How long does it take to reach C1 (advanced) in a language you're learning? 💭
🤔Someone asked this on Twitter today and it got me thinking. I wonder why questions like these are so common. It's good to have a broad understanding of how long it might take, but there are way too many factors at play, making it impossible to have a single answer to this question.
📚If you're fluent in Dutch and learning Afrikaans, it might take you a few months or years, depending on the time you put in to learn and practice, to become fluent. The two languages are that similar.
🤠But if you're a native French speaker learning Korean, for instance, the two languages are very different in terms of grammar, pronunciation, sentence structure and even writing system. It would require hours and hours more effort than the above example.
🗻In another instance, 2 native English speakers could both start learning Japanese. Person A spends hours weekly studying, getting speaking practice in, listening and getting immersion down, and works hard. They could reach N3 (intermediate) level in a year and a half if they put in a ton of effort and if Japanese is all they focus on. Person B might even live in Japan, but if they don't put in the work and just rely on some weekly classes and barely do their homework, they might never even reach N5 (beginner) despite living in Japan. 🤔
As you can see, it's really impossible to ask these questions and have a cookie-cutter answer for each person and each language. Let's rather put time in to be immersed in languages rather than get stressed about how long the process might take. What do you all think? 💖🥳
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
「good sentence structure」的推薦目錄:
- 關於good sentence structure 在 Lindie Botes - YouTuber Facebook 的最讚貼文
- 關於good sentence structure 在 Lindie Botes - YouTuber Facebook 的最佳解答
- 關於good sentence structure 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳解答
- 關於good sentence structure 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
- 關於good sentence structure 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於good sentence structure 在 大象中醫 Youtube 的最佳解答
- 關於good sentence structure 在 36 Sentence Structure and Good Writing Techniques ideas 的評價
good sentence structure 在 Lindie Botes - YouTuber Facebook 的最佳解答
A tricky language question I got! What do you all think?
Question summary: It's not a good approach to learn single vocabulary words, but it's better to learn through context. Yet beginners don't have an idea of how to build a sentence in a language yet. What to do?
My thoughts: Once you learn the sentence structure, it’ll be easier to learn new words and know how to use them in example sentences. Consider sentence structure like the bricks of a building, and the words that you use in the sentences like the paint that covers the walls.
good sentence structure 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 的最佳解答
🤓 หลายคนอาจเคยบ่น "เรียนเลขไปทำไม ไม่เห็นได้ใช้เลย"
อันนี้เป็นแค่ตัวอย่าง เพื่อให้รู้ว่าเลขที่เราเรียนตอนม.ปลาย
ไม่ควรทิ้งถ้าคิดจะเรียนคอมพิวเตอร์ ในระดับสูง
.
👉 1) สมการเชิงเส้น
เริ่มต้นจากสมการเส้นตรง ที่มีหน้าตาดังนี้ y=mx+c เรียกว่ารูปมาตรฐาน
- เมื่อ m เป็นความชัน
-ส่วน c เป็นจุดตัดแกน y
.
สมการเชิงเส้นเราจะได้เรียนในระดับ ม 4
พอในม.5 วิชา วิทยาการคำนวณ
ก็จะเห็นประโยชน์ของสมการเส้นตรงถูกนำไปใช้ในงาน data science (วิทยาการข้อมูล)
นำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลแบบ linear regression
.
กล่าวคือเมื่อเรามีข้อมูลย้อนหลังในอดีต
แล้วสามารถนำไปพล็อตลงบนกราฟแกน x กับ y
ผลปรากฏว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์เป็นเส้นตรง
ในกรณีเราสามารถหาสมการเส้นตรงที่เหมาะสมสุด (optimize)
นำมาใช้พยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าในอนาคตได้
.
แต่ในกรณีที่ความสัมพันธ์ของข้อมูลพบว่าไม่ใช่เส้นตรง
เราสามารถใช้สมการที่ไม่ใช่เส้นตรง มาใช้พยากรณ์ข้อมูลก็ได้เช่นกัน
.
