勾股定理ppt(怎么样提高阅读能力)
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2023-11-06
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1. 勾股定理ppt,怎么样提高阅读能力?
如何提高语文阅读能力
现在很多家长关心孩子的学习,语文和数学呢又是关键的学科。今天我们主要说说语文。
说到语文的学习,很多家长应该知道,阅读能力是一个孩子语文能力的基础,因为阅读涉及到字、词、写作,所以事实上我们可以这样说,一个孩子的语文能力很大程度上取决于阅读能力。
不知道大家的孩子有没有阅读习惯呢?大家是不是认为阅读能力的培养只是培养孩子会看书就可以了呢?
今天早上,我路过一家便利店,看到一个孩子坐在电脑前,我问他妈妈,这个孩子爱看书吗?妈妈说基本没有,我就开玩笑和她说:等到了小学这个习惯可能会让孩子的学习艰难哦!
大家的孩子如果还没有上小学,或者已经上小学,可以对照一下,儿童的阅读习惯,是在入学之前培养的。如果入学之前孩子没有培养阅读习惯的话,那么当孩子进行小学学习的时候会很辛苦,那么问题是阅读是孩子会看书就够了吗?
当然没那么简单!
我们先看看,家长培养孩子阅读能力的误区,有以下几点:1.教单字,无主题诵读
就是一个字一个字的教孩子,认识字,这里有个问题:阅读也好,一种语言掌握也好,事实上是需要在一定的场景之中的,很多孩子会认识很多字,但是这些字能不能灵活的运用呢?能不能将这些字连贯在一起诵读呢?
2.家长节奏发音有问题,表达不规范
北方家长可能会好些,南方家长估计会有发音问题
3.提问讲解式阅读,会导致孩子阅读低
家长在讲解孩子的问题的时候,很多信息不符合儿童的这个年龄的发展特点,所以呢家长很辛苦的给孩子讲解,可是孩子在下次碰到这个问题的时候还是没办法运用。
4.较少涉及表达应用,表达训练不足
我们总是要求孩子背诵,记忆,可是家长对孩子阅读培训往往很少涉及到表达应用。
举个例子,“欲把西湖比西子,淡妆浓抹总相宜”很多学龄比较浅的孩子学习这首诗时,他并不知道这首诗写的是西湖,那么当他来到西湖旅游时,他是没有办法把这句诗运用到他所看到的场景中,也就是说他没有办法实现有效的表达。
接下来讲的是到底怎么样来培养阅读能力的体系阅读能力的培养,是个循序渐进的过程,阅读能力是分层次分要点的。儿童阅读能力分三层:诵读能力,理解能力,表达能力。大部分家长给孩子培养的时候呢往往是诵读能力的这个部分,就是读和背。但是对理解能力和表达能力却没有培养。
阅读能力培养是个金字塔,起点是亲子陪伴,然后“视”&“听”通道的打开,接下来就是诵读能力,理解能力,表达能力,到最后实践:多讲多练,我们阅读能力的培养才算是完成了基础的目标。
我们来具体说说亲子陪伴阅读
很多家长会反应说自己孩子不爱看书,大家知道吗,书本本身是没有属性的,孩子为什么会喜欢看书呢?在生命的最初是因为什么呢?儿童教育很多问题关系是核心,是因为在跟妈妈或者跟爸爸一起共读的过程当中体会到那种跟妈妈一起进行阅读美好的一些感受,学到知识的感受,有妈妈的声音,有妈妈的味道,有温暖的感觉,会帮助孩子建立书本的良性的链接,这种链接一旦建立,孩子就会觉得书本和妈妈一样是可亲的可敬的,是能够给我带来欢乐的,在这样情况下孩子才会慢慢爱上书本
低龄儿童,2岁之后,给孩子看一些绘本,那么用亲子共读的方式,一开始妈妈把孩子抱在怀里,一起看孩子感兴趣的绘本,绘本字不多,亲子共读,然后慢慢的从绘本到书籍,阅读方式从亲子共读到自主阅读,但要注意,很多家长会说,我的孩子不爱看书,真相是什么呢?真相是所有的孩子都爱看书,那为什么会出现孩子不爱阅读呢
举个例子,之前有位家长,她孩子三岁,她给孩子看红楼梦,每天陪着他一起看红楼梦,但是呢孩子不是特别感兴趣,她问要怎么办?
