Вопрос об аттестатах, дипломах и образовании
Мне нужно поступать в 9 класс, и я подумал есть ли вообще во всем этом смысл? Зачем учить кучу ненужной информации? Можно ли просто сидеть дома учить только то что тебе действительно нужно и не сдавать никаких экзаменов и не получать никаких дипломов? Будут ли из-за этого какие-то сложности?
"Моя... твоя... банан..." Как быстро и чётко формулировать мысли? (методический длиннопост)
Что это?
Моя собственная методика формулирования и выражения мыслей. Если проще - мой ответ на вопрос: "Как научиться говорить ясно и просто?"
А кто я такой?
Имею отношение к сцене и работе в кадре.
Нах... зачем тут это пишу?
Увидел посты про логопедию, а это интересная для меня тема. Заметил, что определённым спросом пользуется. Подумал - вдруг мои наработки кому-то из пикабушников также пригодятся?
Итак, вот сама статья. (было уже опубликовано в профильном интернет-издании) Возможно, стоило разбить на два поста.
Методика формулирования и выражения мыслей
Вступление
Почему одни люди могут без запинок и слов-паразитов разговаривать на любую тему, а другие с трудом выражают простейшую мысль? Особенно трудно нам подбирать слова в незнакомой обстановке, например, во время выступления. Причин тому много: от степени начитанности и качества образования до темперамента и физиологии организма человека. Оставим за скобками «катастрофические» проблемы с формулированием мыслей, которые, скорее всего, связаны с восприятием информации вообще, а для их решения необходима помощь психотерапевта (а не психолога или психоаналитика – это разные специальности). В остальных же случаях, когда затруднения с речью возникают у говорящего лишь изредка, может помочь несложная методика, основывающаяся на законах речевого мышления человека.
Общая информация
В первую очередь обратите внимание на то, как вы общаетесь с друзьями, коллегами и членами семьи, то есть с хорошо знакомыми людьми. Наверняка разговоры в этих кругах не вызывают у вас затруднений. Кроме того, вряд ли вы испытываете затруднения при обсуждении привычных тем: профессиональной, вкусовой (у мужчин это спорт, у женщин — мода) и других.
Всё дело в том, что наш мозг стремится к экономии энергии. С этой целью он осуществляет поиск и создание речевых клише, которые максимально точно и полно передают определённый смысл в определённой ситуации. Яркий пример таких клише – пословицы и поговорки. Практически к любому событию можно подобрать перл народной мудрости и с его помощью вполне выразить своё мнение по соответствующему поводу. «Хорошая пословица век не сломится» — вот пример пословицы, подчёркивающей значение пословиц.
Однако помимо оптимизации вербальных (словесных) выражений, мы склонны упрощать повседневное общение вплоть до отдельных звуков и жестов. Коллегу можно пригласить на перекур, просто показав ему сигарету и выдав вопросительное: «М?». Коллега, в свою очередь, и согласие, и отказ способен выразить ещё проще: «Угу» или, наоборот, «У-у». Естественно, что, общаясь так изо дня в день, можно растерять даже тот словарный запас, который сформировался у нас с детства. В этом случае в незнакомой ситуации мозгу просто-напросто будет не хватать материала для строительства связного предложения.
С другой стороны, даже человек с объёмным запасом лексики и лексических структур (выражений) может потеряться и неловко сформулировать мысль в непривычной ситуации. Причина проста: на все случаи жизни удачных выражений не запасти. В такие моменты необходимо на ходу конструировать мысль. Это и есть задача, которую призвана решить приводимая далее методика.
Суть методики
Первый совет ясно следует из вышеприведённой информации: как можно больше читайте, формулируйте развёрнутые мысли письменно и общайтесь с новыми людьми в новой обстановке. Постоянная работа мозга в определённом направлении заставляет его искать решение поставленной задачи и, как следствие, самообучаться для её выполнения.
Второе, чему нужно научиться, – обращать внимание на случаи затруднения с собственной речью. После выхода из ситуации необходимо проанализировать её и найти либо составить выражения, которые не отыскались вовремя. Повторите или, ещё лучше, запишите их, и в дальнейшем высока вероятность моментального «всплытия» найденных слов в вашей голове.
