reinforce(reinforcing什么意思)
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2024-01-31
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1. reinforce,reinforcing什么意思?
self-reinforcing自我充实reinforcing[英][ˌri:ɪn'fɔ:sɪŋ][美][ˌri:ɪn'fɔ:sɪŋ]v.加强; 加固( reinforce的现在分词 ); 使更结实; 充实;
2. 防爆胎标志符号?
防爆胎标志是轮胎上印有RSC或者是R-F标志,RSC为RUNSTABILITYCONTROL的缩写,叫做漏气保用轮胎,当轮胎破裂且承受极高负荷时,其内壁上带有橡胶质物质也能使轮胎保持稳定状态,RF是reinforce的缩写,是增强型的意思,也是缺气保用轮胎,就是俗称的防爆胎。
3. 深度强化学习领域近期有什么新进展?
深度强化学习是近年来人工智能领域内最受关注的研究方向之一,并已在游戏和机器人控制等领域取得了很多耀眼的成果。DeepMind 的工程师 Joyce Xu 近日发表了一篇博客文章,介绍了深度强化学习领域的一些近期进展,其中涉及到分层式强化学习、记忆、注意机制、世界模型和想象等方向。
我觉得,深度强化学习最让人喜欢的一点是它确实实在难以有效,这一点不同于监督学习。用神经网络来解决一个计算机视觉问题可能能达到 80% 的效果;而如果用神经网络来处理强化学习问题,你可能就只能眼睁睁地看着它失败——而且你每次尝试时遭受的失败都各不相同。
强化学习领域内的很多最大的挑战都围绕着两大问题:如何有效地与环境交互(比如探索与利用、样本效率),以及如何有效地从经历中学习(比如长期信用分配、稀疏奖励信号)。在这篇文章中,我希望探讨深度强化学习领域内试图解决这些挑战的几个近期研究方向,并且还会将其与人类认知进行优雅简洁的对比。具体而言,我将谈到:
分层式强化学习
记忆和预测建模
将无模型方法与基于模型的方法组合到一起
本文首先将简要介绍两个代表性的深度强化学习算法——DQN 和 A3C,以为后文提供能够作为参考的直观知识,然后我们会深入探讨几篇近期的论文和研究突破。
DQN 和 A3C/A2C
声明:我假设读者已经对强化学习有一定的基本了解了(因此这里不会提供有关这些算法的深度教程),但就算你对强化学习算法的工作方式并不完全了解,你应该也能阅读后文的内容。
DeepMind 的 DQN(深度 Q 网络)是将深度学习应用于强化学习的最早期突破性成功之一。其中使用了一个神经网络来学习用于经典 Atari 游戏的 Q 函数,比如《乒乓球》和《打砖块》,从而让模型可以直接根据原始像素输入得出应该采取的动作。
从算法上看,DQN 直接源自经典的 Q 学习技术。在 Q 学习中,一个状态-动作对的 Q 值(即 quality 值)是通过基于经历的迭代式更新来估计的。从本质上讲,对于某个状态下我们可采取的每个动作,我们都可以使用收到的即时奖励和对新状态的价值估计来更新原来的状态-动作对的价值估计:
DQN 的训练是最小化时间差分误差(TD-error)的 MSE(均方误差),如上所示。DQN 使用了两个关键策略来使 Q 学习适用于深度神经网络,而且这两个策略也在后续的深度强化学习研究中得到了成功的应用。这两个策略为:
经历重放(experience replay),其中每个状态/动作转换元组 (s, a, r, s』) 都存储在一个记忆「重放」缓存冲,并会被随机采样以用于训练网络,从而可实现对训练数据的重复使用和去除连续轨迹样本中的相关性。
使用一个单独的目标网络(即上式中的 Q_hat 部分)来实现训练的稳定,所以 TD 误差不是根据源自训练网络的不断变化的目标计算的,而是根据由一个基本固定的网络所生成的稳定目标计算的。
在那之后,DeepMind 的 A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic)和 OpenAI 的同步式变体 A2C 也非常成功地将深度学习方法推广到了 actor-critic 方法上。
actor-critic 方法将策略梯度方法与一种学习后的价值函数结合到了一起。对于 DQN 方法,我们仅有学习后的价值函数(即 Q 函数),而我们遵循的「策略」只是简单地在每个步骤取能最大化 Q 值的动作。使用 A3C 和使用其它 actor-critic 方法一样,我们会学习两个不同的函数:策略(即 actor)和价值(即 critic)。策略函数是基于采取该动作的当前估计优势(advantage)来调整动作概率,而价值函数则是基于经历和后续策略收集到的奖励来更新该优势:
从上面的更新可以看出,价值网络会学习一个基线状态值 V(s_i;θ_v),我们可以将其与我们的当前奖励估计 R 进行比较,从而得到「优势」;策略网络则会通过经典的 REINFORCE 算法根据该优势调整动作的对数概率。
A3C 真正的贡献在于其并行化和异步化的架构:多个 actor 学习器被分派到不同的环境实例中;它们全都会与环境进行交互并收集经历,然后异步地将它们的梯度更新推送到一个中心的「目标网络」(一个借用自 DQN 的思路)。之后,OpenAI 的 A2C 研究表明异步方式实际上对性能没有贡献,而且事实上还会降低样本效率。对这些架构的详细解释已经超出了本文的覆盖范围,但如果你和我一样对分布式智能体感兴趣,那一定要看看 DeepMind 的 IMPALA,这是一种非常有用的设计范式,可用于实现对学习的扩展:https://arxiv.org/abs/1802.01561。
DQN 和 A3C/A2C 都是非常强大的基线智能体,但是在面对更加复杂的任务、严重的部分可观察性和/或动作与相关奖励信号之间存在较长延迟时,这些智能体往往难以为继。因此,强化学习研究中有一整个子领域在致力于解决这些问题。接下来我们看看其中一些优秀的研究。
分层式强化学习(HRL)
分层式强化学习是一类从多个策略层学习的强化学习方法,其中每一层都负责控制不同层面的时间和行为抽象。最低层面的策略负责输出环境动作,让更高层面的策略可以操作更抽象的目标和更长的时间尺度。
为什么这种方法很吸引人?首先也是最重要的一点是在认知方面,有很多研究都认为人类和动物行为都基于分层式结构。这在日常生活中有直观的体现:当我决定做一顿饭时(实际上我基本从不做饭,但为了合理论述,就假设我是一个负责的人类吧),我会将这一任务分成多个更简单的子任务(切蔬菜、煮面条等),但绝不会忽视我要做饭的总体目标;我甚至还能切换不同的子任务来完成同样的目标,比如不煮面条而是蒸饭。这说明真实世界任务中存在固有的层次结构和组合性质,因此可将简单的基础动作串接、重复或组合起来以完成复杂的工作。近些年的一些研究甚至发现 HRL 组件与前额叶皮质中的特定神经结构之间存在直接的相似性。
从技术方面看,HRL 尤其引人注目,因为它能帮助解决我们前文提到的第二个问题的两大挑战:如何有效地从经历中学习(比如长期信用分配、稀疏奖励信号)。在 HRL 中,因为低层策略是基于高层策略分配的任务从内在奖励中学习的,所以尽管奖励稀疏,基础任务仍可得以学习。此外,高层策略发展起来的时间抽象让我们的模型可以根据时间上延展的经历来处理信用分配问题。
所以 HRL 的工作方式是怎样的?目前有一些各不相同的方法都能实现 HRL。Google Brain 近期的一篇论文采用了一种尤其清晰和简单的方法,并为数据高效型训练引入了一些很好的离策略修正方法。他们的模型名为 HIRO:https://arxiv.org/pdf/1805.08296.pdf。
μ_hi 是高层面的策略,其为低层面的策略输出需要实现的「目标状态」。μ_lo 是低层面的策略,输出环境动作以试图达成其目标状态观察。
其设计思路是有两个策略层。高层策略的训练目标是最大化环境奖励 R。每 c 个时间步骤,高层策略都会采样一个新动作,这是低层策略所要达成的「目标状态」。低层策略的训练目标是选取合适的环境动作,使其能产生类似于给定目标状态的状态观察。
举一个简单的例子:假设我们在训练一个机器人以特定的顺序堆叠彩色方块。我们仅有单个奖励 +1 在任务成功最终完成时给出,所有其它时间步骤的奖励都是 0。直观地说,高层策略负责提出所要完成的必要子目标:也许它输出的第一个目标状态是「观察到一个红色方块在你面前」,第二个目标状态可能是「观察到蓝色方块在红色方块旁边」,然后是「观察到蓝色方块在红色方块上面」。低层策略在环境中探索,直到其找到用于产生这些观察结果所必需的动作序列,比如选取一个蓝色方块并将其移动到红色方块之上。
HIRO 使用了 DDPG(深度确定性策略梯度)训练目标的一种变体来训练低层策略,其内在奖励被参数化为了当前观察与目标观察之间的距离:
DDPG 是又一种影响深远的深度强化学习算法,其将 DQN 的思想扩展到的连续动作空间。这也是一种 actor-critic 方法,使用策略梯度来优化策略;但不同于 A3C 中那样根据优势来优化策略,它是根据 Q 值来进行优化。因此在 HIRO 中,所要最小化的 DDPG 邻近误差就变成了:
同时,为了使用离策略的经历,高层策略使用了离策略修正来进行训练。其思想是:为了提升样本效率,我们希望使用某种形式的重放缓存,就像 DQN 一样。但是,过去的经历不能直接用于训练高层策略。这是因为低层策略会持续学习和改变,所以就算我们设置了与过去经历一样的目标,低层策略还是可能表现出不同的动作/转换。HIRO 中提出的离策略修正是为了回溯性地修改在离策略经历中看到的目标,从而最大化所观察到的动作序列的可能性。换句话说,如果重放经历表明过去的智能体采取动作 (x,y,z) 能达成目标 g,那么我们就寻找一个目标 g̃,使得它能让当前的智能体最有可能采取同样的动作 (x,y,z),即能够最大化该动作序列的对数概率(如下式)的动作。
然后使用 DDPG 的一种变体在这些动作、新目标和环境奖励 R 上训练高层策略。
HIRO 当然不是唯一一种 HRL 方法。FeUdal 网络是一种更早的相关研究(https://arxiv.org/pdf/1703.01161.pdf),其使用了一个学习到的「目标」表征而不是原始的状态观察。实际上,研究中的很多变体都源自学习有用的低层子策略的不同方法;很多论文都使用了辅助的或「代理的」奖励,还有一些其它研究实验了预训练或多任务训练。不同于 HIRO,这些方法中很多都需要某种程度的人工设计或领域知识,这从本质上限制了它们的通用性。近期也有研究在探索使用基于群体的训练(PBT,https://arxiv.org/abs/1711.09846),这是另一个我个人很喜欢的算法。本质上讲,内部奖励被当作了附加超参数进行处理,通过在训练过程中「演进」群体,PBT 能学习到这些超参数的最优演化。
HRL 是当前一个非常受欢迎的研究领域,而且也非常容易与其它技术组合到一起,比如这篇论文将 HRL 与模仿学习结合了起来:https://arxiv.org/pdf/1803.00590.pdf。但是,HRL 的核心只是一个非常直观的思想。HRL 是可扩展的,具备神经解剖学上的相似性,能解决强化学习领域内的一些基本问题。但和其它优秀的强化学习方法一样,它的训练难度颇高。
记忆和注意
现在来谈谈用于解决长期信用分配和稀疏奖励信号问题的其它方法。具体而言,我们要说的是最明显的方法:让智能体真正擅长记忆事物。
深度学习中的记忆总是很有意思,因为不管研究者怎样努力(而且他们确实非常努力),很少有架构能胜过经过精心调节的 LSTM。但是,人类记忆的工作方式却与 LSTM 完全不同。当我们在处理日常生活中的任务时,我们会回忆和关注与场景相关的特定记忆,很少有其它内容。比如当我回家并开车到当地的杂货店时,我会使用我在这条道路上驾驶了数百次的记忆,而不是如何从 Camden Town 驱车到伦敦的 Piccadilly Circus 的记忆——即使这些记忆刚刚才加入我的经历,仍然活灵活现。就此而言,人类的记忆基本都是根据场景进行查询的——取决于我们在哪里以及做什么,我们的大脑知道哪些记忆对我们有用。
在深度学习中,这一观点催生了外部的基于关键值的记忆。这并不是一个新思想;神经图灵机(https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf,这是我读过的第一篇而且是最喜欢的论文)使用了一种可微分的外部记忆存储来增强神经网络,可以通过指向特定位置的向量值的「读」和「写」头来访问。我们可以很容易想到将其扩展到强化学习领域——在任意给定时间步骤,智能体都会获得其环境观察和与当前状态相关的记忆。这就是近期的 MERLIN 架构的所做的事情:https://arxiv.org/pdf/1803.10760.pdf。
MERLIN 有两个组件:一个基于记忆的预测器(MBP)和一个策略网络。MBP 负责将观察压缩成有用的低维「状态变量」,从而将其直接存储到键值记忆矩阵中。它也会负责将相关的记忆传递给策略网络,然后策略网络会使用这些记忆和当前状态来输出动作。
这个架构可能看起来有些复杂,但要记住,其策略网络只是一个输出动作的循环网络,而 MBP 也仅做三件事:
将观察压缩成有用的状态变量 z_t,从而传递给策略。
将 z_t 写入记忆矩阵
获取其它有用的记忆并传递给策略
