大家好，我今年在阿肯色的一所教会学校作为交换生上十年级并且会继续读到毕业。目前对我明年的数学选课有些纠结与困惑，我是上外附中初三毕业,没有复读。今年一开始学校安排的是geometry我因为打算今年是主要适应语言环境,所以数学简单就上了下去（早就不能换课了），现在有一点后悔因为基本没学到新知识虽然我七门课都是A。所以我现在考虑的是十一年级是上algebra2还是precalculus，主要是因为我现在数学水平还是国内初三水平，尽管我最近把algebra2的内容扫了一遍并自学了一部分, 还是有挺多没学过的。我也把学校precal的书拿来看大致内容，个人认为是个高级一点的algebra2, 因为内容大致一样就是trig更多。还有就是如果跳掉algebra2会对sat，act，sat2这些考试的数学有影响吗？有必要明年两门同时上吗？十分感谢！
于01/30/2015提出
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对不起，选择的功能只针对FindingSchool注册用户开放！4发现相似题其实自己一直想学习一些程序方面的知识，但是不知道学什么语言，而且现在又工作了，肯定没有时间去培训班。_百度知道
其实自己一直想学习一些程序方面的知识，但是不知道学什么语言，而且现在又工作了，肯定没有时间去培训班。
其实自己一直想学习一些程序方面的知畅哗扳狙殖缴帮斜爆铆识，但是不知道学什么语言，而且现在又工作了，肯定没有时间去培训班，哪位有没有好点的建议呢？
我有更好的答案
第一、 学程序最重要的东西是什么？
我从大一开始真正接触程序，大部分的程序语言和工具我都是自学的，有的人说“这都是怎么学的？为什么我就学着感觉那么难？”。针对这句话，我要说的是，如果你不是因为兴趣而学习程序，那就最好不要学这个，因为你会感觉学得很痛苦，因为你不感兴趣，所以遇到了问题你可能也不会去解决，或者不会花大力气去解决，这样自然就很难学会。
说白了，学程序，兴趣是最重要的，或者学习任何一门课程，兴趣都是很重要的，通常所说的天赋，其实就是兴趣，有了兴趣你才有那个心情去解决难题，不然，一切都是瞎扯。
第二、 趣味=兴趣？
估计有的人要拍砖了，某种程度上趣味确实就是兴趣。但我要说的是趣味绝不等于兴趣，
做某件事情很有趣，你会一直做下去，但如果这件事情一直都...
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小时候读书 学不会和记不住的一些知识和单词，现在长大了 却一学就会，单词听一遍就记住了，怎么回事？
怎么给我解释弄不明白，并且能够与一反三。觉得过去学的东西怎么那么简单。小时候学英语怎么都记不住，现在30岁了？难道小得时候 智力没有被开发出来，却一听就记住了？小时候 老师教的一些知识，特别是一些辅助词的运用，不知道怎么运用，听了半天都搞不清楚，现在30岁了，反复听都不会，重新自学。怎么回事？，一看就明白了
提问者采纳
心思并不是特别集中在学习方面小时候还是孩子，变得成熟了，现在30几岁了，在社会上多多少少有些阅历了。自然比小时候强啦
提问者评价
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计算生物学最新进展 作者: 来源:上海分院 发布者: 刘斌 类别:新闻扫描 日期:
今日/总浏览: 8/6352 东方科技论坛第60次学术研讨会于～3日在上海沪杏科技图书馆举行。本次论坛由上海生物信息技术研究中心与复旦大学生命科学学院共同承办，论坛主题为&计算生物学最新进展&。中科院上海生命科学研究院赵国屏研究员和新加坡国立大学计算科学系陈宇综教授共同主持了会议。 一、会议背景 随着人类基因组计划的实施和深入，生物学数据积累出现了前所未有的飞跃。不仅数据量呈指数级增长，而且，数据的本质出现了从生理生化数据向遗传信息飞跃以及进一步向遗传与结构功能相互关系信息的飞跃。这种科学数据的急速海量积累，在人类的科学研究历史中是空前的。如何从这些海量的生物学数据中提取有用的知识，成为了对当前生物学家、数学家、计算机专家等的巨大挑战。由此引出了一门新兴学科：计算生物学。计算生物学是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术，用于生物学研究的一门学科。