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中心理解题,速解技巧! 考点1:中心理解题 提问方式:主要/主旨/意在/想要/概括/关键词等 解题思路:寻找中心句、对比择优 (有中心句——同义替换:话题+内容+态度倾向) (无中心句——全面概括/给问题-依托文段给对策) 解题技巧:行文脉络+重点词语(三词两句) (两句:中心句+分述句) (三词:关联词/主题词/程度词) 1⃣️ 常考结构1: 观点+解释说明文段 观点+单一类型(举例论证、数据调查、原因论证、正反论证、并列分述) 观点+不同类型的排列组合 2⃣️ 常考结构2: 分总文段 尾句有标志 (1)因此、所以、因而、故而、导致、使得等 (2)这、从这个角度说、在此基础之上、鉴于此等 (3)换言之、简而言之、换句话说、也就是说 尾句无标志(逐层铺垫,引出结论) 3⃣️ 常考结构3:分总分类文段 分:话题引入(背景、定义、问题等) 总:中心句(关联词、主题词) 分:解释说明(举例、原因、正反、并列分诉等) 复盘总结: 在解答中心理解题时,首先要明确题目的提问方式,然后快速找到文中的中心句。如果有明显的中心句,可以通过同义替换来找出答案;如果没有中心句,则需要全面概括文段内容,或者根据问题给出对策。 在分析文段时,要注意行文脉络和重点词语,尤其是关联词、主题词和程度词。这些词语往往能够提示我们文段的逻辑关系和重点内容。 最后,通过对比择优的方法,选择最符合文段主旨的答案。记得在平时的练习中多加总结,熟悉各种文段的排列组合方式,这样在考试中就能更加得心应手。
鬩爆款标题的秘密武器 想要在亚马逊上打造爆款?标题是关键! 掌握这些技巧,你的产品标题就能脱颖而出,吸引更多眼球。 标题的魔力:关键词的组合 关键词是标题的核心,找到与产品高度相关的关键词至关重要。 通过工具,你可以快速找到这些关键词,并筛选出那些搜索量高的词。 关键词的分类:精准定位 将关键词进行分类,如核心大词、精准关键词、长尾关键词等。 这样能帮助你更好地定位目标用户,提高点击率。蠦 题的吸引力:视觉与文字的结合 优质的标题不仅要吸引搜索引擎,还要吸引消费者。堤磧人群的搜索习惯和语法习惯,能让你的标题更贴近消费者。슊 标题的简洁性:清晰表达 尽量在60个字符内表达清楚你的产品是什么。 这样的标题在手机端也能完美展示,不会影响用户体验。𑊊 关键词的埋入:激发兴趣 在遵守亚马逊规则的前提下,尽可能多地埋入关键词。 这样能帮助消费者更好地了解你的产品,激发他们的购买欲望。𐊊 注意事项:遵守规则 编写标题时,需注意字符长度、促销用语、特殊字符等限制。렧ᮤ🝤𝠧标题符合亚马逊的要求,避免不必要的麻烦。 掌握这些技巧,你的亚马逊产品标题就能更加吸引人,带来更多流量和销售!