Третий совет: приучите себя обращать внимание на редкие для вас слова в речи других людей и в литературе. Этот совет хорошо иллюстрирует история, рассказанная мне моим другом. Однажды другу, назовём его Василий, в трамвае наступили ногу. Неловкий пассажир тут же извинился, на что Василий ответил нейтрально: «Пустяки». Мужчина же, задумавшись на секунду, произнёс: «Как давно я не слышал в обычной речи этого слова!»
Если вы приучите себя обращать внимание на такие «редкости» и отмечать в голове речевую ситуацию, в которой «редкость» была употреблена, ваш активный словарный запас будет пополняться.
И тогда, при наличии достаточного количества базовых слов и выражений, в непривычной ситуации вы сможете воспользоваться следующим алгоритмом для формулирования новой мысли.
Я называю этот алгоритм «тезисным мышлением», так как в основе его – формулировка тезиса, то есть кратко сформулированная мысль, содержащая только главную информацию.
Суть метода в том, чтобы отучить себя от попыток сказать всё и сразу. Именно это стремление, этакий «синдром отличника», запутывает наши мысли. Судите сами. Для того чтобы объяснить, как пройти в библиотеку, достаточно сказать, например: «Пройдите в ту сторону два квартала, возле цветочного ларька поверните направо, затем, через две улицы, налево». Вместо этого нередко мы пытаемся и ларёк описать («Ну такой, небольшой зелёный… то есть вывеска зелёная, а сам он серый…»), и названия улиц вспомнить («Абрикосовая, потом вроде Виноградная… нет, Тенистая…»), и передать ещё массу деталей, не несущих важной информации.
Верный порядок формулирования мысли таков.
1. Решите, что в данном случае главное.
Отбросьте эмоции, не думайте о том, какое впечатление вы должны произвести своими словами. Просто выберите факты, которые будут являться сухим ответом на вопрос, либо техническим выражением вашего мнения. Простейший вариант – выбрать один, САМЫЙ ГЛАВНЫЙ факт, построить на его основе утвердительное предложение.
Примеры:
Вопрос: Почему ты ешь так много шоколада?
Тезисный ответ: Мне нравится его вкус.
Пояснение.
В данном случае можно пытаться осознать, что там ещё такого может нравиться, какие вообще есть свойства шоколада. Кроме того, можно задуматься над тем, почему человек задал этот вопрос. Он не хочет делиться, или он намекает на проблемы с фигурой, которые появляются от чрезмерного употребления сладкого и так далее. Так можно соображать вечно. Или можно прямо ответить на вопрос.
2. Заметьте реакцию собеседника.
По ней вы поймёте, нужно ли пояснить свою мысль. Независимо от того, нужно пояснение или же можно переходить к другой теме…
3. …сформулируйте следующий тезис.
В случае если предыдущий тезис необходимо пояснить, (собеседник дал вам это понять, или вы сами хотите это сделать), пояснение можно так же преподнести в форме тезиса или их последовательности. (Первое, второе, третье и т. д.). Если пояснение не требуется, но разговор нужно продолжать, просто сформулируйте новый тезис.
Главное в этой методике – приучить себя находить главное (тавтология сознательная). Такое стремление развивает аналитическое и критическое мышление, внимательность, точность.
Рассудительный читатель заметит, что приведённый метод может превратить живую речь человека в монолог этакого бездушного робота. В самом деле, ответы на любой вопрос в духе «Дважды два – четыре» не располагают к развитию непринуждённой беседы. Однако указанный выше алгоритм – лишь базовая техника. Следующим шагом будет освоение техники трёх вопросов.
Техника трёх вопросов
Данная статья, в общем, призвана ответить на вопрос: «Что говорить?». Для этой цели предлагается вначале ответить на три подготовительных вопроса. Нет, это не вопросы из популярной интеллектуальной телеигры. Это вопросы: «О чём я говорю?», «Кому?» и «Зачем?».
Ответом на первый вопрос будет сбор всех значимых в данной ситуации фактов. Например, многих приводит в замешательство просьба рассказать о себе. О жизни каждого человека можно рассказывать посекундно, однако мы понимаем, что требуется выдать ограниченный объём информации. Если же вспомнить тезисный подход, становится понятно, что отвечать нужно с учётом обстоятельств. Например, во время собеседования с работодателем молодому специалисту следует сказать о своём возрасте, месте учёбы, успеваемости, дате выпуска. Не будем перечислять весь список значимых фактов, лишь отметим, что эта стандартная ситуация.