其工作流程看起来是这样的:输入的观察首先被编码并被输入一个 MLP,这个 MLP 的输出会被添加到下一个状态变量的先验分布上,从而得到后验分布。这个后验分布基于所有之前的动作/观察以及新的观察,然后会被采样以产生一个状态变量 z_t。接下来,z_t 会被输入 MBP 的 LSTM,其输出会被用于更新先验分布以及通过向量值的「读取键」和「写入键」来对记忆进行读取/写入——这两者是以作为 LSTM 的隐藏状态的线性函数得到的。最后,下游的工作是策略网络使用 z_t 以及从记忆读取的输出来得出一个动作。
其中一个关键细节是:为了确保状态表征有用,MBP 也经过了训练以预测当前状态 z_t 的奖励,这样所学习到的表征就与当前任务存在关联。
MERLIN 的训练有一些复杂;因为 MBP 的目标是用作一种有用的「世界模型」,这是一个难以实现的目标,所以它实际上的训练目标是优化变分下界(VLB)损失。(如果你不熟悉 VLB,可以参考这篇文章:https://xyang35.github.io/2017/04/14/variational-lower-bound/ ;但就算你不理解,也不妨碍你理解 MERLIN。)这个 VLB 损失包含两个成分:
在这下一个状态变量上的先验和后验概率分布之间的 KL 距离,其中后验分布还额外有新观察的条件。最小化这个 KL 距离能确保新状态变量与之前的观察/动作保持一致。
状态变量的重构损失;我们试图在这个状态变量中重现输入的观察(比如图像、之前的动作等)并基于该状态变量预测奖励。如果这个损失很小,说明我们就找到了一个能准确表征该观察的状态变量,而且它还可用于产生能得到高奖励的动作。
下式就是我们最终的 VLB 损失,其中第一项是重构损失,第二项是 KL 距离:
这个策略网络的损失是我们上文讨论过的 A3C 的策略梯度损失的稍微更好的版本;它使用的算法被称为「广义优势估计算法」,其细节超出了本文的覆盖范围(但能在 MERLIN 论文附录的 4.4 节找到),但其看起来就类似于下面给出的标准的策略梯度更新:
一旦训练完成,MERLIN 应该就能通过状态表征和记忆来预测性地建模世界,其策略也应该能够利用这些预测来选取有用的动作。
MERLIN 并不是唯一一个使用外部记忆存储的深度强化学习研究。早在 2016 年,就有研究者将这一思想用在了 MQN(记忆 Q 网络)中来解决 Minecraft 中的迷宫问题:https://arxiv.org/pdf/1605.09128.pdf ;但使用记忆作为世界的预测模型的概念具有一些独特的神经科学方面的推动力。有一篇 Medium 文章(https://goo.gl/cVjQK5)很好地解释了这一思想,所以这里就不再重复了,只说说其关键论点:不同于对大多数神经网络的解释,我们的大脑很可能不是以「输入-输出」机器的方式运作的。相反,其工作方式类似与一个预测引擎,我们对世界的感知实际上只是大脑对于我们的感官输入的原因的最佳猜测。神经科学家 Amil Seth 对 Hermann von Helmholtz 在 19 世纪提出的这一理论进行了很好的总结:
大脑被锁在颅骨中。它所接受的都是模糊和有噪声的感官信号,这些信号仅与世界中的物体存在间接的关联。因此,感知必然是一个推理过程,其中非确定性的感官信号会与对世界的先前预期或「信念」结合起来,以构建大脑对这些感官信号的原因的最佳假设。
MERLIN 的基于记忆的预测器的目标正是实现这种预测推理。它会对观察进行编码,然后将它们与内在的先验结合起来,从而生成一个涵盖输入的某些表征(或原因)的「状态变量」,这些状态会被存储在长期记忆中以便智能体之后能基于它们采取行动。
智能体、世界模型和想象
有意思的是,大脑类似预测引擎的概念会将我们带回我们想要探究的第一个强化学习问题:如何从环境中有效地学习?如果我们不能直接根据观察得到动作,那么我们又该如何最好地与周遭环境交互并从中学习呢?
在强化学习领域,传统的做法要么是无模型学习,要么是基于模型的学习。无模型强化学习是学习直接将原始的环境观察映射到价值或动作。基于模型的强化学习则是首先学习一个基于原始观察的环境的过渡模型,然后使用该模型来选择动作。
图中外圈表示基于模型的强化学习,包含「direct RL」的内圈表示无模型强化学习。
比起无模型学习中单纯的试错方法,基于模型进行规划的样本效率要高得多。但是,学习优良的模型往往非常困难,因为模型不完美造成的误差往往会导致智能体表现糟糕。因为这个原因,深度强化学习领域内很多早期的成功研究(比如 DQN 和 A3C)都是无模型的。
话虽如此,1990 年的 Dyna 算法(https://goo.gl/5zrqES)就已经模糊了无模型和基于模型的强化学习方法之间的界线,其中使用了一个学习后的模型来生成模拟的经历,以帮助训练无模型策略。现在,已有研究将这两种方法直接组合到了一起,即「想象力增强的智能体」算法(I2A,https://arxiv.org/abs/1707.06203)。
在 I2A 中,最终策略是一个与无模型组件和基于模型的组件相关的函数。基于模型的组件被称为该智能体对世界的「想象」,其由该智能体内部的学习后的模型所产生的想象轨迹组成。但是,其关键的地方在于基于模型的组件的末端还有一个编码器,它会将想象轨迹聚合到一起并解读它们,使得智能体能学习在有必要时忽略自己的想象。也就是说,如果智能体发现其内部模型投射的轨迹是无用的和不准确的,那么它就可以学会忽视该模型并使用其无模型分支进行处理。
上图展示了 I2A 的工作方式。观察一开始就会被传递给无模型组件和基于模型的组件。在基于模型的组件中,会根据在当前状态可能采取的 n 个动作来想象 n 个不同的轨迹。这些轨迹是通过将动作和状态输入其内部环境模型而得到的,从而能够过渡到新的想象状态,然后取其中能得到最大化结果的动作。一个蒸馏后的想象策略(与通过交叉熵损失的最终策略相似)选择下一个动作。经过固定的 k 个步骤之后,这些轨迹会被编码并被聚合到一起,然后会与无模型组件的输出一起输入策略网络。关键的地方在于,这种编码能让策略以最有用的方式解读想象轨迹——如果不合适就忽视它们,在可用时就提取出其中与奖励无关的信息。
I2A 的策略网络是通过一个使用优势的标准策略梯度损失训练的,类似于 A3C 和 MERLIN,所以这应该看起来很眼熟:
此外,在实际策略和内部模型的想象策略之间还添加了一个策略蒸馏损失,以确保想象策略选择的动作接近当前智能体会选择的动作:
I2A 的表现优于包含 MCTS(蒙特卡洛树搜索)规划算法在内的很多基准。即使在其基于模型的组件被故意设计得预测结果很差时,它也能在实验中得到出色的表现,这说明它能权衡所要使用的模型——在有必要时也会使用无模型方法。有意思的是,内部模型较差的 I2A 的表现实际上还稍微优于有较好模型的 I2A——研究者将其归因于随机初始化或有噪声的内部模型能提供某种形式的正则化,但很显然这还是一个有待进一步研究的领域。
不管怎样,I2A 都很出色,因为它在某些方面也体现了人类在世界中的运作方式。我们总是在根据对我们所处的环境的某个心智模型来规划和预测未来,但我们也都清楚我们的心智模型并不完全准确——尤其是当我们处在新环境中或遇到我们未曾见过的情形时。在这种情况下,我们会进行试错,就像是无模型方法一样,但我们也会使用新的经历来更新我们内在的心智模型。
目前有很多研究者都在探索如何有效结合基于模型的方法和无模型方法。Berkeley AI 提出了一种时间差分模型:https://bair.berkeley.edu/blog/2018/04/26/tdm/;其也有一个非常有趣的前提。其思想是让智能体设置更多时间上抽象的目标,即「在 k 个时间步骤内处于 X 状态」,然后在保证最大化每 k 个步骤所收集到的奖励的同时学习这些长期的模型过渡。这能为我们提供对动作的无模型探索和在高层目标上的基于模型的规划之间的平滑过渡——如果思考一下这种方法,你会发现这又会将我们带回分层式强化学习。
所有这些研究论文都关注的是同样的目标:实现与无模型方法同样(或更优)的表现,同时达到基于模型的方法那样的样本效率。
总结
深度强化学习模型确实很难训练,这一点毫无疑问。但正是由于这样的难度,我们才被迫提出了那么多的策略、方法和算法,以便能借助深度学习的强大力量来解决经典(或非经典)的控制问题。
这篇文章对深度强化学习的近期研究进行了不全面的介绍——还有大量研究没有提及,甚至还有很多研究我根本就不知道。但是,希望这里介绍的一些记忆、分层和想象方向的研究能够帮助读者了解我们着手解决强化学习领域内一些长期挑战和瓶颈的途径。
4. 应该如何学习成人高考的英语词汇?
关于怎样采用不同的方法学习,以更快地提高成绩,下面是一些有用的参考
1.Study Every Day
坚持每天学习
It's important to study English every day. However, don't exaggerate! Study for thirty minutes every day instead of two hours once a week. Short, steady practice is much better for learning than long periods on an irregular basis. This habit of studying English every day will help keep English in your brain fresh.
每天都坚持学英语很重要。但是,也不要太夸张了!每天学习30分钟比一周学习两个小时效果更好。短暂的、定期的练习比起不定期的长时间学习效果更好。每天坚持学习英语的习惯可以使你大脑中储存的英语知识保持在活跃的状态。
2.Review Grammar as Your Watch or Read
回顾你观看或阅读过的语法知识
Give yourself one grammar goal when reading a new article or watching a new video. For example, try to write down each example of a form you are studying such as the present perfect. Use highlighters (colored pens) with texts to highlight forms that you are studying.
在阅读一篇新的文章或观看一个新的视频时,给你自己定下一个语法目标。例如,试着写下你正在学习的一个形式,例如现在完成时。使用荧光笔(或彩色笔)在你学习的文本重点处做上记号。
3.Use Different Learning Methods
使用不同的学习方法
Don't just use one way to study English. Use a variety of methods which will help all the parts of your brain (multiple intelligences) help you. For example, if you are learning new vocabulary, create a word map, describe a picture, make a list and study that, type out the words five times. All of these methods together help to reinforce your learning.
不要只使用一种方法来学习英语。使用不同的方法能够使你大脑(多元智能)中不同的区域发挥作用。例如;如果您在学习新的词汇,可以画一张词语地图,或描绘出一幅图,列出一个清单并进行学习,将这些词语分五次敲出来。所有这些方法作用在一起可以帮助你加强学习。
4.Find Some Friends
寻找学习搭档
There is nothing like having a few friends to study English together. You can practice the exercises together, have conversations together (in English!), and, as you study English together, help each other with exercises you may not understand.
没有什么比得上和几个朋友一起学习了。你们可以一起做练习,一起对话(用英语!)。当你们一起学习英语的时候,可以针对不懂的练习互相帮助。
5.ChooseTopics that Interest You
选择你感兴趣的话题
One of the most important things to do is to study English using topics that you like. This will help motivate you because you will also be learning about a topic you find interesting while you study English.
重要的一点就是,选择你喜欢的话题来学习英语。这样可以使你激发动力,因为你是一边学英语,一边学习你感兴趣的话题。
6.Warming-up to Study English
利用准备活动来学习英语
Just as there are exercises to help you warm up before you play some basketball or other sport, there are exercises which can help you warm up to study English.
