学习英语怎么找内容，如何判断一个研究生在毕业时是否合格地掌握了自己的学习内容？
说起自己的研究生前两年学习体验，有一种最直接的感觉就是， 努力了这么久，就为了入门，之前很怕自己是处于这个阶段，因为入门相当于菜鸟，也相当于拥有没有真正进入这个领域的恐慌，现在看来，踏实的入门基础，拿深度学习来说，就是一种极好的预训练，随意的初始化，会带来很多不想要的后果，比如网络拟合极差，我们在开始进入一个新的领域的时候，就像这样，迫不及待想要进入新的天地，可是一次次的囫囵吞枣换来的就是从入门到放弃。
研一未进校园之前，就那个暑假，当时老师叫我们看统计学习方法，我那个暑假一直在看两本书，统计学习方法，概率论与数理统计， 那个时候带给我的感觉是，统计学习方法就像天书，我居然没有一章内容看懂，严重的打击了我的自信心，这也不难想到，因为统计学习方法里面的数学除了应用数学，大部分是统计学，最优化，信息论， 还有图论，随机过程，想想这么大块知识的欠缺，让我真的是不知所措，还有就是，那个时候的学习热情，学习技巧，远没有今天浓厚， 成熟，所有一遇到不会的，直接就放弃了，学习最大的朋友是兴趣， 最可怕的敌人是学不懂，因为学不懂人就会很抵触，也会很害怕，久而久之，就成了洪水猛兽，我很容易被自己左右，幸好我虽然智力平庸，但是韧劲还是有，不会放弃那些可以做到的事情，于是我认为看不懂那本书的原因是缺乏很多先验知识，于是开始了看书，看统计有关的，优化，信息论，事实上，研一和研二上学期的确是这样计划走过来的。
不幸的是，书并不是每一本都适合仔细阅读，可能评价高的书并不适合你读，要清楚自己需要什么样的书才行，事实上，从我计算有一定的前沿知识，然后入门深度学习的时候，已经犯了巨大的错误， 我把统计当成数学分析了，当成高等代数了，在我眼里全是公式的推导，在别人眼里可能是伪代码的生成，统计是一门实践为主的学科，特别是机器学习领域，统计的直接应用，在以实践为主的领域，了解算法而不执行就相当于纸上谈兵，空有理论，我们总会犯那样的错误， 严格区分理论与实践，殊不知马克思理论早就说过，理论与实践是矛盾前行的，机器学习里算法很多，几乎没有一种算法不实现然后能记住的，这样的话，来来回回学习效率低下，所以开始的时候，我是相当自卑的，和团队里的其他同学差距太大，我是努力想改变这种状况， 奈何不得其法，于是差距越来越大，那个时候真的是经常怀疑人生。总结一下，入学前的暑假可以看作预处理，当然，要想真正想在科研上做出一些东西，兴趣是关键，要不然就随波逐流了，以我那个时候的经历来看，茫然无知是大敌，没有正确认识到这门学科的学习方法，对于即将入学的师弟师妹们，可能有好些像我初期这样的，对机器学习一问三不知，这是件危险的事，我觉得现在让他们学习那本统计学习方法不是个好的选择，因为功力未够，看不懂，正确入门深度学习一定是先实践，不能学死的算法，要让它活起来，团队合作也很重要，因为一个人很容易拖延，没有目标似的，如果一个团队的一 个假期都做一样的事情，进度快，相互可以讨论，监督，这样效率很高，机器学习这块一味的看书是大忌，会陷进去，不管是书有多好， 可能都是这种感觉，开始很有激情，学着学着，就会进入从入门到放弃，而且可能会出现我那样的想法，缺乏那么多的理论，自己看另外的书去补，这样没完没了，越走越远，一个算法，实现了才能抓住它的灵魂，所以，暑假的话，让师弟师妹们完成语言的学习，程序的编制，算法的实现是最重要的，书，我一直认为，自己需要哪块，就会去看，或者直接读文章，看博客，来得更快，像我那样，从开头看到尾，真的可能会从入门到放弃，事实上，我现在还没有一本书看完了的。
