大学人文教育的缺失——“我们能从大学得到什么”系列之四

本文针对当前大学人文教育的缺失现象,提出在校大学生应注重自我教育。建议学生培养对生活的热爱,处理好人际关系,关注心理健康,拓展知识面,形成独立思考能力,并积累实践经验。

从马加爵到药家鑫,一系列的悲剧告诫我们:人文教育绝非可有可无。但是很遗憾,据我观察,目前大学在这方面做得更差。可能会组织到孤儿院做义工,鼓励义务献血,开展辩论赛等等,但效果很有限。不过,大学里毕竟时间很自由,我们完全可以自己教育自己。而且自我教育也是大学生活中很重要的一部分,不然为啥把那么多时间交给你呢?结合自身经验,笔者对在校大学生的建议如下:

首先要激发自己对生活的热爱,有自己的梦想,认识到个人对自己、对父母的责任。这一点做到了,自然就能解决大学生中目前普遍存在的混日子的问题。

人际关系的处理对于中国的大学生来讲是个比较新的课题,因为他们在大学之前并没有太多机会面对此类问题。然而人际关系的处理对每个人来讲都是很重要的,因此很有必要在大学期间上好这一课。具体可通过看书,听讲座,向朋友、家人倾诉和求助等方式,必要的情况下须求助学校的心理咨询老师。当然,最重要的还是在和他人的交往中多揣摩,多实践,将心比心,避免偏执和狭隘。

人际交往是引起大学生心理焦虑的重要原因之一。此外,还会有其他方面的压力威胁着他们的心理健康。而放眼职场,人们面临的压力、挑战和冲突岂不是更多?因此,无论是想顺利度过大学生活,还是为将来的职业生涯做准备,心理健康方面的知识是必须要了解的。

理科生最好看点人文社科方面的书或材料,扩大知识面。优秀的文学、艺术作品,一定要看一些(先推荐一部《肖申克的救赎》)。不要沉迷于偶像剧之类的文化快餐,那些东西看一下无妨,但沉迷其中就变成了麻醉你心灵的鸦片了!

对于社会热点问题,作为大学生的你,也要多关注,并且要有自己的观点,而不能人云亦云。这里,先问你一个问题:目前正热闹的方舟子质疑韩寒作品有人代笔一事,你怎么看?想好了再回答,脱口而出的答案最没有价值。

最后,最好有打工的经历。

对于中国的大学生来讲,大学期间是你人生当中精力和智力都处于鼎峰的时期,也是你第一次能自主支配时间的时期,一定要让它成为你人生中最美好、最值得回忆的时期,而不要虚度了光阴之后才知道悔恨!


【我们能从大学得到什么】系列之一:国人对高等教育的普遍误解。

【我们能从大学得到什么】系列之二:教育的本质是什么?

【我们能从大学得到什么】系列之三:大学课程能给我们带来什么?

【我们能从大学得到什么】系列之四:大学人文教育的缺失。

这笔投资你算过吗?―写给二本院校的苦逼青年

我们应该如何对待这笔投资?

上大学=读书?

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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