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?分散性注意力

分散性注意力——同时做两件事，也叫多任务处理。

其实人并不能真正做到多任务处理，大部分这样的强的人是能够瞬间从一种工作状态中切换到另外一种工作状态，反正这种事情我很擅长，儿童专注力训练，我能从一个工作中瞬间切到另一个工作状态，似乎刚刚就没有分过心一样。

比如我可以一边群聊，专注力训练结构，一边打开微信公号后台，马上开写，几乎看不出我刚刚在群聊一个无关的话题，甚至两边都聊得挺有质量的。

当然书的作者说真正做到的

话，必须包括一项自动任务，我原来写过文章称之为被肌肉记忆的动作，一项体力劳动，一项脑力劳动，比如一边唱歌一边炒菜，没问题。

但一边唱歌一边写代码估计很难，哼无意识的小调还可以。

?注意力机制
注意力机制（Bahdanau et al.， 2014）引入了输入单元的条件分布来为下游的模块形成一个权重语境向量。这在神经自然语言处理结构中几乎是普遍的存在。注意力权重通常（明确地或者隐式地）被认为能够提供关于模型「内部工作机理」的信息：对一个给定的输出，专注力教育，你可以检查到模型分配了较大注意力权重的输入。Li 等人（2016）总结了这一在自然语言处理中普遍持有的观点：「注意力机制为神经模型的工作方式提供了一种重要的解释方式」。事实上，注意力可以提供模型解释的说法在文献中是很常见的。

目的是根据你的实际情况来进行选择，新建区专注力，这样实操起来不会有太大的出入，而且最后的成果相对个人而言会比较有成就感，也会激发兴趣，愿意再次去光顾。这一定是商家想要看到的结果。

初次画的时候，小心翼翼，怕哪一步画错了。选择笔上色的颜色想也是相当有讲究，这种蓝色是用几个颜色调出来的。

这幅画想要表达的含义是什么，这都是背后的思考，你想要如何勾勒出来呈现一幅美丽的油画。

生活处处皆学问，每一个细微的动作背后都有潜在的逻辑和原因。

很多问题有相似之处，我们就是要看经历，多看，多思考。把新的信息和原来你所知道的信息整合在一起，从中发现新的问题。

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