就以为自己看透了、读懂了。这种思维方式并不是与生俱来的,事实上它来源于在学校中学习时老师教给我们的习惯:总是概括段落大意、文章中心思想,用过去学过的方法来解决新的问题。这种思维方式本身没有错,我在之前写的关于学习方法的第一篇也提到了“通过联系新课程与旧课程,融会贯通,构建知识网络”、“用已经掌握的公式推导得到教材给出的新公式可以加深理解、帮助记忆”。这个推导的过程,本身就是从旧知指向新知的箭头。
附会本身不是问题,最大的问题是止步于附会。找到新知与旧知的相同之处很容易,人人都能做到;而找到不同之处,则需要你去思考。好的学习者则会追问,这个信息和我以前知道的内容细节的差别在哪儿?适用条件有没有差别?对细微的知识有多敏锐,就体现了你的学习能力有多强。
市面上常见的提升人际关系与执行力的畅销书,比如卡内基《人性的弱点》,比如柯维《高效能人士的七个习惯》,有人说前者是“提升人际关系的圣经”,也有人说它“讲得是谁都懂的道理,但是犯错的人根本意识不到,所以根本没用”;有人说后者“改变了自己的人生轨迹”,也有人说它“老生常谈,名不副实”。
为什么会有截然相反的两种评论呢?除去个人理解能力不同的因素,第二种人显然更多地附会旧知。提出新的理论的人少之又少,但同类的书中它们之所以能成为佼佼者,很重要的一个原因是它们把“老生常谈”进行了“生动演绎”——你本来就听说过的道理,一直不知道怎样实践,它告诉你怎样把这些道理用在生活中。这是的一种非常了不起的能力,值得我们去花钱花时间在这本书上。
具备内化和应用知识的一个表现,就是把附会的本能反应,升级为界定新知旧知二者边界的理性反应,从而能更深入、更敏锐、更清晰地理解新知,同时还加深了对旧知的认识。
我们回看上面的“便签法”。在“重述信息”(I便签)这个步骤中,很多人会止步于附会旧知,或者干脆就直接摘抄了原文中的内容。就算你把书里的这一段背下来了,它也不是你自己的。“重述”的意义在于“理解”,如果不能充分理解文中的内容,是很难用自己的话表达的。为了达到“内化与应用”的目的,可以在具体操作时将原文知识总结或加工出明确具体的操作方法或建议步骤。
在“回想经历”(A1便签)这个步骤中,切忌泛泛而谈。没有具体时间、具体事件的都是泛泛而谈。讲的是认知而非具体经验。为了让这个步骤执行性更强,可以参考这些要素:记录的事件必须是自己亲身经历的,亲眼所见,亲耳所闻;叙事体现了起因、经过、结果;原文或I便签的诸多要素有明确的对应。A1便签最关键的是经由新的知识点刺激,我们可以更好地理解、反思自己的经验,从而把自己的知识和经验结合起来,以获得个人成长。
当你要规划A2时,先问自己:“这件事对我来说有多重要?”如果在原书中很重要,但是对我自己不重要,不妨到此为止,去看后面的内容吧。当你真的决定要把书中的知识用在实际当中时,先定目标。规划行动必须是自己可以实现的行动,而不是对原文的摘抄,哪怕原书的建议给的非常具体,也不能算成自己的知识。
我们总是习惯于在新年到来之际“表决心”:“新的一年,我要读100本书,我要瘦20斤,我要……”;总是喜欢在考试结束后发誓“下个学期我不能再这样颓废了,我要好好学习”,通常信誓旦旦立下的目标过了三分钟热度就再也没碰过。因为这些目标都太远大了呀,大到你自己都不知道该怎么努力才能完成它。当你打算执行“规划应用”(A2便签)步骤时,先给自己定一个具体的(Specific)、可衡量的(Measurable)、可以达到的(Attainable)、与其他目标具有一定的相关性的(Relevant)、具有明确的截止期限的(Time-bound)目标(即目标遵循SMART原则)。然后问问自己:具体行动步骤是什么?谁?在哪里?何时开始?是否在使用了原文信息或I便签的方法?都是自己能做到的或推动他人做到的吗?能测量做到的程度吗?
只有对“规划应用”这个步骤的那些问题很清晰,才能提高对决心或感慨的辨识力。能够判别哪些决心泛滥的话看起来很漂亮,但是无法落地;哪些是确实可行脚踏实地的建议——这是一项很重要的学习能力。
2. 分析和整理信息
分析和整理信息能力是学习能力的重要组成部分。在一个信息远多过知识的时代,人们每天都要接触大量的信息流。如果你不具备这种能力,可能会今天看到“人际关系不好,是因为你不知道这几点”于是觉得人际关系最重要,明天发现“不懂得时间管理,你已经输在了起点”,后天又发现“情商才是你最大的短板”。有一些自媒体人和写手为了博取阅读量会刻意地偏激、夸大、煽情甚至误导。
并非所有信息都是知识。二者最主要的差别在于知识的上下文主要显明前因后果和适用边界。如何避免盲从轻信,鉴别那些信息是对自己有益的呢?可以试着从以下8个方面入手:
分析信息的关键是追问前因后果。
前(前车之鉴):为什么这件事对我重要?他是怎么引出这个信息的?
因(相因相生):作者提出了哪些关于原因的假设?是怎么验证或排除这些假设的?还有其他可行性吗?
后(以观后效):若依从信息去做之后会怎样?对我的好处(效用)是什么?
果(自食其果):不这么做的后果是什么?不改变的问题有多严重?
整理信息的关键是适用边界。
适(适得其反):有没有相反的观点?有没有不支持这个的事例?
用(使用条件):要这样做,得具体哪些条件(考虑成本收益,考虑态度能力……)?什么情况下是不管用的?
边(旁敲侧击):从前有没有类似的(或乍看起来差不多的)信息?其他领域/行业/作者如何看待类似问题?
界(楚河汉界):无论是相反的还是类似的信息,和这个信息的真正区别是什么?交界在哪里?
以几天前在知乎引起热议的《咪蒙:我为什么支持实习生休学?》为例来试着用上面的8个方面分析与整理这篇文章的内容吧。斜体字是栗子,不想看可以直接跳读到下一个部分。
——为什么这件事对我重要?
——嗯我正在读大学,而咪蒙却支持休学,和我是有关系的。
注意,这个地方如果判定的是“对我不重要”,可以直接关掉这篇文章了。如果认为不重要还继续看,接下来的每一分钟时间除了变成沉没成本以外,对你不会有任何好处。
——作者是怎么引出这个信息的?
——她的实习生学了不喜欢的专业,为了自己的“喜欢”休学了,作者支持而咪蒙认为“为了学习,你休学吧。”
——作者提出了哪些关于原因的假设?
——作者认为:①现在大学的很多课,太没营养了,浪费时间,也浪费生命。②人生最难的就是找到自己喜欢的,如果你找到了,就去做,不用管什么狗屁的世俗标准。③互联网时代,那些野生的人才,往往才是最有爆发力的。
——是怎么验证或排除这些假设的?