研一上学期可以说是相当艰难的时候，那个时候的感觉可以用两个字来概括，陌生，我本科就用过 matlab 编过程序，所以呢，对程序是很惧怕的，以至于本科毕业论文算法写完了，我都没有编程实现， 那个时候排斥程序，现在想想可能是怕麻烦，第一次接触到老师给我的自然梯度的时候，以为它深不可测，主要是我对优化相当不熟悉， 机器学习也不懂，文章里全是看不懂的专业单词，所以每次汇报的时候，一塌糊涂，因为我完全看不懂，统计里的随机概念也没有，那个时候真的是期望都不会求，当时那篇自然梯度开山之作太难了，有趣的是，这两年一直围绕一篇文章，就是老师给的博士论文，marten 的博士论文，说实话，这文章的水平相当高，我相信里面有很多部分专门搞优化的也不一定读得懂，直到到了今天，读那篇博士论文才渐渐有了冰层融化的感觉，我喜欢这样的挑战，到了绝境，没有希望的时候，突然看到了阳光，一定是世界上最奇妙的事情，还有就是，那个时候看不懂英文，读文章全靠谷歌翻译，实在是艰难，更加缺乏的一项技能，如老师您所说，不会搜文章，那个时候全靠您拿过来，这样是被动科研，是没有什么效率的，应该鼓励师弟师妹们自己搜文章， 而不是告诉他们读那些，毕竟在我看来，开始的时候就应该读那种能看懂的，能实现的，而不是高大上，对于我来说，研一上学期确实是停在了学习的平原，匍匐向前。
研一寒假学了下机器学习，可惜仍然是未得其法，不过终于带来了对机器学习初始的感觉，主要是学习方式是囫囵吞枣，学到的知识很浅薄，基础仍未建立起，到了研一下学期，仍然深陷在泥潭里，由于对自然梯度算法的畏惧，以及学习深陷平原，信心一再受到打击， 到了后来，就想要逃避了，在本科的时候就听老师说过，科研有风险 ， 深挖一块宝地，未必能有成果，当时就想要进入另一个领域，所以选了独立成分分析，正如导师您看到的，那个时候和您闹起了脾气，现在看来，幸好有导师您的淳淳教导，学生才没有放弃，坚持了下来， 之前学了机器学习，概率论，我就想着接下来该学最优化了，于是接下来的重点就放在优化上了，可惜人总是容易被同一陷阱所骗，我再次开启了以前的模式，拼命学理论，不管算法实现，但是反反复复学了几遍最优化，完全没有现在看了一点博客和读了几篇文章认识深， 不过也并非全是坏处，毕竟认识了最优化，正是由于学习了最优化， 对自然梯度算法的兴趣再次建立起来，感觉畏惧艰难是不适合做科研的，科研需要兴趣引导，不是功利式的研究。
过去一年半都是按照我进入研究生的时候计划学习的顺序的，进入研二上学期的时候，全身心投入随机过程的研究，我当时读的是国外名著应用随机过程，这本书我只读到了马尔科夫过程，实在是太难， 所以反复读了几遍，这本书对我的意义非凡，它帮我建立起了统计的基础，明白了什么是随机，如何计算概率，不过对于自然梯度的理解却是完全是在研二下学期建立的，特别是学了各种密度函数，对统计终于有一个理念了，研二上学期以前都是处在平原期，进展缓慢，但是确实打下了一些基础。
研二下学期我感觉是学习快速上升期，其实也是挺有意思的，按照我之前的计划，先学了概率论，机器学习，最优化，随机过程，接下来就到了信息论，开始的时候我是学了一些信息论的，认识到了如何用概率刻画知识，这些都按计划完成之后，就到了实践的阶段了， 我一直在想，要是研一的时候没按这个进程，我是不是进步更快，所以下学期就开始编程序了，对自然梯度算法认识的真正开始阶段是简化自然梯度和自适应自然梯度这两篇文章，是我的启蒙老师，因为这两篇文章容易读懂，并且有现成的代码，从这两篇文章开始，终于认识到了自然梯度算法，之后，我就开始换了学习思路，不再以书本为主，以文章加博客为主，开始编程的时候，遇到的难度真不小，因为很久没写过程序了，对程序十分的疏忽，我的第一个神经网络完整的实现花了两个月，主要是神经网络有很多细节，比如预处理，训练算法，开始训练的时候，得益于一本 matlab 神经网络编程，从那里我学到了第一个神经网络程序，我花了一周时间研究那个代码，当时要实现的分类是男生女生分类，现在看来，那本 matlab 