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  • 怎样利用遗忘曲线来进行有效复习?

    万次阅读 多人点赞 2018-03-25 22:11:13
    遗忘曲线由德国心理学家艾宾浩斯(H.Ebbinghaus)...哈,是不是有点蒙圈,我们还是来一下遗忘曲线本尊和李老师给出的白话解释,见一也就是说呢,我们在学习了一个新事物以后并不是平均的将其遗忘,最初的遗...

    遗忘曲线由德国心理学家艾宾浩斯(H.Ebbinghaus)研究发现,描述了人类大脑对新事物遗忘的规律。人体大脑对新事物遗忘的循序渐进的直观描述,人们可以从遗忘曲线中掌握遗忘规律并加以利用,从而提升自我记忆能力。该曲线对人类记忆认知研究产生了重大影响。

    哈,是不是有点蒙圈,我们还是来看一下遗忘曲线本尊和李老师给出的白话解释,见图一

    图一

    也就是说呢,我们在学习了一个新事物以后并不是平均的将其遗忘,最初的遗忘速度会很快,往后逐渐变慢。再换句话说,你学了一个新东西,基本上第二天也就忘得差不多了,等你第三天想复习的时候......基本已经忘光光。

    这条曲线告诉人们在学习中的遗忘是有规律的,遗忘的进程很快,并且先快后慢。观察曲线,你会发现,学得的知识在一天后,如不抓紧复习,就只剩下原来的25%。随着时间的推移,遗忘的速度减慢,遗忘的数量也就减少。有人做过一个实验,两组学生学习一段课文, 甲组在学习后不复习,一天后记忆率36%,一周后只剩13%。乙组按艾宾浩斯记忆规律复习,一天后保持记忆率98%,一周后保持86%, 乙组的记忆率明显高于甲组。

    使用艾宾浩斯遗忘曲线复习计划表后的效果图,见图二

    图二

    人的大脑是一个记忆的宝库,人脑经历过的事物,思考过的问题,体验过的情感和情绪,练习过的动作,都可以成为人们记忆的内容。例如英文的学习中单词、短语和句子,甚至文章的内容都是通过记忆完成的。从"记"到"忆"是有个过程的,这其中包括了识记、保持、再认和回忆。有很多人在学习英语的过程中,只注重了学习当时的记忆效果,孰不知,要想做好学习的记忆工作,是要下一番工夫的,单纯的注重当时的记忆效果,而忽视了后期的保持和再认,同样是达不到良好的效果的。

    那我们到底怎样利用遗忘曲线这回事来帮助我们记忆呢?

    复习点的确定

    1. 第一个记忆周期:5分钟

    2. 第二个记忆周期:30分钟

    3. 第三个记忆周期:12小时

    4. 第四个记忆周期:1天

    5. 第五个记忆周期:2天

    6. 第六个记忆周期:4天

    7. 第七个记忆周期:7天

    8. 第八个记忆周期:15天

    背诵方法

    1. 初记单词时需要记忆的内容:

    a)单词外观,b) 单词的中文释义,c) 单词的记忆法

    2. 每个list的具体背诵过程(每个list按12页,每页10个单词计):

    a) 背完一页(大约5分钟),立即返回该页第一个单词开始复习(大约几十秒)

    b) 按上面方法背完1~6页(大约在30分钟),回到第1页开始复习(两三分钟)

    c) 按上面同样方法背完7~12页,一个list结束

    d) 相当于每个list被分为12个小的单元,每个小的单元自成一个复习系统;每6个小单元组成一个大单元,2个大单元各自成为一个复习系统。背一个list总共需要一小时左右的时间。

    纠正这些错误,一年出口成章没问题

    错误一:说英语要有词汇量,单词背得越多越好

    一个人的词汇量是一个长期的日积月累的过程,绝不是一两个月的突击就能有好效果的。况且,大部分人都没有这么好的记忆力,会被这种枯燥的背单词“工程”吓倒的,到头来还是会选择放弃。研究表明:最常用的前5000个单词,出现几率或使用频率达97%。一个人的词汇量在5000左右就可以和老外正常的交流了,重要的是培养自己造句子的能力,能不能用有限的词语造出不同的句子,举一反三,把不同的句子用在不同的场合,再根据自己的生活和工作所需,去补充一些新的单词,理解地记下来,然后使用他们,渐渐地你就具备了驾驭英语的能力,从而快速走出“要学英语,先背单词”这个大大的误区。