我们讲专注力的时候就讲过,我们对孩子的培养和儿童年龄发育特点要符合,我们经常会发现,在培养孩子阅读习惯也好,帮助孩子成长也好,经常容易犯一个错误,就是我们会坚决给孩子那些我们认为孩子需要的东西,比如说三岁看红楼梦,却忘了我们要给孩子的是他们需要的,所以亲子阅读是前提。
还有一个基础是:选择要符合儿童年龄段的阅读书籍,绘本都适合不同年龄段。早期是绘本,现在很多是音频,可是我还是建议有条件的话,妈妈亲自读给孩子听,这样最有效最能促进大脑发育,最能促进语言发育的方式。
等到了中班大班慢慢读一些有字的书籍,慢慢从绘本到书籍的过渡,如果实现没有这个过渡,孩子到后面会不喜欢看字,就喜欢看有画的图,所以家长在陪读的过程中,要有个过渡的过程,材料的选择要符合孩子的特点。
在亲子陪伴过程中,我们要注意以下几(1)并非所有的陪伴都称得上是亲子陪
比如看管陪同,家长认为这是一种任务,只要孩子不出问题就好,就可以做自己的事。命令说教,在旁边看着孩子作业,一会儿说这个不对那个不对,物质满足,比如孩子说爸爸陪我去玩吧,你说我给你200块钱你自己去玩吧,这些虽然都和孩子一起但都不是亲子陪伴。
高质量的亲子陪伴,不要人在心不在
要全身心投入,及时和孩子交流,及时做出正确回应,陪着孩子做孩子想做的事。
(2)视听通道打开并融合
引导孩子观察自然:日出日落、风雨雷电、花香鸟语、春夏秋冬。
(3)诵读能力先行
大声朗读或者指读。
(4)理解能力跟随
具体场景化。
(5)表达能力
鼓励孩子“说出来,不在乎“对不对”,不要抹杀孩子的积极性。
最后让孩子多讲多练,复述故事,编故事。
2. 孩子怎样学才能让成绩进步很快?
初二很关键、八门功课,孩子怎样学才能让成绩进步很快?家长孩子们不要着急,英语老师文静现在就是初二班主任,我来给你出招。
一、上课认真听讲是最关键的第一步
充分利用45分钟的上课时间,聚精会神,专心致志。 让老师关注你, 边听,边看,边思考,这样听课才会有效,知识才会记得牢。 要随时看教材、看老师的板书、看教案ppt等。要积极发言,有疑问要提出来,要敢于回答老师的问题。做好笔记,记下重要的知识和不懂的地方。疑难问题可打问号,下课后找老师解决。
二、课后认真完成作业
放学回家,吃完晚饭后,不要急着做作业,而应闭上双目,放松后仰头,把刚才听课的重要内容再像放电影一样回味一遍,把老师讲课的内容真正印在脑海中。然后再写作业,不会先动脑筋思考,查书,笔记。但是绝不能抄答案,或者瞎蒙对付。把做作业当成自我检测,认真对待,一丝不苟。不能一会喝点水,一会吃东西,一会儿去卫生间。
三、科学合理安排各科学习分配时间
语文、英语属于文科,有大量的背诵部分,早晨起来,呼吸新鲜空气,大声朗读英语单词、课文、背诵语文的古诗词,古文。生字最好,到学校的早自习也应该好好看政治、地理、历史、生物。还有这几科最好在课堂上学好,学透。考试前一个晚上书从头到尾细细看一遍。而理科的数学、物理应该在下午自习或晚上集中精力做题。梳理课本,掌握定义、定理、公理。
四、定期复习,做到温故而知新
遗忘是一种自然规律,对抗遗忘的利器就是课后复习。因此在听完课后,还应该带着孩子及时复习以巩固当天所学的知识,并让孩子形成有计划性的复习习惯,从而提高学习效率!遗忘的规律是先快后慢,先多后少。对新知识要“趁热打铁”抓紧时间复习和巩固,写完作业再看看书,一个星期,一个月要重新梳理一下书、课本、笔记、练习册里面的错题,温故知新可以为师矣。
五、月考后善于总结,从错误中吸取教训
每次月考后,把各科成绩抄在一张纸上,贴在自己学习桌子前面的墙上,每天坐着写作业学习的时候都能看到,给自己确立下次考试的目标,没有压力就没有动力。月考的卷子上做出标记,如英语11月2日从第一单元到第六单元。你就知道考的范围了。老师讲的时候,要拿红笔做记号,要知道月考题就是对这一部分知识点的总结,都是重点。把每次月考题都按时间收好,等下次或期末考试前复习。重新在看一遍。你的练习册、课本、笔记、考试卷一定都收起来等假期或初三复习用。是最好的复习资料。
初二很关键、八门功课,英语老师文静告诉你和你的孩子,只要这样学,才能让成绩进步很快。欢迎大家光临,阅读,评论。我们一起探索教育问题。
3. 机器学习需要哪些数学基础?