👉 2) เมทริกซ์
คือกลุ่มของจำนวนตัวเลข ที่เขียนเรียงกันเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือจัตุรัส
นอกจากใช้แก้สมการหลายตัวแปรแล้ว
จะมีประโยชน์เวลานำไปประมวลภาพ (Image processing)
หรืองานพวกคอมพิวเตอร์วิชั่น (computer vision)
.
ต้องบอกอย่างนี้ว่า รูปภาพดิจิตอลที่เราเห็นเป็นสีสันสวยงาม
แต่ทว่าคอมไม่ได้มองเห็นเหมือนคน
มันมองเห็นเป็นเมทริกซ์ โดยข้างในเมทริกซ์ก็คือตัวเลขของค่าสี
และเราสามารถกระทำการคณิตศาสตร์กับรูปภาพได้
เช่น บวกลบ คูณหาร กับรูปภาพดิจิตอล ในมุมของเมทริกซ์
.
👉 3) ความน่าจะเป็น
ยกตัวอย่างเช่น ทฤษฏี Bayes' theorem
ทฤษฏีหนึงของความน่าจะเป็น
จะใช้หาว่าสมมติฐานใดน่าจะถูกต้องที่สุด โดยใช้ความรู้ก่อนหน้า (Prior Knowledge)
.
ทฤษีนี้ถูกนำไปใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่อง
เช่น จงหาความน่าจะเป็นที่ชาเขียวขวดนั้นจะผลิตจากโรงงานจากประเทศไทย
จงหาความน่าจะเป็นว่าผู้ป่วยจะเป็นโรคมะเร็ง เมื่อหายจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนา
เป็นต้น
.
👉 4) แคลคูลัส
ตัวอย่างเช่น ถูกนำมาใช้ใน neural network
ซึ่งก็เครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบเซลล์สมอง
แต่จริงๆ ข้างในเครือข่ายจะประกอบไปด้วยน้ำหนัก
.
น้ำหนักที่ว่านี้มันก็คือตัวเลขจำนวนจริง ที่เริ่มต้นสุ่มขึ้นมา
แล้วเวลาจะหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสม (optimize)
มันจะถูกปรับทีละเล็กทีละน้อย
โดยอาศัยหลักการเรื่องอนุพันธ์ หรือดิฟนั่นแหละ
.
👉 5) ตรรกศาสตร์
วิชานี้พูดถึง "ประพจน์" หมายถึงประโยคที่ให้ค่าออกมาเป็น True หรืด False
รวมถึงการใช้ตัวเชื่อมประพจน์แบบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ก็ต่อเมื่อ" เป็นต้น
.
ศาสตร์ด้านนี้เป็นพื้นฐานของระบบคอมพิวเตอร์
เพราะวงจรคอมพิวเตอร์พื้นฐาน มีแต่ตัวเลข 0 หรือ 1
จึงสามารถแทนด้วย False หรือ True ในทางตรรกศาสตร์
ไม่เพียงเท่านั้นวงจรอิเลคทรอนิกส์ ก็มีการดำเนินทางตรรกศาสตร์อีกด้วย
ไม่ว่าจะเป็น "และ" "หรือ" "ไม่" เป็นต้น
.
ยิ่งการเขียนโปรแกรม ยิ่งใช้เยอะ
เพราะต้องเปรียบเทียบเงื่อนไข True หรือ False
ในการควบคุมเส้นทางการทำงานของโปรแกรม
.
👉 6) ฟังก์ชัน
ฟังก์ชันคือความสัมพันธ์ จากเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'โดเมน' ไปยังอีกเซตหนึ่งที่เรียกว่า 'เรนจ์' โดยที่สมาชิกตัวหน้าไม่ซ้ำกัน
ซึ่งคอนเซปต์ฟังก์ชันในทางคณิตศาสตร์
ก็ถูกนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรมแบบ functional programming
.
👉 7) เรขาคณิตวิเคราะห์
ถูกนำไปใช้ในวิชาคอมกราฟิก หรือเกมส์
ในมุมมองของคนที่ใช้โปรแกรมวาดรูปต่างๆ หรือโปรแกรมสร้างแอนนิมเชั่นต่างๆ
เราก็แค่คลิกๆ ลากๆ ก็สร้างเสร็จแล้วใช่มั๊ยล่ะ
.