——对于假设1她举了一些个例来印证她的观点。请注意这里,她的样本是为了支撑自己的观点提出的,并没有提到人群中有多少的老师是“是极不走心的”,只是含糊地说“很多老师”,没有任何来自权威机构的数据的支持。而在我的认知里,四年间我上过的几十门课程中,如她所说的不足3人。对于假设2,作者没有论证。什么是自己喜欢的?怎样判定自己是不是真的喜欢?有标准可以参照吗?怎么样才算“找到了?” 这是一个没有根据的论点。对于假设3,有知友指出论据里“北大教授”说的话其实是哈佛一名教育学家说的,而且这名教育家十分重视基础教育。作者的论据与论点矛盾。
——还有其他可行性吗?
——我可能在毕业之后能找到自己“喜爱的事业”,既拿到了文凭也实现了心愿;也可能在大学期间一边读书,一边“实现心愿”;也可能一辈子都找不到自己的“喜欢”;也可能休学了,“喜欢”的事业失败了,一辈子也没有成为“成功人士”;也可能从明天起奋发图强成了一个学霸。
——若依从信息去做之后会怎样?对我的好处(效用)是什么?
——依从作者的观点,我应该休学。可能的好的结果是我靠着在社会中磨练走向了人生巅峰,坏的结果是我可能拿不到学位证还一事无成。
——不这么做的后果是什么?不改变的问题有多严重?
——我可能维持现状,不好不坏地过完四年。不改变好像也没什么严重的。
再考虑适用边界:
——有没有相反的观点?有没有不支持这个的事例?
——有。作者自己就是个不支持她观点的事例,作者是山东大学的文学硕士,让自己的孩子上最好的学校,却支持实习生休学。
——要这样做,得具体哪些条件(考虑成本收益,考虑态度能力……)?什么情况下是不管用的?
——作者没有给出任何具体的条件,如果我要去做这件事的话,首先要考虑休学成本。如果“喜欢的事”失败的话可能得重新高考,这个成本有点高。靠写字赚钱养活自己,万一我灵感枯竭了怎么办?如果读者不喜欢我写的东西怎么办?如果我挣的钱不够花怎么办?我想去的传媒公司第一门槛是学历怎么办?这些都是我要考虑的因素。
——从前有没有类似的(或乍看起来差不多的)信息?其他领域/行业/作者如何看待类似问题?
——有,“读书无用论”。其中的两种:一种是高学历的人给学历没那么高的人打工;另一种是读了很多书最后都忘了。观点一侧重的是“单一原因”导致“唯一结果”,事实上造成这一结果的原因是复杂的;观点二没有考虑到“结果是多样的”,即“不读书的话,社会地位、经济收入”可能都会有所不同,而只看到了“忘记了”这一方面。
——无论是相反的还是类似的信息,和这个信息的真正区别是什么?交界在哪里?
——角度不同。这篇文章的侧重于“理想”,上面的两个侧重于“原因和结果”。相反的信息如知乎问题“如何看待《咪蒙:我为什么支持实习生休学》”下前几位答主,侧重于道德、营销策略、经济水平等不同方面。
重要的不是信息是从哪里来的,重要的是无论拿到什么信息,我们可以去判别、加工信息的质量,可以给他补上上下文。你越能一针见血地问到这8个问题,就越能体现自己的学习能力。
想要提升学习能力,就要在一切与学习有关的事情上反求诸己。
这里的“学习”是广义的学习,既包含“以知识为中心”也包含“以自我为中心”。很多时候我们总是习惯于认为“都是别人的原因”:从小没有养成好的学习习惯是因为自己的父母不上心;成绩不好是因为老师水平不行讲得不好;和女朋友关系不好老吵架是因为她太作;和男朋友关系不好老冷战是因为他不够爱自己;和上司发生争执是因为他太变态……也许你说的这些理由都对,但是,学习还是不好;还是没有良好的亲密关系;工作人际关系也一塌糊涂。而“反求诸己”的意思则是,从自己开始改变——就算不是自己的原因,但它对我很重要,我也应该做点什么来让它变得更好不是吗?
为什么大家在校的时候看起来都差不多,但是离开学校几年之后就天差地别了呢?其实每一个人的特质和能力本来就差别很大,只不过在学校的时候你只看到了学习成绩,就误以为已经了解了他的全部。毕业1年之后,沟通能力和在错误中学习的能力带来的影响就会显现;毕业3年之后,解决问题的能力、情绪能力、关系能力就会把差距拉大;毕业5年之后,拼的是自我管理能力,逻辑能力和影响力;毕业10年之后拼的是成就、幸福,而这些主要来自于在婚姻中不断成长的能力,教育子女的能力,管理和激励他人的能力。
知识不能改变命运,但能力改变命运。对资产不多的年轻人来说,最优的投资要投资到自己的能力上。在所有具备的可控性要素中,只有能力的增长能带来指数增长的自我升值。
而学习能力是所有能力的元能力。学习能力强的人,无论是在学校还是在工作中都会比普通人更容易取得成果。
3. 追问和反思经验
苏格拉底说,未经反思的人生不值得过。
并不是所有的经历都是经验,并不是所有的经验都是智慧。如果不加以明觉精察,不进行反思、总结,那经验就不可能变成智慧。
大卫?库伯(David kolb) 认为,经验学习过程是由四个适应性学习阶段构成的环形结构,包括具体经验,反思性观察,抽象概念化,主动实践。具体经验是让学习者完全投入一种新的体验;反思性观察是学习者在停下的时候对已经历的体验加以思考;抽象概念化是学习者必须达到能理解所观察的内容的程度并且吸收它们使之成为合乎逻辑的概念;到了主动实践阶段,学习者要验证这些概念并将它们运用到制定策略、解决问题之中去。
在“内化和应用知识部分”我们介绍了便签法,再来复习一下这部分内容吧:
改进一下,就得到了“追问与反思”,实现库伯学习圈:
在真正的行动中检核信息,然后发现新问题再去反思,如此形成循环。
追问和反思经验,在经验中学习的要点如下:
A1部分用来描述自己的相关经验。一定要是自己亲身遇到的问题,不能是想象的问题、理论的问题,或者未来可能发生的问题。问题最好是紧迫的、比较重要的,因为解决无关痛痒的问题很难带来真正的学习。要尽可能简短。没必要进行过多分析,用几句话简要描述就可以了。
I部分用来重述信息,澄清问题,理解问题,找到根源,从而重新定义问题。当在A1便签中写下问题时,一定不要急于寻找答案或者采取行动。一定不要直接从A1跳到A2。因为同样是自己的经验,在读书时想到的和在解决问题时写下的A1有着本质的区别。未经反思的经验都是不可靠的,未经追问的问题不是真正的问题!
经反思,背后的假设、前提或标准往往是含混、片面或完全错误的。
与第二部分“分析和整理信息”类似,对自己提出的问题追问的前因后果:
前(前车之鉴):为什么这件事对我重要?是怎么出现这个问题的?
因(相因相生):都有哪些关于原因的假设?怎么验证或排除这些假设的?还有其他人能帮我思考,给出更多选择或可能性吗?
后(以观后效):若这个问题解决了,最好的结果是什么样?那是我期待的吗?
果(自食其果):如果我什么都不做,会发生什么?
然后对问题的原因假设追问适用边界:
适(适得其反):有没有人会不同意我对原因的假设?有没有不符合这个假设的实例?
用(使用条件):要解决这个问题,需要具备哪些条件(考虑成本收益,考虑态度能力……)?这件事可以用什么其他方式来完成?
边(旁敲侧击):有没有可供借鉴的情况?其他领域/行业/人如何解决类似问题?