高等数学:高等数学是比初等数学更高深的数学。有将中学里较深入的代数、几何以及集合论初步、逻辑初步统称为中等数学的,将其作为小学、初中的初等数学与本科阶段的高等数学之间的过渡。通常认为,高等数学的主要内容包括:极限理论、一元微积分学、多元微积分学、空间解析几何与向量代数、级数理论、常微分方程初步。在高等数学的教材中,以微积分学和级数理论为主体,其他方面的内容为辅,各类课本略有差异。理工科各类专业的学生(数学专业除外,数学专业学数学分析),学的深一些,课本常称“高等数学”,多数院校使用课本为同济大学数学系所编的《高等数学》;文史科各类专业的学生,学的浅一些,课本常称“微积分”。理工科的不同专业,文史科的不同专业,深浅程度又各不相同。研究变量的是高等数学,可高等数学并不只研究变量。至于与“高等数学”相伴的课程通常有:线性代数(数学专业学高等代数),概率论与数理统计(有些数学专业分开学)。高等数学是高等学校理工科本科有关专业学生的一门必修的重要基础课。通过这门课程的学习,使学生获得向量代数与空间解析几何、微积分的基本知识,必要的基础理论和常用的运算方法,并注意培养学生的运算能力和初步的抽象思维、逻辑推理及空间想象能力,从而使学生获得解决实际问题能力的初步训练,为学习后继课程奠定必要的数学基础离散数学离散数学是数学的几个分支的总称,研究基于离散空间而不是连续的数学结构。与连续变化的实数不同,离散数学的研究对象——例如整数、图和数学逻辑中的命题——不是连续变化的,而是拥有不等、分立的值。因此离散数学不包含微积分和分析等“连续数学”的内容。离散对象经常可以用整数来枚举。更一般地,离散数学被视为处理可数集合(与整数子集基数相同的集合,包括有理数集但不包括实数集)的数学分支。但是,“离散数学”不存在准确且普遍认可的定义。实际上,离散数学经常被定义为不包含连续变化量及相关概念的数学,甚少被定义为包含什么内容的数学。离散数学中的对象集合可以是有限或者是无限的。有限数学一词通常指代离散数学处理有限集合的那些部分,特别是在与商业相关的领域。随着计算机科学的飞速发展,离散数学的重要性则日益彰显。它为许多信息学课程提供了数学基础,包括数据结构、算法、数据库理论、形式语言与操作系统等。如果没有离散数学的相关数学基础,学生在学习上述课程中,便会遇到较多的困难。此外,离散数学也包含了解决作业研究、化学、工程学、生物学等众多领域的数学背景。由于运算对象是离散的,所以计算机科学的数学基础基本上也是离散的。我们可以说计算机科学的数学语言就是离散数学。人们会使用离散数学里面的槪念和表示方法,来研究和描述计算机科学下所有分支的对象和问题,如电脑运算、编程语言、密码学、自动定理证明和软件开发等。相反地,计算机的应用使离散数学的概念得以应用于日常生活当中(如运筹学)。线性代数线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究,同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。坐标满足线性方程的点集形成n维空间中的一个超平面。n个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如,放宽向量空间的公理就产生抽象代数,也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合,使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为算子理论。线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、计算机科学、计算机动画和社会科学(尤其是经济学)中。由于线性代数是一套完善的理论,非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。概率论概率论是集中研究概率及随机现象的数学分支,是研究随机性或不确定性等现象的数学。