大物实验总结模板_期中总结大会amp;期末动员大会

在逐渐降温的双创周

麦包坊的期中总结暨期末动员大会来啦

在学长团和小麦包的分享下

希望大家重新启航奋斗期末

板块一

学长团经验分享

面对本学期十二门科目,作为过来人的前辈们给出很多对本学期各科目的针对性建议,可谓是干货满满,快来瞧瞧吧!

cab71ce2c2e699925a2362c9917ba70c.png

宇佳师姐

数分

1. 期末的题目近九成是计算题

2. 前三章期末考不考要看老师哦(这里派学委去打探究竟)

高代

1. 多多做题,明确思路,概念也会在解题过程中逐渐清晰

2. 可以借助《高等代数学习指导》来复习

3. 高代二同样强调计算,算错扣分多哦!(湖南老师挂科率高!)

968e8ab8e86c6545de89980a7eb62281.pnga4219236c049e1c2fb94d1d9b0c4ac12.png

淑链学姐

大学物理

1. 整理知识点,熟悉定义、公式与符号

2. 借助老师ppt的逻辑思路来理解书本

3. 考前老师会划重点,选择填空也会有

大物实验

1. 考前有划重点的讲座,建议一定要去!

2. 会考操作,也会考结论。

a4219236c049e1c2fb94d1d9b0c4ac12.png

锡浩师兄

教育学

1. 题型:单选多选、改错题、简答题以及论述题(详情参考历年真题)

教育心理学

1. 题型:选择、判断和初高中题目

2. 基于提纲可以通过考试,但是想要提高还是要回归课本

毛概

1. 题型:单选多选、辨析、简答、材料与分析

2. 平时分占比40%,期末占比60%

3. 可以多人合作,集合不同老师的重点,分工合作,书本为主,资料为辅

(以上三科,请注意,要背!要背!要背书!)

b2bacbd6afe72375543b5f9eb0ad2646.png

考级考证与师范技能

1. 英语六级非必考,但是过了六级,在部分院校可免修英语

2. 教资考证:笔试一年两次,两年内通过即可

①文化素养:文学知识与历史知识

②教师基本能力:Word Excel PPT三巨头

③教学知识与技能:教案设计与课程水平

具体笔试面试的经验技巧会有专门讲座来答疑

9bdbc556cf055e4ec5e9a436c7f64491.png

3. 说题比赛:

①要仔细研究比赛规则

笔试:书面考试的形式,在两个小时内解答三道题目,诀窍是要对题目进行解析,言明思路与证明方法

③答辩:3分钟嘉宾提问,12分钟回答嘉宾问题(可以利用微格教室锻炼自己的教师仪态)

438253793e11a6a1941b66c26087d7a7.png

模块二

小麦包 经验分享

来看看大神们的学习方法吧

(请收下我的膝盖)

数分

1. 丹宜

①课前预习,课后复习,特别在于在复习时会将定理及其证明誊到笔记本上

②比较注重例题和作业题,要听懂徐老师的“tips”

2. 浩坤

①是一位写完课后题的大佬啦!

②课后根据徐老师思路对定理和题目进行复证

③特殊标记无思路,会一点和超级会的题目!

④考研华师的时候啊,书上的课后题结论可直接用

高代

1. 龙鑫

①大佬想法:选择性听课,选择听取生动案例

②龙鑫出品顺口溜:遇事不决,量子力学,遇题不决,构造一组基

2. 浩坤

①做题:首先要认真不看答案,延长做题周期

②做笔记:老师的思路很重要,如果笔记跟不上,下课找大佬补就好啦

3. 丹宜

①预习:可以帮助跟上老师思路,更好做笔记

②课后:复盘知识,积累完一周知识再完成作业

③考试:以笔记为主复习,搭配老师提出的结论,考前把一些题型拿出来练习,提高熟练度

板块三

期中回顾

70.7的平均分

所以说

191不止于体育强班

文体两开花

大家都功不可没

191班无敌棒

24bd66345b1659bb335dc935dd239696.png

最后最后

给大家best wishes

希望大家

对自己的期末绩点

都感到满意!

同时在风起的冬日

大家也要照顾好自己

up! up! up!

57e7658ab69c29cb906ea6203f9a8a1b.png8f05f3d6a0a495df663581fdbc7b4320.png

扫码 关注enjoyiing JOY帮

图文:柑酱小麦包麦芊芊

图文:果仁小麦包高莹

图文:威本小麦包罗雅雯

图文:星光熠熠小麦包吴芊熠

图文:锐角小麦包吴锐

编辑:樱桃小麦包张素珍

初审:锐角小麦包吴锐

终审:柑酱小麦包麦芊芊

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/532417.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PTMs:NLP预训练模型的全面总结

PTMs:NLP预训练模型的全面总结 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536 预训练模型(Pre-trained Models,PTMs) 的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日,邱锡鹏老师发表了关于NLP预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natur…

python中提取几列_Python一键提取PDF中的表格到Excel(实例50)

从PDF文件获取表格中的数据,也是日常办公容易涉及到的一项工作。一个一个复制吧,效率确实太低了。用Python从PDF文档中提取表格数据,并写入Excel文件,灰常灰常高效。上市公司的年报往往包含几百张表格,用它作为例子再合…

详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解

详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解 声明:本文为原创文章,发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载,但请务必保留本信息,注明文章出处。 本…

