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转载《1368个单词就够了》

为什么只需要1368个单词 前言 1368个单词搞定英语口语,开玩笑吧? 读者一定会想:“我过了大学英语四级,当年没日没夜狂背4000个单词,咋还开不了口?你这1368个单词和一个初中生的词汇量差不多,有几个初中生口语好的?噱头别起太高了,当心摔着。没人扶啊!” 说实话,当我费劲巴力地参考了大量的专业书籍,砖头厚的牛津、朗文、科林斯大词典一页一页地翻过去,用中英文吭吭哧哧一个词一个词地反复验证,历经四年长达一千多天的教学实践得出这么一个结果的时候,连我自己都吓了一跳。 以前的传说还真不是盖的啊!有人说美国西部农民一辈子只用700多个单词,而我的词汇表只比加州farmer用的多出几百个。 各位质疑的眼神我非常理解,当年我还是一个英语菜鸟时也曾坚定地相信英语是不要脸喊出来的,但后来发现那更适合训练传销组织。学英语确实不能要脸,但除此之外,还得要方法。 如果我只是人云亦云地告诉你们学口语要“多说多练”,那别说1368个单词,再加个“0”也未必够用。 为什么是1368个单词,而不是1369个单词,也不是1367个单词?既然能精确到个位,就一定有它的缘由、出处以及科学道理。那么这1368个单词的背后是什么样的科学依据呢? 除此之外,还有更多的问题。比如,是哪1368个单词?要怎么学这1368个单词?学完要怎么练这1368个单词?练完之后能达到什么样的程度? 这种种的困惑,我在书中将一一解答。 上篇 为什么只需要1368个单词? 先说明一件事。 这个词汇表(以下称为R词汇表。R是我英文名字Robbin的首字母,请允许我虚荣一把吧)看上去只有1368个单词,但在真正使用的时候却远远不止1368个用法。学过英语的人都知道,英语单词的各种性啊,形啊,义啊,短语啊能把一个单词的意思扩充出很多很多。下面就具体说一下。 一、该表只统计了词汇的单一形式 也就是说,那些和某个词长得差不多的其他形式的单词并未计算在内。比如说,play这个词,大家都知道它当动词用的时候是“玩”的意思,其实它也可以当名词用,意思是“戏剧”。我们就只在R词汇表里计算一次。另外像agree与agreement,长得一个短一个长,我们也只统计了那个短的。 事实上,R词汇表中的大部分词汇都有两种或两种以上的变身,像up和down就可以分别变身为动词、介词、名词、副词、形容词五种形式,(比猪八戒的三十六变少,但比白骨精的多,开个玩笑)。但我们大多只会把它当介词和副词用,对其他三种用法就知之甚少了。其实,这三种是相当有用的,学会了也可以帮我们降妖伏魔,脱离表达困境。要是把这些形式也算上去的话,就算按每个单词最低两种变身计算,词汇量也可以膨胀一倍了。 二、表中的大部分单词都有多个意思与用法 这个也不难理解。尤其值得一提的是动词。就拿give来说吧,这个词简单到不能再简单了,就连幼儿园的小朋友都认识。但如果你只是把它当“给”来用的话,那可就真的是小儿科喽! 单就朗文词典的统计,它就有多达46层意思。要是再加上它与on, off, up, down等其他有着超级功能的小品词所组成的超级短语组合,那就更牛了,其用法可以多达76种,这还不算什么slang(俚语)啊,idiom(成语)啊。羡慕吧?不急,在后面的章节中,你会一睹它的芳容。它是在我教学的过程中最受学员倾慕的高富帅单词之一。 当然,这么多用法也并不是要求我们都要掌握,孙悟空会七十二变,我们最多也就见他变变美女什么的,不实用不好看的咱也放着不用。但就算是按平均每个单词三层意思来计算(这可是保守得不能再保守的计算啦),R词汇表中的词汇也可以扩充出三倍的用法来……有点感觉了没? 说到现在,大家计算一下这1368个单词经过变身之后可以得到多少新的功能了。一一得一,二九一十八……哎哟,掐指一算,快过万了!就像爆米花一样,小小一勺进去,满满一桶出来。数好算,关键你得掌握这爆米花的火候与技术。 如何解决1368个单词外的表达问题? 虽然说这个R词汇表可以通过变身膨胀数倍,但与整个英语大家庭比起来,这点量还是少得可怜。 英语一共有多少个词汇?不知道,反正非常多,多到没人能说出确切数量。可以用来做参考的是,第二版的牛津大词典一共收录了17万个词,这17万个还不包括变身的词。也就是说,我们的R词汇表中的词还不到人家的1%。 够吗? 如果说语言的表达功能是一一对应的,也就是说一件事只有一种说法,那咱这点词还真的不够用,一千来个词说不了几句就不够用了。但幸运的是,语言是一个应变能力特别强的东西。同样一句话,你既可以正着说,也可以反着说;既可以文绉绉地说,也可以土了吧唧地说;既可以用这个词说,也可以用那个词说;既可以用一句话说,也可以用几句话说。这么一来,咱这点词应该就够用了。不但够用,而且还能说出花样来。 先给大家举个简单的例子。 比如说,大家想表达这么一个意思: 小儿子继承了她所有的财产。 通常情况下,这句话会被翻译成下面这个样子: Her youngest son inherited all her property. 如果你恰巧知道inherit这个词,也熟悉property这个词,OK,问题解决了。但很不幸的是,你是跟着Robbin老师学的,Robbin老师的词汇表里没有inherit这个词,只有property,怎么办?你会不会大骂Robbin老师是个骗子?那我告诉你,我不但能教你把这个意思表达出来,还能教你变着花样地把这句话表达出来! 根据我的教学,这句话至少有以下四种表达方式: Her youngest son got all her property.* She gave all the property to her youngest son.* All her property goes to her youngest son.* 最后一句是教给那些连property都背不下来的: She gave her youngest son all she had.

