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    J自由空間

    記錄人生的地方

    2007年1月2日 #

    [zz]雅思考試的快準狠。

    [from www.51ielts.com?written by 無憂雅思&加拿大陽光雅思]
    兩個月攻破7分作戰方案:

    1、聽力 (A類與G類相同)

    2、雅思聽力的難點可以概括為兩方面:一是口音,二是拼寫。攻克這兩個難點,雅思聽力這一仗已經打贏了一半。

    雅思采用的錄音材料以British English為主,其次是澳音,美國和加拿大英語只占30%,偶爾還摻雜印度、中東、歐洲和亞洲口音。對許多考生來說,雅思聽起來很別扭。很多詞非但讀音不順耳,長相也很怪異,比如美國人稱電梯為"Elevator," 而英國人卻說"Lift。" 有些詞倒是似曾相識,意義卻大相徑庭,比如Surgery 一詞,在北美誰都知道是外科手術,在英國卻是Doctor's Office。準備雅思考試,必須先了解英美差異,從讀音到拼寫到詞義,之后盡快熟悉和適應英音澳音。平時多收看英國口音的電視節目,如CBC和Discovery 頻道,或一些英國電影,如《Bridget Jones' Diary (BJ 單身日記),《Sense and Sensibility (理智與情感)》。

    解決了音的問題,同時要解決寫。長期以來,我們依賴計算機的自動查錯和改錯功能,大大忽略了英文單詞的拼寫。連中文都常常提筆忘字,何況是英文?雅思聽力所考核的單詞本身并不是難詞,寫起來卻又沒有十分把握,比如exercise, calendar 或 chocolate。 準備雅思考試,并不是大海撈針,而是有的放矢,從雅思常考詞匯入手,腳踏實地地準備。

    雅思聽力題型變化多端,以填空題為主,穿插著地圖題,搭配題,判斷題,問答題,圖畫選擇題等等。每種題型都有其特點和相應的有效解題技巧。此外,攻破7分的關鍵是積累考試經驗,也就是熟悉題型,跟上考試的節奏,充分利用每份每秒,做到手起刀落,攻其要害。加拿大陽光國際學院的雅思培訓班針對每類題型幫助考生備戰,著重訓練如何分析題目,如何抓住行文中的各種暗示和線索有目的地答題。

    由于雅思聽力考核的是學術英語和生活英語(Survival English) 兩種能力,而托福考核的是百分百的學術英語,因此雅思不可能涉及像托福那么廣泛的內容,因此不需要準備太多像天文、生物、植物、哲學或文學方面的詞匯。雅思考生因此更有可能在短期內有效備戰。

    3、口語 (A類和G類相同)

    大體上看,雅思口語的考核標準是Fluency (流利程度)、Vocabulary (詞匯)、 Grammar (語法)和Pronunciation (發音)。考試分三個階段進行,第一階段是Small Talk,即閑聊,第二階段是根據給定題目作1-2分鐘的個人Presentation,第三階段是Two-way communication, 即考官根據第二階段的內容與考生進行對話,考官的問題會涉及一些抽象和有深度的話題,比如教育、交通、環保等等。

    雅思口語考試的題目具有高度重復性,也就是每一道題考生都可以事先精心準備。需要強調的是,如果考生沒有事先認真準備,只想通過臨場發揮取得好成績,除非考生的語言能力很強,否則一定會敗下陣來。如果平時說英語總是分不清He or She,在考試現場的緊張氣氛下,超常發揮是不可能的。考生應該針對每一階段,每一類話題,每一道具體題目系統地進行準備。無論是借鑒范文還是請教他人,最終談話的內容必須變成發自內心的真情實感。雅思口語考試前后不過12分鐘,如果每天考生能花1個小時將這12分鐘的考試內容反復練習,那么兩個月下來,效果一定非常顯著。

    4、寫作 (A 類)

    雅思A類寫作分兩項,第一項是圖表題,第二項是議論文。圖表題看似復雜,實際上不難取得好成績,因為它所考核的不是華麗的詞藻和優美的描寫,而是科學地將一個圖表所展示的數據或百分比轉換成文字描述,無需加入任何主觀色彩。考生需要針對不同的圖表,如餅型圖、折線圖、柱狀圖和表格一一進行準備,同時要掌握圖表常用語言,如上升、下降和保持平穩等。

    G類寫作也分為兩項,第一項是寫信,第二項也是議論文。這里要特別說明的是,寫信看似簡單,實際卻有很大的學問。考生必須準備十種信,掌握每種信的開頭、結構、語氣、禮貌語等等。另外,任務的完成情況是考核的重要內容,即題目所規定必須在信中交代的內容。