    错误二:只要集中时间学习,英语也可以速成

    依照艾宾浩斯遗忘曲线,我们应该知道只有按照大脑的记忆规律,才能把输入的信息变成长时规律。这就大大的说明了,各种速成学习法是靠不住的。最多只能增加你的短时记忆。而如果每周学习时间超过大脑可以负荷的学习时间,其学习就会变得无效,被大脑遗忘。但同时,我们也应该明白,在相同的有限学习时间内,如果可以遵循一定的规律记忆学习,就会比单纯的突击能取得更好的效果。

    错误三:光学不练,语言吸收和输出不成比例

    打个比方,假如你想学骑自行车。我给你一本题目叫"如何骑自行车"的书,把书从头背到底,甚至倒背如流,但你肯定还是不会骑。原因是骑自行车不是简单的知识问题,它首先是一项技能。要学会一项技能,核心问题是练,光有书本知识是不行的。学外语当然比学骑自行车要复杂得多,但它首先也是一项技能,光看语法书、默背单词是远远不够的。必须练,要把知识变成技能。知道不等于知道怎么做。知道怎么做不等于实际上会做。从知道怎么做到实际会做中间有个反复练习的环节。

    错误四:学习缺乏系统性,学一套说一套

    市场上学英语的资料、方法、信息铺天盖地,处理不好就会带来不良的后果。今天用这个学、明天换另一个,或者干脆学习的内容和练习表达的内容毫无关系,学习便失去了系统性,也就无法达成完整的语言使用系统。

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  •  分时走势也叫即时走势,它是把股票市场的交易信息实时地用曲线在坐标上加以显示的技术图形。坐标的横轴是开市的时间,纵轴的上半部分是股价或指数,下半部分显示的是成交量。分时走势是股市现场交易的即时...
      一、分时走势图 

      分时走势图也叫即时走势图,它是把股票市场的交易信息实时地用曲线在坐标图上加以显示的技术图形。坐标的横轴是开市的时间,纵轴的上半部分是股价或指数,下半部分显示的是成交量。分时走势图是股市现场交易的即时资料。

      分时走势图分为指数分时走势图和个股分时走势图

       1、指数分时走势图
    [img]http://images.anhuinews.com/articleimage/200203/1017453858323.gif[/img] (alt+p)
      


      图中:

      白色曲线表示上证交易所对外公布的通常意义下的大盘指数,也就是加权数。

      黄色曲线是不考虑上市股票发行数量的多少,将所有股票对上证指数的影响等同对待的不含加权数的大盘指数。

      参考白色曲线和黄色曲线的相对位置关系,可以得到以下信息:

      当指数上涨,黄色曲线在白色曲线走势之上时,表示发行数量少(盘小)的股票涨幅较大;而当黄色曲线在白色曲线走势之下,则表示发行数量多(盘大)的股票涨幅较大。

      当指数下跌时,如果黄色曲线仍然在白色曲线之上,这表示小盘股的跌幅小于大盘股的跌幅;如果白色曲线反居黄色曲线之上,则说明小盘股的跌幅大于大盘股的跌幅。

      红色、绿色的柱线反映当前大盘所有股票的买盘与卖盘的数量对比情况。红柱增长,表示买盘大于卖盘,指数将逐渐上涨;红柱缩短,表示卖盘大于买盘,指数将逐渐下跌。绿柱增长,指数下跌量增加;绿柱缩短,指数下跌量减小。

      黄色柱线表示每分钟的成交量,单位为手(100股/手)。 

    2、个股分时走势图 


      如图所示: 

    [img]http://images.anhuinews.com/articleimage/200203/1017453935785.gif[/img] (alt+p)


      图中: 白色曲线表示该种股票的分时成交价格。

          黄色曲线表示该种股票的平均价格。

          黄色柱线表示每分钟的成交量,单位为手(100股/手)。

       3、下面是分时走势图中经常出现的名词及含意:

