同样的故事,不同的结果(转)

国外版

上课铃响了,孩子们跑进教室,这节课老师要讲的是《灰姑娘》的故事。
老师先请一个孩子上台给同学讲一讲这个故事。孩子很快讲完了,老师对他表示了感谢,然后开始向全班提问。

老师:你们喜欢故事里面的哪一个?不喜欢哪一个?为什么?
学生:喜欢辛黛瑞拉(灰姑娘),还有王子,不喜欢她的后妈和后妈带来的姐姐。辛黛瑞拉善良、可爱、漂亮。后妈和姐姐对辛黛瑞拉不好。
老师:如果在午夜 12点的时候,辛黛瑞拉没有来得及跳上她的番瓜马车,你们想一想,可能会出现什么情况?
学生:辛黛瑞拉会变成原来脏脏的样子,穿著破旧的衣服。哎呀,那就惨啦。
老 师:所以,你们一定要做一个守时的人,不然就可能给自己带来麻烦。另外,你们看,你们每个人平时都打扮得漂漂亮亮的,千万不要突然邋里邋遢地出现在别人面 前,不然你们的朋友要吓着了。女孩子们,你们更要注意,将来你们长大和男孩子约会,要是你不注意,被你的男朋友看到你很难看的样子,他们可能就吓昏了(老 师做昏倒状)

老师:好,下一个问题,如果你是辛黛瑞拉的后妈,你会不会阻止辛黛瑞拉去参加王子的舞会?你们一定要诚实哟!
学生:(过了一会儿,有孩子举手回答)是的,如果我辛黛瑞拉的后妈,我也会阻止她去参加王子的舞会。
老师:为什么?
学生:因为,因为我爱自己的女儿,我希望自己的女儿当上王后。
老师:是的,所以,我们看到的后妈好象都是不好的人,她们只是对别人不够好,可是她们对自己的孩子却很好,你们明白了吗?她们不是坏人,只是她们还不能够像爱自己的孩子一样去爱其它的孩子。
-
-老师:孩子们,下一个问题,辛黛瑞拉的后妈不让她去参加王子的舞会,甚至把门锁起来,她为什么能够去,而且成为舞会上最美丽的姑娘呢?
学生:因为有仙女帮助她,给她漂亮的衣服,还把番瓜变成马车,把狗和老鼠变成仆人。
老师:对,你们说得很好!想一想,如果辛黛瑞拉没有得到仙女的帮助,她是不可能去参加舞会的,是不是?
学生:是的!
老师:如果狗、老鼠都不愿意帮助她,她可能在最后的时刻成功地跑回家吗?
学生:不会,那样她就可以成功地吓到王子了。(全班再次大笑)
老 师:虽然辛黛瑞拉有仙女帮助她,但是,光有仙女的帮助还不够。所以,孩子们,无论走到哪里,我们都是需要朋友的。我们的朋友不一定是仙女,但是,我们需要 他们,我也希望你们有很多很多的朋友。下面,请你们想一想,如果辛黛瑞拉因为后妈不愿意她参加舞会就放弃了机会,她可能成为王子的新娘吗?
学生:不会!那样的话,她就不会到舞会上,不会被王子遇到,认识和爱上她了。
老师:对极了!如果辛黛瑞拉不想参加舞会,就是她的后妈没有阻止,甚至支持她去,也是没有用的,是谁决定她要去参加王子的舞会?
学生:她自己。
老师:所以,孩子们,就是辛黛瑞拉没有妈妈爱她,她的后妈不爱她,这也不能够让她不爱自己。就是因为她爱自己,她才可能去寻找自己希望得到的东西。如果你们当中 有人觉得没有人爱,或者像辛黛瑞拉一样有一个不爱她的后妈,你们要怎么样?
学生:要爱自己!
老 师:对,没有一个人可以阻止你爱自己,如果你觉得别人不够爱你,你要加倍地爱自己;如果别人没有给你机会,你应该加倍地给自己机会;如果你们真的爱自己, 就会为自己找到自己需要的东西,没有人可以阻止辛黛瑞拉参加王子的舞会,没有人可以阻止辛黛瑞拉当上王后,除了她自己。对不对?
学生:是的!!!