对于初学者友好的Python微型小例子,附有答案

这个真的有,网上大多的python项目其实对于初学者都很不友好,因为初学者主要是想复习下刚刚学到的基础知识,比如输入输出字符串,做一些加减法,再操作一下文件的增删改查等等。 而大多数的教程的难度其实大多数初学者难以接受,并且看完之后被打击的很厉害,以至于懒得学了。 也得益于python的使用者众多,还有互联网的开源精神,还是可以找到不少的对初学者友好的例子的。 我这里来列举两个,一个是针对于所有python初学者,不限于你想要从事的工作限制。另一个是针对于想要拿python处理一些数据的同学,它会特别讲两个python库,Numpy 和 Pandas,都是非常基础的,但也是非常非常重要的两个库。 注意:这两个都是有题目和答案的填空式的教程,对小白确实友好。 初学者友好小例子 这个项目完全是在jupyter noteboo上做的,至于什么是jupyter notebook,简单来说,它就是写python的一个环境,好处就在于你可以写一行运行一行,特别适合初学者去一步步的搞懂每一步代码会输出什么。 最重要的是:这个代码你可以直接拿来运行,如果你是非常非常小白的话,大可以直接运行它的答案,一步步的看它是怎么运行的,然后再学。 print("hello world!") # hello world! 就像这样,你打出一行hello world!,下一行就可以输出这行代码。 这个例子一共有16个小例子,并且每个项目里面都有target和solution。 我们拿第一个例子举例,很简单,就是最初级的字付出的输入输出,简单来说打印出hello world!。 它同时也包含了几个其他的字符串操作,比如说怎么如何把字母全都变成大写。 你可以不会,因为你毕竟只是出血,然后只会个print,但是不要急,有答案。 这你还怕什么,在学习了基础的python知识之后,然后安装一个jupyter notebook,再把这些卷子和答案下载下来,就可以做这些非常简单的小例子了。 难度很低,你完全可以在很短时间内把这些学完,然后做一些更难的项目。 数据科学初学者例子 很简单,这个项目是针对于数据科学这一方向的,其实说白了也没多复杂,就是基础的python和数据科学常用库。 跟上面的那个不同,这个是一整个文件包含了所有的内容。 这个例子包含了五个分内容: 分别是: python基础 数据结构 控制和方程 numpy pandas 可以看到,跟之前的一样,也是在jupyter notebook里面运行的,你完全可以写一行运行一行学习一行。 别看只有一个文件,但有8000多行,完全够你把基础内容全部学习并巩固一遍了。 其中还有5个数据集,穿插在其中,可以进行简单的数据分析以及处理,已经是非常良心了。 两个例子的下载方式 github下载 这两个例子都是在github上找的,如果你可以直接下载,我推荐你使用这种方式: 例子1下载链接 例子2下载链接 其他方式下载 在我的公号后台发送【python简单例子】,回复给你网盘链接自己下压缩文件。 jupyter notebook的安装以及使用方式 jupyter notebook的安装以及使用方法 Python入门简介 Jupyter Notebook进阶使用 参考: https://www.zhihu.com/question/29372574