แต่หารู้หรือไม่ว่า เบื้องเวลาโปรแกรมจะวาดรูปทรง เช่น สี่เหลี่ยม วงรี ภาพตัดกรวยต่างๆ
ล้วนอาศัย เรขาคณิตวิเคราะห์ พล็อตวาดรูปทีละจุดออกมาให้เราใช้งาน
.
👉 8) ปีทาโกรัส
ทฤษฏีสามเหลี่ยมอันโด่งดังถูกนำไปใช้วัดระยะทางระหว่างจุดได้
ซึ่งจะมีประโยชน์ในการแยกแยะข้อมูล โดยใช้อัลกอริทึม
K-Nearest Neighbors (KNN)
ชื่อไทยก็คือ "ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด "
มันจะถูกนำไปใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล รวมทั้งการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย
ไม่ขอพูดเยอะเดี่ยว ม.5 ก็จะได้รู้จัก KNN ในวิชาวิทยาการคำนวณ
.
👉 9) ทฤษฏีกราฟเบื้องต้น
อย่างทฤษฏีกราฟออยเลอร์ (Eulerian graph)
ที่ได้เรียนกันในชั้น ม.5 จะมีประโยชน์ในวิชาคอม
เช่น ตอนเรียนในวิชา network ของคอมพิเตอร์ เพื่อหาเส้นทางที่ดี่สุดในการส่งข้อมูล
หรือจะมองโครงสร้างข้อมูลเป็นแบบกราฟก็ได้ ก็ลองนึกถึงลิงค์ต่างในเว็บไซต์ สามารถจับโยงเป็นกราฟได้ด้วยนะ
.
👉 10) เอกซ์โพเนนเชียล และลอการิทึม
เราอาจไม่เห็นการประยุกต์ใช้ตรงๆ นะครับ
แต่ในการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม เวลาเขียนโปรแกรม
เขาจะใช้ Big O ขอไม่อธิบายเยอะแล้วกันเนอะ
เรื่องนี้มีเขียนอยู่ตำราวิทยาการคำนวณชั้นม.4 (ไปหาอ่านเอาได้)
.
ซึ่งเทอม Big O บางครั้งก็อาจเห็นอยู่ในรูปเอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึมนั่นเอง
ถ้าไม่เข้าใจว่า เอกซ์โพเนนเซียล หรือลอการิทึม คืออะไร
ก็ไม่จะอธิบายได้ว่าประสิทธิภาพของอัลอริทึมเราดีหรือแย่
.
+++++++
เป็นไงยังครับ สนใจอยากรู้ว่า เลข ม.ปลาย
สามารถนำไปใช้ศึกษาต่ออะไรอีกบ้างไหมเนี่ย
ถ้าอยากรู้ ผมเลยขอแนะนำหนังสือ (ขายของหน่อย)
.
หนังสือ "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ยาก"
เข้าใจได้ด้วยเลขม. ปลาย เล่ม 1 (เนื้อหาภาษาไทย)
ติดอันดับ Best seller ในหมวดหนังสือคอมพิวเตอร์ ของ MEB
.
เนื้อหาจะอธิบายปัญญาประดิษฐ์ (A) ในมุมมองเลขม.ปลาย
โดยปราศจากการโค้ดดิ้งให้มึนหัว
พร้อมภาพประกอบสีสันให้ดูอ่านง่าย
.
สนใจสั่งซ์้อได้ที่
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php…
.
ส่วนตัวอย่างหนังสือ ก็ดูได้ลิงค์นี้
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b…/chapter_example.pdf…
.
ขออภัยเล่มกระดาษตอนนี้ยังไม่มี โทดทีนะครัชชช
.
✍เขียนโดย โปรแกรมเมอร์ไทย thai progammer
🤓 Many people may have complained about ′′ learning the number, why I didn't get to use it
This one is just an example to know the number we studied in high school. The end.
Don't leave if you want to learn computer at high level.
.
👉 1) Linear equation
Start from a straight line equation that looks like y=mx+c called standard photo
- When m is action
- c section is a cutting point y axis
.
Linear equation. We will learn in grade 4
Enough in the university. 5 Computational Science
It will see the benefits of straight line equation being applied to data science (data science) work.