Поэтому, во-первых, можно предвидеть этот вопрос и составить ответ на него заранее, дополняя его во время диалога в случае необходимости. Во-вторых, достаточно выбрать навскидку несколько фактов, изложить их и дополнить уже после уточняющего вопроса собеседника. Принцип отбора информации: самое главное; затем — немного дополнительных фактов, которые пришли в голову. Не бойтесь сказать мало, со временем вы научитесь лучше оценивать весь объём существенной информации, не упуская важных деталей.
Следующий вопрос является фильтром для первого. Наше общение всегда носит межличностный характер, даже в случае крайней «деловитости». Помимо эксплицитной, то есть выраженной в словах информации, мы сообщаем друг другу огромный объём информации имплицитной, то есть явно не выраженной. Проще говоря, всегда существует подтекст. Вместе с тем существует и контекст — текущие обстоятельства диалога, предшествующие ему, а также прогнозируемые последствия. «В доме повешенного не говорят о верёвке» — эта народная мудрость очень точно иллюстрирует процесс фильтрации фактов с помощью вопроса «Кому?». В примере с собеседованием ответ может быть таким: «Мне 20 лет, я окончил СПбГУ на отлично, и я тоже левша». — Если вы заметили, что ваш собеседник делает пометки в бумагах левой рукой. (Такой ответ будет соответствовать технике «присоединения», которой учат специалистов по продажам.) В наше время леворукость никого не удивляет, левшей, как правило, не стараются переучить. Однако в данном случае упоминание этого факта будет значимым именно для создания доверительной и неформальной атмосферы общения.
Наконец, третий вопрос призван экономить вашу энергию. Далеко не всегда нужно давать развёрнутый ответ. Более того, порой нужно показать собеседнику, что вы не собираетесь поддерживать диалог. Например, отказываясь помочь коллеге в ответ на его просьбу, совсем не обязательно пускаться в длинные запутанные оправдания, достаточно сказать: «Мне некогда». Если же это ваш близкий друг, ответ «Прости, я завален работой» продемонстрирует ваше сочувствие и уважительную причину отказа. Всё зависит от того, чего вы ждёте от данного диалога. Таким образом, ответив на эти вопросы, вы поймёте, что и как вам нужно сказать в той или иной ситуации.
В заключение необходимо отметить, что данный метод, конечно же, требует тренировки. Он может показаться громоздким, однако люди, которые от природы разговаривают легко и непринуждённо, постоянно отвечают на все эти вопросы и проделывают такую работу, сами того не осознавая. Упрощённо вся методика сводится к двум постулатам: «Всегда ищите главное» и «Сначала думаем, потом говорим». Автор данной статьи сам когда-то испытывал серьёзные проблемы с выражением своих мыслей, однако данная методика одновременно помогла ему научиться говорить более стройно и явилась результатом процесса самообучения.
Вывод
«Когда читаешь – становишься знающим, беседа делает человека находчивым, а привычка записывать — организованным». Эти слова английского философа Фрэнсиса Бэкона сами по себе являются инструкцией для развития чёткой речи. Читайте, общайтесь с новыми людьми, размышляйте, записывайте свои мысли, и вы не просто сможете легко поддерживать диалог, но станете по-настоящему интересным собеседником. Надеюсь, приведённая здесь методика поможет вам в трудной речевой ситуации.
Почему алмазы дороже воды?
Рынок продукции компании Apple гораздо привлекательнее рынка воды для потребителя. Но новый iPhone не помогает решать проблемы голода на планете. Этот парадокс — парадокс ценности — был объяснен еще Адамом Смитом. Только Адам Смит не знал ничего про iPhone и Apple, но что-то слышал про алмазы.
Сегодня мы для вас озвучили лекцию профессора Джона Грубера из MIT об особенностях работы механизма спроса и факторах, влияющих на него.
Переводчик: Мария Лагутина
Редактор: Стефания Ефимова
Монтажер: Олег Жданов
Диктор: Игорь Олейников
Приходите к нам переводить и озвучивать. У нас найдутся очень интересные лекции на любую тему.
Что же такое "Machine learning"?
Есть множество определений, но любое из них, не даст понимания об этой сфере человеку извне. По этому перед определениями лучше посмотреть на пример.
