尊重

回忆中小学时期,校长和老师们常常强调尊重的重要性,每一堂课都在潜移默化中塑造我们的品格。随着成长,外界不再频繁提及这些道理,但尊重的种子早已植根内心,成为个人素养的一部分。尊重,既是对他人的敬意,也是对自己的珍视,它在日常细微处体现,带来内心的宁静。

小学、初中的母校,按照以往惯例,开学的第一节课,基本上是校长通过广播来给我们讲话。

学生们在教室座位上坐好,安装在教室前墙上方的小黑匣子,冒出校长的话语。“遵纪守法、尊老爱幼、尊敬师长……”,谆谆教诲不绝于耳。

然后,每门科目的老师,第一堂课,有的会直奔主题,翻起书本就开始授课;不过大部分还是会讲讲题外话,和学生们聊聊假期的活动,然后再转入教学。

印象中,师长们对我们聊过的比较多的话题是“尊重”,就连体育课老师,也跟我们讲“尊重”,尊重自己,尊重他人。

可能,那时候的我们在他们看来就是孩子吧,具有很强的可塑性,需要不断地讲解、教授道理,来让我们好好听话,好好做人。

再长大点,在外界,基本上也没人会如之前那样不厌其烦地给你讲尊重的话题了,很多个人素养相关的内容,应该大部分是来源于中小学阶段的养成,那个阶段正是耳濡目染的时期,课本上的,课堂上的,每天按部就班地进行着,既学知识 也学做人。

根基就在成长初期建立起来了,不管牢固与否,阶段过了,下一个阶段又到来了,又有了不同形式的历练。走出校园,走上工作岗位,步入社会,自有其规则来框束着你,没有人会时时提醒你,教导你,只能靠自己去学,去用,如果自己不争取把握,就流失了。

内在的素养,虽不能立竿见影地显现优势,但细微之处的留心,自会给人一份柔软的内心的恬适。

学会尊重,懂得尊重,既尊重曾教导你的人、事、物,也尊重自己的选择与追求,尊重自己现有的环境与能力,并能够逐步获得他人的尊重。

SubiU
2020.09.29

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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