有意思的一段话——环境与成才的关系

环境与成才:主观努力与客观条件的辩证关系
环境与成才有着密切的关系,这是无庸置疑的。良好的环境,即所谓“顺境”,有着成才所需要的各种条件,有利于一个人的进步和成长,利于造就人才。反之,恶劣的环境,即所谓“逆境”,处处限制乃至扼杀人们在学习与事业上的努力,就不利于一个人的进步和成长,有时甚至可以把人毁灭。古今中外,这样的事例不胜枚举。为多出人才,快出人才,社会和家庭必须努力为人才的成长创造和提供尽可能好的物质和文化条件。就一个人来说,为实现成才的希望,努力为自己选择较好的环境也是无可非议的。时下,广大青少年,都在尽最大努力迈入名牌或重点学校,就属于这种无可非议的行为。大家所以争向进入,就是因为这类学校设备、师资及其他环境条件优于同类。 

总之,环境与成才确实关系密切,环境对成才确实重要。可以这样说,没有起码的环境条件,根本不可能出人才。这是唯物主义的观点。看不到这点,就违背了唯物主义。然而,我们却不能得出这样的结论:在顺境中就一定能成才,在逆境(总体条件不好,但仍有一些有利条件)中就一定不能成才。这样认识也是不对的,我们还必须辩证地看待这一问题。事实上,这样的人不是也不少吗?家庭为他提供了优越的物质条件,学校为他提供了良好的学习环境,社会也有各种成才的机遇。但是,由于他游戏人生,不愿付出劳动和汗水,最后只能虚度岁月,一事无成。而有的人虽然所处的客观环境较差,不是得天独厚,但由于他能在“逆境”中磨炼意志、发愤图强,却终能获得成功。 

由此可见,客观环境对成才确有 着不可忽视的作用。但具体到一个人来说,要想把成才的希望变成现实,不管身处什么环境,归根结蒂,还要靠自己的主观努力。身处“逆境”,不加倍努力,固然不能成才;即使身处“顺境”,不付出汗水,也同样不能成才。著名数学家华罗庚说:“一分辛苦一分才”。这是至理名言,毛泽东同志说过:“外因是变化的条件,内因是变化的根据,外因通过内因而起作用。”这外因指的就是客观外部条件,即环境;内因就是主观自我努力。没有内因的主观发动,外因便起不了什么作用,一个人就不会发生从“不是人才”到“人才”的变化。 

所以,一个人要想成就一番事业,成为人才,必须具有造福人类的远大志向和坚韧不拔的毅力,不达目的,绝不罢休,遇到困难绝不示弱,遭受阻碍决不退缩,要不断前进,不断追求,直至成功。切不可稍不如意,就怨天尤人,而不从主观方面寻找原因。总的来说,我们国家对要求成才的人来说,是“顺境”,但由于我国还是发展中国家,不尽如人意之处也很多,有些也不能在短时间内得到改变,鉴于这种现实情况,广大青少年朋友,在认清环境与成才的辩证关系之后,一定要把着重点放在个人的主观努力方面
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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