Все мы любим фильмы и сериалы, и если у вас спросят "Что посоветуешь посмотреть?", вы, пожалуй, легко сможете дать пару фильмов, которые нравятся большинству, "Побег из Шоушенка", "Зелёная миля", "1+1", "Крёстный отец", "Бойцовский клуб". Это хороший и рабочий алгоритм, если спрашивающий не смотрел эти фильмы, с высокой вероятностью они придутся ему по вкусу. Но что, если он уже видел всё это и хочет ещё какого то совета. Задача становится чуть сложнее для нас. Я бы спросил "А какие жанры тебе нравятся, какие фильмы?" и на основании его ответов, мог бы предложить ещё прау фильмов.
Фантастика? - Интерстеллар
Криминал? - Криминальное чтиво
Драмы? - Хатико
Спортивные? - Самый быстрый Indian
Наш алгоритм стал чуть сложнее, мы уже хотим какой то информации от спрашивающего, чтобы лучше предложить ему фильм.
Если он смотрел лучшие фильмы в своих жанрах, мы можем ещё усложнить наш алгоритм. Узнаём какие у него любимые режиссёры, актёры, компании производства фильмов и т.д. На основании каждого ответа мы можем лучше подсказать фильм.
А теперь представим что мы Кинопоиск и IMDB. Нас о фильмах будет спрашивать миллион людей каждый день. Лично мы им конечно не сможем ответить, но не беда, компьютер сможет, мы просто перенесём алгоритм который есть у нас в голове в программный код. Компьютер будет спрашивать "Какой твой любимый жанр?", "Актёр?", "Режиссёр". Всё будет делать точно так же как делали мы сами, просто в автоматическом режиме.
Будет работать такая схема? Конечно будет. Но сразу появляются несколько вопрос и возможных проблем в реализации. Как мы определим какой из этих параметров самый важный? Жанр фильма или режиссёр более важен для совета? Может сумма каких то параметров? Джимм Керри хорошо играет в комедиях, а вот в драмах стоит ли его советовать? А ведь кроме параметров в виде актёров и режиссёров есть огромное количество других параметров "какие фильмы смотрел человек недавно", "Кем он работает", "Где живёт", "Образование", "Длительность фильма", "Отзывы критиков", "Отзывы друзей" и огромное количество других. Для составления качественного алгоритма требуется серьёзная экспертная оценка, а ведь новые фильмы выходят каждый день.
Когда мы начинам смотреть на задачу таким образом, написать алгоритм который путём короткого опроса даёт лучший результат становится совсем не просто. Вначале надо исследовать, какой параметр важнее, для этого надо проводить статистический анализ делать это для всех параметров и всех их комбинаций. Составлять на основании этого сверх-сложную систему опроса и решений, где во время программной реализации очень легко допустить ошибку, а найти её потом очень сложно.
Вот было бы хорошо, если бы у нас были данные об оценках фильмов, данные о самих фильмах (жанр, актёрский состав, бюджет) и компьютер сам мог бы определить какие из фильмов понравятся людям которые ещё их не смотрели. Хорошая новость, что компьютер умеет делать такое. Он сам может обучиться на предоставленных ему данных, чтобы делать эффективные предсказания, а затем ещё и оценивать насколько хорошо он с этим справляется.
Это и есть машинное обучение, мы не задаём никаких правил оценки фильмов, мы только даём данные, правила машина выбирает сама - учится.
Немного более формализованные определения:
"Машинное обучение это наука о том, как заставить компьютеры действовать, не будучи явно запрограммированными" – Stanford
"Машинное обучение основанно на алгоритмах, которые обучаются на данных без непосредственного определения правил" – McKinsey & Co.
"Машинное обучение направлено на то, чтобы ответить на вопрос "Как мы можем создавать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом, и каковы основные законы, которые регулируют все процессы обучения?" – Carnegie Mellon University
Обратите внимания на важные термины "Алгоритм" , "Данные" (Data), "Параметры" (Feature)
Здесь надо немного остановиться и подумать, где ещё это может быть применнено, кроме как выбор фильмов?
- Выдать ли кредит человеку? Какие в этой задаче могут быть параметры?
- Сколько будет стоить страхование автомобиля? Какие в этой задаче могут быть параметры?