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的,然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘等,会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律,两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。作为统计学的数学基础,概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要,概率论的方法同样适用于其他方面,例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学,而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质数学家和精算师认为概率是在0至1闭区间内的数字,指定给一发生与失败是随机的“事件”。因为事件在一定程度上是以集合的含义定义的,因此可以把集合计算方法直接应用于事件的计算,也就是说,在计算过程中,可以把事件当作集合来对待。统计学统计学是在数据分析的基础上,研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据数据,以便给出正确消息的科学。这一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它广泛地应用在各门学科,从自然科学、社会科学到人文学科,甚至被用于工商业及政府的情报决策。随着大数据(Big Data)时代来临,统计的面貌也逐渐改变,与信息、计算等领域密切结合,是数据科学(Data Science)中的重要主轴之一。譬如自一组数据中,可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态,创建出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。数理统计学则是讨论背后的理论基础的学科。很多人认为统计学是一种科学的数学分支,是关于收集、分析、解释、陈述数据的科学。另一些人认为它是数学的一个分支,因为统计学是关于收集解释数据的。由于它基于观测、重视应用,统计学常被看作是一门独特的数学科学,而不是一个数学分支。很多统计学都不是数学的:如确保所收集来的数据能得出有效的结论;将数据编码、存档以使得信息得以保存,可以在国际上进行比对;汇报结果、总结数据,以便统计员可以明白它们的意思;采取必要措施,保护数据来源对象的隐私。统计学家通过专门的试验设计和调查样本来提升数据质量。统计学自身也为数据的概率模型提供了预测工具。统计学在其他学术科目上得到了广泛的应用,如自然科学、社会科学、政府、商业等。统计顾问可以帮助没有入户调查经验组织与公司进行问卷研究。总结叙述收集来的数据被称之为描述统计学。这在进行实验研究信息交流中十分有用。另外,从数据的分布上也可以得出观测上的随机性和不确定性。将数据中的数据模型化,计算它的概率并且做出对于母群体的推论被称之为推论统计学。推论是科学进步的重要因素,因为它可能从随机变量中得出数据的结论。推论统计学将命题进行更深入的研究,将结果进行检测。这些都是科学方式的一部分。描述统计学和对新数据的分析更倾向于提供更多的信息,逼近命题所述的真理。“应用统计学”包括描述统计学和推论统计学中的应用成分。理论统计学则注重统计推论背后的逻辑证明,以及数理统计学。数理统计学不但包括推导估测推论法的概率分布,还包括了计算统计和试验设计。统计学与概率论联系紧密,并常以后者为理论基础。简单地讲,两者不同点在于概率论从母群体中推导出样本的概率。统计推论则正好相反——从小的样本中得出大的母群体的信息
4. 谈及AI时常听到的「神经网络」和「深度学习」到底是什么意思?
