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  • 之始,之成

    千次阅读 热门讨论 2017-12-02 21:06:03
    之始,之成。——陶行知    “知道”“做到”,困难的关键是什么?如何“知道”可以“做到”呢?   问题一:信息超载  我们总是在接触新知识,却没有停下来去整合他们,并将其付诸实践...

                      行是知之始,知是行之成。——陶行知

     

            从“知道”到“做到”,困难的关键是什么?如何从“知道”到可以“做到”呢?

     

    问题一:信息超载

          我们总是在接触新知识,却没有停下来去整合他们,并将其付诸实践,那么这些接触过的知识,也仅仅就是接触过罢了,人脑并不是机器,它也是会遗忘的存在。

     

    解决办法:进行“少而精”的学习

          面对海量的新知识,我们必须先确定自己需要学什么,然后才能更有效率的去学这些东西。通过进行清晰、简洁的笔记记录,可以让我们在回顾知识时更为便捷快速,就像我们的总结博客。在反复的学习过程中,要借鉴三遍读书法的思维去进行学习,这里重点突出以下小组讨论,交流互动的学习他人的经验并分享自己的收获。

     

    问题二:消极过滤

         事实上,在我们所接受的信息中,只有很少一部分信息有机会被我们记住,更不要说进入我们的潜意识,被我们接受,并实际应用到自己的生活当中了。当我们读书、听录音、看录像或参加研讨班时,我们是带着自己当时的心态去阅读或聆听的,在很多情况下,我们都是用一种焦虑、消极、犹豫不决、先入判断或者是坚持固有思维的态度去判断自己所接受到的信息。

         

    解决办法:学会积极聆听

        一旦学会用一种积极的心态去倾听,你就会把你听到的内容跟自己接触过的其他东西联系起来,你甚至会想出一些新的方法来应用自己所学到的知识。但要想做到这一点,你首先需要对自己接触到的新信息,保持一种开放的心态,无论它来自哪里。这就是让自己成长的最好方式——带着一种开放而积极的心态去聆听,去学习。这样,肥沃的土壤就可以让里面的种子结出千百倍的果实。

          它带来了一种可能性思维(Possibility Thinking)。这样你就不仅能 100%地吸收自己接触到的信息,开放 的心态还会让你的知识扩展许多倍。

     

     

    问题三:缺少跟进

          如果在接触新事物之后没有立即跟进,你很快就会恢复自己的老习惯了。你需要的是马上开始练习。越快实际应用一种新学会的技巧,你就越容易掌握它。

     

    解决办法:引导、支持、问责

         要想改变某个行为,得到自己预期的结果,你需要指导(structure)、支持(support)和问责(accountability)。然后,从最开始的他人的对你进行指导、支持、问责,到逐渐转变为自己告知,付诸实践,表扬或修正我自己的进步。

     

    最后:

          Know-How的三大困难:信息超载、消极过滤、缺少跟进

          解决Know-How难题的关键:重复、重复、重复,间歇性的重复。

     

         这是一场转变,从知识层面开始,到态度,再到行为。转变,从现在开始,加油!

     

     

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  • 20210623-巨量算数-2021巨量引擎金融行业生态及用户洞察报告:考验之后,从知到行.pdf
  • 新温故,知识图谱图数据库

    万次阅读 2019-01-14 09:09:00
    人工智能技术,首先会联想深度学习、机器学习技术;谈人工智能应用,很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上,人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知,只有理解了行业和...

    说到人工智能技术,首先会联想到深度学习、机器学习技术;谈到人工智能应用,很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上,人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知,只有理解了行业和场景,才能真正智能化。简单的说,就是要建立行业知识图谱,才能给行业AI方案。

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    机器通过人工智能技术与用户的互动,从中获取数据、优化算法,更重要的是构建和完善知识图谱,认知和理解世界,进而服务于这个世界。

    那什么是知识图谱呢?

