·
实用范文 ·
288347
编者按：如何避免越努力，成绩越差？在《如何高效学习》一书中，作者提出了极具建构性的“整体性学习法”。
有一类人，明明很努力地在学习，但是最终的学习成绩始终差强人意，而另外一类人，轻轻松松就学出了成绩。并且，这些成绩差的人面对结果时，依然自我安慰道：“下次努力就好了”。然而，可怕的恶性循环出现了：努力，成绩差，越努力，成绩越差......
这是为什么呢?
成绩好的学生永远都不会知道，原来成绩差的学生居然不知道他们已经习以为常的学习方法。加拿大学神斯科特·杨在他多年研究自己以及他人的学习方法的基础上写出了《如何高效学习》这本书，在《如何高效学习》一书中，作者提出了极具建构性的“整体性学习法”。
一句话概括“整体性学习法”就是：知识之间联系越广越紧密，学到的就越深越多，就像渔民在大海中捕鱼一样，他们的渔网越大越密，捕到的鱼就越多。
在《如何高效学习》一书中，介绍了运用比喻法、图像、笔记、听觉等感官、内在化等一系列整体性学习技术来获取、理解、拓展和应用知识。例如：“读书就像潜水一样，潜得越深，所见越美”一句运用比喻法形象地描绘出读书时应出现的状态，令人终生难忘，这肯定比死记硬背强。对于应用知识，就像我们学习开车，如果教练和我们说一万遍如何发动车子却不让驾驶员操作一遍，说得再天花乱坠学员在难以学会。
令人惊喜的是，作者在书的结尾“更上一层楼”，提出了高效率学生超越整体性学习法的方法：
一是管理能量即(保持体型 健康饮食 不熬夜 一周休息一天);
二是不要“学习”;
三是绝不拖延;
四是将那些类似的、散在的工作集中起来批量完成;
五是有组织。
针对像我这样的自学者，作者提出了自我教育的主要办法：
一是养成良好习惯;
二是克服挫折障碍;
三是设定学习目标，记录学习过程。
这些与我正在看的李笑来所著的一本书《把时间当作朋友》中第三章“管理”提出的观点有异曲同工之处。
作者：贰h
公众号：彭坤荣的每日书评
直接用 open() 逐行读取大日志会卡住，因需全量解码、切分和构造字符串；mmap 通过内存映射实现字节级随机访问，配合 bytes 搜索或 re.DOTALL 正则可高效定位关键词，避免冗余解析与跨块漏匹配。 为什么直接用 open() 逐行读取大日志会卡住 10GB 以上的日志文件，用 for line in open(...) 或 readlines() 会触发大量磁盘 I/O 和内存分配...
本文介绍针对20GB级CSV文件的内存友好型流式处理方案，通过csv.DictReader逐行解析、aiohttp并发控制与XML模板填充，实现低内存占用、高吞吐量的HTTP批量提交。 本文介绍针对20gb级csv文件的内存友好型流式处理方案，通过`csv.dictreader`逐行解析、`aiohttp`并发控制与xml模板填充，实现低内存占用、高吞吐量的http批量提交。 处理超大CSV文件（...
本文介绍多种优化方法，帮助你在处理大规模数据时高效创建条件列，包括向量化操作、numpy.select、pd.cut 和缓存函数调用等策略，显著减少计算开销并提升可读性与执行速度。 本文介绍多种优化方法，帮助你在处理大规模数据时高效创建条件列，包括向量化操作、`numpy.select`、`pd.cut` 和缓存函数调用等策略，显著减少计算开销并提升可读性与执行速度。 在 Pandas 中为大型 ...
Faiss将向量搜索从O(N)降至近O(log N)，通过索引、量化与压缩实现加速；选错索引类型会导致构建失败或结果不准，小规模用IndexFlatL2，中大规模依数据量选IVF或HNSW。 为什么直接用 NumPy 算余弦相似度会变慢 当向量数量超过 10 万，用 sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity 或手写 np.dot + 归一化做全量比对，内...
本文介绍如何用 numpy 和 pandas 实现灵活、高效的移动平均函数，支持任意窗口大小配置，避免硬编码索引，显著提升性能与可维护性。 本文介绍如何用 numpy 和 pandas 实现灵活、高效的移动平均函数，支持任意窗口大小配置，避免硬编码索引，显著提升性能与可维护性。 在信号处理、时间序列分析和数据平滑任务中，移动平均是一种基础而关键的滤波技术。原始实现中将窗口大小（如 12）硬编码在索...
本文介绍如何用一行python代码高效验证字符串中所有数字的出现频次是否均≤4，避免重复遍历字符串，提升性能。 本文介绍如何用一行python代码高效验证字符串中所有数字的出现频次是否均≤4，避免重复遍历字符串，提升性能。 在处理字符串校验任务时，若需确保每个数字（0–9）在字符串中最多出现4次，直接对每个数字调用 s.count('d') 是常见但低效的做法——它会导致字符串被遍历多达10次（每...
本文介绍一种高效、向量化的方法，替代低效的循环 pd.concat，从原始 DataFrame 中按子集索引批量提取长度为 n 的连续行段，尤其适用于单列选取场景，避免因误用 .iloc 与 [] 操作符导致的索引对齐错误和 NaN 问题。 本文介绍一种高效、向量化的方法，替代低效的循环 `pd.concat`，从原始 dataframe 中按子集索引批量提取长度为 `n` 的连续行段，尤其适用于...
使用 NumPy 的 np.matmul 可对批量矩阵（M×3×3）与对应向量（M×3×1）执行高效逐片矩阵乘法，避免显式 Python 循环，显著提升计算性能。 使用 numpy 的 `np.matmul` 可对批量矩阵（m×3×3）与对应向量（m×3×1）执行高效逐片矩阵乘法，避免显式 python 循环，显著提升计算性能。 在深度学习、几何变换或批量线性系统求解等场景中，常需对一批形状为 M...
本文介绍如何使用 NumPy 的 np.matmul 实现批量矩阵-向量乘法，避免显式 Python 循环，在保持语义清晰的同时显著提升计算效率。适用于深度学习、几何变换等需对 M 组 3×3 矩阵分别作用于对应 3 维向量的场景。 本文介绍如何使用 numpy 的 `np.matmul` 实现批量矩阵-向量乘法，避免显式 python 循环，在保持语义清晰的同时显著提升计算效率。适用于深度学习、...
本文介绍多种高效构建条件列的方法，重点对比 apply + 缓存、向量化操作与 numpy.select 等方案，帮助你在处理万级数据时显著提升性能并保持代码可读性。 本文介绍多种高效构建条件列的方法，重点对比 `apply` + 缓存、向量化操作与 `numpy.select` 等方案，帮助你在处理万级数据时显著提升性能并保持代码可读性。 在 Pandas 中为大型 DataFrame（如 20...