      A、外盘:成交价是卖出价时成交的手数总和称为外盘。

      B、内盘:成交价是买入价时成交的手数总和称为内盘。 当外盘累计数量比内盘累计数量大很多,而股价也在上涨时,表明很多人在抢盘买入股票。 当内盘累计数量比外盘累计数量大很多,而股价下跌时,表示很多人在抛售股票。

      C、买一,买二,买三为三种委托买入价格,其中买一为最高申买价格。

      D、卖一,卖二,卖三为三种委托卖出价格,其中卖一为最低申卖价格。

      E、委买手数:是指买一,买二,买三所有委托买入手数相加的总和。

      F、委卖手数:是指卖一,卖二,卖三所有委托卖出手数相加的总和。

      G、委比:委买委卖手数之差与之和的比值。 委比旁边的数值为委买手数与委卖手数的差值。当委比为正值时,表示买方的力量比卖方强,股价上涨的机率大;当委比为负值的时候,表示卖方的力量比买方强,股价下跌的机率大。

      H、量比:当日总成交手数与近期平均成交手数的比值。如果量比数值大于1,表示这个时刻 , 成交总手量已经放大;若量比数值小于1,表示这个时刻成交总手萎缩。

      I、现手:已经成交的最新一笔买卖的手数。在盘面的右下方为即时的每笔成交明细,红色向上的箭头表示以卖出价成交的每笔手数,绿色箭头表示以买入价成交的每笔手数。

    [img][/img][img][/img][img]
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  • 怎样看大盘指数即时分时走势

    千次阅读 2007-03-09 09:52:00
    大盘指数即时分时走势: 1) 白色曲线:表示大盘加权指数,即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。 2) 黄色曲线:大盘不含加权的指标,即不考虑股票盘子的大小,而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的...
    大盘指数即时分时走势图: 

      1) 白色曲线:表示大盘加权指数,即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。

      2) 黄色曲线:大盘不含加权的指标,即不考虑股票盘子的大小,而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的大盘指数。

      参考白黄二曲线的相互位置可知:A)当大盘指数上涨时,黄线在白线之上,表示流通盘较小的股票涨幅较大;反之,黄线在白线之下,说明盘小的股票涨幅落后大盘股。B)当大盘指数下跌时,黄线在白线之上,表示流通盘较小的股票跌幅小于盘大的股票;反之,盘小的股票跌幅大于盘大的股票。

      3) 红绿柱线:在红白两条曲线附近有红绿柱状线,是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减;绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。

      4) 黄色柱线:在红白曲线图下方,用来表示每一分钟的成交量,单位是手(每手等于100股)。

      5) 委买委卖手数:代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。

      6) 委比数值:是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候,表示买方力量较强股指上涨的机率大;当委比数值为负值的时候,表示卖方的力量较强股指下跌的机率大。 
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  • 虽然现在JS做报表和图形展示已经非常普遍和漂亮了,但是不能忽略有jfreechart 这样一种东西! 这些翻阅资料,在以前写的示例时发现了关于jfreechart 的简单示例,不管怎样发上来分享一下!
  • 根据'.csv'文件的数据,画出精美高清曲线图

    千次阅读 热门讨论 2019-04-27 09:33:42
    前几天与同学闲聊,聊到画图这个问题,小霞说图表是一篇文章或者论文的精髓所在,就像衣服,当评审员拿到一篇文章的时候,首先会浏览一下这篇文章的,然后确定是否值得继续下去。由此,我开始研究怎样可以画出...

    前几天与同学闲聊,聊到画图这个问题,小霞说图表是一篇文章或者论文的精髓所在,图就像衣服,当评审员拿到一篇文章的时候,首先会浏览一下这篇文章的图,然后确定是否值得继续看下去。由此,我开始研究怎样可以画出好看的图,言归正传,我开始为你讲解。
    1、我使用的工具python、Tensorflow,主要用到的是matplotlib。
    2、 .csv文件的内容大致如下(其实就是简单的训练数据,被我用来练手啦),如果想要这个文件,请通过评论来联系我,非常欢迎。
    在这里插入图片描述
    3、代码如下:

    #encoding: utf-8
    import csv
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.axisartist.axislines import SubplotZero
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
    from matplotlib.lines import Line2D
    import matplotlib.pyplot as plt
    with open(r".../.csv") as c:
        r = csv.reader(c)
        step,train_error,validation_error = [],[],[]
        index = 0
        for i in  r :
            if(index !=  0 ):
                step.append(i[1])
                train_error.append(i[2])
                validation_error.append(i[3])
            #print(i)
            index =index+1
        list = ['step','train_error','validation_error']
        lists = {};
        lists["step"],lists["train_error"],lists["validation_error"]= step,train_error,validation_error
    
    x=range(0,80000,391)
    #plt.ylim(0,0.4)
    line2,=plt.plot(x,train_error,'r--',linewidth=0.8)
    line3,=plt.plot(x,validation_error,'b-',linewidth=0.8)
    ll=plt.legend([line3,line2],["validation_error","train_error"],loc='upper right')
    '''
    ax1 = plt.gca()
    ax1.spines['top'].set_visible(False)  #去掉上边框
    ax1.spines['right'].set_visible(False) #去掉右边框
    '''
    plt.grid(axis="y",linestyle='--')            #b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs
    plt.text(60000,0.13,'validation_error ',fontdict={'size': 9, 'color':  'blue'})       #字体尺寸9,颜色 蓝色   第一和第二个参数60000,0.13表示输出信息的坐标,原点坐标是(0,0)
    plt.text(70000,-0.03,'train_error ',fontdict={'size': 9, 'color':  'red'})
    plt.ylabel("error(%)",fontsize=11)     #设置纵轴单位
    plt.xlabel("step",fontsize=11)         #设置横轴单位
    #plt.title(" ",fontsize=11)            #设置图片的头部
    plt.savefig('…/1.jpg',dpi=1200)       #图片保存位置,图片像素
    plt.rcParams['figure.dpi'] =900        #分辨率
    plt.show()
    

    以下是运行后的结果,对于我来说,这已经很清晰了呢。
    其实
    4、如果想要包含次坐标的图,代码如下:

    #encoding: utf-8
    import csv
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.axisartist.axislines import SubplotZero
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
    from matplotlib.lines import Line2D
    import matplotlib.pyplot as plt
    with open(r".../.csv") as c:
        r = csv.reader(c)
        step,train_error,validation_error = [],[],[]
        index = 0
        for i in  r :
            if(index !=  0 ):
                step.append(i[1])
                train_error.append(i[2])
                validation_error.append(i[3])
            #print(i)
            index =index+1
        list = ['step','train_error','validation_error']
        lists = {};
        lists["step"],lists["train_error"],lists["validation_error"]= step,train_error,validation_error
    
    x=range(0,80000,391)
    fig, ax1 = plt.subplots()
    ax2 = ax1.twinx()
    
    #plt.ylim(0,0.4)
    line2,=ax1.plot(x,train_error,'r--',linewidth=0.8)
    line3,=ax2.plot(x,validation_error,'b-',linewidth=0.8)
    ll=plt.legend([line3,line2],["validation_error","train_error"],loc='upper right')
    
    plt.grid(axis="y",linestyle='--')    #b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs
    plt.text(60000,0.13,'validation_error ',fontdict={'size': 9, 'color':  'blue'})     #字体尺寸9,颜色 红色)   第一和第二个参数60000,0.13表示输出信息的坐标,原点坐标是(0,0)
    plt.text(60000,0.02,'train_error ',fontdict={'size': 9, 'color':  'red'})
    ax2.set_ylabel("validation_error",fontsize=11) #设置纵轴单位
    ax1.set_ylabel("train_error",fontsize=11)
    ax1.set_xlabel("step",fontsize=11)         #设置横轴单位
    #plt.title(" ",fontsize=11)            #设置图片的头部
    plt.savefig('…/2.jpg',dpi=1200)
    plt.rcParams['figure.dpi'] =900        #分辨率
    plt.show()
    

    运行结果如下:
    在这里插入图片描述
      其实只是改动了代码中的一小部分,这个图还有可以改进的地方,下次我会继续讲解哒……

    展开全文
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