已经是10月份啦,算算日子,满打满算也就剩下五十多天的时间了。那些还没开始行动的小伙伴们,真的得赶紧动起来了! ✨言语理解 每天保.证120做题量,上午、下午、晚上各40道,限时每组用时35分钟。 中.心理解等文段题,要在做完题后,立马带着题型识别、选项差异、文段中.心、关键词提示等几方面思考方向开展复盘。 ✨ 资料分析 每天保.证6组,共计30道小题。先在A4纸上梳理清楚常考公式,方便每天睡前复盘记忆。限时做题,每3组合计用时不要超过17分钟。 资料拿分大户,知识点少且简单,必.考公式掌握(基期、现期、增长率、增长量、比重、倍数、平均数),这块可以跟江小言行测900题重点学習下,细心计算,冲满分不成问题。 ✨ 判断推理 每天保持60道题以上,上午、下午、晚上各20道,要限.制时间来做,20分钟刷完。 图形推理只要在休息的时候某笔软件中多看看即可,其实趣味型还挺强,只要多看就行。 ✨ 常识 每天花二十分钟看人m日报、新闻。到某图、某公官网找近六个月的热点即可,按照时z、地理、历史、文化、科技等分类,睡觉前可在看一看。 ✨ 数量关系 先用张A4纸将公式写下来,做好分类。每天要保.证20题的题量。主要抓和差倍比(基本上每年都出)、工程问题、路程问题、经济问题、溶液问题。 ✨ 申论 现阶段可以每天抄一篇日报时评,练字+学申论逻辑。抄完之后,在上面做标记,结构分析+优美句子+找论点。 读一遍题就要勾画出关键句、关键词,把要点按顺序罗列出来。小题答在点上都会得分,所以不用专门去凑字数。尽量分4-6条去回答,字数控制在300字以内。 大作文按照:标题+开头+分论点+论据+分析段+结尾。“是什么、为什么、怎么办”的模式非常好用! 其实10月考公并不算晚,现在开始刚刚好!真正决定你是否能考上公的是你备考时候的状态,以及有没有全力以赴,无愧于心的自己! #国考#⠂ #2024考公季#⠂ #公务员#⠂ #行测#⠂ #申论#⠂ #国考省考公务员考试#
#企业图纸管理# 뤼业图纸管理难题大揭秘!是不是缺乏有效的检索工具让你头都大了?很多企业没有专业图纸检索软件,靠操作系统自带搜索根本搞不定复杂检索,像按设计阶段、图纸类型、修改时间范围找图纸简直难如登天! 彩虹系统,支持免费试用,点击下方链接免费领取安装包 [基木鱼链接] 奈릅!有#彩虹图纸管理系统# 【系统亮点】 智能搜索超强大!关键词、标签分类搜图 so easy,图纸名称、版本号、修改内容等都能一键找到。 多维度检索超实用!设计阶段、图纸类型、修改时间范围随意组合,精准定位图纸,检索效率 upup! ✨【更多优势】 版本管理超靠谱!修改原因、内容、修改者信息全记录,版本混乱不再有。 权限管理超安心!多级权限设定,按角色分配,图纸安全保密性满分。 协同办公超高效!在线审阅、注释、批注、审核,团队协作无障碍,信息壁垒全打破。 数据安全超放心!数据加密、备份恢复,图纸数据完整性妥妥的。 諒騙DM 已在工程设计、机械装备、电子电气、汽车汽配等多行业广泛应用,带来图纸管理革命性变革,效率和准确性大幅提升!还在为图纸管理发愁的宝子们,赶紧安排起来!#图纸管理#
简单高效的文献阅读方法,快来试试吧! 嘿,大家好!最近是不是有不少小伙伴要开始大量阅读文献了?今天我就来分享一个超级简单但非常实用的文献阅读方法,保证你看了之后会觉得:哇,原来阅读文献可以这么轻松! 关键词搜索 首先,我们要学会用关键词来搜索文献。在各大文献数据库里,用合适的关键词组合来搜索你想要的目标文献。这个步骤非常关键,因为找到相关的文献才能更好地进行下一步。 文献筛选 接下来,我们要通过扫读文献的标题和摘要,来剔除那些无关紧要的低质文献。这个过程有点像是在一堆杂物里找宝贝,虽然有点累,但绝对值得。 分类标记 然后,我们要对筛选出来的文献进行分类和标记。哪些是重要的,哪些是次重要的,哪些是有价值的,哪些是无关紧要的。这样一来,我们就能更好地管理我们的阅读计划。 重要文献 对于那些重要的文献,我们要逐句精读,并且归纳整理做笔记。这个步骤非常关键,因为通过做笔记,我们可以更好地理解和记忆文献中的关键信息。 