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    知识图谱

    知识图谱本质上是语义网络的知识库,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图。

    那什么是多关系图呢? 回忆在数据结构中的“图”。图是由节点和边来构成,通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。图用点代表事物,用连接两点的边表示相应两个事物间具有某种关系,但这些图通常只包含一种类型的节点和边,在IOTA,物联网区块链?一文中就谈到了有向无环图。多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。 图的数学基础是图论,本身是应用数学的一部分,在往下大概要涉及到拓扑学的领域了。

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    在知识图谱里,通常用“实体”来表达图里的节点、用“关系”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物,关系则用来表达不同实体之间的某种联系,实体和关系也会拥有各自的属性。知识图谱的构建是后续应用的基础,而且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。数据抽取的难点在于处理非结构化数据,这回涉及到NLP中的相关技术,例如实体命名识别、关系抽取、实体统一、指代消解等等。

    知识图谱工程本身还是业务为重心,以数据为中心。不要低估业务和数据的重要性。

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    知识图谱最重要的核心在于对业务的理解以及对知识图谱本身的设计。要从业务逻辑出发,并且通过观察知识图谱的设计也很容易推测其背后业务的逻辑,而且设计时也要想好未来业务可能的变化。让知识图谱尽量轻量化、并决定哪些数据放在知识图谱,哪些数据不需要放在知识图谱,在于把知识图谱设计成小而轻的存储载体。

    知识图谱主要有两种存储方式:RDF和图数据库。它们之间的区别如下图所示。RDF一个重要的设计原则是数据的易发布以及共享,图数据库则把重点放在了高效的图查询和搜索上。其次,RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息,但图数据库一般以属性图为基本的表示形式,所以实体和关系可以包含属性,这就意味着更容易表达现实的业务场景。

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    那为什么要用图数据库呢? 核心在于“关系”。

    重新认识“关系”

    关系是指人与人之间,人与事物之间,事物与事物之间的相互联系。

    不同事物按着各种不同类型的关系而彼此联系在一起,例如,空间与时间的关系,整体与部分的关系,原因与结果的关系,内容与形式的关系以及遗传关系、函数相依关系、内部关系与外部关系等等。 数据结构中的关系指的是集合中元素之间的某种相关性。关系的运算包括集合的子,交,并,补等等。

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    在数学中,相关关系是一种非确定的相互依存关系:

    • 按程度:完全相关、不完全相关和不相关

    • 按影响: 正相关和负相关

    • 按形式:线性相关和非线性相关

    • 按变量数目:单相关、复相关和偏相关

    • ......

    事物之间的关系也是复杂的、无限多样的。

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    在现实生活中,每一个实体都和周围的其他实体有着千丝万缕的关系,这些关系里面所存储的信息甚至要大于实体本身的属性。

    但是数据库有很多,为什么需要图数据库呢?关系型数据库和众多的NoSQL为什么不能完全拥有知识图谱的构建呢? 

    “关系”的数据库存储与表达

    世界是由关系组成的,关系型数据库能够处理好关系吗?

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    关系型数据库

    传统的关系型数据库更注重刻画实体内部的属性,实体与实体之间的关系通常都是利用外键来实现,将所有的数据用竖立的堆栈表示,并且保持它们直接的关系,在求解关系的时候通常需要join操作,而join操作通常又是耗时的。常常被优化用于聚合数据,而非高度关联的数据。

    互联网尤其是移动互联网的爆发式增长本来就使得传统关系型数据库不堪重负,再加上诸如社交网络等应用对于关系的高需求,关系型数据库显得力不从心。

    从应用开发的角度上看,不增加关系型数据库复杂性就不能建模和存储数据和关系。随着关系数量和层次的增加,数据库尺寸的增加,性能降低。当增加新类型的数据和关系的时候,需要重新设计,增加了时间成本,这些导致传统数据库不适用于有实时价值的数据关系。

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    既然这样,对于高度关联的数据存储与分析就需要求助于NoSQL了。