界(楚河汉界):无论是不同的意见还是类似的问题,和我的思路的真正区别是什么?交界在哪里?
在写A2的时候,要注意目标性、行动性、关联性、可控性。
仍然优先考虑目标,问题解决到什么程度、达到什么效果你就满意了。这样的话,你在A2中写下的行动或者应用,都是为了拉近现状跟目标状态之间的距离。另外,尽可能要求自己在A2便签写下一个以上的行动方案。因为有多个备选的方案会大大增加找到更好的结果的可能性。到了最后在综合考量每个方案的现实性、可执行性、成本和收益,根据可控性的要求锁定具体行动。
我在参加“拆书训练营”课程的时候老师给了一个用来分析的范例,直接贴在这里了:
用A1描述自己的相关经验:
大专学历,工五年工作经验,感觉无法突破技术瓶颈,因为英语底子太差,无法阅读最前沿的技术文档。手机上装了一个“新概念英语”的app和背单词的软件,但觉得英语水平成长很慢。
对问题追问前因后果:
——为什么学英语对我很重要?
——英语本身对我不重要,重要的是很多前沿技术文档都是英文的
——是怎么出现这个问题的?越来越多地需要英文文档。
——都有哪些关于原因的假设呢?1.英语底子差;2.工作忙,加班多,能用于用于学习的时间少;3.没有能够指导自己的人。
——有其他人能帮我思考,给出更多选择或可能性吗?
——我该问问去技术大牛,看看他们能不能给我一些建议。
——若这个问题解决了,最好的结果是什么?
——我的英语水平提高了,技术能力会上升,可能升职加薪。但是我们公司好像不是很看重技术,技术岗位机会比较少,只是有可能,而且可能性也不大。
对问题的假设追问适用边界:
——有没有人会不同意我的假设?有没有不符合这个假设的实例?
——这个我不清楚。我有必要去了解是不是每个技术专家的英文能力都很强。
——要解决这个问题,需要具备哪些条件?
——就我这个底子,即使只是到流畅看文档的水平也需要投入太多的时间和精力。
——这件事可以用什么其他方式来完成?有没有可供借鉴的情况?
——如果我有机会定期参加技术培训也许会更好。可惜,我们公司很少安排学习机会。我有一个朋友在腾讯,他们参加学习和交流的机会都很多,我估计很看重技术的公司都会很在意技术岗位员工的成长、培训等等。
——和我的思路的真正区别是?
——真正的区别在于我的公司很少有学习机会,给技术专家也没多少晋升的空间,总是想的自学。
I:我怎样找到并能进入一家能提供更多学习机会和成长空间的企业?
你会惊奇地发现,你通常认为需要解决的、最近一直很困扰自己的问题,经过反思、追问,大部分都会被重新定义。
A2:一周内约XXX喝咖啡,请教他的成长之路和学习方案。一个月之内收集到两家目标求职公司,以及两家用于练手面试的公司……
在经验中学习,最难的是追问的不同视角。
经验经由反思和追问可以沉淀成信息,信息经过分析和整理可以升华为知识,知识经过联结和行动会内化为能力,行动带来新的经验,阅读带来新的信息,反思带来新的知识。如此不断在体验和反思中循环,就达到了知行合一,产生了学习之道。
关于作者:985工科毕业,第一份工作在国家电网,后来辞职靠写字为生的女孩。我在知乎上有超过600k赞同和超过1000k收藏。除了这篇文章,我还有15篇万赞值得一看哦~
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是的,思维能力、记忆能力、理解能力……那些最核心、最常见的大脑能力,全部都是可以成长的。问题只在于,你是否懂得,大脑成长的奥秘?
这一篇文章的内容,值得你我用一生去学习,去体验和实践。
一、大脑能力是否可以增长?
学生时代,我一直是所谓的学霸,尤其初中高中时,在全市高手集中的学校里称霸,同学对我的评价从来都是——“天生聪明”“天才”。
这个刻板印象如此之强,以至于很长时间之内我都不敢告诉别人,在小学时,我的成绩很平庸,对于奥数之类的难题毫无兴趣,作文也不生动,记忆力也一般。总之,勉强可能算是一点点小聪明,离“很聪明”尚有距离,“天才”更是离我太远。
如此的平庸,以至于我上初中的重点班都没考上,还是花钱买进去了。大家都知道,高中比初中难,初中比小学难。小升初,是竞争最弱、最容易的一个环节(至少在我们那个年代是如此的)。在这个最简单的小升初环节里我都没什么竞争力,你可以预估我的天赋水平有多少。
然而到初三的时候,我的天赋出现了一次大爆发。从初一时候的班级十名左右,到初三的年级12次月考全部年级第一。这是第一次周围的同学和老师开始惊讶于我的“天赋”,认为我超级聪明。尤其数学物理之类较难的科目,老师在黑板上出一道题,很难的压轴题,其他同学还在抄老师的题目,我就把题目从思路到答案都做好了。这更是我所谓“天才”的佐证。
那时候我自己都奇怪,怎么好像脑子突然聪明了?真的,有些题目的思路非常奇怪的,我就是莫名奇妙的能想出来,第一次见到就会做。那段时间,我的思维能力发生了很大的变化,周围的同学,原来看起来和我差不多聪明的,突然一下就被我拉开了差距。这个差距,不是他们的学习不认真了,就是感觉在智商上出现了差距。
高中的时候这个情况再一次重现。进了全市最好的省重点高中,高手云集,竞争更加激烈了,高一时,我在班级里只有20名左右的水平,年级里300名开外。但是到了高二,我突然又智力爆发了,进入年级前10名。真的是智力爆发,不是更加努力了之类的。论努力程度,我高一时就已经足够努力了。
人的智力难道不是固定的吗?为什么会出现这种突然的爆发增长?
很多年以后,我回顾那时的场景,逐渐明白为何会出现那种突然的智力爆发。尽管那时是我因为一种非常搞笑的原因而选择了对应的行为,今天我却发现,正是那搞笑的原因促使我一路成长。
在上面两个智力爆发的时期,我都做了一件事情——把自己的智力、脑力逼迫到极限,形成一种强烈的大脑的力竭感。你可能不太能够理解什么叫做大脑的力竭感,让我先来解释一下,当年的我是因为什么样的可笑原因而选择了这种方式。
或许有人知道,当年有一部火遍全中国的日本格斗漫画,叫做《七龙珠》。七龙珠讲述的是战斗种族赛亚人的战斗故事。漫画中赛亚人的战斗能力超强,源于他们的一个种族特点——每一次体力用尽、濒临死亡后又活过来,战斗力就会飙升。所以在漫画中多次出现一个场景——赛亚人将全身所有的力量全部用尽,极端疲惫、表情极端痛苦,在死亡边缘垂死挣扎,滩在地上,连用手爬的力气都没有了。当赛亚人度过这个难关后,他的战斗力就会大涨。
我看多了这漫画以后,如此的沉浸其中,以至于不知不觉就把这种“体力用尽濒临死亡又被救活”的模式套用在自己的身上。当然,我没法找人打架打到全身力气用尽,于是选择了把难题当做敌人,把大脑的思考力当做体力,经常采用这种“脑力用尽濒临死亡”的模式来学习。
你也可以想象,假设你的身体状态是做俯卧撑20个就会累了,那么,当你做了30个的时候,身体会有什么感觉?就会感觉非常累了,很想休息。但是你又强行做到了50个,这时候,又会是什么感觉?你会觉得已经到极限了,必须休息了。可是还不行,还要再继续做下去,一直做到100个。