串联文献 有时候,文献之间是有内在联系的。我们要将这些有联系的文献放入同一个文件夹,进行串联分析。这样,我们就能更好地理解文献之间的联系和差异。 延伸阅读 最后,我们要找出文献中值得深挖的方向,进行延伸阅读。这个过程有点像是在一个知识海洋里探索未知的领域,虽然有点挑战,但绝对有趣。 闲散文献 最后,我们还要集中系统学习和科研课题无关但值得借鉴的文献。这些文献可能看起来不太相关,但它们有时候能给你带来意想不到的启发。 小贴士 通过摘要把握主要思路:摘要能让你快速了解文章的主要内容,包括背景、方法和结论。 详读Introduction:很多时候,我们不懂文献的一个重要原因就是不了解背景。通过详读Introduction,我们能更好地理解文献的背景知识。 用图表和结果了解作者的论点:分析这些差异性的表达,找出作者的主要论点。 Discussion部分:除了浓缩了作者本研究的观点,Discussion部分还有很多对读者有启发的展望。 学术写作技巧 如果你需要提升学术写作技巧,可以看看一些学术写作的辅导课程,包括如何清晰表达思想、合理组织段落、使用恰当的术语等。 批判性思维能力 了解不同类型的文章思维,能够更好地分析问题并得出结论。 各种类型文章训练 深入分析写作要素,并通过文章案例精讲,帮助学生迅速提高英文写作水平。商科类、金融类、艺术类、经济类、财会类、理科类等都可以找到适合自己的训练。 希望这些方法能帮到你们,祝大家阅读顺利,学术有成!如果有任何问题,欢迎随时联系我哦!退
5种爆款小说书名取法,快来学! 今天给大家分享一些超火的小说书名,看看这些书名是怎么取的吧! 分类做头式 这种书名就像给书戴了个小帽子,前边标明是什么类别的书,后边才是根据内容取的名字。这样读者一眼就能知道这本书大概讲啥,超级方便!比如《清穿之咸鱼贵妃养崽记》,前边“清穿”就说明是清朝穿越文,后边“咸鱼贵妃”就让人浮想联翩。 简明扼要法 ኧ书名往往更有味道,让人浮想联翩。比如《为了你我愿意热爱整个世界》,简简单单几个字,却能引发无数遐想。 抽取并列法 这种方法是从故事中提取几个关键词,并列组合成一个既简洁又完整的书名。比如《荷叶母亲》,取自书中的关键词“荷叶”和“母亲”,既简洁又有趣。 人物取名法 劦书名和主角的名字捆绑在一起,读者一看就知道这本书的主角是谁。比如《凉生,我们可不可以不忧伤》,光看名字就知道主角是“凉生”。 称谓取名法 这种书名直接点出了书中人物的最终方向或者最高封号。比如《太子妃升职记》,名字就暗示了太子妃会一步步升级。 以怪取名 튨🙧獥字比较有趣味性,能吸引读者的好奇心。比如《不登基我很难收场》,光看名字就想点进去看看发生了什么。 希望这些爆款书名能给你一些灵感,赶紧去试试吧!
文献检索报告撰写指南 想要撰写一份出色的文献检索报告吗?跟着以下步骤,轻松搞定! 1️⃣ 研究背景:首先,简要描述你此次检索的目的,让读者对你的研究有个初步了解。 2️⃣ 检索策略: - 确定关键词/主题词:深入理解研究主题,提炼出一组精准的关键词。 - 选择数据库:挑选合适的检索工具和数据库,确保获取到最相关的研究文献。 - 编写检索语句️:将关键词组合成逻辑严谨的检索语句,并遵循具体数据库的语法规则。 - 筛选文献:根据文献的相关性,筛选出与研究主题紧密相关的文献。 3️⃣ 检索结果分析: - 概述检索主题:通过文献检索,概述特定主题的研究现状、发生原因及解决办法。 - 文献分类与发现:根据研究主题的不同方面,对文献进行分类,并总结重要研究发现和趋势。 - 提出问题与限制:在文献分析中,发现研究问题,并探讨研究的限制和不足之处。 4️⃣ 结论与展望 - 总结研究:通过文献检索,全面了解特定主题的研究现状和发展动态。 - 展望未来:提出进一步研究的方向和挑战,为未来的研究工作提供指引。 5️⃣ 参考文献:列出你在报告中引用的期刊和专著类参考文献,确保学术诚信。 ᥰ贴士:在撰写过程中,注意保持逻辑清晰、语言简洁明了,这样你的报告会更加专业、更具说服力哦!