如何零基础零费用的在30分钟内创建一个专属于你的个人博客

写这篇文章的原因是在网上看了很多的教程,踩了不少的坑,更多的白费了很多功夫,也没找到一篇从头到尾完整有效的个人建站方法。 有些教程年代久远,有些教程极为繁琐,有些教程压根跑不通。 为了方便自己,做个记录,也方便大家,在这个人人都可以发声的时代,又感觉人人的喉咙都被扼住了。 虽然大家在各个媒体平台都有自己的账号,但是给自己留一份自己的自留地,貌似也不会是什么坏事。 这也是我建个人博客的最主要理由,因为有些东西因为这样的或者那样的原因,无法在公域平台发布,那么自己的博客网站,总可以容纳的下。 建立个人博客的两个方法 这是一套非常简单的方法,我希望可以让每一个人都可以照着这套方法建立自己的博客。 总共分为两个版本: 第一个版本为通用版本,利用云服务器的host功能,一个月仅需要花费一杯咖啡的钱。 第二个版本为github版本,利用github pages的免费host和自动部署功能,不需要花一分钱就可以拥有自己的博客。 视频版本: 前置准备 Mac 和 linux 需要:homebrew,git包管理,Node.js, vscode(推荐) homebrew安装:直接命令行输入 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" git包管理:直接命令行输入 brew install git Node.js: 下载安装包后按照默认设置安装 Node.js下载链接 Windows 需要:git包管理,hugo预编译文件,Node.js, vscode(推荐) git包管理:点击下面链接下载后安装 git包管理下载链接 Node.js: 下载安装包后按照默认设置安装 Node.js下载链接 准备 hugo 环境 我们用hugo来写个人博客,它是一个非常快捷和友好的博客框架。 mac 安装方法:命令行种输入 brew install hugo Windows安装方法 比mac要麻烦点,但是安装方法很详细。 windows版本的安装方法 学会在命令行中创建blog 注意! 每一步命令输入后按「回车键」 windows:在搜索栏中输入cmd或者命令行 mac:找到Terminal 正文正式开始 使用hugo创建一个blog项目 创建一个新的blog 使用命令hugo new site来创建一个博客,pingfan-blog这个名字可以根据自己的需要改 hugo new site pingfan-blog 进入刚刚创建好的博客文件夹中 在命令行中使用cd命令 cd pingfan-blog 给博客加个皮肤,一次复制+粘贴三行代码到命令行中 第一行:把当前目录进行github仓库的初始化