这样,你就短暂的体验到了一种力竭感。
然后,你把这样的力竭感类比成大脑的感觉,就是我在上面的两个时期,所经常感受到的状态。
你一定要理解,大脑感觉到劳累,和产生这种力竭感是有多么的不同。长期工作以后,我们的大脑自然会感到疲惫,这没什么了不起的,就像一个战斗力超强的格斗家,几天不吃饭都会饿趴下。
可是让赛亚人不断变强的不是不吃饭的饥饿乏力,而是吃饱了以后,却在短时间内以高强度的格斗把能量全部耗尽。对应的,大脑的力竭感也不是因为持续工作太长时间而疲劳,而是,在短短的两三个小时内就极高强度的使用脑力,然后造成大脑的力竭感。
力竭感,一定是主动高强度用力而造成的。
那个时候,我常常做的一件事情,就是对着一道超级难题,连续死磕几个小时(一般2-3小时左右)。这几个小时,我不是面对着难题发呆,而是持续高速思考和尝试,快速消耗脑力。
我不知道你是否体验过这样的感觉,很痛苦,非常的难受。我想一般人肯定会忍不住去看答案或者放弃,因为真的太难受了,感觉大脑要爆炸。实际上,一般人的习惯是20分钟左右放弃,30分钟很多人就到忍耐极限了。可是我一次次不断逼迫自己持续更长的时间,一次次把自己的大脑思考力耗尽。
这种痛苦,没有体验过,不会知道它能够强到什么程度。毫不夸张的告诉你,初中我进行这种突破的时候,有时会痛苦的趴在桌子上哭。
是真的哭,不是用夸张的手法去形容,而是真实的会哭出眼泪来。这种哭,也不是那种生气了、委屈了、很悲伤的流泪,而是力竭的哭,有气无力的哭, 连哭都哭不出来的哭。
你要区分,这不是因为做题做不出来的痛苦、自卑、恨自己无能的哭,而是不带这些情绪,仅仅是因为力气用尽后的痛苦式的哭。具体表现为,只要放弃思考,躺倒床上休息,就立刻不会哭了。
一段时间内,我每天晚上在家里反复使用这个方法虐待自己的大脑。大约1个月之后,我就感觉到了文章第一部分所说的那种智力的爆发。这是我初中的经历。高中时候与此类似,不过由于已经有了初中时候的经验,倒是没有累哭,而是在力竭之后失神的瘫软趴在桌子上。
这种力竭感,给予了我两次爆发式的大脑成长。原来,我们每一个人,真的是大脑能力的赛亚人。
最有意思的事情在于,这种从超级赛亚人的身上领悟出的力竭模式,居然还在认知心理学的研究中找到了一点对应的证据。
当我们记忆文章的时候,最习惯的方法就是反复读,反复背诵。当我们反复背诵的时候,实际的模式就是,尝试背诵一下,如果哪个地方忘记了,想个几秒钟(一般不超过15秒),然后就确认自己是真的忘记了,再次去朗读课本。
众多心理学实验都确认,这种记忆方法是非常低效的。比较高效的是下面一种。
在你背诵文章的时候,可以尝试不断测试自己。注意,不是单纯的反复朗读,而是稍微读一两次后,就强迫自己尝试把文章背出来,很费力的去回忆刚才背了什么内容,不能几秒钟就放弃了。这种方法的记忆效果,比单纯的朗读要强的多。
从力竭的程度上来说,第一种方法耗费的脑力就很低,而第二种方法就很耗脑力。你可以尝试一下,在好像已经遗忘了文章的时候,强行逼迫自己去长时间回忆,不准再去看书,持续5分钟以上——仅仅5分钟而已——脑子在不停的想,不准发呆、不准停下来,会让人觉得多么的疲惫。
有心理学家统计了几百个关于记忆的实验,最终明确得出结论,正是这种费力、痛苦、让大脑疲惫的主动造成力竭的行为,造成了记忆效果的提升。这种力竭感,在记忆的学术研究领域,叫做effort processing(耗费努力的信息处理)。回忆文章的时候感觉越困难、越消耗脑力,记忆效果就越好。
可以看到,在记忆领域,这种赛亚人式的力竭做法依然是成立的。
那么,这究竟是一个巧合,还是真的是对大脑运作方式的一个确认呢?我们还可以继续看。
比如,比起简单的普通学习(阅读材料、理解材料),费曼技巧是一种被广泛证实有效的深度学习的方法。费曼技巧能够同时促进人的记忆和理解,尤其是对于比较难的内容的理解,有很好的效果。
所谓费曼技巧,简单来说就是,在大脑中模拟给别人讲课。所以也可以这样理解,费曼技巧所做的事情,就是把阅读材料、理解材料这种不太费力、不会造成你力竭的事情,转化成给别人讲课这种比较费力、让你形成主动消耗脑力的事情。这种形式的转化让你的力竭感能够更容易产生。
可以认为,是这种力竭感推动了你对知识的理解和记忆。你看,不仅大脑的记忆功能会被力竭感推进,理解也是一样。
再比如,学习知识的时候,比起普通的学习,更好的方式是写文章(或者做演讲、开课程),把知识教给别人、展现出来。很显然,写文章是要让你上升到作者的水平,普通的学习仅仅要求你拥有学生水平,那么写文章就会比普通学习更容易造成你的力竭感。或许未必真的会力竭,但是肯定要更加费力一些。
所以,不论是大脑的理解还是记忆功能,都会被力竭感所提升和推动。大脑的其他思考功能,我们有理由相信,一样可以。
这种主动消耗脑力,乃至消耗到力竭的方法,极少有人在频繁使用,因为它让人很痛苦。大部分使用这个方法的人,都是被外界所逼。比如,被高考和考研所逼,短时间让自己力竭了几个月;被工作的领导所逼,短时间力竭了几个月。
这几个月的力竭式训练,极大的开发了他们的大脑潜能,但是由于其痛苦程度太深,一旦脱离了外部压力以后,这种训练模式就停止了。
极少有人会主动的把自己逼迫到大脑力竭的情况,因为不习惯承受这样的难受的感觉。然而,这样的难受其实是可以去习惯的。当你使用越频繁,力竭的难受感觉就会越淡。比如刘未鹏在他的著作《暗时间》中提到,“很多时候,我们只是需要习惯这种硬着头皮做事情的感觉”。这种方法的意思就是,习惯于这种力竭的难受感(但是他所指的是一种比较轻微的力竭,与本文略有不同)
再比如,体力上的力竭感,一样的非常痛苦,但也是可以习惯的。军人出入军队的时候,刚开始接受高强度的军事训练,每天都在遭受力竭感的洗礼。最初的几天,他们会感觉无比的痛苦崩溃,但是随着时间的推移这种痛苦就逐渐降低,一两年后,同样的军事训练虽然劳累,但却不会让他们特别痛苦了。
类比下来,大脑上的力竭感的痛苦,也是一样可以适应的。
另外,在进行这种力竭式的突破成长时,有一些重点注意事项。
1大脑的力竭式训练,需要是自己主动用力,而不是被动消耗。比如,体力训练,需要你主动跑20公里,而不是找个车子拖你20公里。脑力的力竭,不是死磕15个小时不休息让大脑低效的疲劳,而是在较短时间内,对较难的内容进行死磕,从而造成力竭。
2大脑的力竭式训练过后,一定要进行充分的休息,尤其注重平息情绪。这一点与肌肉的锻炼类似,高强度锻炼而不充分休息,会造成身体的疲劳积累,让训练无效化。大脑的训练一样,高强度的大脑训练,一定要配合充分的大脑休息,散步、运动、睡眠等都是很好的方式。而对于力竭式训练所必然带来的各类情绪,则要以明确的自我认知、训练目标,以及舒适的休息来化解,否则很容易中断。
