Mac平台英语学习软件《每日英语听力》免费下载

版权申诉
0 下载量 58 浏览量 更新于2024-10-24 收藏 93.46MB ZIP 举报
资源摘要信息: "学习软件_英语学习_每日英语听力 For Mac免费下载.zip" 本压缩包内含的软件为专门针对Mac用户设计的英语学习工具——"每日英语听力"。该软件的主要功能和特点集中在提供英语听力训练,帮助用户通过日常的听力练习提升英语听说能力。 知识点一:Mac平台的英语学习软件概述 Mac平台上的英语学习软件种类丰富,它们通常具备单词记忆、句子练习、语音模仿、听写测试等多种功能。这些软件在界面设计、用户交互上往往更为人性化和直观,与Mac OS系统的兼容性良好。"每日英语听力"正是这类软件中的一个,旨在通过听力练习强化学习者的语言实际应用能力。 知识点二:"每日英语听力"软件的使用场景 "每日英语听力"软件适用于不同水平的英语学习者,从初级到高级的学习者都可以从中获得合适的听力材料。该软件通常包含多种题材和难度的听力资源,比如新闻、演讲、电影片段、歌曲等。用户可以根据自己的需要选择合适的材料进行练习。 知识点三:英语听力训练的重要性 英语听力是语言学习的四大基础技能之一(听、说、读、写)。良好的听力能力对于掌握一门语言至关重要。通过系统的学习和练习,不仅可以提升对语音、语调的理解能力,还能增强对不同口音的适应性。这对于在实际交流中快速理解对方的意思,并作出适当反应是十分有帮助的。 知识点四:"每日英语听力"软件的功能特点 该软件可能具备如下特点: 1. 丰富多样的听力资源:用户可以接触到从日常生活对话到专业学术讲座的各种英语材料。 2. 方便的下载与离线播放功能:为了适应没有网络连接的情况,用户可以下载所需材料进行离线学习。 3. 互动式听力测试:软件提供测试功能,让用户通过回答问题来检验听力理解的效果。 4. 进度跟踪与反馈:用户可以跟踪自己的学习进度,并获得软件的反馈建议来指导学习。 5. 个性化学习计划:依据用户的学习能力和目标,软件可能提供定制化的学习计划。 知识点五:英语学习资源的选择标准 在选择英语学习资源时,学习者应当考虑以下因素: 1. 目标语言水平:资源难易度应与学习者的实际水平相匹配。 2. 学习目的:根据是提高日常交流能力还是专业学术交流能力来挑选材料。 3. 内容多样性:选择涵盖广泛话题和文体的材料,以丰富学习者的语言输入。 4. 质量与权威性:权威机构发布的材料更具参考价值。 5. 更新频率:定期更新的资源有助于保持学习的新鲜感和时代感。 知识点六:如何有效利用英语听力软件 为了最大化"每日英语听力"软件的效用,用户可以采取如下策略: 1. 制定学习计划:按照自身时间安排,设定每日或每周的学习目标。 2. 定期练习:保持定期的听力训练,逐渐提升听力水平。 3. 主动学习:不仅仅被动听,还要跟着读、模仿发音、记录新词汇。 4. 反馈与总结:根据软件提供的测试结果和反馈进行总结,调整学习策略。 5. 结合其他学习方式:将听力训练与其他学习方法结合,比如口语练习、写作练习等,以全面提升英语水平。 在了解和掌握了以上知识点后,用户可以更有效地使用"每日英语听力"软件来提升英语听力技能,并通过持续的练习逐步达成英语学习目标。
2023-05-14 上传

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传