- Есть ли у человека рак? Какие в этой задаче могут быть параметры?
Какие ещё задачи? Какие у них будут параметры?
Теперь, когда мы разобрались с тем, что значит само понятие Machine learning, мы можем посмотреть на его разновидности. В общем говоря, любую задачу машинного обучения можно отнести к одному из трёх типов:
- Supervised learning (Обучение с учителем)
- Unsupervised learning (Обучение без учителя)
- Reinforcement learning (Обучение с подкреплением)
Supervised learning:
В обучении с учителем у нас есть размеченные данные с проставленными классами, например:
X - исходные данные; Y - класс
Сразу стоит оговориться, что под X мы подразумеваем не только название фильма, но и данные о нём:
'Режиссёр'
'Год выпуска'
'Главные роли'
'Второстепенные роли'
'Страна производства'
'Студия'
'Бюджет'
'Средняя оценка пользователями'
'Упоминаний в СМИ'
'Средняя оценка критиками'
и т.д.
Имея исходные данные алгоритм может найти зависимость между входными данными и выходным классом. То что у наших исходных данных сразу есть ответ (Хорошо или Плохо), это и есть "учитель". Т.е. давая предсказание по исходным данным алгоритм сразу получает понимание того, угадал он или нет.
Пример с определением "качества" фильма называется классификацией. Для каждого фильма нам надо проставить "класс", классов может быть ограниченное число, в нашем случае 2.
Так же бывают задачи, когда нам надо дать предсказание не из конечного числа классов (дискретного пространства), а из непрерывного пространства (допустим числовая прямая), такая задача называется регрессия
X - площадь м2 ; Y - цена руб.
Unsupervised learning:
В задачах обучения без учителя, у нас нет никакой изначально размеченной выборки. Есть просто данные. Для фильмов это выглядело бы так
X - исходные данные;
Наша задача в проблемах такого типа выявить структурные зависимости между входными данными и как то их кластеризировать
В данном случае, в отличие от обучения с учителем алгоритм не получает никакой обратной связи, угадал он или нет. Потому что по сути тут нечего угадывать. Правильного ответа не существует.
Результат мог бы выглядеть так:
Reinforcement learning
Обучение с подкреплением легче всего описать в терминах отличия от других типов ML.
Если в обучении с учителем процесс выглядит так: данные - ответ; и мы оцениваем результат
В обучении без учителя процесс выглядит так: данные; и мы смотрим на результат
То в обучении с подкреплением так: данные - ответ данные - ответ данные - ответ; и тут мы получаем оценку
Проще показать чем описать.
![Что же такое "Machine learning"? Тамбов, Самообразование, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Образование, Гифка, Длиннопост](https://cs11.pikabu.ru/post_img/2018/09/25/7/1537870856155092189.jpg)
При каждом шаге у компьютера есть возможность сделать свой ход на любую из возможных клеток. И в ответ на свой ход он не получает никакой информации, о том, насколько успешным был его ход. Но получает эту информацию при окончании игры. Проиграл-Победил-Ничья. И на основании полученной обратной связи в конце игры алгоритм определяет ценность всех сделанных шагов.
Так выглядит короткий ввод в тему.
Важно понимать, что машинное обучение это не только очередная забава IT-индустрии. Это будущее и настоящие в экономике, геодезии, логистике, медицине, фармацевтике, робототехнике, инженерии и даже сельском хозяйстве.
А мы по прежнему проводим лекции и практики и строим комьюнити в Тамбове. Вк.
Добрый день или вечер. Поговорим о музыке?))
День добрый или вечер!
(небольшой врыв на пикабу)
▬ Так как я, общаюсь в живую куда меньше, нежели в соц сетях, решил начать вести блог тут на пикабу. Общаюсь больше в сети не из-за того, что мне лениво куда-то выбираться или я нелюдимый (хотя действительно люблю одиночество и одновременно не люблю), а просто потому что... (не буду писать про современность и информационный век и т.д.) ...потому что именно у меня, получается чаще всего общаться в онлайне, вот и все)).
▬ На самом деле, очень люблю выбираться с друзьями куда-то, а в последний год, частота выползаний из дома увеличилась в разы, по сравнению с предыдущими.