3初期的痛苦,一定要忍住,要去习惯。不可因为一两次的强烈痛苦而放弃,哪怕含着泪,哪怕歇斯底里嚎啕大哭,爬也要爬着坚持下去。这种不断逼迫自己到极限的痛苦将永远存在,而你却会变得越来越强大,并且能够控制这种痛苦,平静的与它共处。
4检验训练是否成功的标准,是你的思考能力是否真的有长进,尤其是有了一种大脑很有弹性的感觉。长时间训练你会感觉,自己的思维爆发力很强,自己对思维状态的调整得心应手,既可以放空脑子什么都不想,也可以瞬间集中精力把大脑运转到最高速。
5有多大的力竭强度,就有多大的成长速度。一点点的主动消耗脑力的难受,能让你有一点点的成长;真正的力竭式训练,会让你不断蜕变,永不停歇。
这种大脑思考力的训练,外表上是不显山不露水的。体育锻炼,别人尚且可以看见你在跑步、举重;而思考力的锻炼,别人根本无法识别,或者仅仅认为你是在普通的认真学习而已。突然有一天,他们会发现你的思考能力变得超强,忍不住感叹“你真是个天才”“你真是天生聪明”。
而你却轻轻一笑,深藏功与名。
最后补充一句,大部分人,可能还是微量力竭比较合适一些(包括我自己的学习策略夏令营中,给学生的课程也是微量力竭程度的训练)。进度虽然慢一点,难度却也第一点。彻底的力竭式训练,很多人可能是坚持不下去的,我自己也只是阶段性用用。
可是不试一下,又怎么知道你是不是 the one 呢?
其他可以参考答案:
叶修:为什么有些人很聪明?他们遇到问题时的思维方式与我们差别在哪呢?
叶修:如何训练思维的深度和缜密度?
叶修:高中学习,什么样的应试方法是好的?
叶修:如何获得更有效的阅读效果,得到真正的提升?
叶修:为什么很多书看完了之后,回到生活中,还是该怎样就怎样?
叶修:为什么有很多学生在老师讲课的时候什么都懂,但是做题却不会?
近期知乎私信问我问题的同学和家长太多了,而我上知乎少,很多不能及时回复(知乎私信系统也不好用)。
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很多同学都应该清楚 ,学习数学不像其他科目一样,它更多的是讲究一种方法策略,今天我就来给大家分享:
【高考数学思想方法】、【高考最后不到20天要怎么复习】、【回顾高考数学高频考点 】
看完这篇文章,相信你们一定可以收获满满!
要用批评的眼光去看待自己的解题过程,看看思路抄笔记别丢了“西瓜”高考数学试卷中大部分的题目都是基础题,只要把这些基础题做好,分数便不会低了。要想做好基础题,平时上课时的听课效率便显得格外重要。一般教高三的都是有着丰富经验的老师,他们上课时的内容可谓是精华,认真听讲45分钟要比自己在家复习两个小时还要有效。听课时可以适当地做些笔记,但前提是不影响听课的效果。有些同学光顾着抄笔记却忽略了老师解题的思路,这样就是“捡了芝麻丢了西瓜”,反而有些得不偿失。
要想学好数学,平时的练习必不可少,但这并不意味着要进行题海战术,做练习也要讲究科学性。可以选择买一些参考书来练,数量基本在1―2本左右,不要太多。最重要的是要通过做题发现并解决自己已有的问题,总结出各类题目的解题方法并且熟练掌握。在这里有两个小建议:一是在做填空选择题时可以在旁边的空白处写一些解题过程以方便以后复习;二是题目最好做两遍以上,可以加深印象。
常听同学抱怨,作业太多,做不完了,有的同学为应付还不惜抄袭作业,影响出色品质的形成。了解下来,问题大多是在时间安排上。觉得辛苦的同学,他们的作业都是在弹性的时间内完成,想做就做些,不想做就玩会儿;或者慢条斯理,认为时间还有的是,等会再完成。有一次,作业量并不大,可是有位同学居然没完成,他坦诚的说,晚上应该花上半小时就完成,可是当走到电视前时,就自我安慰,看会吧,睡前再做,而到睡前又想起语代老师布置的“周记”明天早自习要交,只有先写周记,早自习再做吧,早自习外语老师来检查背诵,所以就误了事。
但是,大部分同学还是对数学作业高度重视,应对自如,甚至还学有余力,额外做了些提高题,所以他们经常要求老师多布置些作业。这样的学生都有两个共同特点:一是他们做作业限时完成,不拖拉,干净利落,遇到困难,待各项任务基本完成后,再进行钻研。另一方面,他们做到了心动不如行动。他们拿到问题,常常是立即投入战斗,而不是去想今天有多少作业,需多少时间,难度是否太大,能不能完成得了等等。他们遇到难题是先能做多少就做多少,能解决到什么程度就解决到什么程度,当解决了问题的部分时,常常会闪出好念头,悟出问题的解决方案。实际上每解决一点就是向目标靠近一步,这就是“吹尽黄沙始得金”的道理。
在后面阶段中,主要解决两个问题:一个是扎实学科基础,另一个则是弥补自己的薄弱环节。
在复习的中后期阶段,一定要对自己有一个比较清晰的认识,只有对自己的认识清晰准确,才能够对自己薄弱的环节或者知识点进行有针对性的学习与训练!
要解决这两个问题,就是要把之前做过的题重新做一遍。同学们可以重新翻看这些资料,或者可以查看自己的错题集,从自己的失误中,找到得分点,找到自己的提升空间。把过去的知识点进行重新梳理和“温故”。
要重拾做错的题,特别是大型考试中出错的题,对于一些模拟考试,同学们一定要注意!因为模拟考试是与高考最接近的一次考试。这次模拟考试的成绩和分数在很大程度上会影响同学们的自我定位。对于一些自我认识不够的同学们,可以参考模拟考的考试成绩,和考试的失分情况,进行适当的训练。分析出错的原因,从出错的根源上解决问题。结合考纲考点,采取对账的方式,做到点点过关,单元过关。
审题任务就是要理清解题思路,明确解题步骤,分析最佳解题切入点。
读题强调解读结合,边“解”边“读”,以“解”为主。同学们需要注意解题的思路和解题的方式,有些题目不止一种解题方式。需要做的就是充分了解,并且掌握解题的方式。你掌握的解题方式和思路越多,考试遇到题目就越是能够有效应对!
到了冲刺阶段,训练应以客观题和解答题为主。其训练内容应包括以下方面:基础知识和基本运算;解选择题、填空题的策略。
越到复习后期,越是要注意基础题。因为在高考中,基础题的分数值累计起来还是很多的。同学们若是感觉提高有难度,可以从基础题开始巩固。从基础的训练中巩固已经掌握的知识点内容,基础掌握的越扎实,考试发挥也就越稳定。基础扎实了,后期想要提高,也是比较容易的。有不少的考生,基础还没有打扎实,就想着提高;这只会难上加难!
继续来回顾一下高考数学高频考点↓↓
目录:
第一期:
考点01 集合
考点02 命题及其关系、充分条件与必要条件
考点03 逻辑联结词、全称量词与存在量词
考点04 函数及其表示
第二期:
考点05 函数的基本性质
考点06 二次函数与幂函数
考点07 指数与指数函数
考点08 对数与对数函数
第三期:
考点09 函数与方程