就像在你打篮球或做其他运动之前,都会做一些暖身运动一样,你也可以通过一些练习来帮助你做一些学习英语的准备活动。
7.Activating Your Vocabulary
激活词汇
Activate your vocabulary by thinking or speaking briefly about the subject you are about to work on. For example, if you are going to study English on topics that focus on vacations, take a moment to think about your last vacation, what you did, what you enjoyed, etc. This simple exercise will help your brain warm-up to vocabulary that you are likely to encounter as you study English about this particular subject.
通过思考或简述即将开展的主题,可以激活你的词汇。例如,如果你要学习关于度假的英语话题,你可以花点时间想想上一次的假期、你都做了些什么、喜欢什么等等。在学习特定的英语主题时,这个简单的练习可以帮助你的大脑为学习词汇做好准备。
8.Activating Your Grammar
激活语法
Activate your grammar by thinking about the general grammar area before you begin to study. For example, if you are going to study English grammar focusing on the past, stop to think about what you did last weekend, where you went, etc. to help activate what you already understand about using the past. As with activating vocabulary, you'll help your brain bring up what it knows about the past simple in an easy way before you begin to focus on studying English grammar in detail.
在开始学习之前,想一想通用的语法点来激活你的语法。例如,如果你是要学习英语语法中的过去时态,可以停下来想想上周你做了什么。通过激活语法,你可以以简单的方式使自己的大脑回想起关于一般过去时的知识。
9.Singing a Song
唱歌
Before class begins, or before you sit down to study English sing a song in English to yourself. Make sure to use a song that you understand and know very well. This short and fun exercise will help your brain focus on the English language in a relaxing manner. It's important to be relaxed when you study English! Singing a song also helps activate the creative side of your brain which can help you come up with more examples as your practice conversation or do some creative writing.
在上课或你开始学习英语之前,可以唱一首英语歌。你要确保歌里的每个词都认识并理解。这种简短有趣的练习可以帮助你的大脑轻松地将精力集中在英语上。轻松地学习英语很重要!唱歌可以帮助激活大脑中创造性的一面,从而使你在练习对话或进行创意写作时能想出更多的例子。
10.Typing a Short Paragraph in English
写一小段英语文章
If you going to study English at your desk, begin by typing a simple paragraph in English. You can type about your day, your hobbies, your friends, etc. Anything will do. Typing helps activate the kinetic part of your brain that helps improve learning through physical activity. I also recommend typing while you study your English grammar. This will help solidify your knowledge with movement.
如果你是坐在桌前学习英语,从打出一段简单的英文开始吧。你可以写写你的一天都干了什么,你的爱好,你的朋友等等。打字可以帮助激活你大脑中运动的部分,这有助于从生理行为方面促进学习。我还推荐学语法的时候打字,这可以通过动作固化你的记忆。
11.A Thousand Words ...
一千个词
As the saying goes in English: A picture is worth a thousand words. Help activate the creative side of your brain by trying to describe a photo or other image. You can combine use this also to activate your vocabulary by choosing a picture that has something to do with the subject you are going to study in English.
英语里有句话说的好:一幅画顶一千个词。试着描绘一张照片或者其他的图片,这样有助于激活你大脑中创造性的一面。你还可以选择一张与你即将学习的主题相关的图片,结合这个方法激活你的词汇。
12.A Little Grammar, a Little Listening, a Little Reading, and a little Writing
语法、听力、阅读和写作都要涉及到
Next, make sure to study a number of areas rather than focusing on just one topic. Study a little grammar, then do a short listening exercise, then perhaps read an article on the same topic. Don't do too much, twenty minutes on three different types of exercises is plenty!
其次,你要确保涉足多个版块,而不是只集中于一个版块。学点语法,然后做一些听力练习,再读一篇相同主题的文章。不用太多,在三个不同的板块花上20分钟就够了。
作为从事多年教育培训的专业老师,给大家普及一下,成人高考的入学英语考试不管是高起专还是专升本,学习词汇无外乎就是多看多背,虽然对于英语基础薄弱的学生来说有困难,但压力无需过大,因为成人高考录取分只是总分的1/4多点,比如2018年江苏成人高考理科本科总分是450,省控线110,可以说是非常简单了,三门课加起来超过110分即可录取。
5. 铲子骑士作弊码秘籍大全?
作弊码大全:作弊代码
界面、功能性代码
1、ITEM [NAME] [NUMBER]得到得到物品。NAME为物品名称,NUMBER为物品数量范例:得到小刀3把:ITEM KNIFE 3
2、SPAWN [NAME] [NUMBER]生成1个载具或者生物。范例:生成海蛾号1艘:SPAWN SEAMOTH 1生成利维坦15只:SPAWN ReaperLeviathan 15
3、SUB CYCLOPS在玩家面前生成1艘潜艇
4、NODAMAGE玩家无敌,不会被敌对生物攻击受伤,载具不会受损伤,但是玩家同时不能伤害其它生物。
5、NOCOST各种合成不需要任何原材料,点!
6、OXYGEN无限氧气。
7、RADIATION消除辐射。
8、NITROGEN(氮气)在水下能呆更长时间,但是如果你快速浮出水面会有“减压病”的症状。(未测试)
9、BIOME [NAME]
如果只输入BIOME,你会看到你所处BIOME的名称,与MC的F3类似。
2.如果BIOME后加NAME,则你被传送到指定BIOME。
3.可用的BIOME名称:safe, kelp, grassy, mushroom, koosh, jellyshroom, sparsereef, grandreef, dunes, mountains, deepgrand, bloodkelp, underislands, smokers, inactivelavart, islands, tree.
(不知道的看看上面的地形介绍)lt;/ligt;lt;/olgt;10、WARP [X] [Y] [Z]
把玩家传送到指定坐标。范例:WARP 1 1 1
11、BATCH [X] [Y] [Z]与WARP类似,我也不清楚。范例:BATCH 1 1 1
12、WARPME把玩家传送到他上一次所在的载具里。
13、GOTO GENROOM/AURORA快速抵达极光号发动机房。
14、GOTO JELLYSHROOM快速抵达水母蘑菇山洞。
15、SPAWN把玩家随机传送附近的地方。如果你不小心用WARP指令卡在地里,就输这条指令。
16、KILL把自己传送到逃生舱,但是物品不会掉。
17、TAKEDAMAGE [NUMBER]使玩家受到一定点数的伤害,如果不填数字,则系统随机取一个值。
18、DAY使时间变为白天。这一指令的后果就是不能生成“补给箱子”
19、NIGHT使时间变为黑夜。
20、DAYNIGHTSPEED [number]使得昼夜循环的时间发生改变。例如:DAYNIGHTSPEED 10,则昼夜交替速度为默认(默认=1)的10倍。DAYNIGHTSPEED 0.01,则昼夜交替速度为默认的0.01倍。
21、SPEED [NUMBER]使得玩家的速度发生改变。例如 SPEED 20,则玩家速度变为20倍。
20、SPAWNLOOT给玩家一些随机的补给与工具。
21、MADLOOT给玩家大量补给与工具。
22、BUBBLES在玩家周围生成几个气泡(提供O2)
23、DIG [NUMBER]把以玩家为中心,数值为直径的圆球内的任何东西全部清除,最大值为100。(挖地神器,不过这会使你的内存激增,内存不够要崩溃)
24、EXPLODESHIP使得极光号暗物质反应堆立刻发生爆炸,但是不会有爆炸声音。
25、RESTORESHIP使得极光号恢复没有炸之前的状态。
26、FREECAM使得游戏第一人称镜头(原本镜头是玩家的眼睛)脱离玩家,并且可以任意移动自由查看地形(可穿地)。再次输入则使镜头回到玩家身上。按SHIFT可控制镜头加速,按住SHIFT再按1~5键控制速度。
27、NOSHADOW移除阴影效果。重启游戏后无效。
28、NOBLOOM移除???(请人测试一下)。重启游戏后无效。
29、DEBUGSOUND去除音效。
30、FARPLANE [NUMBER]改变你的最远可视距离。默认为1000。
31、FOV [NUMBER]改变玩家镜头焦距,可取值5~。
32、ENTRESET重置游戏(除了地形)
33、GAMERESET重置游戏,读取上一次存档时的玩家位置,物品信息,地形载具等信息。
34、COMMANDS显示完整的指令列表,但是由于屏幕大小原因,有些指令的显示超出了屏幕。
35、FREEDOM/SURVIVAL/HARDCORE改变游戏模式。
36、SIZEREF生成1个假潜水员,用于大小比对。
37、BLUEPRINT [NAME]给玩家一个图纸。范例BLUEPRINT TRANSFUSERBLUEPRINT解锁DNA提取枪图纸。
38、FORGET [NAME]把已经获得的图纸删除。(这不是作死吗?)
39、ALLBLUEPRINT解锁所有图纸。
40、FASTBUILD使用建造器时建造能够立刻完成。
41、PRINTBIOME显示你所在地形的位置和一个小地图。
物品代码
前言:1、作弊的物品名称与游戏内容有出入,如果你不知道就看看这里好了!
2、有部分没翻译(偷懒)
3、部分代码最后会有奇怪的符号,下面给出解释
[*] 表示可以用指令SPAWN [NAME]生成,但也可以用ITEM指令IC 表示物品生成时以物品方块的形式出现IM 表示模型是暂时的,未来会改变这个模型SO 表示只能通过SPAWN [NAME]实现CNS 表示目前不能生成CDNW 表示目前版本无法生成,但老版本或许可以PS:别把前面打的Item算上
【基础材料】
Item TitaniumIngot 钛锭Item Silicone 硅胶Item Glass 玻璃Item Bleach 漂白粉Item Magnesium 镁矿石Item Lead 铅Item EnameledGlass 搪瓷玻璃Item PlasteelIngot 钢化塑料
【高级材料】
Item HydrochloricAcid 盐酸Item Benzene 笨Item AramidFibers 芳族聚酰胺(防弹衣材料)Item Aerogel 气凝胶Item Polyaniline 聚苯胺Item Graphene 石墨烯C60
【电子元件】
Item CopperWire 铜线Item Battery - [*] 电池Item PowerCell - [*] 能量核心Item ComputerChip 电脑芯片Item WiringKit 绕线盒Item AdvancedWiringKit 高级接线盒Item Nanowires 纳米线
【水】
Item FilteredWater - [*] (IC) 过滤水Item DisinfectedWater - [*] (IC) 消毒水Item StillsuitWater - [*] (IC) 回收水
【煮过的食物】
Item CookedSpadefish - [*] 铲子鱼Item CookedBladderfish - [*] 气囊鱼Item CookedBoomerang - [*] 回旋镖鱼Item CookedEyeye - [*] 眼鱼Item CookedGarryfish - [*] 加里鱼Item CookedHolefish - [*] 洞洞鱼Item CookedHoverfish - [*] 吸盘鱼Item CookedOculus - [*] 红眼鱼Item CookedPeeper - [*] 大眼鱼Item CookedReginald - [*] 大尾鱼Item CookedHoopfish - [*] 环状鱼
【腌过的食物】名称同上不翻译
Item CuredSpadefish - [*]Item CuredBladderfish - [*] Item CuredBoomerang - [*]Item CuredEyeye - [*]Item CuredGarryfish - [*]Item CuredHolefish - [*]Item CuredHoverfish - [*]Item CuredOculus - [*]Item CuredPeeper - [*]Item CuredReginald - [*]Item CuredHoopfish - [*]
【装备】
Item Tank - [*] 氧气罐Item Fins - [*] 脚蹼Item RadiationSuit - [*] (IM) 防辐射服Item RadiationHelmet 防辐射头盔Item RadiationGloves 防辐射手套Item Stillsuit - [*] (IM) 紧身衣Item First Aid Kit - [*] 急救包Item Rebreather 呼吸头盔Item Pipe - [*] 管Item Compass - [*] 指南针Item Thermometer 温度计Item DiveSuit 潜水服
【工具】
Item Flashlight - [*] 手电筒Item Knife - [*] 小刀Item Divereel - [*] 潜水绕线Item Airbladder - [*] 浮球Item Flare - [*] 照明棒Item Builder - [*] 建造器Item Welder - [*] 修理枪Item StasisRifle - [*] 停滞枪Item Terraformer - [*] 地形改造器Item Transfuser - [*] DNA提取枪
【机械】
Item Beacon - [*] 信标Item Constructor - [*] 建造台Item CurrentGenerator - [*] 水流发生器Item Gravsphere - [*] 静电球Item SeaGlide - [*] 海洋推进器
【潜艇】