    NoSQL

    NoSQL之于大数据一文中将NoSQL分为了4类:key-value,文档型,列存储和图数据库。

    Key-Value模型适合用于简单的数据或者列表。当数据之间不断交互关联时,实际上更需要一张图。文档型NoSQL用来管理文档。在传统的数据库中,信息被分割成离散的数据段,而在文档数据库中,文档是处理信息的基本单位。文档可以很长,可以很复杂,可以是无结构的,与字处理文档类似。一个文档相当于关系数据库中的一条记录。文档型NoSQL用文档进行层次划分,而自由的数据规划也很容易被表示成一颗树。成长为一张图的话,文档之间的关联需要更有代表性的数据结构来存储,列存储的NoSQL也是如此。

    从应用开发的角度看,这些NoSQL数据库不处理关系,没有数据结构建模或存储数据关系,没有查询结构支持些数据关系。而且,在应用中连接数据同样需要JOIN操作, 对事务没有 ACID 的支持。

    ACID,指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。

    因此,这三种 NoSQL 数据库也不适用于有实时价值的数据关系。

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    图数据库终于登场,它作为重点描述数据之间关系的数据库应运而生,最适合处理关系,能够制作从简单到到复杂的数据结构且互相连接的数据。图数据库成为了NoSQL中非常重要的一部分。

    图数据库

    图数据库是基于数学里图论的思想和算法而实现的高效处理复杂关系网络的数据库。图形数据库善于高效处理大量的、复杂的、互连的、多变的数据,计算效率远远高于传统的关系型数据库。

    图中每个节点代表一个对象,节点之间的连线代表对象之间的关系。节点可带标签,节点和关系都可以带若干属性。关系可以将节点组织成任意的结构,允许一张图被组织成一个列表,一棵树,一张地图,或者一个复杂的实体。这个实体本身也是由复杂的,关系高度关联的结构组成。

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    以图数据库Neo4J为例,用 Cypher 创建节点和关系的示意如下:

    CREATE (:Person { Name:“Abel Cao”} )-[:Love]-> (:Person { Name:“Andy Cao”} ) 

    查询也很简单:

    MATCH (:Person { Name:“Abel Cao”} ) -[:Love]-> (:Person { Name:“Andy Cao”} )

    一个节点可以从单属性开始,成长为成千上亿,虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲,将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。对于通过某一给定的属性值来找到节点或者关系,对比遍历图查找,用索引将会更加高效。

    用图来存储数据,是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一。图数据库也有很多,常用且比较闻名的应该是Neo4j了。

    图数据库中的Neo4j

    图数据库中的 Neo4j 是专为数据关系而生的,模型维护容易,白板模型即物理模型,查询也较简单,表映射关系变成了图关系,使用较少的资源就可以获得较高的性能。

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    用图来表示社交网络中人与人的关系

     

    实际上,Neo4j最适合一个完整的企业部署或者用于一个轻量级项目中服务器的一个子集,有以下几个显著特特性:

    ACID支持

    ACID操作是保证数据一致性的基础。Neo4j确保了在一个事务里面的多个操作同时发生,保证数据一致性。不管是采用嵌入模式还是多服务器集群部署,都支持这一特性。

    高可用性

    图存储可以非常轻松的集成到任何一个应用中。随着应用在运营中的不断发展,性能问题肯定会逐步凸显出来,而Neo4j不管应用如何变化,只会受到计算机硬件性能的影响,而不受业务本身的约束。

    轻松扩展

    可以扩展到上亿级别的节点和关系,部署一个neo4j服务器便可以承载上亿级的节点和关系。当单节点无法承载数据需求时,可以进行分布式集群部署。通常来讲,对于10亿节点以下规模的图谱来说Neo4j已经足够了。

    高速检索

    通过Neo4j提供的遍历工具,可以非常高效的进行数据检索,每秒可以达到上亿级的检索量。

    Neo4j的用户包括电子港湾、必能宝、沃尔玛、德国汉莎航空公司、思科、惠普、埃森哲等很多知名企业。

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    Neo4j编程概要

    Neo4j是是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。主要有三种访问Neo4j数据库的方式:

    嵌入式

    通过指定数据库地址直接访问数据库。

    new GraphDatabaseFactory().newEmbeddedDatabase(DB_PATH);