姐玩命考上税务局,就是为了不当会计 ⭕️税务局单位性质 税务局属于行z执法类,但是考试只需要考行测和申论,且只在国考招录,对应届生非常友好;且和z府其他单位不同,属于中Y垂直管理单位,调动只可能是税务局内部调动,同时由于缺人,单位同意遴选的可能性要小很多 ⭕️想要上岸至少做到这些 ✔️不在考公期间谈恋爱 ✔️每天晨读,读R民日报和半月谈的评论文章睡前听时z热点 ✔️口诀背到想吐,看见题目和关键词一眼就能想起来考的是什么 ✔️错题当天及时整理出来,不让自己的问题堆积,整理了两大本,从错因到考点,把解题思路和技巧吃透,有空就看 ✔️网课看了两遍,真题刷了3遍,做题前先回忆步骤,资料分析口诀技巧都牢记于心, ✔️行测刷了1万题,申论100题刷了2遍大小作文10篇背的滚瓜烂熟 ⭕️备考强度 言语理解 每天保证120做题量,上午、下午、晚上各40道,限时每组用时35分钟。 中心理解等文段题,要在做完题后,立马带着题型识别、选项差异、文段中.心、关键词提示等几方面思考方向开展复盘。 资料分析 每天保证6组,共计30道小题。先在A4纸上梳理清楚常考公式,方便每天睡前复盘记忆。限时做题,每3组合计用时不要超过17分钟 上午做完两组,复盘时带着问题思考,如“文段的逻辑结构”“选项和文段共同关键词”“公式时什么”等,最好早中晚各复盘一次 判断推理 每天保持120道题以上,上午、下午、晚上各40道,要限.制时间来做,30分钟刷完。 图形推理只要在休息的时候某笔软件中多看看即可,其实趣味性还挺强,只要多看就行。 数量关系 先用张A4纸将公式写下来,做好分类。每天保证20题的题量。主要抓和差倍比(基本上每年都出)、工程问题、路程问题、经济问题、溶液问题 申论 现阶段可以每天抄一篇日报时评,练字+学申论逻辑。抄完之后,在上面做标记,结构分析+优美句子+找论点 读一遍题就要勾画出关键句、关键词,把要点按顺序罗列出来 大作文按照:标题+开头+分论点+论据+分析段+结尾。“是什么、为什么、怎么办”的模式非常好用!#高途公考#
CNN+LSTM新用:预测更准! BIDIRECTIONAL CNN-LSTM ARCHITECTURE TO PREDICT CNXIT STOCK PRICES 通过结合CNN和LSTM的双向卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)架构,这项研究提出了一种创新的股票价格预测方法。这种方法能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式,从而提高预测准确性,更好地理解市场动态。 新型混合方法优化股票组合 提出了一种将卷积神经网络(CNN)与优化超参数和均值方差预测(MVF)模型相结合的新型混合方法,用于股票组合优化。该方法通过预测收益率来预先选择股票,并在最大化收益的同时管理风险,从而提高股票组合优化的效果和效率。 轻量级视频手势识别 提出了一种基于CNN和LSTM的方法,采用注意机制替代LSTM的输出层,用于检测时空特征。该方法在WLASL数据集上进行了评估,取得了84.65%的分类准确率,相对于其他最先进的方法有2%到3%的改进。 砥𖥅识别的高效模型 提出了一个名为SpectroNet的低复杂度的关键词识别模型,该模型基于深度学习的CNN-LSTM架构,并使用Mel Spectrogram作为音频特征提取方法。SpectroNet模型具有较低的复杂度和较高的准确性,适合实时关键词识别系统的实现。 ️ 模型优化提升性能 为了进一步优化SpectroNet模型的性能,使用了TensorRT库进行优化,主要采用FP32和FP16精度。优化结果表明,TensorRT成功地将SpectroNet中执行的总操作数的50%以上进行了转换,从而提高了模型的推理速度。此外,通过使用FP16精度模式,模型的推理时间提高了14.75%,同时只有0.33%的准确性下降,使得FP16优化成为优化SpectroNet模型的最佳选择。
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