Item HullReinforcementModule - [*] (Hull) 潜艇抗压升级版1Item HullReinforcementModule2 - [*] (Shell) 潜艇抗压升级版2Item HullReinforcementModule3 - [*] (Chelonian) 潜艇抗压升级版3Item PowerUpgradeModule - [*] 潜艇动力升级版
【载具】
Item Seamoth - [*] 海蛾号Sub Cyclops 独眼巨人号Item Exosuit - [*] 外骨骼装(我想到了COD11)
【基本材料】
Item Copper - [*] 铜矿石Item Salt - [*] 盐结晶Item Quartz - [*] 石英Item Titanium - [*] 钛矿石Item Silver - [*] 银Item Gold - [*] 金Item Lithium - [*] 锂矿石Item Diamond - [*] 钻石Item ScrapMetal - [*] 金属板Item Stalkertooth - [*] 追踪者的牙Item AcidMushroom - [*] 酸蘑菇Item CoralChunk - (IC) 珊瑚块Item JeweledDiskPiece 宝石盘Item KooshChunk - (IC) 库什块Item TreeMushroomPiece - (IC) 树蘑菇碎片Item Uranium - (IC) 铀矿石Item MercuryOre - [*] 水银矿石Item BloodOil - [*] 血油Item Sulphur - [*] 硫结晶Item AluminumOxide - [*] 氧化铝Item OpalGem - (IC) 猫眼石
【生物】
Item Bladderfish - [*] (Airsack) 气囊鱼Item Boomerang - [*] 回旋镖鱼Item Eyeye - [*] 眼鱼Item Garryfish - [*] 加里鱼Item Holefish - [*] 洞洞鱼Item Hoopfish - [*] 环状鱼Item Hoverfish - [*] 吸盘鱼Item Oculus - [*] 红眼鱼Item Peeper - [*] 大眼鱼Item Reginald - [*] 大尾鱼Item Spadefish - [*] 铲子鱼
【可生吃食物】
Item CreepvinePiece - [*] (IC) 海藻藤Item JellyPlant - [*] 水母果Item NutrientBlock - [*] (IC) 营养砖(猪脚吃砖头,太猛了)
【碎片】
Item ExosuitFragment 外骨骼碎片Item ReinforceHullFragment (IC) 抗压外壳碎片Item SeamothFragment 海蛾号碎片Item StasisRifleFragment 停滞枪碎片Item TerraformerFragment 地形改造器碎片Item TransfuserFragment (SO) DNA提取枪碎片Item WorkBenchFragment (SO) 工作台碎片Item PropulsionCannonFragment (SO) 推进炮碎片Item ThermalPlantFragment 火力发电机碎片Item NuclearReactorFragment 核反应堆碎片Item MoonPoolFragment 月亮池碎片
【试验中的物品】
Item Aquarium - (IC) 水族箱Item PropulsionCannon - [*] 排斥枪Item Spotlight - (IC) 聚光灯Item Workbench - [*] 工作台Item ThermalPlant - [*] 火力发电机Item NuclearReactor - [*] 核反应堆Item PowerTransmitter - [*] 能量发送器Item Bioreactor - [*] 生物发电机
【其他】
Item BaseCorridor - (IC) 基地走廊Item BaseDoor - (IC) 基地门Item CrashedShip - (IC) 极光号(呵呵)Item EscapePod - (IC) 逃生舱Item FragmentAnalyzer - [*] 碎片分析仪Item Fabricator - [*] 合成分解机Item Locker - [*] 小储物柜Item Observatory - (IC) 观察仓Item Signal - [*] (IM) 信号仪Item Sign - [*] 标志Item SpecimenAnalyzer - [*] 蛋分析仪Item BikemanHullPlate - (CDNW) 特殊外壳(有图案)Item DevtestItem - (CDNW) 特殊外壳(有图案)
【不可利用的生物】
Item BarnacleSuckers - [*] (IC) 吸盘鱼Item Bleeder - [*] 吸血虫Item BoneShark - [*] 骨鲨Item BrainCoral - [*] 紫色气泡珊瑚Item CuteFish - (IC) 可爱鱼Item Crabsnake - (IC) 螃蟹蛇Item Crash - [*] 苦力怕鱼Item CrashHome - (IC) 苦力怕巢穴Item Floater - [*] 漂浮者Item Gasopod - [*] 放鱼Item HoopFishSchool - [*] 鱼群Item Jellyray - [*] 水母鳐Item Jumper - [*] 跳跃者Item LavaLarva - [*] 熔岩虫Item LavaLizard - [*] 熔岩蜥蜴Item Leviathan - (IC) 海Item Mesmer - [*] 亲嘴鱼Item Rabbitray - [*] 兔子鱼Item ReaperLeviathan - (IC) 死神利维坦Item Reefback - [*] 礁背鱿Item Rockgrub - [*] 绿虾Item RockPuncher - (IC) 岩石破坏者?Item Sandshark - [*] 沙鲨Item SeaTreader - (IC) 海蚊子?Item CaveCrawler - [*] 洞穴螃蟹?Item GrabCrab - (IC) 螃蟹?
【不可利用的植物】
Item Bloodgrass - [*] 血草Item BlueCluster - [*] 蓝色触手Item CreepvinePiece - [*] 海藻Item CreepvineSeedCluster 海藻种子Item GreenReeds - [*] 绿色芦苇Item Greengrass - [*] 绿草Item MembrainTree - [*] 薄膜树Item Mohawk - [*] 莫西干?Item PurpleFan - [*] 紫色扇子Item SpikePlant - [*] 尖刺植物Item SmallFan - [*] 小扇子Item CalciumChunk - (IC) 钙块
【世界】
Item Geyser - (CDNW) 岩浆喷泉Item SandLoot - [*] (IC) 沙子Item LimestoneChunk - [*] 石灰石Item SandstoneChunk - [*] 砂石Item BasaltChunk - [*] 玄武岩Item ShaleChunk - [*] 页岩Item ObsidianChunk - [*] 黑曜石Item GasPod 放鱼的
蓝图、升级道具等代码(多数未翻译)
【蓝图】不翻译了
Item SeamothBlueprint - (IC)Item SpecimenAnalyzerBlueprint - (IC)Item CyclopsBlueprint - (IC)Item FabricatorBlueprint - (IC)Item FragmentAnalyzerBlueprint - (IC)Item WorkBenchBlueprint - (IC)Item ExoSuitBlueprint - (IC)Item StasisRifleBlueprint - (IC)Item TerraformerBlueprint - (IC)Item TransfuserBlueprint - (IC)Item PropulsionCannonBlueprint - (IC)
【蛋】不翻译了
Item GrandReefsEgg - [*]Item GrassyPlateausEgg - [*]Item KelpForestEgg - [*]Item KooshZoneEgg - [*]Item LavaZoneEgg - [*]Item MushroomForestEgg - [*]Item SafeShallowsEgg - [*]Item TwistyBridgesEgg - [*]Item ReefbackEgg - (IC)Item Stalkeregg - (IC)
【刀升级版】
Item DiamondBlade - [*] 钻石小刀Item HeatBlade - [*] 电热刀
【氧气罐升级版】
Item PlasteelTank - [*] 抗压氧气罐Item HighCapacityTank - [*] 大容量氧气罐
【脚蹼升级版】
Item UltraGlideFins - [*] 超级脚蹼Item SwimChargeFins - [*] 充电脚蹼
【推进枪升级版】
Item RepulsionCannon - [*] 排斥枪
【维修枪升级版】
Item LaserCutter - [*] 激光切割器
【电池升级版】
Item LithiumIonBattery - [*] 锂电池
【推进器升级版】
Item Powerglide - [*] 动力推进器
【快速生成选单】不翻译了,好烦啊Item 1 - [*] QuartzItem 2 - [*] Scrap MetalItem 3 - [*] ZincOld Item 4 - [*] Limestone Item 5 - [*] CalciteOld Item 6 - [*] DolomiteOld Item 7 - [*] Copper Ore Item 8 - [*] Lead Item 9 - [*] Salt DepositItem 10 - [*] FlintOld Item 11 - [*] EmeryOldItem 12 - [*] Mercury OreItem 13 - [*] Calcium ChunkItem 14 - [*] Placeholder Item 15 - [*] GlassItem 16 - [*] TitaniumItem 17 - [*] Silicone Item 18 - [*] CarbonOldItem 19 - [*] EthanolOldItem 20 - [*] EthyleneOldItem 21 - [*] GoldItem 22 - [*] MagnesiumItem 23 - [*] SulphurItem 24 - [*] HydrogenOldItem 25 - [*] LodestoneItem 26 - [*] SandItem 27 - [*] BleachItem 28 - [*] Silver OreItem 29 - [*] Battery AcidItem 30 - [*] Titanium IngotItem 31 - [*] SandstoneItem 32 - [*] Copper WireItem 33 - [*] Wiring KitItem 34 - [*] Advanced Wiring KitItem 35 - [*] Crash PowderItem 36 - [*] DiamondItem 37 - [*] Basalt ChunkItem 38 - [*] Shale ChunkItem 39 - [*] Obsidian ChunkItem 40 - [*] LithiumItem 41 - [*] Plasteel IngotItem 42 - [*] Enameled GlassItem 43 - [*] Power CellItem 44 - [*] Computer ChipItem 45 - [*] FiberItem 46 - [*] EnamelItem 47 - [*] AcidItem 48 - [*] VesselItem 49 - [*] CombustibleItem 50 - [*] Opal gemItem 51 - [*] UraniumItem 52 - [*] Aluminum OxideItem 53 - [*] Hydrochloric AcidItem 54 - [*] MagnetiteItem 55 - [*] Amino AcidsItem 56 - [*] PolyanilineItem 57 - [*] Aramid FibersItem 58 - [*] GrapheneItem 59 - [*] AerogelItem 60 - [*] NanowiresItem 61 - [*] BenzeneItem 62 - [*] Lubricant
6. reinforce和strengthen区别?
1、读音不同
strengthen 英 [ˈstreŋθn] 美 [ˈstreŋθn]
enhance 英 [ɪnˈhɑːns] 美 [ɪnˈhæns]
reinforce 英 [ˌriːɪnˈfɔːs] 美 [ˌriːɪnˈfɔːrs]
2、含义不同
strengthen v.加强;增强;巩固。
enhance v.提高;增强;增进。
reinforce v.加强;充实;使更强烈;加固;使更结实;给…加强力量(或装备);使更强大。
3、用法不同
strengthen 第三人称单数: strengthens 现在分词: strengthening 过去式: strengthened 过去分词: strengthened
例:
Yesterday the pound strengthened against the dollar.
昨天,英镑对美元的汇率上升了。
The wind had strengthened overnight.
夜里,风更大了。
enhance 第三人称单数: enhances 现在分词: enhancing 过去式: enhanced 过去分词: enhanced 派生词: enhanced adj. enhancement n.
例:
This is an opportunity to enhance the reputation of the company.
这是提高公司声誉的机会。
the skilled use of make-up to enhance your best features
技巧地利用化妆以突出容貌的优点
reinforce 第三人称单数: reinforces 现在分词: reinforcing 过去式: reinforced 过去分词: reinforced
例:
Success in the talks will reinforce his reputation as an international statesman.
谈判成功将会增强他作为国际政治家的声望。
All buildings are now reinforced to withstand earthquakes.
所有建筑现都已加固,以抗地震。
7. 有没有什么学习英语的方法?
学习英语的正确方式要看自己的学习目标,和现有的英语水平。有些人是为了能用在职场上,有些人是为了出国旅行的时候能有一些简单的沟通,有些人是为了出国学习或者是在海外生活。本回答会针对有基本基础的英语学习人群。
我们应该要给自己的英文学习设立正确的阶段性目标,拿职场应用来举例子,首先可以想想日常工作中,都会遇到哪些场景可能会需要使用到英文的。比如:
1、和客户见面,做自我介绍。
2、能够用英文介绍公司的服务。
3、客户常问的问题用英文怎么说,有该怎么回答?
4、有哪些常用的行业专业词汇,是否都知道怎么说?
5、常用的工作邮件是否能用英文写出来。
这样的学习不要求先累积大量的词汇量,而是注重于建立用英文将工作场景中常用的情况表达出,在实际应用中反复练习,边做边学,就能越来越熟练。熟练应用一部分内容后,再去拓展学习新的知识。
举个例子,刚刚学钢琴的人,如果以考10级为目标,那注定是一个漫长的过程。但其实很多人只需要会弹一首流行歌曲。那这个目标相对而言就很容易实现。学会了一首曲子能带来很大的成就感和满足感,并能让自己觉得是切实的达成了某个目标。之后再去学习下一首,再一首,就能一点一点的拓展自己的能力。
英语学习也是类似的,一口吃不了一个大胖子,如果设立的目标离自己的实际水平太远,那无法坚持、半途而废、看不到自己的进步是在正常不过的事情了。相反,设立一些1-2周内通过自己的努力能实现的目标,会更容易坚持学习下去哦。
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1. reinforce,reinforcing什么意思?
self-reinforcing自我充实reinforcing[英][ˌri:ɪn'fɔ:sɪŋ][美][ˌri:ɪn'fɔ:sɪŋ]v.加强; 加固( reinforce的现在分词 ); 使更结实; 充实;
2. 防爆胎标志符号?