    REST API

    通过请求API访问数据库。

    curl -D - -H Accept:application/json "http://neo4j:123456@localhost:8474/db/data/"

    JDBC

    通过Java API的方式访问数据库。

    DriverManager.getConnection("jdbc:neo4j:123456//localhost:8474/");

    人生苦短,我用Python

    应用Python完成基于Neo4j的应用,需要从http://py2neo.org/v3/安装py2neo:

    • 连接Neo4j

      mygraph = Graph(host='localhost', http_port=8474, https_port=8473, bolt_port=8687, username='Abel_Cao', password='xxxxxx')

    • 创建节点和关系

        abel = Node('Person', name='Abel')  
        zmx = Node('Person', name='Zmx')
        abel_love_zmx = Relationship(abel, 'Love', zmx) 
        graph.create(abel_love_zmx)    
    • 修改属性

        abel.properties['age'] = 47
        andy.properties['age'] = 17
        abel.push()
        andy.push()
    • 查找节点或关系

        abel = graph.find_one(label='Person', property_key='name', property_value='Abel')
        zmx = graph.find_one(label='Person', property_key='name', property_value=’Zmx')
        abel_love_zmx= graph.match_one(start_node=abel, rel_type='Love’, end_node=zmx)
    • 删除节点、关系

    graph.delete(alice_knows_bob)
    graph.delete(alice)
    graph.delete(bob)
    • 自定义查询

    cursor = graph.run(Cipher_statement)

    Cipher 简要

    简单的类比一下,可以把Cipher查询语言理解为SQL语句。

    • 删除节点、关系

      MATCH (abel:`Person` {name:"Abel"})-[abel_love_andy:`Love`]->(andy:`Person` {name:"Andy"}) DELETE abel_love_andy; MATCH (abel:`Person` {name:"Abel"}), (andy:`Person` {name:"Andy"}) DELETE abel, andy;

    • 查找路径

      MATCH p=(abel:`Person` {name:"Abel"})-[]->(andy:`Person` {name:"Andy"}) DELETE p;

    • 查找最短路径

      MATCH p=shortestPath((abel:`Person` {name:"Abel"})-[*..5]->(zmx:`Person` {name:"Zmx"})) DELETE p;

    Cipher中的其他操作指令包括:

    • 删除标签和属性 REMOVE

    • 遍历节点 FOREACH

    • 过滤条件 WHERE

    • 使用索引 START

    • 排序 ORDER BY

    • 分页 LIMIT SKIP

    • 索引 INDEX

    • 唯一性约束 UNIQUE

    • 聚合函数 COUNT SUM AVG DISTINCT 等等

    在Neo4j的集群部署中,一般使用zookeeper来负责neo4j server的心跳检测。

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    需要注意的是,在 zookeeper master选举期间,write请求不可处理,会直接返回异常,最好在客户端提供一种故障切换的重试机制进行控制。

    各种的图数据库

    在db-engines.com上,可以看到图数据库的市场排名。

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    市场有着较大的变化,曾经的记忆好像是这样的:

    • AWS使用titan,分布式图形数据库。

    • titan不是数据库,而是客户端库,依赖于下面的存储引擎,例如Cassandra或者Hadoop,也依赖于索引引擎,比如Lucene、ElasticSearch或Solr,来执行相关的查询。

    • arangoDB支持灵活的数据模型,比如文档Document、图Graph以及键值对Key-Value存储。

    • OrientDB的主要特点是支持多模型对象,支持不同的模型,如文档,图形,键/值和真实对象。

    • GUN是一个实时的、分布式的、嵌入式图形数据库引擎。

    曾经关注的几种图数据库部分属性对比:

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    由于Neo4j没有缓存层,将无法支持读取QPS量,也不能满足分布式巨量数据存储的需要。许多大厂都有着自己图数据库,例如百度就开源了他的HugeGraph,可以存储海量的节点对象和复杂的关系。

    图数据库的应用

    对于在数据捕获设计之后,追求数据驱动运营和决策的组织而言,图分析可能是最有效的竞争优势.因此,图形数据库在社交网络、征信系统等诸多领域有着广泛的应用,例如:

    • 实时推荐

    • 主数据管理:组织架构,社交网络,产品订购,IT网络

    • 欺诈检测,合成身份诈骗环

    • 基于图的搜索

    • IT网络管理

    • 身份和访问管理

    • 地理信息系统

    其中重要的是,图数据库能够将大数据洞察付诸于行动,是构建知识图谱的基石之一,在人工智能极其应用中有着重要的一席之地。

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    参考资料

    • https://neo4j.com/developer

    • https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-20-4

    • https://db-engines.com/

    • Ian,Robinson、Jim,Webber、Emil,Eifrem 著,刘璐,梁越 译 《图数据库(第二版)》,人民邮电出版社,2016

     

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  • 我使用的资料包括:知能考研数学app,李永乐线性代数讲义,李林4套卷,李林6套卷,其中我复习数学时将80%的精力都投入到知上面,这是一个基于机器学习算法的考研数学备考教练,你可以直接点开网页,然后选择...

    目录

    为什么以知能行为主?

    知能行具体怎么省时省力呢?我们可以对比下两种刷题方式的区别:

    1.传统模式

    2.知能行模式

    2.1 逐个突破不同的知识点

    2.2 针对性复习

    2.3 学习体会和建议

    如何进行刷题进度的管理?

    1.先基础再综合+隔天复习避免遗忘

    2.最大效益复习法——80/20法则在复习中的妙用

    3.打造估分表,成绩提高看得见!

    4.福利放送

     

    不要再使用传统模式备考!

    不要再使用传统模式备考!

    不要再使用传统模式备考!

    我的21年考研数学成绩是128分,对于数学的备考,我从7月1日开始每天保持3~4小时的复习时间,最后也是比较轻松的取得了较高的分数。

    我使用的资料包括:知能行考研数学app,李永乐复习全书,李永乐真题,李永乐线性代数讲义,李林4套卷,李林6套卷。

    其中我复习数学时将80%的精力都投入到知能行上面,这是一个基于机器学习算法的考研数学备考教练,你可以直接点开网页,然后选择喜欢的专题进行训练,具体可以参考这个网站 https://app.bestzixue.com

    说白了就是哪里不会教练就训练你哪里,还会天天根据你的遗忘程度出题让你复习。

    对于知能行上没有的部分我会参考李永乐的复习全书和真题。李永乐的线代讲义只过完了一遍。套卷是后期找手感,模拟考试环境的时候做的。

    为什么以知能行为主?

    虽然它是新产品,网上也鲜有前人的使用体验,同时也更贵,但因为我觉得这个工具更有针对性,更有效,所以选择了它。

    知能行具体怎么省时省力呢?我们可以对比下两种刷题方式的区别:

    1.传统模式

    对于考研数学的复习,一般方法就是先看复习全书,第一遍是过一遍所有的知识点,先整理出一个数学学习的框架,有的题不会就看答案,第二遍是看加深印象,尽量不看答案独立完成全书中的例题,当然还可以继续去刷,直到把所有知识点都烂熟于心。然后在自己复习得差不多的时候开始做试卷,进行模拟测试,然后再做真题,检验自己的复习成果。这整个过程大概要持续5~6个月。

    在知乎等平台都可以看到许多复习经验贴,他们中提到的方法大多是类似的,说到底就是“积累知识——检测效果——查漏补缺”。而这整个过程使用的书本大多是:复习全书、张宇系列、1800题、1000题等,全书是打基础,题目是检验学习效果。

    这样复习最大的问题就是遗忘率高,比如复习到全书后面就忘记了前面的内容,重新拾起来也是很费劲的。此外,全书有些难题的难度和真题相去甚远,训练这样的题难以立刻提分。提分的关键还是在于基础知识是否掌握得扎实。

     

