vipJr 学员哈佛大学英语演讲受《中国日报》大加赞赏

vipJr学员王复尧在哈佛演讲交流会上获“最具价值演讲者”称号,展现了在线教育对青少儿英语能力提升的意义。王复尧在vipJr学习一年,英语水平显著提高,与国际人士交流无障碍。vipJr强调“让孩子用英语讲故事”的教育理念,通过各类英语交流活动提升学员语言表达能力。

近日,《中国日报》刊发了题为《English is an important tool to obtain vital information》(英语是获取信息的重要工具)的报道,全文详述了vipJr学员王复尧在哈佛大学演讲交流会上的精彩表现,并通过他的学习经历强调了在线教育平台提供的优质教育资源对青少儿,尤其是二三线城市青少儿英语能力提升的重要意义。
《中国日报》报道赞赏vipJr学员哈佛大学英语演讲
今年5月,青少儿在线教育平台vipJr启动了“哈佛少儿演讲交流会”活动,来自江西南昌的刘雅雯、广西桂林的王复尧和内蒙古呼和浩特的于淑银三位学员脱颖而出,获得前往美国演讲交流的机会。本次《中国日报》关注的正是王复尧的美国演讲之旅:在接受了多位国际演讲大师的专业演讲培训后,王复尧在哈佛大学的演讲台上大放异彩,获得了全场大奖——“最具价值演讲者”称号。

在接受《中国日报》采访时,王复尧说到,在自己的家乡桂林,如果想和英语为母语的人士对话其实并不容易,而vipJr提供了随时随地和外教交流的平台。在vipJr学习了一年多时间后,王复尧的英文水平从5级升到了最高的12级,不但在英语听说能力等方面进步显著,面对世界也充满了热情和好奇心。这个10岁的少年骄傲地告诉记者,这次美国之旅,自己比同行的父亲适应得更好:“我一点也不觉得这里是外国,因为我和当地人的交流没有任何障碍,我爸爸有时候想买东西或者问路都是让我帮忙。”

作为国外媒体转载率最高的国内报刊,《中国日报》通过权威、客观的报道向世界传递着中国的声音,对中国的发展进行全方位呈现。近年来,《中国日报》多次报道国内在线教育产业动态,向世界展示中国在线教育的发展成果。
美国哈佛大学演讲交流的vipJr学员
今年7月,《中国日报》以《Online English classes popular with students, professionals》为题,报道了另一位前往美国演讲交流的vipJr学员刘雅雯的在线学习故事,文章聚焦在线英语课堂在中国的持续热度,并肯定了以vipJr为代表的企业为国内青少年所提供的优质在线教学服务。

vipJr相关负责人表示,演讲是最能直接展现英语能力的方式,优秀的演讲不但能给孩子带来自信,还在很大程度上影响着孩子未来的成长轨迹和职业发展。因此,vipJr在英语教学上始终坚持 “让孩子用英语讲故事”的教育理念,结合牛津大学出版社的权威教材,在课程设计中强化对学员语言表达能力的培养,希望学员不仅获得优秀的学习成绩,更能学会表达、懂得思考、勇于创新,让学习效果“听得见”。

为了提升孩子们“用英语讲故事”的能力,在常规的课程学习之外,vipJr还定期组织各类英语交流活动。除了“哈佛大学少儿演讲会”,vipJr还举办了“牛津大学定制ESL英语进阶游学”等一系列演讲交流活动。在活动中,特邀专家不仅教给孩子们公开演讲的技巧,更为他们创造了一个不同于国内课堂的学习氛围,通过在国际舞台的演讲交流,培养他们良好的沟通能力与自信心。

近期,vipJr还与GoodTalk(地球村)达成合作,正式开启2018“vipJr杯• GoodTalk国际青少年双语演讲大会”。此次大会的优秀中国学员将与新加坡、澳大利亚等国家的海外学生一对一组合成为演讲搭档,通过中国学生说英文、海外学生说中文的共同演讲,彼此交流切磋,加深各国青少年对彼此文化的认知与理解,最终选拔出具有国际影响力的青少年外交人才。

值得一提的是,在vipJr举办的各类海外交流活动中,众多非一线城市的优秀学员表现出色,获得前往世界顶尖学府演讲交流的机会,在全英文环境下锻炼自己的语言应用能力,展现“用英语讲故事”的实力和风采。报道称,以vipJr为代表的在线教育企业正在逐渐改变国内教育资源发展不均衡的问题。

vipJr隶属于iTutorGroup集团,致力于打造K12全学科在线教育平台,为5-18岁青少儿提供英语、数学、编程、语文等在线课程。

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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