防爆胎标志是轮胎上印有RSC或者是R-F标志,RSC为RUNSTABILITYCONTROL的缩写,叫做漏气保用轮胎,当轮胎破裂且承受极高负荷时,其内壁上带有橡胶质物质也能使轮胎保持稳定状态,RF是reinforce的缩写,是增强型的意思,也是缺气保用轮胎,就是俗称的防爆胎。
3. 深度强化学习领域近期有什么新进展?
深度强化学习是近年来人工智能领域内最受关注的研究方向之一,并已在游戏和机器人控制等领域取得了很多耀眼的成果。DeepMind 的工程师 Joyce Xu 近日发表了一篇博客文章,介绍了深度强化学习领域的一些近期进展,其中涉及到分层式强化学习、记忆、注意机制、世界模型和想象等方向。
我觉得,深度强化学习最让人喜欢的一点是它确实实在难以有效,这一点不同于监督学习。用神经网络来解决一个计算机视觉问题可能能达到 80% 的效果;而如果用神经网络来处理强化学习问题,你可能就只能眼睁睁地看着它失败——而且你每次尝试时遭受的失败都各不相同。
强化学习领域内的很多最大的挑战都围绕着两大问题:如何有效地与环境交互(比如探索与利用、样本效率),以及如何有效地从经历中学习(比如长期信用分配、稀疏奖励信号)。在这篇文章中,我希望探讨深度强化学习领域内试图解决这些挑战的几个近期研究方向,并且还会将其与人类认知进行优雅简洁的对比。具体而言,我将谈到:
分层式强化学习
记忆和预测建模
将无模型方法与基于模型的方法组合到一起
本文首先将简要介绍两个代表性的深度强化学习算法——DQN 和 A3C,以为后文提供能够作为参考的直观知识,然后我们会深入探讨几篇近期的论文和研究突破。
DQN 和 A3C/A2C
声明:我假设读者已经对强化学习有一定的基本了解了(因此这里不会提供有关这些算法的深度教程),但就算你对强化学习算法的工作方式并不完全了解,你应该也能阅读后文的内容。
DeepMind 的 DQN(深度 Q 网络)是将深度学习应用于强化学习的最早期突破性成功之一。其中使用了一个神经网络来学习用于经典 Atari 游戏的 Q 函数,比如《乒乓球》和《打砖块》,从而让模型可以直接根据原始像素输入得出应该采取的动作。
从算法上看,DQN 直接源自经典的 Q 学习技术。在 Q 学习中,一个状态-动作对的 Q 值(即 quality 值)是通过基于经历的迭代式更新来估计的。从本质上讲,对于某个状态下我们可采取的每个动作,我们都可以使用收到的即时奖励和对新状态的价值估计来更新原来的状态-动作对的价值估计:
DQN 的训练是最小化时间差分误差(TD-error)的 MSE(均方误差),如上所示。DQN 使用了两个关键策略来使 Q 学习适用于深度神经网络,而且这两个策略也在后续的深度强化学习研究中得到了成功的应用。这两个策略为:
经历重放(experience replay),其中每个状态/动作转换元组 (s, a, r, s』) 都存储在一个记忆「重放」缓存冲,并会被随机采样以用于训练网络,从而可实现对训练数据的重复使用和去除连续轨迹样本中的相关性。
使用一个单独的目标网络(即上式中的 Q_hat 部分)来实现训练的稳定,所以 TD 误差不是根据源自训练网络的不断变化的目标计算的,而是根据由一个基本固定的网络所生成的稳定目标计算的。
在那之后,DeepMind 的 A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic)和 OpenAI 的同步式变体 A2C 也非常成功地将深度学习方法推广到了 actor-critic 方法上。
actor-critic 方法将策略梯度方法与一种学习后的价值函数结合到了一起。对于 DQN 方法,我们仅有学习后的价值函数(即 Q 函数),而我们遵循的「策略」只是简单地在每个步骤取能最大化 Q 值的动作。使用 A3C 和使用其它 actor-critic 方法一样,我们会学习两个不同的函数:策略(即 actor)和价值(即 critic)。策略函数是基于采取该动作的当前估计优势(advantage)来调整动作概率,而价值函数则是基于经历和后续策略收集到的奖励来更新该优势:
从上面的更新可以看出,价值网络会学习一个基线状态值 V(s_i;θ_v),我们可以将其与我们的当前奖励估计 R 进行比较,从而得到「优势」;策略网络则会通过经典的 REINFORCE 算法根据该优势调整动作的对数概率。
A3C 真正的贡献在于其并行化和异步化的架构:多个 actor 学习器被分派到不同的环境实例中;它们全都会与环境进行交互并收集经历,然后异步地将它们的梯度更新推送到一个中心的「目标网络」(一个借用自 DQN 的思路)。之后,OpenAI 的 A2C 研究表明异步方式实际上对性能没有贡献,而且事实上还会降低样本效率。对这些架构的详细解释已经超出了本文的覆盖范围,但如果你和我一样对分布式智能体感兴趣,那一定要看看 DeepMind 的 IMPALA,这是一种非常有用的设计范式,可用于实现对学习的扩展:https://arxiv.org/abs/1802.01561。
DQN 和 A3C/A2C 都是非常强大的基线智能体,但是在面对更加复杂的任务、严重的部分可观察性和/或动作与相关奖励信号之间存在较长延迟时,这些智能体往往难以为继。因此,强化学习研究中有一整个子领域在致力于解决这些问题。接下来我们看看其中一些优秀的研究。
分层式强化学习(HRL)
分层式强化学习是一类从多个策略层学习的强化学习方法,其中每一层都负责控制不同层面的时间和行为抽象。最低层面的策略负责输出环境动作,让更高层面的策略可以操作更抽象的目标和更长的时间尺度。
为什么这种方法很吸引人?首先也是最重要的一点是在认知方面,有很多研究都认为人类和动物行为都基于分层式结构。这在日常生活中有直观的体现:当我决定做一顿饭时(实际上我基本从不做饭,但为了合理论述,就假设我是一个负责的人类吧),我会将这一任务分成多个更简单的子任务(切蔬菜、煮面条等),但绝不会忽视我要做饭的总体目标;我甚至还能切换不同的子任务来完成同样的目标,比如不煮面条而是蒸饭。这说明真实世界任务中存在固有的层次结构和组合性质,因此可将简单的基础动作串接、重复或组合起来以完成复杂的工作。近些年的一些研究甚至发现 HRL 组件与前额叶皮质中的特定神经结构之间存在直接的相似性。
从技术方面看,HRL 尤其引人注目,因为它能帮助解决我们前文提到的第二个问题的两大挑战:如何有效地从经历中学习(比如长期信用分配、稀疏奖励信号)。在 HRL 中,因为低层策略是基于高层策略分配的任务从内在奖励中学习的,所以尽管奖励稀疏,基础任务仍可得以学习。此外,高层策略发展起来的时间抽象让我们的模型可以根据时间上延展的经历来处理信用分配问题。
所以 HRL 的工作方式是怎样的?目前有一些各不相同的方法都能实现 HRL。Google Brain 近期的一篇论文采用了一种尤其清晰和简单的方法,并为数据高效型训练引入了一些很好的离策略修正方法。他们的模型名为 HIRO:https://arxiv.org/pdf/1805.08296.pdf。
μ_hi 是高层面的策略,其为低层面的策略输出需要实现的「目标状态」。μ_lo 是低层面的策略,输出环境动作以试图达成其目标状态观察。
其设计思路是有两个策略层。高层策略的训练目标是最大化环境奖励 R。每 c 个时间步骤,高层策略都会采样一个新动作,这是低层策略所要达成的「目标状态」。低层策略的训练目标是选取合适的环境动作,使其能产生类似于给定目标状态的状态观察。
举一个简单的例子:假设我们在训练一个机器人以特定的顺序堆叠彩色方块。我们仅有单个奖励 +1 在任务成功最终完成时给出,所有其它时间步骤的奖励都是 0。直观地说,高层策略负责提出所要完成的必要子目标:也许它输出的第一个目标状态是「观察到一个红色方块在你面前」,第二个目标状态可能是「观察到蓝色方块在红色方块旁边」,然后是「观察到蓝色方块在红色方块上面」。低层策略在环境中探索,直到其找到用于产生这些观察结果所必需的动作序列,比如选取一个蓝色方块并将其移动到红色方块之上。
HIRO 使用了 DDPG(深度确定性策略梯度)训练目标的一种变体来训练低层策略,其内在奖励被参数化为了当前观察与目标观察之间的距离:
DDPG 是又一种影响深远的深度强化学习算法,其将 DQN 的思想扩展到的连续动作空间。这也是一种 actor-critic 方法,使用策略梯度来优化策略;但不同于 A3C 中那样根据优势来优化策略,它是根据 Q 值来进行优化。因此在 HIRO 中,所要最小化的 DDPG 邻近误差就变成了:
同时,为了使用离策略的经历,高层策略使用了离策略修正来进行训练。其思想是:为了提升样本效率,我们希望使用某种形式的重放缓存,就像 DQN 一样。但是,过去的经历不能直接用于训练高层策略。这是因为低层策略会持续学习和改变,所以就算我们设置了与过去经历一样的目标,低层策略还是可能表现出不同的动作/转换。HIRO 中提出的离策略修正是为了回溯性地修改在离策略经历中看到的目标,从而最大化所观察到的动作序列的可能性。换句话说,如果重放经历表明过去的智能体采取动作 (x,y,z) 能达成目标 g,那么我们就寻找一个目标 g̃,使得它能让当前的智能体最有可能采取同样的动作 (x,y,z),即能够最大化该动作序列的对数概率(如下式)的动作。
然后使用 DDPG 的一种变体在这些动作、新目标和环境奖励 R 上训练高层策略。
HIRO 当然不是唯一一种 HRL 方法。FeUdal 网络是一种更早的相关研究(https://arxiv.org/pdf/1703.01161.pdf),其使用了一个学习到的「目标」表征而不是原始的状态观察。实际上,研究中的很多变体都源自学习有用的低层子策略的不同方法;很多论文都使用了辅助的或「代理的」奖励,还有一些其它研究实验了预训练或多任务训练。不同于 HIRO,这些方法中很多都需要某种程度的人工设计或领域知识,这从本质上限制了它们的通用性。近期也有研究在探索使用基于群体的训练(PBT,https://arxiv.org/abs/1711.09846),这是另一个我个人很喜欢的算法。本质上讲,内部奖励被当作了附加超参数进行处理,通过在训练过程中「演进」群体,PBT 能学习到这些超参数的最优演化。
HRL 是当前一个非常受欢迎的研究领域,而且也非常容易与其它技术组合到一起,比如这篇论文将 HRL 与模仿学习结合了起来:https://arxiv.org/pdf/1803.00590.pdf。但是,HRL 的核心只是一个非常直观的思想。HRL 是可扩展的,具备神经解剖学上的相似性,能解决强化学习领域内的一些基本问题。但和其它优秀的强化学习方法一样,它的训练难度颇高。
记忆和注意
现在来谈谈用于解决长期信用分配和稀疏奖励信号问题的其它方法。具体而言,我们要说的是最明显的方法:让智能体真正擅长记忆事物。
深度学习中的记忆总是很有意思,因为不管研究者怎样努力(而且他们确实非常努力),很少有架构能胜过经过精心调节的 LSTM。但是,人类记忆的工作方式却与 LSTM 完全不同。当我们在处理日常生活中的任务时,我们会回忆和关注与场景相关的特定记忆,很少有其它内容。比如当我回家并开车到当地的杂货店时,我会使用我在这条道路上驾驶了数百次的记忆,而不是如何从 Camden Town 驱车到伦敦的 Piccadilly Circus 的记忆——即使这些记忆刚刚才加入我的经历,仍然活灵活现。就此而言,人类的记忆基本都是根据场景进行查询的——取决于我们在哪里以及做什么,我们的大脑知道哪些记忆对我们有用。
在深度学习中,这一观点催生了外部的基于关键值的记忆。这并不是一个新思想;神经图灵机(https://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf,这是我读过的第一篇而且是最喜欢的论文)使用了一种可微分的外部记忆存储来增强神经网络,可以通过指向特定位置的向量值的「读」和「写」头来访问。我们可以很容易想到将其扩展到强化学习领域——在任意给定时间步骤,智能体都会获得其环境观察和与当前状态相关的记忆。这就是近期的 MERLIN 架构的所做的事情:https://arxiv.org/pdf/1803.10760.pdf。
MERLIN 有两个组件:一个基于记忆的预测器(MBP)和一个策略网络。MBP 负责将观察压缩成有用的低维「状态变量」,从而将其直接存储到键值记忆矩阵中。它也会负责将相关的记忆传递给策略网络,然后策略网络会使用这些记忆和当前状态来输出动作。
这个架构可能看起来有些复杂,但要记住,其策略网络只是一个输出动作的循环网络,而 MBP 也仅做三件事:
将观察压缩成有用的状态变量 z_t,从而传递给策略。
将 z_t 写入记忆矩阵
获取其它有用的记忆并传递给策略
其工作流程看起来是这样的:输入的观察首先被编码并被输入一个 MLP,这个 MLP 的输出会被添加到下一个状态变量的先验分布上,从而得到后验分布。这个后验分布基于所有之前的动作/观察以及新的观察,然后会被采样以产生一个状态变量 z_t。接下来,z_t 会被输入 MBP 的 LSTM,其输出会被用于更新先验分布以及通过向量值的「读取键」和「写入键」来对记忆进行读取/写入——这两者是以作为 LSTM 的隐藏状态的线性函数得到的。最后,下游的工作是策略网络使用 z_t 以及从记忆读取的输出来得出一个动作。