    A類和G類的議論文十分相似,只是A類題目趨于抽象,如幸福為什么很難定義; G類題目更為具體,如父母雙方是否應該有一方留在家里,這樣有利于孩子的成長。議論文共5種題型,同意或反對,二選一命題,問題+原因+解決方案,優點與缺點及折衷討論題。準備寫作最有效的方法是照貓畫虎。考生要了解每種題型的結構和寫法,做到觀點明確,例子貼切。自己動手寫是至關重要的,每種題型至少要寫一篇,然后反復修改,直到達到7分的標準。

    其實,各部分考試是相輔相成的,寫作中的好點子可以轉換成口語里的精彩段子,所以多花些功夫是值得的。另外,考生還要多留意生活點滴,勤于思考,開闊思路,積累素材。

    5、閱讀 (A類)

    總的來說,閱讀的第一大障礙是詞匯量有限,因此增加詞匯量是不容置疑的。短期內應該多背動詞和形容詞,采取反復記憶法,每個詞要在一天的不同時間至少看5遍。閱讀的第二大障礙是速度太慢,很多考生覺得時間太緊,險些讀不完。這就要求考生在兩個月內保證每天一定的閱讀量和閱讀速度練習,反復閱讀一段文章,直到能在規定的時間內較好地完成所有題目。

    雅思閱讀的難點是題型獨特,做慣了四選一標準化考試的考生難免暈菜,這也屬于缺乏作戰經驗。雅思閱讀無論A類還是G類,難點在于Not Given題、搭配題、概括中心思想題和完形填空。只有通過大量練習、熟悉題型,小心翼翼,才能保證好成績。

    雅思G類閱讀相對容易一些,因為文章的內容主要傾向于生活英語,如產品使用說明書,菜單,注意事項等等。然而,由于不熟悉雅思的出題套路和答題技巧,考生依然會覺得磕磕絆絆,丟分不少。

    posted @ 2007-01-10 20:35 Lieffert Liu 閱讀(211) | 評論 (0)編輯 收藏

    Auch das schicksal 又是命運!

    auch das schicksal
    und die angst kommt über nacht
    ich bin traurig gerade hab ich noch gelacht
    und an sowas sch?nes gedacht

    auch die sehnsucht
    und das glück kommt über nacht
    ich will lieben
    auch wenn man dabei fehler macht
    ich hab mir das nicht ausgedacht

    wunder gescheh'n
    ich habs gesehn
    es gibt sovieles was wir nicht verstehen
    wunder gescheh'n
    ich war dabei
    wir dürfen nicht nur an das glauben
    was wir seh'n

    immer weiter
    immer weiter geradeaus
    nicht verzweifeln
    denn da holt dich niemand raus
    komm steh selber wieder auf

    was auch passiert
    ich bleibe hier
    ich geh den ganzen langen weg mit dir
    was auch passiert
    wunder gescheh'n
    wunder gescheh'n

    posted @ 2007-01-10 20:24 Lieffert Liu 閱讀(256) | 評論 (0)編輯 收藏

    商業智能與實驗室智能

    Blog剛開張說些什么好呢?就談一談學術界流行的數據挖掘吧。
    ???數據挖掘本來就是數據分析,用數學和統計的方法分析已有的數據。可是這個概念在商業上和學術上卻產生的天地一般的差別,在商業上,數據挖掘指的實際就是數據庫的整合和查詢,最多加上一些非常簡單的算法,比如關聯,就成了所謂的數據挖掘系統,再者就干脆理解為OLAP和報表制作;而學術上呢?要是你翻開Datamining的教科書或者論文集,你要擔心了,除非你是個數學系的畢業生,否則你絕對不會理解里面概念、公式和結論。為什么有這么大的差別呢?從軟件工程的角度來看,原來商人和學者的需求完全不同,商人不需要高深的理論,什么樣的工具對生意有用,對管理有用,就用什么工具,最好直觀可信易懂;但學者正好相反,要發表論文沒有創新不行,因此越來越多艱深的理論被寫入論文。這樣造就了兩個截然不同的數據挖掘領域。
    ???其實要說都不一樣也不確切,許多優秀可行的分析方法在時間的考驗中沉淀下來,逐步進入了商業領域,同時商業管理系統包括ERP,CRM也越來越注重新方法的應用,看來商業和學術也不是兩條平行線。
    ???我們java人能做什么呢?看到許多領域:B/S、GIS、ERP、CAD乃至數據庫都有相應的開源軟件群了,而數據分析和挖掘卻一直很少人問津,并不是它沒有用,而是DM要求的門檻較高,更需要耐心和恒心,因此希望越來越多的人關注開源數據分析/挖掘的實現。

    posted @ 2007-01-02 16:06 Lieffert Liu 閱讀(786) | 評論 (2)編輯 收藏

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