没有GPU怎么做深度学习

实验室一块GPU都没有怎么做深度学习? 看情况,深度学习也分情况的。 深度学习可以理解为深度神经网络进行机器学习,而深度神经网络的定义并不都是上百层才算,理论上来说,4层以上或者含有两个隐藏层的网络结构就可以称之为深度。 如果是层数不多的情况下,CPU也是可以跑的,慢就慢点吧。 不过在很多的情况下,比如说计算机视觉CV类型的,层数动不动几十上百层,数据集动不动几十个G甚至更大,这种情况必须得用GPU,还得好几块,同时还得搭配容量更大的内存。 这时候除非你老板给你掏钱买机器,要么你自费买,前者得老板发善心,后者往往一下子掏不起。 那是不是就没办法解决了,其实也有,那就是用云服务器跑深度学习。 其实这个很好理解,不是所有人都跑过深度学习,但我相信没几个人没用过Office三件套,也就是word,excel和ppt。 以前我们用的word都得下一个安装包很大的软件,然后打开输入;现在呢,打开office 365,里面不仅有word,还有excel,ppt,onedrive等等。 就比如说word,完全不需要下载软件,在网页上可以直接编辑,这就意味着什么,你可以拜托掉必须要在电脑上才可以办公。 只有有一个可以打开网页的设备,你就可以查看或者修改你的文件,同时你的文件也都保存在云端。 这样也有巨大的好处,比如以前你出门需要带个U盘,但是忘了带或者坏了就完蛋了,但是云端的好处就是几乎不会丢,还用担心存储设备会坏掉。 那我要说的云服务器跑深度学习也是这个道理。 我们在本地跑深度学习的原理是什么? 可以从这个图中看到,我们缺的就是计算资源,本地的计算资源就是GPU显卡,太贵了,买不起! 但是计算资源是抽象的,你管它是从GPU来的,还是别的地方来的。 这时候云计算资源就有用处了,我们可以用云计算资源来跑深度学习,只不过我们需要把数据和环境在云环境中配置一下,其余都是一样的,同时,我们还可以摆脱大块头电脑,仅仅需要一个带有浏览器的设备就可以跑深度学习。 我用过两个云服务器跑深度学习,一个是colab,也就是google推出的那个,好处多多,但坏处有一个,也很致命,那就是我推荐给不少人之后,发现他们压根打不开,或者访问速度很慢,在国内的同学我其实不是很推荐。 另一个就是腾讯云服务器,这个是之前搞活动的时候我看到有免费赠送的云服务器,我就去白嫖了一段时间。 现在这个白嫖活动好像结束了,但是有类似的活动,一块钱用15天,其实也相当于是免费的。 【腾讯云】多款云产品1折起,买云服务器送免费机器,最长免费续3个月 https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=2446&cps_key=e743b84aa5dbd1d87fc3965e46050a69&from=console 至于如何用腾讯云跑深度学习,这篇文章一步步的介绍了这个过程,包括了购买、使用以及准备深度学习的过程。

Latex

LaTex是一种学习难度有点高,但是学会儿了之后真香的工具。 我们可以从以下几点比较一下: 文件处理速度 小文件(10页以内) word: 处理速度不慢,并且可以立即显示你写的内容 LaTex: 复杂度稍高,性价比不高,并且不如word处理小文件速度快。 大文件 word:碰到大型文件,特别有很多图的时候处理速度很慢,并且一旦过大的时候,word可能会强退。并且在进行图片、公式、链接、引用等操作的时候,难度比 LaTex高,且排版困难。 LaTex:非常适合处理大文件,用LaTex的话,你只需要关注你写的内容就好了,格式什么的根本不用关心,你写完就会自动生成非常精美的PDF文件。 易用程度 word:基础的功能是非常容易使用的,基本上每个人都可以很快的用word写一个简单的文档,并且还有还可以的页面布局。但是高阶功能,比如目录、超链接、交叉引用就需要更长和更难的学习曲线了。 LaTex:最初必须花费一些时间来学习 LaTeX,但无法立即生成一个能看的文本。不过现在已经越来越简单了,比如说overleaf就提供了非常简单但是实用的模板,可以很快的做一个简单文档。同时还需要学习一些简单的命令,比如以\开头的\cite{}。一旦你学习完这些基本的命令之后,就会比写word快得多。 文档格式 word:基础的格式问题不大,但离专业性还是有距离的。特别是文档一旦很大,并且多人合作编写的话,格式会非常乱。比如说不一样的行间距,对齐方式等等。 LaTex:就像之前说的,LaTex不用管布局,有很多好用的专业的格式,只需要几行代码就可以换一种风格的格式,当然你也可以自己弄一个,但是已有的就非常专业了。 科研功能 word:引用是很大的问题,word自带的那个使用起来惨不忍睹,也正是这样,现在越来越多的期刊鼓励你用$$Latex$$而不是word了。 LaTex:非常简单且好用,你只需要参考文献的bibtex格式,或者其他格式,就可以\cite{文献},自动生成参考文献列表。 价格 word:正版不便宜,并且版本问题也很大,比如说你的word文件拿到学校的打印室的老版本word,可能有些地方就会显示有误,比如公式等。 LaTex:完全免费,之前需要安装软件,现在overleaf,直接网页打开,自动保存,手机都可以编辑。 overleaf工具推荐 表格和公式在别的地方编辑比latex本身要快一点。 overleaf工具推荐 overleaf使用中文的方法 建议overleaf空白文档 点击menu,并且将 $$latex$$编译器设置为XeLaTex 在latex文档中添加ctex包,具体方法为\usepackage{ctex} 点击编辑,亲测没问题 overleaf 简单介绍 标题作者 加粗、斜体和下划线 添加图片 创建列表 章节和分段 创建表格 标题、标签和引用