考点10 函数模型及其应用
考点11 导数的概念及计算
考点12 导数的应用
考点13 定积分与微积分基本定理
第四期:
考点14 三角函数的基本概念、同角三角函数的基本关系与诱导公式
考点15 三角函数的图象与性质
考点16 三角恒等变换
考点17 正、余弦定理及解三角形
第五期:
考点18 平面向量的概念及其线性运算
考点19 平面向量的基本定理及坐标表示
考点20 平面向量的数量积及向量的应用
考点21 数列的概念与简单表示法
考点22 等差数列及其前n项和
第六期:
考点23 等比数列及其前n项和
考点24 数列的综合应用
考点25 不等关系与一元二次不等式
考点26 二元一次不等式(组)与简单的线性规划问题
第七期:
考点27 基本不等式
考点28 空间几何体的结构及其三视图与直观图
考点29 空间几何体的表面积与体积
考点30 空间点、直线、平面之间的位置关系
第八期:
考点31 直线、平面平行的判定及其性质
考点32 直线、平面垂直的判定及其性质
考点33 空间向量与立体几何
考点34 直线与方程
第九期:
考点35 直线的位置关系
考点36 圆的方程
考点37 直线与圆的位置关系
考点38 椭圆
第十期:
考点39 双曲线
考点40 抛物线
考点41 直线与圆锥曲线的位置关系
考点42 曲线与方程
第十一期:
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考点44 用样本估计总体
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考点46 独立性检验
考点47 两个基本计数原理
第十二期:
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考点49 二项式定理
考点50 随机事件的概率
考点51 古典概型
考点52 几何概型
第十三期:
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考点54 二项分布及其应用
考点55 正态分布
考点56 算法初步
第十四期:
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考点58 数系的扩充与复数的引入
考点59 坐标系与参数方程
考点60 不等式选讲
考向一 合情推理
考向二 演绎推理
考向三 直接证明
考向四 间接证明
考向五 数学归纳法
考向一 复数的有关概念
考向二 复数的几何意义
考向三 复数的四则运算
考向一 平面直角坐标系中的伸缩变换
考向二 极坐标和直角坐标的互化
考向三 参数方程与普通方程的互化
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要提高学习能力,首先要培养自己的专注力。
在做 A 的时候彻底关注 A,在做 B 的时候彻底关注 B,A 和 B 两件事情之间有非常清晰的界线。如果做不到,则会对我们的学习能力产生很大的影响。
200 万年前,人类与黑猩猩、大猩猩还属于同一物种,此后,人类开始脱离猩猩族群,疯狂地向智人进化。进化赋予人类高度发达的神经系统,使我们拥有了极强的感知和思考能力,并借此创建了文明。
然而进化是一把双刃剑,它给人类带来能力的同时也带来了痛苦。人们因能感知太多信息而感到心神不宁,或因产生过多欲望而痛苦不堪,又或因担忧能力不足而滋生焦虑,无论顺境或是逆境都不得安生。就像今天的我们,虽衣食无忧,却总是苦于无法摆脱手机的干扰,
无法获取让人羡慕的技能,无法拥有想要的生活,等等。低层次的动物是没有这种烦恼的,它们的心灵只容纳环境中确实存在的、与它们切身相关的、靠直觉判断的信息——饥饿的狮子只注意能帮助它猎到羚羊的信息,吃饱的狮子的注意力则集中在温暖的阳光上……
如此看来,享受进化的好处也要承受进化带来的痛苦,不过也无须担心,因为部分智者早已有意无意地跳出了这种限制,他们采用一种极为有效的行为模式,让自己的情绪和能力经常处于平和与高效的状态。如果进化是一把双刃剑,那这些人就相当于找到并抓住了双刃剑的安全剑柄。当众人还在懵懂中拿着刀刃劈物伤己时,他们已经学会手握剑柄披荆斩棘了。
人类情绪和能力优劣的根本差异
为了更好地理解,我们还是先从「主动选择信息的能力」开始谈起吧,因为人类情绪和能力的优劣差异来自于对自身注意力关注方式的差异。比如冥想者相比其他注意力不集中的人,更能够主动将注意力集中在自己的呼吸和感受上,屏蔽其他杂念。
在情绪上如此,在能力上也如此。能力弱者极易分心,他们必须在一个理想的环境中才能学习,任何风吹草动都会让他们心神不宁;他们总是忍不住想做点更有趣的事情,一条热点新闻、一段有趣的闲聊都能把他们的注意力从重要的事情上移开。能力强者则正好相反,他们的优势就在于能够主动屏蔽干扰,选择需要的信息并沉浸其中,为此他们甚至会主动练习,比如有人会故意在声音嘈杂的地方锻炼专注力,这使他拥有了随时随地进入深度阅读和思考状态的能力。
因沉浸能力的不同,人类最终处在了不同的层次。从大范围看,沉浸能力强的人时常处于支配层,沉浸能力弱的人时常处于被支配层。如果我们希望从人群中脱颖而出,就一定要刻意磨炼这种品质,或许这正是改变你我命运的金钥匙。
深度沉浸的方法
在上文中,我介绍了「主动选择信息」和「深度沉浸」两个概念,但前者只是入口,后者才是关键。因为能主动选择信息的人不一定能沉浸其中,所以很多人虽然能放下手机、拿起书本,能放弃娱乐、磨炼技能,甚至能大量练习,努力到感动自己,但他们就是无法让自己变得卓越。这感觉就像是明明找到了双刃剑的安全剑柄,却不知道如何抓取,让人无比揪心。
这世上能聚焦的人很多,但卓越的人很少,其原因之一就是大多数人都缺乏深度沉浸的能力。然而获取深度沉浸的能力不能仅靠热情,它更是一项技术,是有方法论的。可惜很多成就斐然的前辈虽然拥有深度沉浸的能力,却很少有人能说清楚这能力到底是什么、应该怎么获取。幸运的是,《刻意练习》这本书给了我们大致的答案。
心理学家安德斯·艾利克森和科学家罗伯特·普尔经过大量的研究后指出:所谓天才,其实并不神秘,其本质是「正确的方法」加上「大量的练习」。换言之,我们没有变得像天才般卓越是因为方法不对或练习不够。
就方法而言,绝大多数人缺乏指导下的努力都属于「天真的练习」,即反复做某件事情,并指望只靠那种反复改善表现、提高水平。这种只靠重复的「埋头干」和「正确的方法」相去甚远。「正确的方法」通常具有以下四个特征。
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大家还记得《最强大脑》里的巨型蜂巢迷宫吗?它可是唯一一个经教授评定为满分的项目!