神经网络神经网络是一个模型。
这个模型可能是参照了人的神经细胞和网络的构造,也可以理解成有一堆算法的表现形式刚好和神经网络有些像,然后被形容成神经网络,形象,高大上。
这个模型是什么?解决这个问题最好的途径是回顾历史,找它的起源。
感知器:(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。上边是对于感知器的解释,感知器可以看成是最早的神经网络。感知器同样有着一个高大上的名词,不过其本身是一个线性分类器。
线性分类器还是可以理解成一个“模型”。
通过这个模型和一些算法可以将一堆数值转化成两个数值,或者一个概率,举个粗糙的例子:
人是否有好心情和很多因素相关,比如:得到关爱、关爱了别人、遇到喜欢的人、赚钱了、天气不错、终于下班了,等等。这些因素可以看成很多数值,但心情好不好只有两个,心情好和不好。借助感知器这个模型,可以推测人的心情。
感知器可以解决一些实际的问题。不过,有局限性,有局限性就需要解决。
多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层都全连接到下一层。除了输入节点,每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元(或称处理单元)。后来,有人提出了多层感知器,解决了之前感知器的一些不足,更加强大了。
多层感知器可以看成是感知器的增强,由于更加复杂,步骤更多,和神经网络的网络更像一些。之前的单个感知器更像是神经单元。
多层感知器的提出是在1980年左右,其发展并不顺利,到后来随着算法的进步,特别是反向算法的提出;计算能力的提升;GPU的使用;数据的增多,类似于多层感知器,和神经网络有些像的模型在机器学习当中才有了更好的表现。
这些模型流行的同时,其对外的表现形式也越发高大上,比如上图的样子。
神经网络现在给外界的感觉已经不是之前的分类器,而是更加注重流程,淡化了中间的细节。
更像一个模型。
深度学习从字面来看,深度学习是深度的机器学习,这里的深度或许可以这样来看:
计算更加复杂,计算更加深入,结果更好,就像经过深度思考一样。意思是深度学习算法比传统机器学习算法厉害。。。。。。
神经网络中的层数多,可以粗略的看成更深。。。。。。
这里更喜欢这个关于深度学习的由来:
由于多层感知器曾经有一段时间表现并不好,甚至有些负面,近些年崛起之后,为了有一个全新的形象,给起了一个更加牛逼的名字:深度学习。
深度学习(deep neural network)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是一种算法。
不过,深度学习的表现过于突出,其含义也更加宽泛,包含神经网络的模型,包含算法。最终,深度学习有些类似一门学科。
相比神经网络和深度学习到底是什么,如何更好的使用深度学习的技术,传统机器学习当中的技术来实现一些应用更为重要。如果没有使用神经网络的模型,没有使用深度学习的算法,但是得到了一个更好的关于机器学习的结果,也挺好。
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1. 勾股定理ppt,怎么样提高阅读能力?
如何提高语文阅读能力
现在很多家长关心孩子的学习,语文和数学呢又是关键的学科。今天我们主要说说语文。
说到语文的学习,很多家长应该知道,阅读能力是一个孩子语文能力的基础,因为阅读涉及到字、词、写作,所以事实上我们可以这样说,一个孩子的语文能力很大程度上取决于阅读能力。
不知道大家的孩子有没有阅读习惯呢?大家是不是认为阅读能力的培养只是培养孩子会看书就可以了呢?
今天早上,我路过一家便利店,看到一个孩子坐在电脑前,我问他妈妈,这个孩子爱看书吗?妈妈说基本没有,我就开玩笑和她说:等到了小学这个习惯可能会让孩子的学习艰难哦!
大家的孩子如果还没有上小学,或者已经上小学,可以对照一下,儿童的阅读习惯,是在入学之前培养的。如果入学之前孩子没有培养阅读习惯的话,那么当孩子进行小学学习的时候会很辛苦,那么问题是阅读是孩子会看书就够了吗?
当然没那么简单!
我们先看看,家长培养孩子阅读能力的误区,有以下几点:1.教单字,无主题诵读
就是一个字一个字的教孩子,认识字,这里有个问题:阅读也好,一种语言掌握也好,事实上是需要在一定的场景之中的,很多孩子会认识很多字,但是这些字能不能灵活的运用呢?能不能将这些字连贯在一起诵读呢?