其中一个关键细节是:为了确保状态表征有用,MBP 也经过了训练以预测当前状态 z_t 的奖励,这样所学习到的表征就与当前任务存在关联。
MERLIN 的训练有一些复杂;因为 MBP 的目标是用作一种有用的「世界模型」,这是一个难以实现的目标,所以它实际上的训练目标是优化变分下界(VLB)损失。(如果你不熟悉 VLB,可以参考这篇文章:https://xyang35.github.io/2017/04/14/variational-lower-bound/ ;但就算你不理解,也不妨碍你理解 MERLIN。)这个 VLB 损失包含两个成分:
在这下一个状态变量上的先验和后验概率分布之间的 KL 距离,其中后验分布还额外有新观察的条件。最小化这个 KL 距离能确保新状态变量与之前的观察/动作保持一致。
状态变量的重构损失;我们试图在这个状态变量中重现输入的观察(比如图像、之前的动作等)并基于该状态变量预测奖励。如果这个损失很小,说明我们就找到了一个能准确表征该观察的状态变量,而且它还可用于产生能得到高奖励的动作。
下式就是我们最终的 VLB 损失,其中第一项是重构损失,第二项是 KL 距离:
这个策略网络的损失是我们上文讨论过的 A3C 的策略梯度损失的稍微更好的版本;它使用的算法被称为「广义优势估计算法」,其细节超出了本文的覆盖范围(但能在 MERLIN 论文附录的 4.4 节找到),但其看起来就类似于下面给出的标准的策略梯度更新:
一旦训练完成,MERLIN 应该就能通过状态表征和记忆来预测性地建模世界,其策略也应该能够利用这些预测来选取有用的动作。
MERLIN 并不是唯一一个使用外部记忆存储的深度强化学习研究。早在 2016 年,就有研究者将这一思想用在了 MQN(记忆 Q 网络)中来解决 Minecraft 中的迷宫问题:https://arxiv.org/pdf/1605.09128.pdf ;但使用记忆作为世界的预测模型的概念具有一些独特的神经科学方面的推动力。有一篇 Medium 文章(https://goo.gl/cVjQK5)很好地解释了这一思想,所以这里就不再重复了,只说说其关键论点:不同于对大多数神经网络的解释,我们的大脑很可能不是以「输入-输出」机器的方式运作的。相反,其工作方式类似与一个预测引擎,我们对世界的感知实际上只是大脑对于我们的感官输入的原因的最佳猜测。神经科学家 Amil Seth 对 Hermann von Helmholtz 在 19 世纪提出的这一理论进行了很好的总结:
大脑被锁在颅骨中。它所接受的都是模糊和有噪声的感官信号,这些信号仅与世界中的物体存在间接的关联。因此,感知必然是一个推理过程,其中非确定性的感官信号会与对世界的先前预期或「信念」结合起来,以构建大脑对这些感官信号的原因的最佳假设。
MERLIN 的基于记忆的预测器的目标正是实现这种预测推理。它会对观察进行编码,然后将它们与内在的先验结合起来,从而生成一个涵盖输入的某些表征(或原因)的「状态变量」,这些状态会被存储在长期记忆中以便智能体之后能基于它们采取行动。
智能体、世界模型和想象
有意思的是,大脑类似预测引擎的概念会将我们带回我们想要探究的第一个强化学习问题:如何从环境中有效地学习?如果我们不能直接根据观察得到动作,那么我们又该如何最好地与周遭环境交互并从中学习呢?
在强化学习领域,传统的做法要么是无模型学习,要么是基于模型的学习。无模型强化学习是学习直接将原始的环境观察映射到价值或动作。基于模型的强化学习则是首先学习一个基于原始观察的环境的过渡模型,然后使用该模型来选择动作。
图中外圈表示基于模型的强化学习,包含「direct RL」的内圈表示无模型强化学习。
比起无模型学习中单纯的试错方法,基于模型进行规划的样本效率要高得多。但是,学习优良的模型往往非常困难,因为模型不完美造成的误差往往会导致智能体表现糟糕。因为这个原因,深度强化学习领域内很多早期的成功研究(比如 DQN 和 A3C)都是无模型的。
话虽如此,1990 年的 Dyna 算法(https://goo.gl/5zrqES)就已经模糊了无模型和基于模型的强化学习方法之间的界线,其中使用了一个学习后的模型来生成模拟的经历,以帮助训练无模型策略。现在,已有研究将这两种方法直接组合到了一起,即「想象力增强的智能体」算法(I2A,https://arxiv.org/abs/1707.06203)。
在 I2A 中,最终策略是一个与无模型组件和基于模型的组件相关的函数。基于模型的组件被称为该智能体对世界的「想象」,其由该智能体内部的学习后的模型所产生的想象轨迹组成。但是,其关键的地方在于基于模型的组件的末端还有一个编码器,它会将想象轨迹聚合到一起并解读它们,使得智能体能学习在有必要时忽略自己的想象。也就是说,如果智能体发现其内部模型投射的轨迹是无用的和不准确的,那么它就可以学会忽视该模型并使用其无模型分支进行处理。
上图展示了 I2A 的工作方式。观察一开始就会被传递给无模型组件和基于模型的组件。在基于模型的组件中,会根据在当前状态可能采取的 n 个动作来想象 n 个不同的轨迹。这些轨迹是通过将动作和状态输入其内部环境模型而得到的,从而能够过渡到新的想象状态,然后取其中能得到最大化结果的动作。一个蒸馏后的想象策略(与通过交叉熵损失的最终策略相似)选择下一个动作。经过固定的 k 个步骤之后,这些轨迹会被编码并被聚合到一起,然后会与无模型组件的输出一起输入策略网络。关键的地方在于,这种编码能让策略以最有用的方式解读想象轨迹——如果不合适就忽视它们,在可用时就提取出其中与奖励无关的信息。
I2A 的策略网络是通过一个使用优势的标准策略梯度损失训练的,类似于 A3C 和 MERLIN,所以这应该看起来很眼熟:
此外,在实际策略和内部模型的想象策略之间还添加了一个策略蒸馏损失,以确保想象策略选择的动作接近当前智能体会选择的动作:
I2A 的表现优于包含 MCTS(蒙特卡洛树搜索)规划算法在内的很多基准。即使在其基于模型的组件被故意设计得预测结果很差时,它也能在实验中得到出色的表现,这说明它能权衡所要使用的模型——在有必要时也会使用无模型方法。有意思的是,内部模型较差的 I2A 的表现实际上还稍微优于有较好模型的 I2A——研究者将其归因于随机初始化或有噪声的内部模型能提供某种形式的正则化,但很显然这还是一个有待进一步研究的领域。
不管怎样,I2A 都很出色,因为它在某些方面也体现了人类在世界中的运作方式。我们总是在根据对我们所处的环境的某个心智模型来规划和预测未来,但我们也都清楚我们的心智模型并不完全准确——尤其是当我们处在新环境中或遇到我们未曾见过的情形时。在这种情况下,我们会进行试错,就像是无模型方法一样,但我们也会使用新的经历来更新我们内在的心智模型。
目前有很多研究者都在探索如何有效结合基于模型的方法和无模型方法。Berkeley AI 提出了一种时间差分模型:https://bair.berkeley.edu/blog/2018/04/26/tdm/;其也有一个非常有趣的前提。其思想是让智能体设置更多时间上抽象的目标,即「在 k 个时间步骤内处于 X 状态」,然后在保证最大化每 k 个步骤所收集到的奖励的同时学习这些长期的模型过渡。这能为我们提供对动作的无模型探索和在高层目标上的基于模型的规划之间的平滑过渡——如果思考一下这种方法,你会发现这又会将我们带回分层式强化学习。
所有这些研究论文都关注的是同样的目标:实现与无模型方法同样(或更优)的表现,同时达到基于模型的方法那样的样本效率。
总结
深度强化学习模型确实很难训练,这一点毫无疑问。但正是由于这样的难度,我们才被迫提出了那么多的策略、方法和算法,以便能借助深度学习的强大力量来解决经典(或非经典)的控制问题。
这篇文章对深度强化学习的近期研究进行了不全面的介绍——还有大量研究没有提及,甚至还有很多研究我根本就不知道。但是,希望这里介绍的一些记忆、分层和想象方向的研究能够帮助读者了解我们着手解决强化学习领域内一些长期挑战和瓶颈的途径。
4. 应该如何学习成人高考的英语词汇?
关于怎样采用不同的方法学习,以更快地提高成绩,下面是一些有用的参考
1.Study Every Day
坚持每天学习
It's important to study English every day. However, don't exaggerate! Study for thirty minutes every day instead of two hours once a week. Short, steady practice is much better for learning than long periods on an irregular basis. This habit of studying English every day will help keep English in your brain fresh.
每天都坚持学英语很重要。但是,也不要太夸张了!每天学习30分钟比一周学习两个小时效果更好。短暂的、定期的练习比起不定期的长时间学习效果更好。每天坚持学习英语的习惯可以使你大脑中储存的英语知识保持在活跃的状态。
2.Review Grammar as Your Watch or Read
回顾你观看或阅读过的语法知识
Give yourself one grammar goal when reading a new article or watching a new video. For example, try to write down each example of a form you are studying such as the present perfect. Use highlighters (colored pens) with texts to highlight forms that you are studying.
在阅读一篇新的文章或观看一个新的视频时,给你自己定下一个语法目标。例如,试着写下你正在学习的一个形式,例如现在完成时。使用荧光笔(或彩色笔)在你学习的文本重点处做上记号。
3.Use Different Learning Methods
使用不同的学习方法
Don't just use one way to study English. Use a variety of methods which will help all the parts of your brain (multiple intelligences) help you. For example, if you are learning new vocabulary, create a word map, describe a picture, make a list and study that, type out the words five times. All of these methods together help to reinforce your learning.
不要只使用一种方法来学习英语。使用不同的方法能够使你大脑(多元智能)中不同的区域发挥作用。例如;如果您在学习新的词汇,可以画一张词语地图,或描绘出一幅图,列出一个清单并进行学习,将这些词语分五次敲出来。所有这些方法作用在一起可以帮助你加强学习。
4.Find Some Friends
寻找学习搭档
There is nothing like having a few friends to study English together. You can practice the exercises together, have conversations together (in English!), and, as you study English together, help each other with exercises you may not understand.
没有什么比得上和几个朋友一起学习了。你们可以一起做练习,一起对话(用英语!)。当你们一起学习英语的时候,可以针对不懂的练习互相帮助。
5.ChooseTopics that Interest You
选择你感兴趣的话题
One of the most important things to do is to study English using topics that you like. This will help motivate you because you will also be learning about a topic you find interesting while you study English.
重要的一点就是,选择你喜欢的话题来学习英语。这样可以使你激发动力,因为你是一边学英语,一边学习你感兴趣的话题。
6.Warming-up to Study English
利用准备活动来学习英语
Just as there are exercises to help you warm up before you play some basketball or other sport, there are exercises which can help you warm up to study English.