它的玩法其实就是让挑战者蒙眼进入迷宫,打开蜂巢里的每一扇门,找到通往出口的三条路。

Dr.魏曾说,估计全世界走出来的人不超过10个!

而作为成功走出迷宫的挑战者——清华大学学霸鲍橒表示,迷宫项目非常考验人的专注力。

专注力是什么?

对成人而言,专注力是工作和做事能否成功的关键。对孩子而言,专注力与他们的学习和生活息息相关,是影响孩子一生的能力。

倘若能从小训练专注力,便可以让孩子在一开始就养成良好习惯,进一步培养孩子其他的能力。

那么有什么有效方法能够训练孩子的专注力呢?

帮妈想告诉大家:玩,是培养专注力的最佳办法。

像这套以迷宫为主题的游戏绘本,就非常适合孩子,可以让他们可以在脑洞大开的游戏中,玩出专注力!

《英国趣味数学大迷宫》

看到这个封面,是不是跟我一样,有翻翻看的欲望呢?现在,就一起先睹为快吧!

它!火遍全球10余个国家

亚马逊五星超高评童书

打开亚马逊评论,这套书不仅是5星高评,而且很多家长的赞美之情更是溢于言表。可以看得出来,这套书不仅俘虏了孩子的心,还俘虏了家长的心。

目前,这套书已经在德国、法国、新西兰、澳大利亚、意大利等10个国家出版,获得种种好评。在英国,还被权威媒体《英语空间》强烈推荐。

你一定会好奇,它为什么会这么火呢?为什么会有这么多孩子喜欢呢?因为,它是懂孩子心的。

我个人也非常喜欢这套书,因为它里面有一整套的数学思维启蒙。例如,每一本书都有一个整体框架,先提出你需要完成的任务,需要学会什么。

再就是玩迷宫,让孩子认识坐标图,建立空间思维习惯。这套书以A/B/C/D和1/2/3来配对的,例如(B、2)位置就是发光鱿鱼洞。这样孩子会建立每个小迷宫在整体中的位置。

再进入每一个小迷宫任务。例如观察发现,数一数等。这都是培养孩子观察力,专注力的经典游戏活动。

例如:这里有一个外星人城堡的迷宫。里面有颜色艳丽的科技空间,一下子就抓住了孩子的吸引力,其中会穿插一些数学问题,让孩子带着问题玩迷宫。

这套书图画欢快明丽,内容丰富有趣,可以让孩子们初次接触到关于数学以及地图方面的知识。

随书附赠24张精美游戏记忆卡牌,可以帮助孩子认识字母、认识数字、做加减乘除游戏、还可以了解不同动植物等专有名词解析、以及与孩子一起玩迷宫拼图游戏。

这套书可以增强亲子互动,活跃大脑思维,提高孩子的记忆力和专注力。我们一起看看一个2分钟的小视频,一睹为快吧。

全套书一共4本,原价100元,我们争取到的团购买价65元,直接便宜了30多元。

接下来,我详细说说这套《英国趣味数学大迷宫》,还有什么特点,为什么值得推荐。

01

脑洞大开的奇异迷宫

一本迷宫有10种以上玩法

翻看这套迷宫书,有个最大的感受就是:太炫酷了!

不管哪一页都充满了奇思妙想。比如这幅表现的是神庙遗址,来自现实,又做了大胆的想象。基本上,孩子第一眼都会被这异彩纷呈的世界所吸引。

在设计场景时,全书都是超大场景,给孩子身临其境的感官体验,像是自己亲身体验了冒险,那种酣畅淋漓的阅读感受,是很多迷宫书没有的。

全书一共有48个超大场景,上到宇宙,下到深海,每一页都超级精彩。大胆的想象,丰富多彩的艺术用色,奇妙有趣的大迷宫,难怪很多孩子分分钟就被吸引了。

不仅如此,跟其他迷宫最大的不同之处在于:这套书迷宫的玩法简直太多了,一个迷宫竟然可以有10多种玩法!

在玩一个迷宫前,选择不同的工具,不同的玩具,就会出现完全不同的玩法哦!

看到这些纵横交错的迷宫了吗?不止一种走法哦!

02

用迷宫创设数学情境

360度全方位渗透“数感”思维

看到这张迷宫大图,你一定跟我一样纳闷:数学呢?说好的数学呢?别急,这就是这套书最高明之处:数学就是藏得这么好。

看到图中的圈圈了吗?里面可都是妥妥的数学问题。

看见了吗?大章鱼说:“停!数一数触角先生有几只脚没穿鞋,告诉我答案才让你过去。”这个是“数概念”中的数量问题,孩子得会数数,会一个一个点数,才能闯关。

接下来这个问题,更有意思了,虽然也是数数了,但是却要反着来,“伸出5根手指头给我看,然后才可以往前走”,这句话里渗透的是数量对应的概念,以及从数学表达,到实物操作等。

你看吧,要是平时你跟孩子说:“5,5根手指头……”99%的小孩不会搭理你,但是在这个“数学情境”中,99%的小孩想都不想就会伸出5个手指头。这就是数学情境的问题解决能力。

我们知道,数概念中,“数量对应” “类比”能力是数学能力中最重要的部分,所以“比较数量多少”是3-6岁孩子数学启蒙阶段中最重要的训练。

在这个迷宫中就有关于“比较多少”的问题:“这里是粉色帐篷多,还是橙色帐篷多?”看到这里,孩子自然就去比较多少了。

这套书除了渗透数量对应、数量多少这样的数概念,还渗透了数学中的形状、大小、时间、长短、颜色、测量等多重数学概念。每一页都有数学概念,每一页都不经意间就学了数学。

这套书不仅有适合3-6岁的基础概念,还有关于更高层次数概念的渗透,比如“坐标系”,这个很多妈妈还都是初中才可以接触的概念吧,但是这套书就有哦。

“坐标系”很抽象的吧?看到这幅图了吧?横向有字母坐标,纵向是数字坐标,看到图中的果酱小镇了吧?它的坐标就是(C,2),怎么样,是不是坐标变得好玩了?用这样的方法认识坐标系,真是无敌了。

很多数学学霸都表示,数学其实并不难,很多人学数学不好,是因为在理解概念上就出现了偏差,久而久之就对数学失去了兴趣。

3-6岁的孩子,虽然年龄小,但是他们慢慢开始对抽象的数学概念感兴趣,用最简单明晰的方式为他们讲数学,孩子听得懂,自然会觉得有趣,从小培养培养对数学的喜好,就决定了一个孩子在数学这条路上可以走多远。