2.家长节奏发音有问题,表达不规范
北方家长可能会好些,南方家长估计会有发音问题
3.提问讲解式阅读,会导致孩子阅读低
家长在讲解孩子的问题的时候,很多信息不符合儿童的这个年龄的发展特点,所以呢家长很辛苦的给孩子讲解,可是孩子在下次碰到这个问题的时候还是没办法运用。
4.较少涉及表达应用,表达训练不足
我们总是要求孩子背诵,记忆,可是家长对孩子阅读培训往往很少涉及到表达应用。
举个例子,“欲把西湖比西子,淡妆浓抹总相宜”很多学龄比较浅的孩子学习这首诗时,他并不知道这首诗写的是西湖,那么当他来到西湖旅游时,他是没有办法把这句诗运用到他所看到的场景中,也就是说他没有办法实现有效的表达。
接下来讲的是到底怎么样来培养阅读能力的体系阅读能力的培养,是个循序渐进的过程,阅读能力是分层次分要点的。儿童阅读能力分三层:诵读能力,理解能力,表达能力。大部分家长给孩子培养的时候呢往往是诵读能力的这个部分,就是读和背。但是对理解能力和表达能力却没有培养。
阅读能力培养是个金字塔,起点是亲子陪伴,然后“视”&“听”通道的打开,接下来就是诵读能力,理解能力,表达能力,到最后实践:多讲多练,我们阅读能力的培养才算是完成了基础的目标。
我们来具体说说亲子陪伴阅读
很多家长会反应说自己孩子不爱看书,大家知道吗,书本本身是没有属性的,孩子为什么会喜欢看书呢?在生命的最初是因为什么呢?儿童教育很多问题关系是核心,是因为在跟妈妈或者跟爸爸一起共读的过程当中体会到那种跟妈妈一起进行阅读美好的一些感受,学到知识的感受,有妈妈的声音,有妈妈的味道,有温暖的感觉,会帮助孩子建立书本的良性的链接,这种链接一旦建立,孩子就会觉得书本和妈妈一样是可亲的可敬的,是能够给我带来欢乐的,在这样情况下孩子才会慢慢爱上书本
低龄儿童,2岁之后,给孩子看一些绘本,那么用亲子共读的方式,一开始妈妈把孩子抱在怀里,一起看孩子感兴趣的绘本,绘本字不多,亲子共读,然后慢慢的从绘本到书籍,阅读方式从亲子共读到自主阅读,但要注意,很多家长会说,我的孩子不爱看书,真相是什么呢?真相是所有的孩子都爱看书,那为什么会出现孩子不爱阅读呢
举个例子,之前有位家长,她孩子三岁,她给孩子看红楼梦,每天陪着他一起看红楼梦,但是呢孩子不是特别感兴趣,她问要怎么办?
我们讲专注力的时候就讲过,我们对孩子的培养和儿童年龄发育特点要符合,我们经常会发现,在培养孩子阅读习惯也好,帮助孩子成长也好,经常容易犯一个错误,就是我们会坚决给孩子那些我们认为孩子需要的东西,比如说三岁看红楼梦,却忘了我们要给孩子的是他们需要的,所以亲子阅读是前提。
还有一个基础是:选择要符合儿童年龄段的阅读书籍,绘本都适合不同年龄段。早期是绘本,现在很多是音频,可是我还是建议有条件的话,妈妈亲自读给孩子听,这样最有效最能促进大脑发育,最能促进语言发育的方式。
等到了中班大班慢慢读一些有字的书籍,慢慢从绘本到书籍的过渡,如果实现没有这个过渡,孩子到后面会不喜欢看字,就喜欢看有画的图,所以家长在陪读的过程中,要有个过渡的过程,材料的选择要符合孩子的特点。
在亲子陪伴过程中,我们要注意以下几(1)并非所有的陪伴都称得上是亲子陪
比如看管陪同,家长认为这是一种任务,只要孩子不出问题就好,就可以做自己的事。命令说教,在旁边看着孩子作业,一会儿说这个不对那个不对,物质满足,比如孩子说爸爸陪我去玩吧,你说我给你200块钱你自己去玩吧,这些虽然都和孩子一起但都不是亲子陪伴。
高质量的亲子陪伴,不要人在心不在
要全身心投入,及时和孩子交流,及时做出正确回应,陪着孩子做孩子想做的事。
(2)视听通道打开并融合
引导孩子观察自然:日出日落、风雨雷电、花香鸟语、春夏秋冬。
(3)诵读能力先行
大声朗读或者指读。
(4)理解能力跟随
具体场景化。
(5)表达能力
鼓励孩子“说出来,不在乎“对不对”,不要抹杀孩子的积极性。
最后让孩子多讲多练,复述故事,编故事。
2. 孩子怎样学才能让成绩进步很快?