神经网络编程写得实在是简陋之级，不过得益于它，开启了我对深度学习的认识， 第一个自然梯度程序来源于简化自然梯度博士论文的程序，得益于简化自然梯度算法和自适应自然梯度，我想到了简化自适应自然梯度， 这两篇文章对我的启发实在是非同小可，自此，就认识了自然梯度算法，算是真正入门了，由于自然梯度的奇妙，让我对深度学习同时也产生了浓厚的兴趣，之前的排斥变成浓厚的兴趣，同时引发了对编程的兴趣，真的是很奇怪，至此之后，读文章也开始得心应手了，慢慢的终于踏入了科研的大门，说起来，自然梯度算法可能是我命中的运气，对它有很复杂的感受，是个奇妙的过程，虽然起点是难了点，但是我发现接下来研究其他的算法居然轻松了许多，对于信息几何的兴趣也是这学期开始的，不过我自己意识到如果没有老师指导，我学不会的，但我自己想，对于这种纯理论的研究，我是没有那个天赋的， 数学是肯定需要一些天赋的，自我意识到自己足够努力，求知，但是不足的是天赋平庸，希望自己能在科研楼上添砖添瓦。
总结一下过去两年的学习体验，遇到困难，坚持下来可能会柳暗花明，也可能深陷平原，我坚信不管最后是否有成果，坚持是科研的一种态度，如果做科研功利心太重，就会失去科研的初衷，而且科研是一门细活，容不得心急，正确的学习方法，正确宽容的心态，对待生活海阔天空，把科研当成生活，当成喜爱做的事，实在是人生一大乐事！
初中生每篇英语课文都要背诵吗？
不需要篇篇都背。
背诵的真正目的是什么？虽然说英语也好、语文也罢，都需要通过背诵一定数量的文章，才能增强语感、扩充词汇、有助于写作，但是——
值得背诵的文章，最好是名家名篇，最起码也得达到范文水平吧。
如何判断哪些文章值得背诵？在英语课本中，哪些课文值得背诵？或者哪些段落值得背诵？确实，需要挑选一下。因为学生们的时间精力太有限，还有其它很多门课需要学。
当然，最好是请英语老师指点一下，或者是请英语水平高的亲友指点一下。
如果无人指点，那就自己去判断——
哪些课文的哪些段落包含的生词、短语多？哪些课文的哪些段落包含的句式结构、语法难点多？哪些课文的哪些段落的话题接近英语考试中的“书面表达”题目？能否举例说明一下？按照这个标准，我们不妨对《新概念英语第二册》中的96篇课文做一次筛选。
尽管《新概念英语第二册》中的课文，均是英语教学名家亚力山大，根据英文报纸上的文章，精心改写的，可以称得上是——出自名家、篇篇范文！
英语老师大多也会建议——96篇课文全部背诵！
但现实是，学生们没有那么多时间去背那么多课文，因为还有——
语文的古诗词文言文要背，地理、历史要背，甚至是生物、化学也要背……
那怎么办？要学会给自己减压减负，从而提高效率。
比如说，我给孩子从《新概念英语第二册》优中选优、精中选精，确定了16篇最值得背诵的课文篇目如下。
L1 L3 L4 L8 L9 L17 L20 L37 L43 L61 L64 L67L71 L75 L85 L93其余的课文呢？熟读即可。
英语主要学习内容？
1、学习发音发音练习包括语音、语调的练习，而语音语调的学习是根据音标和音符的发音为基础的，所以少儿在学习英语口语的的时候要学习标准的英语口语，而标准的英语口语是以北美外教和欧美外教为准。 2、拼读的学习和检测单词的学习和汉字的学习在整个句子中起着同样重要的作用，在把一些单词和词组积累到一定程度时候需要定时对一些单词进行正确率的检测。 3、 听力学习和训练听力学习是保证孩子在学习英语的时候能够快速准确的掌握英语的发音，同时对正确的英语口语发音有一个正确的判断和认识。
头条用户会在头条里面？
我在头条里还没有学到英语呢！好像也没有看到有英语节目，好像抖音里有，我没有注意到，我在头条里面是专业打酱油的，是很专业，不是砖业，开心是主要的！
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