03

多维知识渗透,近千个知识点

上可知天文,下可知地理

千万不要以为这套书只是在学数学,除此之外,还渗透了很多学科:自然、历史人文、天文学、物理学、古生物学等多个学科的内容。

这套迷宫书一共有四本书,主题分别是《海底城堡》《遨游太空》《雨林探险》《地下世界》,从浩瀚宇宙到万里深海,容纳了近千个知识点。

▲《雨林探秘》这一本:一共设计了12个场景,以自然科普为主,有火山、钻石、大猩猩、大王花、神庙、木屋树、蛇窟等多种大自然场景,都是孩子特别感兴趣的自然科普,还有关于人文常识的渗透。

▲《遨游太空》这一本:同样是12个场景,以天文科普为主,有恒星系、双日星星、陨石峡谷、太空船等孩子们最热门的话题,对于这些天文常识既是粗浅的感知,也会引发深层次的思考。

▲《海底城堡》:依然是12个场景,给孩子展示了肉眼不能企及的海底世界,有热泉、发光鱿鱼洞、水母丛林、海葵别墅、深洞谷、章鱼环形路等场景,让孩子看到神秘又真实的海底世界。

▲《地下世界》:这一本介绍了地下世界,又是很多孩子非常感兴趣的主题。食蚁兽、蔬菜田、恐龙化石坑、蜜蜂巢穴、埃及法老墓等等,带孩子进入一个从未见过的地下世界,也为孩子揭开很多谜团。

总的来说,这是一套集多种学科内容的科普迷宫,在每一页孩子都会有新发现!

04

多重能力培养,一套书顶5套

▼从小培养关注好习惯

迷宫是培养孩子专注力的游戏之一。这套《英国趣味数学迷宫》用丰富的迷宫吸引孩子。孩子在玩迷宫的过程中,沉浸其中。

除了迷宫之外,每一本书都有一个“找找看”的游戏。在复杂的场景中,找出对应的图案,这就需要保持高度的专注力。

其实很多时候,孩子可以沉浸在其中,自然也就专注了,而这种习惯也是从小潜移默化培养出来的。不得不说,这套书是一套专注力法宝。

▼激发天马行空的想象力

看到迷宫时,大部分孩子都会 “哇——”,因为这些迷宫的设计简直是脑洞大开!

▲这幅图是彩虹田,这是很多孩子梦中的场景吧,现在画家把它们如此鲜活地表现出来了。

▲这幅图是莲叶岛,有一天,我们会不会也在莲叶岛上安家呢?

看到了吗?这是大王花地,在这个世界最大的臭气熏天花朵面前,竟然有人类生存。别慌!瞧,左下角有个“鼻塞领取处”,在这里生活,天天可得带鼻塞出门,真是太有意思了!

▼用“地图”,培养定向思维

现在的很多孩子都在玩定向,定向中最需要掌握的就是看地图!

看地图是一门非常重要的技能,千万不要以为孩子可以无师自通。在复杂的环境中,看地图需要结合很多信息。

这套书通过“地图”培养孩子对于方向的感知。前面我们看到了,每一幅图都有坐标系,每一个迷宫中都有辅助线。

在书中不仅有关于地图的方位,还有很多问题跟方位有关,这对孩子来说,都是一种启发和引导。

▼玩中培养记忆力

除了书中的迷宫之外,还赠送24张精美游戏记忆卡片,真的很精美哦!

24张游戏记忆卡片,包括9张字母牌、5张运算符号牌、10张数字牌,正面还有书中出现的科普认知内容。在玩卡片的过程中,可以进行字母记忆、数字运算、科普猜猜猜,总之花样多多,玩法多多!

最后就是价格的问题了,照以往的经验,我们又会给大家带来一个惊喜的优惠价:这套书定价100元,艾书房团购价只要65元并且包邮,非常值得入手!

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专注力坐标定位训练目的,【CVPR2021】坐标注意力的高效移动网络设计  第4张

专注力坐标定位训练目的,注意力机制网络-ViS-HuD(一)

摘要
vis-hud,从图片中计算视觉现实性,将得到的结果送入cnn中进行human detetion
a visual saliency map:使用ML-net产生,ML_Net在SALICON上预训练,
detectNet :用来human detect 是ImageNet的预训练
分别为了saliency detection and Image classification。
introduction
human detection的challenge要克服人体姿态的变化,光照因素,拥挤的场景,视角的变化和低分辨率。
大部分的检测器都在克服这些挑战,提取hog特征,haar-like特征,以及一些组合特征,然后利用boosting或者SVM这一类的分类器进行分类。CNN比一般的手工提取的特征效果更佳。
显著性目标检测
目的是突出图片中的视觉显著的区域或者物体大多数的无监督的算法和方法都是建立在底层的特征且在单独的图片上进行saliency检测。有的方法刻意的突出亮点像素点这样就会丢失目标信息,还有一种基于全局对比的方法,同时考虑区域空间的相似性和整张图片的对比度。这些方法都是在考虑局部信息兵器压抑高频内容,抑制了突出物的内容区域。也有利用局部和全局信息的组合来产生一个随机场进而产生一个saliency map。还有使用multi-layer的方法去分析高对比度的区域。大多数的方法都是结合手工特征去创造最后的saliency map
深度多层网络在salicon数据集上比MIT saliency表现的更好。
本文的创新的地方就是使用了visual saliency来检测在高度遮挡拥挤的背景下的人群。通过计算输入图片的visual saliency进行特征的学习,然后相乘图像和它的visually salient map通过subsequent cnn,学习的结果更加有效。并且detectnet有更高的检测精度。
1 为了精确的在严重遮挡和拥挤的环境里面对任务进行定位,我们提出了一个新的方法即使先计算visual saliency之后再进行feature learning
2 在数据集上产生了超级好的结果,并且在Tud-Brussels benchmark上有更具有竞争力的结果。
DetectNet

可以提取不同size的图片,训练数据去从包含很多目标的大图中进行采样,是一种三维的标签,可以提取对象数量改变的不同维度的image。每个grid square主要标记两条关键的信息。
1 在这个grid square里面人类的种类
2.一个人的像素坐标
detectNet指出了很重要的训练过程
1 FCN可以进行特征提取斌给预测human class和bounding boxes 和grid square
2 计算human coverage and human box Corner per grid的loss function
3 聚类函数在预测中产生 final set of predicted bounding box
detectnet和Googlenet的网络结构差不多,但是没有数据输入层,也没有最后的池化层,和输出层,所以计算比较快。使用的是与训练的goolenet model,但是网络接受变化的input image并且在滑动窗口上有效的使用cnn。
The Visual Saliency Model:ML-Net
使用这个网络进行visual saliency predicted 一个CNN就是用来计算底层和高层的特征的,将提取的特征送入 encoding 网络去学习权重并产生visual saliency specific特征图。其实就是利用visual saliency model来产生一张图片中可能存在的human区域。

visual saliency maps将会在有人的地方产生一个更高强度。
下面就是一些训练细节和数据增强的方法,下篇博客再说吧

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