▬ Так как, я музыкант, то планировал вести блог исключительно про музыку, но потом я подумал, что было бы не плохо писать о всех интересных местах и событиях, которые происходят со мной. Идея блога заключается в том, чтобы рассказывая какую-то историю, делиться своим опытом в определенных вещах, помочь людям, которые возможно задавались подобными вопросами.
Почему помочь?
Дурак учится на своих ошибках, умный — на чужих, а мудрый использует опыт и тех, и других
▬ Возможно эта фраза на столько заезженна, что уже раздражает всех с детства, но пожалуй это одно из тех выражений, которое совсем недавно я осознал максимально сильно.
(думаю, что разбивать приветствие и первый пост смысла особого нет, так что с этого момента начинается история моего блога)
(Длинный пост )
Хочу поделится своими мыслями на тему музыкального образования.
(основная мысль где-то ближе к концу)
▬ В (далекой далекой галак….) далеком 2010 году начал учиться играть на гитаре. Даже! Даже пошел к преподавателю, но после 3-4 занятий подумал "а зачем оно мне нужно? Все, что он мне говорит можно и в интернете найти. ПФФ ноты, да кому они нужны…табы вот наше все".
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬Наши дни 2018▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
(все еще предыстория)
▬ Моей давней мечтой, было научиться играть на скрипке (я бы и рассказал целую историю, но тут другая тема). Для музыкальной школы я уже был стар, а частные преподаватели либо заняты обычно, либо дорого. Ну и отложил я эту мечту, до 2018.
Таки купил я это чудо.
▬ Единственное, о чем я жалею, так это о том, что я забыл про акустические скрипки с пьезодатчиком и купил электроскрипку. Выглядит она конечно здорово все дела, но обычная в корпусе по ощущениям, как книжка в сравнении с цифрой.
▬ Но не об этом речь. На протяжении ни много ни мало 8-ми лет, я никогда не задумывался о музыкальном образовании. Так поглядывал в сторону, но всегда отмахивался, типа: «да нееееее, зачем?». Но за 8 лет знаю, что постановка рук не правильная. Начал ее исправлять, там не так, тут не так, так сяк и т.д.
▬ Переучиваться довольно непросто. Потому что, пока ты сосредоточен, следишь за тем как выполняешь упражнения, все хорошо, но стоит задуматься, как руки сразу встают в уже привычную для них форму.
▬Чтобы снова не попасть на те же грабли, решил найти преподавателя, учителя, сэмпая, сэнсея и т.д.
И благо получилось найти очень интересного преподавателя.
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬Огромное тебе спасибо, что обучаешь меня Сэмпай :3
(еще чуть чуть и перейду к сути)
▬ Кстати, это очень важно, чтобы человек, который вас будет обучать, был максимально искренен в том, что он делает. Соответственно Вы так же должны отдавать всего себя, потому что в первую очередь это нужно Вам!
▬ Запомните простую вещь: никто вам ничего не должен, даже пусть это будет мировой учитель, который обучает всех на высшем уровне. Если Вы будете относится к этому посредственно, то и смысла от этого не будет. Вы можете быть трижды талантливым человеком, но без упорства, ваш талант не больше чем «ничего».
▬ Возможно - это слишком очевидно и многие, читая этот пост, скажут "ты, что.... дурной? Да как ты вообще можешь называть себя музыкантом после этого и т.д". Но пишу я это, для таких же, как и я. (поговорка выше) ▲
Возможно вы тоже думаете:
«да зачем мне эта теория»
«да зачем мне ноты?»
«вон рок звезды не знают нот и им норм!!!»
«Я ВОКАЛИСТ ВСЕ ТЯН И ТАК ДАДУТ!!!»? кхм…
(суть поста начинается здесь ^^)
С тех пор как начал учиться у преподавателя, я очень сильно разочаровался в себе....
▬ Во-первых, весь тот опыт, который был от гитары, практически на другом инструменте мне не помог. Ну разве, что общие какие-то вещи, типа моторики пальцев и в целом понимание инструмента. Первое, что я подчеркнул для себя, так это что каждый инструмент как бы он не был похож на своего собрата, это совершенно разные инструменты.
▬ Во-вторых, учась музыкальной теории, (а сейчас это действительно самые азы: темп, ноты, размеры и т.д.) мне стало проще писать свои же партии в табы, так как теперь я не гадаю: "а какая же это длительность?", перебирая пол часа, а практически сразу могу сказать, что это за темп (конечно же я преувеличиваю, что бы вас забайтить на обучение :D ,но в целом стало куда проще и потом, я относительно не давно начал этим заниматься).