重新打开_iPhone 应用停止响应或无法打开的解决办法

如果当您在 iPhone 上使用某个重要应用时,遇到应用停止响应、意外退出或无法打开的问题,请参考如下步骤尝试解决:1.强制退出应用:在 iPhone 后台强制关闭该应用之后,再次重新打开看看。2.重启您的设备,然后…

机器学习理论——优雅的模型:变分自编码器(VAE)

机器学习理论——优雅的模型:变分自编码器(VAE) 转自:机器学习理论—优雅的模型(一):变分自编码器(VAE) 另外直观理解 VAE, 推荐 台大李宏毅老师的课程&#…

基于流的(Flow-based)生成模型简介

基于流的(Flow-based)生成模型简介 生成任务 我们先回顾一下所谓的生成任务,究竟是做什么事情。我们认为,世界上所有的图片,是符合某种分布 pdata(x)p_{data}(x)pdata​(x) 的。当然,这个分布肯定是个极其复杂的分布。而我们有一…

iec60870-5-104通讯协议编程_三菱FX编程口通讯协议1——协议解读

三菱PLC编程口通讯协议:1、三菱PLC编程口通讯协议有四个命令,如下:2、三菱FX系列PLC地址对应表:PLC_X Group Base AddRess128;Const PLC_Y_Group Base AddRess160;M _Group Base_AddRess 256;P…

DETR精读笔记

DETR精读笔记 论文:End-to-End Object Detection with Transformers (发表于 ECCV-2020) 代码:https://github.com/facebookresearch/detr 解读视频:DETR 论文精读【论文精读】 本笔记主要基于 Yi Zhu 老师的解读 引言…

GAN网络评估指标:IS、FID、PPL

GAN网络评估指标:IS、FID、PPL 转自:IS、FID、PPL,GAN网络评估指标 另外关于GAN的评价指标,推荐李宏毅老师的视频:【機器學習2021】生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) (三) – 生成器效能評估與條…

降维后输入分类器分类时报错_逻辑回归解决多分类方法及其优缺点分析

众所周知,逻辑回归常用于解决二分类任务,但是在工作/学习/项目中,我们也经常要解决多分类问题。本文总结了 3 种逻辑回归解决多分类的方法,并分析了他们的优缺点。一、One-Vs-Rest假设我们要解决一个分类问题,该分类问…

PyTorch 的 Autograd

PyTorch 的 Autograd 转自:PyTorch 的 Autograd PyTorch 作为一个深度学习平台,在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢?我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制,二是对 GPU 的支持。由此可见,自动求导 (a…

商场楼层导视牌图片_百宝图商场电子导视软件中预约产品功能简介

百宝图商场电子导视软件中预约产品功能简介 管理端,可配合百宝图商场电子导视软件配套使用 1:数据展示:图形展示总预约数/预约时间峰值/预约途径/各途径数量对比 2:数据统计:有效预约数量/无效预约数量/无效预约原因备…

Pytorch autograd.grad与autograd.backward详解

Pytorch autograd.grad与autograd.backward详解 引言 平时在写 Pytorch 训练脚本时,都是下面这种无脑按步骤走: outputs model(inputs) # 模型前向推理 optimizer.zero_grad() # 清除累积梯度 loss.backward() # 模型反向求导 optimizer.step()…

相对熵与交叉熵_熵、KL散度、交叉熵

公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达!机器学习算法与自然语言处理出品公众号原创专栏作者 思婕的便携席梦思单位 | 哈工大SCIR实验室KL散度 交叉熵 - 熵1. 熵(Entropy)抽象解释:熵用于计算一个随机变量的信…

动手实现一个带自动微分的深度学习框架

动手实现一个带自动微分的深度学习框架 转自:Automatic Differentiation Tutorial 参考代码:https://github.com/borgwang/tinynn-autograd (主要看 core/tensor.py 和 core/ops.py) 目录 简介自动求导设计自动求导实现一个例子总结参考资料 简介 梯度…

http 错误 404.0 - not found_电脑Regsvr32 用法和错误消息的说明

​ 对于那些可以自行注册的对象链接和嵌入 (OLE) 控件,例如动态链接库 (DLL) 文件或 ActiveX 控件 (OCX) 文件,您可以使用 Regsvr32 工具 (Regsvr32.exe) 来将它们注册和取消注册。Regsvr32.exe 的用法RegSvr32.exe 具有以下命令行选项: Regs…

MobileNet 系列:从V1到V3

MobileNet 系列:从V1到V3 转自:轻量级神经网络“巡礼”(二)—— MobileNet,从V1到V3 自从2017年由谷歌公司提出,MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception,经历了一代又一代的更新。成为了学习轻…

mysql 高级知识点_这是我见过最全的《MySQL笔记》,涵盖MySQL所有高级知识点!...

作为运维和编程人员,对MySQL一定不会陌生,尤其是互联网行业,对MySQL的使用是比较多的。MySQL 作为主流的数据库,是各大厂面试官百问不厌的知识点,但是需要了解到什么程度呢?仅仅停留在 建库、创表、增删查改…

teechart mysql_TeeChart 的应用

TeeChart 是一个很棒的绘图控件,不过由于里面没有注释,网上相关的资料也很少,所以在应用的时候只能是一点点的试。为了防止以后用到的时候忘记,我就把自己用到的东西都记录下来,以便以后使用的时候查询。1、进制缩放图…

NLP新宠——浅谈Prompt的前世今生

NLP新宠——浅谈Prompt的前世今生 转自:NLP新宠——浅谈Prompt的前世今生 作者:闵映乾,中国人民大学信息学院硕士,目前研究方向为自然语言处理。 《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in…