计算生物学正在成为现代生物学研究的核心方法之一，它们的重要性和复杂性在当前生物学数据量的不断增长中日益得以显示，要回答的问题越是复杂就越显得尤为突出，使得计算生物学成为当今生命科学最具活力的新兴前沿学科之一。计算生物学运用大规模高效的理论模型和数值计算来识别基因组序列中代表蛋白质的编码区，破译隐藏在核酸序列中的遗传语言规律；直接从蛋白质序列预测蛋白质三维结构以及动力学特征，研究生物大分子结构与功能的关系、生物大分子之间相互作用以及生物大分子与配体的相互作用，促进蛋白质工程、蛋白质设计和计算机辅助药物设计的发展；同时，归纳、整理与基因组遗传语言信息释放及其调控相关的转录谱和蛋白质谱的数据，模拟生命体内的信息流过程，从而认识代谢、发育、分化、进化的规律，使从基因组科学新视角来探究人类健康和疾病各个方面，将人类基因组计划的成功转化为医学领域的进步成为可能。 运用计算生物学，科学家们有望鉴定基因和途径在健康和疾病中的角色，挖掘它们与环境因素之间的关系；发展、评价以及应用以基因组为基础的诊断方法来预测对疾病的易感性，预测药物反应，疾病的早期诊断标记，疾病在分子水平上的发展机制；应用基因组和代谢通路的知识，通过分子模拟等方法进行计算机辅助药物设计，缩短新药开发周期，从而开发有效的、新的疾珐氦粹教诔寄达犀惮篓病治疗方法；发展基于基因组的工具来改善大众的健康状况，从而促进人类基因组计划造福于人类。 当前，计算生物学在国际上受到高度重视。美国国立卫生研究院(National Institutes of Health，NIH)是世界上从事生命科学研究最重要的研究机构，它的年度预算占了美国政府科学投入的60％左右。在人类基因组计划的完成和后基因组时代的到来之际，NIH经过与来自美国学术机构、政府部门和私人团体的300多名生物医学权威人士长达一年多时间的一系列讨论，于2003年形成了一个通向生命科学未来的&中长期发展规划&--国立卫生研究院路线图（NIH Roadmap）。NIH路线图中启动了一个&生物信息学和计算生物学&计划，希望通过这个项目的实施而铺设一条通向生命科学未来的&信息高速公路&。该项目计划从2004年开始，建立数个&国立生物医学计算中心&（National Centers for Biomedical Computing），以便开发相关软件和数据管理工具。2003年，NIH下属的国家人类基因组研究所（The National Human Genome Research Institute，NHGRI）负责人在Nature上发表了题为&基因组学研究前景展望&的文章。文章中所述的基因组研究展望来自上百位科学家和社会公众，举行了十几场讨论会和无数的与个人之间的探讨，历经近两年的热烈讨论。文章将对基因组研究的展望分为三个主题和六个横切面，三个主题是：基因组学与生物学、基因组学与健康和基因组学与社会；六个横切面是：资源、技术发展、计算生物学、培训、伦理法律和社会应用,以及教育。六个重要横切面与所有三个主题相关，而计算生物学是重要要成分之一。 在国内，我国国家自然科学基金委员会将计算生物学作为重点资助的研究方向之一。对于将生物医药产业作为重点发展高科技产业的上海市，对计算生物学研究更是高度重视。2002年，中科院上海药物研究所与美国SGI计算机公司联合建立的计算生物学实验室在上海药物所揭牌成立。中科院和德国最大的研究机构-马克斯·普朗克学院合作，筹划在上海合作开展计算生物学研究，且于2004年6月在中科院上海生命科学研究院举行了计算生物学研究所成立筹备会。IBM是全球唯一一家能够将其专业研究技术应用于计算生物学、并行计算的公司。2002年，IBM与上海生物信息技术研究中心以及英国InforSense公司一起，合作建立了高性能的生物科学研究实验室，合作进行计算生物学方面的研究和开发。因而，在上海举行计算生物学学术研讨会，将促进我市和我国对计算生物学这一前沿研究领域的更好发展，并对我市生物医药学产业的发展起到积极的推动作用。 由于分子模拟和计算机辅助药物设计是当前计算生物学中的热点问题，又是计算生物学与生物医药产业结合最紧密的方向，计算生物学在这些方面取得的进展将直接推动生物医药产业的发展，因此，本次会议将生物大分子计算模拟,计算机辅助药物设计和计算生物学的发展及未来方向作为中心议题。
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