就像在你打篮球或做其他运动之前,都会做一些暖身运动一样,你也可以通过一些练习来帮助你做一些学习英语的准备活动。
7.Activating Your Vocabulary
激活词汇
Activate your vocabulary by thinking or speaking briefly about the subject you are about to work on. For example, if you are going to study English on topics that focus on vacations, take a moment to think about your last vacation, what you did, what you enjoyed, etc. This simple exercise will help your brain warm-up to vocabulary that you are likely to encounter as you study English about this particular subject.
通过思考或简述即将开展的主题,可以激活你的词汇。例如,如果你要学习关于度假的英语话题,你可以花点时间想想上一次的假期、你都做了些什么、喜欢什么等等。在学习特定的英语主题时,这个简单的练习可以帮助你的大脑为学习词汇做好准备。
8.Activating Your Grammar
激活语法
Activate your grammar by thinking about the general grammar area before you begin to study. For example, if you are going to study English grammar focusing on the past, stop to think about what you did last weekend, where you went, etc. to help activate what you already understand about using the past. As with activating vocabulary, you'll help your brain bring up what it knows about the past simple in an easy way before you begin to focus on studying English grammar in detail.
在开始学习之前,想一想通用的语法点来激活你的语法。例如,如果你是要学习英语语法中的过去时态,可以停下来想想上周你做了什么。通过激活语法,你可以以简单的方式使自己的大脑回想起关于一般过去时的知识。
9.Singing a Song
唱歌
Before class begins, or before you sit down to study English sing a song in English to yourself. Make sure to use a song that you understand and know very well. This short and fun exercise will help your brain focus on the English language in a relaxing manner. It's important to be relaxed when you study English! Singing a song also helps activate the creative side of your brain which can help you come up with more examples as your practice conversation or do some creative writing.
在上课或你开始学习英语之前,可以唱一首英语歌。你要确保歌里的每个词都认识并理解。这种简短有趣的练习可以帮助你的大脑轻松地将精力集中在英语上。轻松地学习英语很重要!唱歌可以帮助激活大脑中创造性的一面,从而使你在练习对话或进行创意写作时能想出更多的例子。
10.Typing a Short Paragraph in English
写一小段英语文章
If you going to study English at your desk, begin by typing a simple paragraph in English. You can type about your day, your hobbies, your friends, etc. Anything will do. Typing helps activate the kinetic part of your brain that helps improve learning through physical activity. I also recommend typing while you study your English grammar. This will help solidify your knowledge with movement.
如果你是坐在桌前学习英语,从打出一段简单的英文开始吧。你可以写写你的一天都干了什么,你的爱好,你的朋友等等。打字可以帮助激活你大脑中运动的部分,这有助于从生理行为方面促进学习。我还推荐学语法的时候打字,这可以通过动作固化你的记忆。
11.A Thousand Words ...
一千个词
As the saying goes in English: A picture is worth a thousand words. Help activate the creative side of your brain by trying to describe a photo or other image. You can combine use this also to activate your vocabulary by choosing a picture that has something to do with the subject you are going to study in English.
英语里有句话说的好:一幅画顶一千个词。试着描绘一张照片或者其他的图片,这样有助于激活你大脑中创造性的一面。你还可以选择一张与你即将学习的主题相关的图片,结合这个方法激活你的词汇。
12.A Little Grammar, a Little Listening, a Little Reading, and a little Writing
语法、听力、阅读和写作都要涉及到
Next, make sure to study a number of areas rather than focusing on just one topic. Study a little grammar, then do a short listening exercise, then perhaps read an article on the same topic. Don't do too much, twenty minutes on three different types of exercises is plenty!
其次,你要确保涉足多个版块,而不是只集中于一个版块。学点语法,然后做一些听力练习,再读一篇相同主题的文章。不用太多,在三个不同的板块花上20分钟就够了。
作为从事多年教育培训的专业老师,给大家普及一下,成人高考的入学英语考试不管是高起专还是专升本,学习词汇无外乎就是多看多背,虽然对于英语基础薄弱的学生来说有困难,但压力无需过大,因为成人高考录取分只是总分的1/4多点,比如2018年江苏成人高考理科本科总分是450,省控线110,可以说是非常简单了,三门课加起来超过110分即可录取。
5. 铲子骑士作弊码秘籍大全?
作弊码大全:作弊代码
界面、功能性代码
1、ITEM [NAME] [NUMBER]得到得到物品。NAME为物品名称,NUMBER为物品数量范例:得到小刀3把:ITEM KNIFE 3
2、SPAWN [NAME] [NUMBER]生成1个载具或者生物。范例:生成海蛾号1艘:SPAWN SEAMOTH 1生成利维坦15只:SPAWN ReaperLeviathan 15
3、SUB CYCLOPS在玩家面前生成1艘潜艇
4、NODAMAGE玩家无敌,不会被敌对生物攻击受伤,载具不会受损伤,但是玩家同时不能伤害其它生物。
5、NOCOST各种合成不需要任何原材料,点!
6、OXYGEN无限氧气。
7、RADIATION消除辐射。
8、NITROGEN(氮气)在水下能呆更长时间,但是如果你快速浮出水面会有“减压病”的症状。(未测试)
9、BIOME [NAME]
如果只输入BIOME,你会看到你所处BIOME的名称,与MC的F3类似。
2.如果BIOME后加NAME,则你被传送到指定BIOME。
3.可用的BIOME名称:safe, kelp, grassy, mushroom, koosh, jellyshroom, sparsereef, grandreef, dunes, mountains, deepgrand, bloodkelp, underislands, smokers, inactivelavart, islands, tree.
(不知道的看看上面的地形介绍)lt;/ligt;lt;/olgt;10、WARP [X] [Y] [Z]
把玩家传送到指定坐标。范例:WARP 1 1 1
11、BATCH [X] [Y] [Z]与WARP类似,我也不清楚。范例:BATCH 1 1 1
12、WARPME把玩家传送到他上一次所在的载具里。
13、GOTO GENROOM/AURORA快速抵达极光号发动机房。
14、GOTO JELLYSHROOM快速抵达水母蘑菇山洞。
15、SPAWN把玩家随机传送附近的地方。如果你不小心用WARP指令卡在地里,就输这条指令。
16、KILL把自己传送到逃生舱,但是物品不会掉。
17、TAKEDAMAGE [NUMBER]使玩家受到一定点数的伤害,如果不填数字,则系统随机取一个值。
18、DAY使时间变为白天。这一指令的后果就是不能生成“补给箱子”
19、NIGHT使时间变为黑夜。
20、DAYNIGHTSPEED [number]使得昼夜循环的时间发生改变。例如:DAYNIGHTSPEED 10,则昼夜交替速度为默认(默认=1)的10倍。DAYNIGHTSPEED 0.01,则昼夜交替速度为默认的0.01倍。
21、SPEED [NUMBER]使得玩家的速度发生改变。例如 SPEED 20,则玩家速度变为20倍。
20、SPAWNLOOT给玩家一些随机的补给与工具。
21、MADLOOT给玩家大量补给与工具。
22、BUBBLES在玩家周围生成几个气泡(提供O2)
23、DIG [NUMBER]把以玩家为中心,数值为直径的圆球内的任何东西全部清除,最大值为100。(挖地神器,不过这会使你的内存激增,内存不够要崩溃)
24、EXPLODESHIP使得极光号暗物质反应堆立刻发生爆炸,但是不会有爆炸声音。
25、RESTORESHIP使得极光号恢复没有炸之前的状态。
26、FREECAM使得游戏第一人称镜头(原本镜头是玩家的眼睛)脱离玩家,并且可以任意移动自由查看地形(可穿地)。再次输入则使镜头回到玩家身上。按SHIFT可控制镜头加速,按住SHIFT再按1~5键控制速度。
27、NOSHADOW移除阴影效果。重启游戏后无效。
28、NOBLOOM移除???(请人测试一下)。重启游戏后无效。
29、DEBUGSOUND去除音效。
30、FARPLANE [NUMBER]改变你的最远可视距离。默认为1000。
31、FOV [NUMBER]改变玩家镜头焦距,可取值5~。
32、ENTRESET重置游戏(除了地形)
33、GAMERESET重置游戏,读取上一次存档时的玩家位置,物品信息,地形载具等信息。
34、COMMANDS显示完整的指令列表,但是由于屏幕大小原因,有些指令的显示超出了屏幕。
35、FREEDOM/SURVIVAL/HARDCORE改变游戏模式。
36、SIZEREF生成1个假潜水员,用于大小比对。
37、BLUEPRINT [NAME]给玩家一个图纸。范例BLUEPRINT TRANSFUSERBLUEPRINT解锁DNA提取枪图纸。
38、FORGET [NAME]把已经获得的图纸删除。(这不是作死吗?)
39、ALLBLUEPRINT解锁所有图纸。
40、FASTBUILD使用建造器时建造能够立刻完成。
41、PRINTBIOME显示你所在地形的位置和一个小地图。
物品代码
前言:1、作弊的物品名称与游戏内容有出入,如果你不知道就看看这里好了!
2、有部分没翻译(偷懒)
3、部分代码最后会有奇怪的符号,下面给出解释
[*] 表示可以用指令SPAWN [NAME]生成,但也可以用ITEM指令IC 表示物品生成时以物品方块的形式出现IM 表示模型是暂时的,未来会改变这个模型SO 表示只能通过SPAWN [NAME]实现CNS 表示目前不能生成CDNW 表示目前版本无法生成,但老版本或许可以PS:别把前面打的Item算上
【基础材料】
Item TitaniumIngot 钛锭Item Silicone 硅胶Item Glass 玻璃Item Bleach 漂白粉Item Magnesium 镁矿石Item Lead 铅Item EnameledGlass 搪瓷玻璃Item PlasteelIngot 钢化塑料
【高级材料】
Item HydrochloricAcid 盐酸Item Benzene 笨Item AramidFibers 芳族聚酰胺(防弹衣材料)Item Aerogel 气凝胶Item Polyaniline 聚苯胺Item Graphene 石墨烯C60
【电子元件】
Item CopperWire 铜线Item Battery - [*] 电池Item PowerCell - [*] 能量核心Item ComputerChip 电脑芯片Item WiringKit 绕线盒Item AdvancedWiringKit 高级接线盒Item Nanowires 纳米线
【水】
Item FilteredWater - [*] (IC) 过滤水Item DisinfectedWater - [*] (IC) 消毒水Item StillsuitWater - [*] (IC) 回收水
【煮过的食物】
Item CookedSpadefish - [*] 铲子鱼Item CookedBladderfish - [*] 气囊鱼Item CookedBoomerang - [*] 回旋镖鱼Item CookedEyeye - [*] 眼鱼Item CookedGarryfish - [*] 加里鱼Item CookedHolefish - [*] 洞洞鱼Item CookedHoverfish - [*] 吸盘鱼Item CookedOculus - [*] 红眼鱼Item CookedPeeper - [*] 大眼鱼Item CookedReginald - [*] 大尾鱼Item CookedHoopfish - [*] 环状鱼
【腌过的食物】名称同上不翻译
Item CuredSpadefish - [*]Item CuredBladderfish - [*] Item CuredBoomerang - [*]Item CuredEyeye - [*]Item CuredGarryfish - [*]Item CuredHolefish - [*]Item CuredHoverfish - [*]Item CuredOculus - [*]Item CuredPeeper - [*]Item CuredReginald - [*]Item CuredHoopfish - [*]
【装备】
Item Tank - [*] 氧气罐Item Fins - [*] 脚蹼Item RadiationSuit - [*] (IM) 防辐射服Item RadiationHelmet 防辐射头盔Item RadiationGloves 防辐射手套Item Stillsuit - [*] (IM) 紧身衣Item First Aid Kit - [*] 急救包Item Rebreather 呼吸头盔Item Pipe - [*] 管Item Compass - [*] 指南针Item Thermometer 温度计Item DiveSuit 潜水服
【工具】
Item Flashlight - [*] 手电筒Item Knife - [*] 小刀Item Divereel - [*] 潜水绕线Item Airbladder - [*] 浮球Item Flare - [*] 照明棒Item Builder - [*] 建造器Item Welder - [*] 修理枪Item StasisRifle - [*] 停滞枪Item Terraformer - [*] 地形改造器Item Transfuser - [*] DNA提取枪
【机械】