-老师:最后一个问题,这个故事有什么不合理的地方?
学生:(过了好一会)午夜 12点以后所有的东西都要变回原样,可是,辛黛瑞拉的水晶鞋没有变回去。
老师:天哪,你们太棒了!你们看,就是伟大的作家也有出错的时候,所以,出错不是什么可怕的事情。我担保,如果你们当中谁将来要当作家,一定比这个作家更棒!你们相信吗? 孩子们欢呼雀跃。
此为美国一所普通小学的一堂阅读课。我们是几岁的时候才想到这些层面?
——小学老师教的,终身受用——



中国版

上课铃响,学生,老师进教室。
老师:今天上课,我们讲灰姑娘的故事。大家都预习了吗?
学生:这还要预习?老得掉渣了。
老师:灰姑娘?是****童话还是安徒生童话?他的作者是谁?哪年出生?作者生平事迹如何?
学生:......书上不都写了吗?不会自己看啊?
老师:这故事的重大意义是什么?
学生:得,这肯定要考的了。
老师:好,开始讲课文。谁先给分个段,并说明一下这么分段的理由。
学生:前后各一段,中间一段,总分总.......
老师:开始讲课了,大家认真听讲。
学生:已经开始好久了 .... ...........
老师:说到这里,大家注意这句话。这句话是个比喻句,是明喻还是暗喻?作者为什么这么写?
学生: (n人开始睡觉 .... ........... )
老师:大家注意这个词,我如果换成另外一个词,为什么不如作者的好?
学生:(又 n人开始睡觉 .... ........... )
老师:大家有没有注意到,这段话如果和那段话位置换一换,行不行?为什么?
学生:我又不是你,我怎么会注意到啊? (又 n人开始睡觉.... )
老师:怎么这么多人睡觉啊?你们要知道,不好好上课就不能考好成绩,不能考好成绩就不能上大学,不能上大学就不能......你们要明白这些做人的道理。
PS:考上大学,就开始人渣般的生活。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,换成了字典。 换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
### R语言 ComplexHeatmap 包聚类结果可视化解释教程 #### 关闭聚类功能 为了展示如何控制是否应用聚类,在绘制热图时可以通过设置参数`cluster_rows`和`cluster_columns`来决定是否对行或列执行聚类操作。当这两个选项均被设为`FALSE`时,则不会进行任何聚类处理[^1]。 ```r library(ComplexHeatmap) # 创建矩阵数据作为例子 set.seed(123) mat <- matrix(rnorm(100), nrow=10) p1 <- Heatmap(mat) # 默认会做聚类 p2 <- Heatmap(mat, cluster_rows = FALSE, cluster_columns = FALSE) # 不做聚类 draw(p1 + p2) ``` #### 自定义颜色条形图例 对于希望自定义颜色映射的情况,比如将默认连续型的颜色栏改为离散形式,可以在创建热图对象的时候通过传递给`heatmap_legend_param`列表中的`color_bar="discrete"`实现这一点[^2]。 ```r hm_discrete <- Heatmap( mat, name = "matrix", heatmap_legend_param = list(color_bar = "discrete"), column_names_side = "bottom" ) draw(hm_discrete) ``` #### 添加顶部注释 除了基本的热图外,还可以利用`TopAnnotation()`函数向图表上方添加额外的信息层,这有助于更全面地理解数据背后的故事。这里展示了怎样把简单的数值序列换成图形化的标注,并且同样支持多组不同的属性组合显示[^4]。 ```r ha_top <- HeatmapAnnotation(foo = 1:ncol(mat)) ht_with_ann <- Heatmap(mat, top_annotation = ha_top) draw(ht_with_ann) ``` #### 使用外部数据集构建复杂注解 实际应用场景下往往需要结合实验设计或其他元数据分析,这时就可以准备相应的DataFrame结构并指定其与目标特征之间的对应关系。下面的例子说明了针对基因分类以及样本类型的描述性标签是如何融入到最终呈现出来的图像里的[^5]。 ```r annotation_row <- data.frame(GeneClass = sample(c("oncogene", "tumor suppressor"), size=nrow(mat), replace=TRUE)) rownames(annotation_row) <- paste0("Gene_", seq_len(nrow(mat))) annotation_col <- data.frame(type = rep(c("Normal", "Tumor"), length.out=ncol(mat)), Age = round(runif(ncol(mat), min=30, max=60))) rownames(annotation_col) <- colnames(mat) combined_heatmap <- Heatmap(mat, row_km = 2, # 进行k-means聚类 show_column_dend = TRUE, right_annotation = rowAnnotation(GeneType = annotation_row$GeneClass), bottom_annotation = HeatmapAnnotation(col_type = annotation_col$type)) draw(combined_heatmap) ``` 上述代码片段不仅实现了基础的数据可视化,还加入了基于特定领域知识的上下文信息辅助解读,使得研究者能够更加直观有效地探索复杂的生物医学数据模式。
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