    2.知能行模式

    可以看到知能行的高数部分包含着这么多的专题,其中对于“函数极限”,它给出了一个思维导图大概地阐释了这一块的核心考题的类型,然后就是一个个突破口的进行训练。

    2.1 逐个突破不同的知识点

    按照我个人的理解,一个突破口就是一种题型,知能行对于不同的知识点都会选取典型题型训练用户,如果用户做不出某种类型的题目它会根据组成这个题目的子知识点进行出题,以达到“分而治之”的效果。

    比如一个题包含A、B、C三个知识点,如果你没做对,那么系统首先要查明你哪里没掌握,对于知识点A出个题给你做,你会了,它就认为你掌握了这个知识点,然后再以B为知识点出题,以此类推,直到找到你没掌握的知识点。在找到该知识点后,系统会不断地围绕该知识点出题,训练用户,直到用户掌握这个知识点。 

    这样有一个明显的好处,对于每一种题型,知能行都不断重复“积累知识——检测效果——查漏补缺——积累知识”这个知识闭环,利用这样的不断重复,学生可以非常扎实地掌握每一个知识点。

    2.2 针对性复习

    知能行每天都可以根据你当前的复习状况出测试题,检验前一天的复习效果,进一步扫清知识盲区,强化记忆。同时知能行上没有偏题怪题,有的和真题难度相仿的训练题和真题。

    2.3 学习体会和建议

    整个学习过程给我的感受是前期非常乏力,因为不会的知识点太多每天都在查漏补缺,但越到后期越轻松,因为盲区很少了,已经学到的知识也都非常扎实

    当然,想要充分发挥出系统的威力,一个好的训练计划是必不可少的。好的训练计划是指循序渐进,覆盖全面。我个人是利用excel来管理我刷题的进度的。

    如何进行刷题进度的管理?

    1.先基础再综合+隔天复习避免遗忘

    首先,可以先将基础知识复习扎实再学习综合的部分。那什么是基础部分呢?以下是知能行公众号上提供的不同知识之间的联系框图。

    很显然积分1是积分2的基础,积分1和积分2是重积分的基础,那只有我们把基础知识复习得差不多了再去学习下一步的知识才能有好的效果。

    我一开始将每天的3小时复习数学的时间全部投入到数列极限、函数极限、积分1、积分2这些基础内容上,随着熟练度的提高,达到百分之90%左右时就可以抽出时间学习下一阶段的内容了,此时我会将80%的时间用于学习新知识,20%的时间用来复习。当然,复习不需要每天进行,对于已经掌握得比较熟练的部分我会隔天进行复习。

    2.最大效益复习法——80/20法则在复习中的妙用

    复习时要采取最大效益复习法,也就是选择将时间投入到对整体分数提高帮助最大的内容上面。比如A专题你已经复习了80%,B专题复习了10%,那么这个时候应该赶紧复习B专题,让该专题也达到80%左右的水平,获取最大的效益。

    大致上,将一个专题复习到80%可能需要花费你20%的精力,但如果要从80%提升到100%,可能要花费你80%的精力。个人建议,先将各个专题都联系到80%左右的水准,并保持。

    3.打造估分表,成绩提高看得见!

    我们复习最后是为了达到一个满意的分数,所以如果能随着自己复习进度的变化直接看到模拟成绩是最好不过的。

    以下是我使用的刷题记录表,一方面是记录自己每天的刷题进度,另一方面可以估算自己的考研分数,做到心中有数。

    对于每个专题,知能行的完成度为100%时理论上可以在考试中在这部分取得满分,然后根据加权平均和计算每一部分的完成度,从而得到预估分数。可以看到11月27日时我的总分估计值为120,而我最后的考研数学是128分,可以说是比较接近的。

    在考试结束后我根据知能行现有的所有专题重新做了一份估分表,如下:

    表中的数值都是什么含义呢?我举个例子

    极限部分的完成度=函数极限的完成度*函数极限的重要性占比+数列极限的完成度*数列极限的重要性占比=80*40%+70*60%=74,其中5%是极限部分占高数的总分值的比例(我是参考李永乐数学历年真题解析得到的比例),重要性占比是可以调节的估计值,你对考试了解的越透彻这个估值应该越准确。

    通过类似的方法我们可以计算出各个部分的完成度,如下:

    高数部分的得分估计=极限部分完成度*极限部分完成度占高数部分的比例+导数部分完成度*导数部分完成度占高数部分比例......(图中部分的加权平均和)=74*5%+46*18%+...