Linear regression data analytics
.
i.e. when we have data back in the past
Then can be taken to plot on the x and y graph.
The result appears that the information is in a straight line.
In the case, we can find the most suitable straight line equation (optimize)
Advance future forecasts
.
But in case the relationship of information found out is not a straight line.
We can also use an equation that is not a straight line to propose information.
.
👉 2) Matrix
Is a group of numbers written in a square or square.
Besides using to solve several variables.
It will be useful when it's leading to the image (Image processing)
Or computer vision jobs (computer vision)
.
I have to say this. The digital photos we see are colorful.
But the computer is not visible as a person.
It's seen as a matrix inside. The matrix is the number of colors.
And we can do math with pictures
Like, plus, multiply, multiply with digital photos in the corner of the matrix.
.
👉 3) Probability
For example, Bayes ' theorem theory.
Theory of probability
I will use which hypothesis is most accurate using previous knowledge (Prior Knowledge)
.
This theory is implemented in data analysis including machine learning.
For example, find the probability that green tea will be manufactured from factories from Thailand.
Find out the probability that patients will have cancer when they recover from Coronavirus infection.
Etc.
.
👉 4) Calculus
For example, being used in neural network.
Which is also an artificial neural network that imitates brain cells.
But really, the network is composed of weight.
.
This weight is also a random number of real numbers.
Time to find the right weight (optimize)
It will be slightly fined.
By living the principle of derivative or divative.
.
👉 5) Logic
This subject speaks of ′′ pronouncement ′′ meaning True or False sentence.
Including using different plural connectors, whether it's ′′ and or or if etc.
.
This aspect of science is the basis of computer system.
Because the basic computer circuit is only 0 or 1 numbers.
So it can be replaced with False or True in logic.
Not only that, the electronic circuit also has logical action.
Whether it's ′′ and or or no etc.
.
The more the programming, the more you use.
Because we have to compare True or False conditions.
In control of the programming path
.
👉 6) function
A function is a relationship from one set called ' domain ' to another set called ' Range ' by a unique face member.
Which concept function in mathematics.
It's been applied to functional programming.
.
👉 7) Analytical Geometry
Being applied in a graphic or games class
In view of people using various drawing programs or Animation Builders.
I'm just a click and drag and it's done. Aren't we?
.
But do you know that in time, the program will draw shapes like a square, rectangular, cone collage.
All living in geometry, analyzing the plot, drawing one at a time. Let us use it.
.
👉 👉 8) Tacorus
The famous triangle theory is implemented to measure the distance between points.
Which would be useful to digest data using algorithms.
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thai name is ′′ The closest neighborhood process
It will also be implemented for data analysis including machine learning.
I don't want to talk too much. 5 to know KNN in computational science.
.
👉 9) Preliminary Graph Theory
Theoretically, Graphite Oler (Eulerian Graph)
I have studied in the middle school class. 5 will come in handy in computer class
For example, in a computer network class to find the best way to send information.
Or look at the data structure as a graph. Think about the different links on the website. They can be linked as graphics.
.
👉 10) m AND LOGARIETYM
We may not see the application straight away.
But in assessing the performance of programming time algorithm.
He's going to use Big O. Let's not explain a lot.
This story is written in the textbook. Calculating class. 4 (go to read)
.
The Big O term may sometimes be seen in an ex-ponytail or a logic.
If you don't understand what is Exponity or Logarithum?
It doesn't explain whether our algorithm performance is good or bad.
.
+++++++
How is it? If interested, I want to know the number. The end.
Can I study anything else?
If you want to know, I recommend a book (selling stuff)
.
Book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
You can understand by the number of km. End of book 1 (Thai content)
Best seller in MEB computer book category
.
Content describes Artificial Intelligence (A) in the view of the number. The end.
Without a coding dizzy
With colorful illustrations to be seen. Easy to read.
.
If interested, order at.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
As private as a book, you can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry for paper book. I haven't got it yet. I'm sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
good sentence structure 在 36 Sentence Structure and Good Writing Techniques ideas 的推薦與評價
Jan 24, 2019 - Explore Hayley Pyrah's board "Sentence Structure and Good Writing Techniques ", followed by 171 people on Pinterest. ... <看更多>