▬ В-третьих, самое, что поразительное, так как мне постоянно говорит преподаватель:
Тут зажато плечо!
Здесь расслабь кисть!
Следи за локтем!
и т.д.
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬Я правда стараюсь следить…ну правда :D
▬ После двух недель (где-то около 4 занятий), сел поиграть свои же песни на гитаре. И мне стало как-то так не комфортно, как будто что-то начало мешать. Очень удивился, когда обнаружил, что оказывается правая рука довольно сильно зажата. Так же от того, что левая рука у меня поставлена неправильно, на скрипку это тоже передалось, так как рука стоит фиг пойми как, и все скрипит. Зажатость ▬ проблемы самообучения здравствуйте.
▬ Я начал следить за игрой на гитаре, по сути все те вещи которые для проф музыканта, являются повседневностью и самой обычной вещью, для меня оказалась огромной пропастью.
Некоторые говорят, что музыкальное образование ограничивает мышление. Это полнейший бред.
Да.... есть, скажем некий свод правил, но никто же не говорит, что от него нельзя отступать.
Что я вывел для себя:
▬ 1) За те 8 лет, что я "изобретал велосипед", мог бы овладеть куда быстрее всем этим техникам, так как преподаватель видит сразу ваши "косяки", а у Вас глаз "замыленный". Всегда нужен свежий взгляд.
▬ 2) Музыкальная теория здорово помогает в общении с другими музыкантами. Вместо того, чтобы говорить "ээээ ну тут я играю на 5 ладу, а здесь на 7, а вот этот палец...", говоришь я играю тут ноту ля и т.д. Опять же можете сказать в каком ключе вы играете, чтобы другому музыканту было проще под вас подстроиться, нежели понимать на слух, что Вы там играете.
▬ 3) Обязательно нужно подходить к любому обучению, трудолюбиво. Не нужно думать "ооооооооооохххххххх задолбал этот препод, домашку дал, гаммы свои, да на кой они мне сдались, пойду лучше мурку сыграю двумя пальцами, а лучше одним". Опять же, не бояться спрашивать, задавать вопросы, какие бы не были они глупые, повторюсь уже в какой раз, это нужно ВАМ! И от того на сколько Вы будете стараться это понять, на столько и будете продвигаться как профессионал.
▬ Скорее всего многие музыканты скажут, что это бред все. Я думаю тут каждый выбирает для себя, но, если этот пост кого-то вдохновит на обучение, и это ему очень поможет в его карьере музыканта (или в любой другой профессии). Я буду очень рад, что на своем опыте смог кому-то помочь. Дураки учатся на своих ошибках, и к сожалению, я один из таких. Не будьте дурачками, учитесь :3
О наследовании в Python
Как называется, когда ребёнок не знает, кто его отец? Звёздные войны. А если ребёнку всё равно, кто его отец? Это полиморфизм.
Об ООП на примере Python сегодня расскажет Джон Гуттаг:
Спасибо за этот выпуск Олегу Жданову, Дмитрию Мамайкину и Ксении Мосеенковой.
В нашем тёплом чатике можно не только поговорить за ООП, но и приобщиться к чему-нибудь прекрасному, например, переводам лекций MIT.
Игра, от которой мурашки
Мы вдохновились пакмэном, пиксель-артом и атмосферой психологического триллера. А потом сделали игру, где вокруг — мрак. Сможете найти выход из темного лабиринта?
Рекомендуем включить звук: он вам поможет пройти игру.
Планы большие, бюджет ограничен
Если бы МИ-6 экономили на бюджете своей миссии, Джеймс Бонд не смог бы в очередной раз героически спасти мир, а мы бы не смогли сходить на очередной прекрасный фильм. К сожалению, с бюджетными ограничениями сталкиваются не только герои фильма, но и обычные потребители.
Как перестать экономить и начать жить, в этой лекции нам расскажет Джон Грубер.
За перевод очередного классного рассказа от MIT спасибо: Олегу Жданову, Ксении Мосеенковой, Дмитрию Мирошниченко.
Заглядывайте на чай к нам в телеграм, будем вам рады.