Item Beacon - [*] 信标Item Constructor - [*] 建造台Item CurrentGenerator - [*] 水流发生器Item Gravsphere - [*] 静电球Item SeaGlide - [*] 海洋推进器
【潜艇】
Item HullReinforcementModule - [*] (Hull) 潜艇抗压升级版1Item HullReinforcementModule2 - [*] (Shell) 潜艇抗压升级版2Item HullReinforcementModule3 - [*] (Chelonian) 潜艇抗压升级版3Item PowerUpgradeModule - [*] 潜艇动力升级版
【载具】
Item Seamoth - [*] 海蛾号Sub Cyclops 独眼巨人号Item Exosuit - [*] 外骨骼装(我想到了COD11)
【基本材料】
Item Copper - [*] 铜矿石Item Salt - [*] 盐结晶Item Quartz - [*] 石英Item Titanium - [*] 钛矿石Item Silver - [*] 银Item Gold - [*] 金Item Lithium - [*] 锂矿石Item Diamond - [*] 钻石Item ScrapMetal - [*] 金属板Item Stalkertooth - [*] 追踪者的牙Item AcidMushroom - [*] 酸蘑菇Item CoralChunk - (IC) 珊瑚块Item JeweledDiskPiece 宝石盘Item KooshChunk - (IC) 库什块Item TreeMushroomPiece - (IC) 树蘑菇碎片Item Uranium - (IC) 铀矿石Item MercuryOre - [*] 水银矿石Item BloodOil - [*] 血油Item Sulphur - [*] 硫结晶Item AluminumOxide - [*] 氧化铝Item OpalGem - (IC) 猫眼石
【生物】
Item Bladderfish - [*] (Airsack) 气囊鱼Item Boomerang - [*] 回旋镖鱼Item Eyeye - [*] 眼鱼Item Garryfish - [*] 加里鱼Item Holefish - [*] 洞洞鱼Item Hoopfish - [*] 环状鱼Item Hoverfish - [*] 吸盘鱼Item Oculus - [*] 红眼鱼Item Peeper - [*] 大眼鱼Item Reginald - [*] 大尾鱼Item Spadefish - [*] 铲子鱼
【可生吃食物】
Item CreepvinePiece - [*] (IC) 海藻藤Item JellyPlant - [*] 水母果Item NutrientBlock - [*] (IC) 营养砖(猪脚吃砖头,太猛了)
【碎片】
Item ExosuitFragment 外骨骼碎片Item ReinforceHullFragment (IC) 抗压外壳碎片Item SeamothFragment 海蛾号碎片Item StasisRifleFragment 停滞枪碎片Item TerraformerFragment 地形改造器碎片Item TransfuserFragment (SO) DNA提取枪碎片Item WorkBenchFragment (SO) 工作台碎片Item PropulsionCannonFragment (SO) 推进炮碎片Item ThermalPlantFragment 火力发电机碎片Item NuclearReactorFragment 核反应堆碎片Item MoonPoolFragment 月亮池碎片
【试验中的物品】
Item Aquarium - (IC) 水族箱Item PropulsionCannon - [*] 排斥枪Item Spotlight - (IC) 聚光灯Item Workbench - [*] 工作台Item ThermalPlant - [*] 火力发电机Item NuclearReactor - [*] 核反应堆Item PowerTransmitter - [*] 能量发送器Item Bioreactor - [*] 生物发电机
【其他】
Item BaseCorridor - (IC) 基地走廊Item BaseDoor - (IC) 基地门Item CrashedShip - (IC) 极光号(呵呵)Item EscapePod - (IC) 逃生舱Item FragmentAnalyzer - [*] 碎片分析仪Item Fabricator - [*] 合成分解机Item Locker - [*] 小储物柜Item Observatory - (IC) 观察仓Item Signal - [*] (IM) 信号仪Item Sign - [*] 标志Item SpecimenAnalyzer - [*] 蛋分析仪Item BikemanHullPlate - (CDNW) 特殊外壳(有图案)Item DevtestItem - (CDNW) 特殊外壳(有图案)
【不可利用的生物】
Item BarnacleSuckers - [*] (IC) 吸盘鱼Item Bleeder - [*] 吸血虫Item BoneShark - [*] 骨鲨Item BrainCoral - [*] 紫色气泡珊瑚Item CuteFish - (IC) 可爱鱼Item Crabsnake - (IC) 螃蟹蛇Item Crash - [*] 苦力怕鱼Item CrashHome - (IC) 苦力怕巢穴Item Floater - [*] 漂浮者Item Gasopod - [*] 放鱼Item HoopFishSchool - [*] 鱼群Item Jellyray - [*] 水母鳐Item Jumper - [*] 跳跃者Item LavaLarva - [*] 熔岩虫Item LavaLizard - [*] 熔岩蜥蜴Item Leviathan - (IC) 海Item Mesmer - [*] 亲嘴鱼Item Rabbitray - [*] 兔子鱼Item ReaperLeviathan - (IC) 死神利维坦Item Reefback - [*] 礁背鱿Item Rockgrub - [*] 绿虾Item RockPuncher - (IC) 岩石破坏者?Item Sandshark - [*] 沙鲨Item SeaTreader - (IC) 海蚊子?Item CaveCrawler - [*] 洞穴螃蟹?Item GrabCrab - (IC) 螃蟹?
【不可利用的植物】
Item Bloodgrass - [*] 血草Item BlueCluster - [*] 蓝色触手Item CreepvinePiece - [*] 海藻Item CreepvineSeedCluster 海藻种子Item GreenReeds - [*] 绿色芦苇Item Greengrass - [*] 绿草Item MembrainTree - [*] 薄膜树Item Mohawk - [*] 莫西干?Item PurpleFan - [*] 紫色扇子Item SpikePlant - [*] 尖刺植物Item SmallFan - [*] 小扇子Item CalciumChunk - (IC) 钙块
【世界】
Item Geyser - (CDNW) 岩浆喷泉Item SandLoot - [*] (IC) 沙子Item LimestoneChunk - [*] 石灰石Item SandstoneChunk - [*] 砂石Item BasaltChunk - [*] 玄武岩Item ShaleChunk - [*] 页岩Item ObsidianChunk - [*] 黑曜石Item GasPod 放鱼的
蓝图、升级道具等代码(多数未翻译)
【蓝图】不翻译了
Item SeamothBlueprint - (IC)Item SpecimenAnalyzerBlueprint - (IC)Item CyclopsBlueprint - (IC)Item FabricatorBlueprint - (IC)Item FragmentAnalyzerBlueprint - (IC)Item WorkBenchBlueprint - (IC)Item ExoSuitBlueprint - (IC)Item StasisRifleBlueprint - (IC)Item TerraformerBlueprint - (IC)Item TransfuserBlueprint - (IC)Item PropulsionCannonBlueprint - (IC)
【蛋】不翻译了
Item GrandReefsEgg - [*]Item GrassyPlateausEgg - [*]Item KelpForestEgg - [*]Item KooshZoneEgg - [*]Item LavaZoneEgg - [*]Item MushroomForestEgg - [*]Item SafeShallowsEgg - [*]Item TwistyBridgesEgg - [*]Item ReefbackEgg - (IC)Item Stalkeregg - (IC)
【刀升级版】
Item DiamondBlade - [*] 钻石小刀Item HeatBlade - [*] 电热刀
【氧气罐升级版】
Item PlasteelTank - [*] 抗压氧气罐Item HighCapacityTank - [*] 大容量氧气罐
【脚蹼升级版】
Item UltraGlideFins - [*] 超级脚蹼Item SwimChargeFins - [*] 充电脚蹼
【推进枪升级版】
Item RepulsionCannon - [*] 排斥枪
【维修枪升级版】
Item LaserCutter - [*] 激光切割器
【电池升级版】
Item LithiumIonBattery - [*] 锂电池
【推进器升级版】
Item Powerglide - [*] 动力推进器
【快速生成选单】不翻译了,好烦啊Item 1 - [*] QuartzItem 2 - [*] Scrap MetalItem 3 - [*] ZincOld Item 4 - [*] Limestone Item 5 - [*] CalciteOld Item 6 - [*] DolomiteOld Item 7 - [*] Copper Ore Item 8 - [*] Lead Item 9 - [*] Salt DepositItem 10 - [*] FlintOld Item 11 - [*] EmeryOldItem 12 - [*] Mercury OreItem 13 - [*] Calcium ChunkItem 14 - [*] Placeholder Item 15 - [*] GlassItem 16 - [*] TitaniumItem 17 - [*] Silicone Item 18 - [*] CarbonOldItem 19 - [*] EthanolOldItem 20 - [*] EthyleneOldItem 21 - [*] GoldItem 22 - [*] MagnesiumItem 23 - [*] SulphurItem 24 - [*] HydrogenOldItem 25 - [*] LodestoneItem 26 - [*] SandItem 27 - [*] BleachItem 28 - [*] Silver OreItem 29 - [*] Battery AcidItem 30 - [*] Titanium IngotItem 31 - [*] SandstoneItem 32 - [*] Copper WireItem 33 - [*] Wiring KitItem 34 - [*] Advanced Wiring KitItem 35 - [*] Crash PowderItem 36 - [*] DiamondItem 37 - [*] Basalt ChunkItem 38 - [*] Shale ChunkItem 39 - [*] Obsidian ChunkItem 40 - [*] LithiumItem 41 - [*] Plasteel IngotItem 42 - [*] Enameled GlassItem 43 - [*] Power CellItem 44 - [*] Computer ChipItem 45 - [*] FiberItem 46 - [*] EnamelItem 47 - [*] AcidItem 48 - [*] VesselItem 49 - [*] CombustibleItem 50 - [*] Opal gemItem 51 - [*] UraniumItem 52 - [*] Aluminum OxideItem 53 - [*] Hydrochloric AcidItem 54 - [*] MagnetiteItem 55 - [*] Amino AcidsItem 56 - [*] PolyanilineItem 57 - [*] Aramid FibersItem 58 - [*] GrapheneItem 59 - [*] AerogelItem 60 - [*] NanowiresItem 61 - [*] BenzeneItem 62 - [*] Lubricant
6. reinforce和strengthen区别?
1、读音不同
strengthen 英 [ˈstreŋθn] 美 [ˈstreŋθn]
enhance 英 [ɪnˈhɑːns] 美 [ɪnˈhæns]
reinforce 英 [ˌriːɪnˈfɔːs] 美 [ˌriːɪnˈfɔːrs]
2、含义不同
strengthen v.加强;增强;巩固。
enhance v.提高;增强;增进。
reinforce v.加强;充实;使更强烈;加固;使更结实;给…加强力量(或装备);使更强大。
3、用法不同
strengthen 第三人称单数: strengthens 现在分词: strengthening 过去式: strengthened 过去分词: strengthened
例:
Yesterday the pound strengthened against the dollar.
昨天,英镑对美元的汇率上升了。
The wind had strengthened overnight.
夜里,风更大了。
enhance 第三人称单数: enhances 现在分词: enhancing 过去式: enhanced 过去分词: enhanced 派生词: enhanced adj. enhancement n.
例:
This is an opportunity to enhance the reputation of the company.
这是提高公司声誉的机会。
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技巧地利用化妆以突出容貌的优点
reinforce 第三人称单数: reinforces 现在分词: reinforcing 过去式: reinforced 过去分词: reinforced
例:
Success in the talks will reinforce his reputation as an international statesman.
谈判成功将会增强他作为国际政治家的声望。
All buildings are now reinforced to withstand earthquakes.
所有建筑现都已加固,以抗地震。
7. 有没有什么学习英语的方法?
学习英语的正确方式要看自己的学习目标,和现有的英语水平。有些人是为了能用在职场上,有些人是为了出国旅行的时候能有一些简单的沟通,有些人是为了出国学习或者是在海外生活。本回答会针对有基本基础的英语学习人群。
我们应该要给自己的英文学习设立正确的阶段性目标,拿职场应用来举例子,首先可以想想日常工作中,都会遇到哪些场景可能会需要使用到英文的。比如:
1、和客户见面,做自我介绍。
2、能够用英文介绍公司的服务。
3、客户常问的问题用英文怎么说,有该怎么回答?
4、有哪些常用的行业专业词汇,是否都知道怎么说?
5、常用的工作邮件是否能用英文写出来。
这样的学习不要求先累积大量的词汇量,而是注重于建立用英文将工作场景中常用的情况表达出,在实际应用中反复练习,边做边学,就能越来越熟练。熟练应用一部分内容后,再去拓展学习新的知识。
举个例子,刚刚学钢琴的人,如果以考10级为目标,那注定是一个漫长的过程。但其实很多人只需要会弹一首流行歌曲。那这个目标相对而言就很容易实现。学会了一首曲子能带来很大的成就感和满足感,并能让自己觉得是切实的达成了某个目标。之后再去学习下一首,再一首,就能一点一点的拓展自己的能力。
英语学习也是类似的,一口吃不了一个大胖子,如果设立的目标离自己的实际水平太远,那无法坚持、半途而废、看不到自己的进步是在正常不过的事情了。相反,设立一些1-2周内通过自己的努力能实现的目标,会更容易坚持学习下去哦。
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