从日记做起

从日记做起
2011年12月05日
   昨日课前,偶然发现讲桌上的日记增加了好几本,心中不禁窃喜,这都是“名人故事”的功劳。不断地给孩子们讲述名人成名的故事,渐渐触动了他们幼小的心灵。学做名人, 争做名人就像一种无形的动力一样慢慢地就落实到了孩子们的行动中了。
  本来也是啊,海阳籍著名作家峻青连小学都没读几年,结果却成为一个大作家。成功的秘诀就是在战斗过程中写日记,在写日记的过程中学文化,持之以恒,永不气馁,二十多岁的时候就成为胶东地区的名人,受到解放区人民的赞扬和喜爱。
  孩子们就像一群天真的小鸭子,活泼,调皮。赶着走偏后退,引着走才会顺风顺水。让孩子从小树立远大的目标,并为之付出努力,榜样的力量作用大,正确引导是关键。有追求的孩子才会有精神,有目标的孩子才会有出息,能将一件有意义的事情坚持做到底这才是成为名人的基础。
  写日记一来可以练笔。都说 “好记性不如烂笔头”这话很有道理。如果把自己一天最感兴趣的事情记录下来,既练笔了,也记录自己的日常生活,可以一举两得。二来可以积累写作素材。常言道 :“巧妇难为无米之炊。”我们在写文章的时候最怕找不到素材,这也就是许多学生在作文时常常苦于无材料可写的问题。无材可取生编硬造出来的文章空洞乏味,吸引不住读者,也就没有生动可言。学会观察生活,学会感悟生活 ,大到国际形势、国内热点 ,小到日常琐事、随想杂感 ,凡是能给人启迪或发人深思的内容都可当日记记录下来 ,这样的素材对于日后的写作那可就弥足珍贵了。三来可以与心灵沟通。有位名人说“写日记就是在和心灵对话。”坚持写日记 ,不仅能开阔视野 ,丰富知识面 ,提高自身素质 ,而且能起到心灵交融的作用 。试想 ,动笔即思索 ,思索就得用脑,大脑灵活了,还有什么做不好的事呢?
  著名作家茅盾,戏剧家老舍和评论家鲁迅等一些大名人都有写日记的习惯。古代著名文学家史马迁最喜欢也最擅长写日记。他把生活中看到的点点滴滴,把自己感悟的方方面面都通过日记的形式一一记录下来,稍加整理和扩展便有了流芳百世的历史巨著《史记》。试想一下,作家们如果没有平时的积累,创作时又怎么会有灵感呢?
  孩子们明白了日记的作用,就要把写日记当成每天的必修课来做,不可以“三日打渔二日晒网”,想起来就写,想不起来就马虎过去。正像生活不可中断一样,有生活就应该有日记,要常年坚持,不可懈怠。只要坚持了,日记就会写的越来越好,写作水平就会越来越高。
  有一个孩子其实一直在坚持写日记,但从来没给过老师批改一下。上周,我在课间强调了日记的作用后,她于昨天也把自己写的日记交上来了。好家伙,整整一本半,四十多篇日记,连改错别字改标点,及改病句加评语,几乎折腾掉了我一下午的时间。
  在狭义上讲日记属个人隐私,外人不好“偷看”。但学生时期可以另当别论。孩子们在写作上毕竟不成熟,用词用句,标点符号,日记结构都存在很多问题,让老师批改一下很有必要。通过老师的审批,孩子们可以明白好在哪里,错在哪里,以后,或者下一篇会明白如何立意,如何展开,如何把日记写的更完整,更有创意。
  当孩子们真正明白了写日记的益处及作用后,就会渐渐爱上它,并会逐步体会到它的作用和好处。一旦爱上了就会很投入,很自觉,就再也不会需要别人督促或提醒。习惯了以后,写日记并不难,就像平时的交流和谈话,很随意,很简单,难的是我们如何把能写日记真正当成一种等同于一日三餐每餐都不可少的好习惯。
  可爱的孩子们,想成为名人吗?如果有兴趣,有决心,那就从写日记开始吧!
  
  
  
  高山写于2011年12月5日下午
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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