    以此类推可以得到线代、概统的得分估计,最后再根据粉色部分的分值占比求得加权平均和即可。

    作为使用者只需更新各个小部分每天的完成度即可,即最右侧的淡绿色部分的数值,利用我已经编写好的函数,excel会自动计算分值,如果想得到新的一天的分值可以利用格式刷。

    4.福利放送

    需要估分表的同学可以在网盘里获取。

    链接:https://pan.baidu.com/s/138d2I2Wo1Bry_DdN8uWmoA 
    提取码:4qn3 
    复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V5的分享

     

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  • [黄玺庆]知易行难与

    千次阅读 2007-06-22 13:44:00
    这是我大学刚毕业那几年经常思考的一个问题。...对于人生的许多事情而言,我们到底是“知易行难”呢还是“易”? 这几天我又开始想这个问题。不是因为遇到了个人方面的什么事情,而是我所在的万年
      这是我大学刚毕业那几年经常思考的一个问题。那时候是八十年代末和九十年代初。正是我社会理想破灭、精神陷入高度危机的时候。当时面对不解的现实,我只能在王阳明的学说里找慰藉。

      他的一句“知易行难”曾经让我思考了很久。“知”真的易而“行”真的难吗?对于人生的许多事情而言,我们到底是“知易行难”呢还是“知难行易”?

      这几天我又开始想这个问题。不是因为遇到了个人方面的什么事情,而是我所在的万年基业投资集团公布了新的战略规划。

      在新战略规划发布会上,许多的同事都深受鼓舞,对新战略纷纷给予了很高的评价。

      这时候我的脑子里浮现出了“知易行难”这句话。

      战略易知,而成功则很难。

      中国的企业缺乏正确的战略吗?不缺。因为获得一个正确的战略并不难。比如中国的许多企业都可以请到麦肯锡这样顶级的国际顾问公司来做战略。可是为什么有了正确的战略,但并不能保证所有的企业都能够成功呢?也就是为什么会出现“知易行难”这种现象呢?

      浅表的答案是:执行过程中打的折扣太多。深层的答案则是:知难行易。

      也就是说,战略实施的“知易行难”是源于实施过程中的“知难行易”。

      这句话说起来可能很拗口,但却是一个内在的逻辑。

      为什么中国的企业在执行过程中不能把战略贯彻始终呢?

      他们对战略难道不知吗?当然不是。但是中国的许多企业对战略“易知”,对如何实现战略却“难知”。我想正是这个“难知”导致了战略实施的“行难”。

      中国的企业为什么对实现战略“难知”?我的体会是在战略落地的过程中,企业领导班子特别是企业最高负责人的境界往往是影响战略落地的瓶颈。多么好的战略都是需要企业脚踏实地进行经营管理来实现的。在企业的经营管理特别是管理中,企业的负责人往往有很多的“不知道”。特别是在所谓的“人性化管理”方面不知道该如何把握“人性”这个“度”。

      我们常说,人的工作是最难做的。若想做好“人事”,必须要通“人情”,若要通“人情”,则必须以识“人性”为基础。对“人性”认识水平的高低则取决于企业负责人自身的人生境界和修养。

      而企业负责人对于自己人生境界高低的认识则是非常困难的。这才是真正的“知难”。老子曾曰:“知人者智,自知者明”。要想达到“明”的层次何其难也? “日月”为“明”。知日月才能明,而日月则代表着宇宙的运行规律。能够知道宇宙的运行规律,何其难也?

      如此说来,企业的负责人和领导班子制定出一个好的战略并不难。难的是如何认识到自身的境界高低,找到自身境界的天花板。

      如果企业的负责人能够认识到自己境界的局限并不断更改之,则“行”会很易。反之,则不仅“知”难,而且更加“行”难。
     
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