读<特蕾莎嬷嬷传>

本文分享了作者阅读关于特蕾莎嬷嬷一生事迹后的感悟。特蕾莎嬷嬷以其无私奉献的精神感动了无数人,尽管面对争议,但她坚持不懈地帮助穷人,这种精神值得我们每个人学习。

这个是我2月份的任务, 还好我今天读完了.


看完该书,觉得特蕾莎真是的厉害, 她的一生几乎一直在工作, 一直在为穷人说话.

当人很多人也对她的所做所为提出了质疑, 认为她的做法指标不治本. 但是我想在地球上彻底去除贫穷也不是一天两天,一个人两个人的事情.

但是我们自己若不去做, 世界上就少了一份力. 反之若人人都尽自己一份力, 那这个世界将会比现在美好很多.


嬷嬷不为自己积财, 所有的财物都奉献给穷人, 这很值得我们学习. 也许做不到她那样,但是我也要尽自己的能力去做.

当人了, 嬷嬷也不是完美的人, 她也有缺点, 也有无法解决的问题, 这就需要我们抱着一个客观的心态看待她.


不论如何, 嬷嬷是值得尊敬的. 她的爱深深的打动了数以万计的人们, 以致众多的年轻女孩追随她. 虽然现在没有机会见到嬷嬷了, 但是她无疑使我们看见人性的原来也有这么美好的一面. 嬷嬷没有高深的哲理, 就是她那简单的话语和切实的行动打动了我. 


爱, 是认识神的最直接的道路, 因为神就是爱. 嬷嬷选择了这条道路, 她是聪明并且智慧的. 

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统的神经网络模型,很大程度上是统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合统方法来实现. 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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