初二很关键、八门功课,孩子怎样学才能让成绩进步很快?家长孩子们不要着急,英语老师文静现在就是初二班主任,我来给你出招。
一、上课认真听讲是最关键的第一步
充分利用45分钟的上课时间,聚精会神,专心致志。 让老师关注你, 边听,边看,边思考,这样听课才会有效,知识才会记得牢。 要随时看教材、看老师的板书、看教案ppt等。要积极发言,有疑问要提出来,要敢于回答老师的问题。做好笔记,记下重要的知识和不懂的地方。疑难问题可打问号,下课后找老师解决。
二、课后认真完成作业
放学回家,吃完晚饭后,不要急着做作业,而应闭上双目,放松后仰头,把刚才听课的重要内容再像放电影一样回味一遍,把老师讲课的内容真正印在脑海中。然后再写作业,不会先动脑筋思考,查书,笔记。但是绝不能抄答案,或者瞎蒙对付。把做作业当成自我检测,认真对待,一丝不苟。不能一会喝点水,一会吃东西,一会儿去卫生间。
三、科学合理安排各科学习分配时间
语文、英语属于文科,有大量的背诵部分,早晨起来,呼吸新鲜空气,大声朗读英语单词、课文、背诵语文的古诗词,古文。生字最好,到学校的早自习也应该好好看政治、地理、历史、生物。还有这几科最好在课堂上学好,学透。考试前一个晚上书从头到尾细细看一遍。而理科的数学、物理应该在下午自习或晚上集中精力做题。梳理课本,掌握定义、定理、公理。
四、定期复习,做到温故而知新
遗忘是一种自然规律,对抗遗忘的利器就是课后复习。因此在听完课后,还应该带着孩子及时复习以巩固当天所学的知识,并让孩子形成有计划性的复习习惯,从而提高学习效率!遗忘的规律是先快后慢,先多后少。对新知识要“趁热打铁”抓紧时间复习和巩固,写完作业再看看书,一个星期,一个月要重新梳理一下书、课本、笔记、练习册里面的错题,温故知新可以为师矣。
五、月考后善于总结,从错误中吸取教训
每次月考后,把各科成绩抄在一张纸上,贴在自己学习桌子前面的墙上,每天坐着写作业学习的时候都能看到,给自己确立下次考试的目标,没有压力就没有动力。月考的卷子上做出标记,如英语11月2日从第一单元到第六单元。你就知道考的范围了。老师讲的时候,要拿红笔做记号,要知道月考题就是对这一部分知识点的总结,都是重点。把每次月考题都按时间收好,等下次或期末考试前复习。重新在看一遍。你的练习册、课本、笔记、考试卷一定都收起来等假期或初三复习用。是最好的复习资料。
初二很关键、八门功课,英语老师文静告诉你和你的孩子,只要这样学,才能让成绩进步很快。欢迎大家光临,阅读,评论。我们一起探索教育问题。
3. 机器学习需要哪些数学基础?
高等数学:高等数学是比初等数学更高深的数学。有将中学里较深入的代数、几何以及集合论初步、逻辑初步统称为中等数学的,将其作为小学、初中的初等数学与本科阶段的高等数学之间的过渡。通常认为,高等数学的主要内容包括:极限理论、一元微积分学、多元微积分学、空间解析几何与向量代数、级数理论、常微分方程初步。在高等数学的教材中,以微积分学和级数理论为主体,其他方面的内容为辅,各类课本略有差异。理工科各类专业的学生(数学专业除外,数学专业学数学分析),学的深一些,课本常称“高等数学”,多数院校使用课本为同济大学数学系所编的《高等数学》;文史科各类专业的学生,学的浅一些,课本常称“微积分”。理工科的不同专业,文史科的不同专业,深浅程度又各不相同。研究变量的是高等数学,可高等数学并不只研究变量。至于与“高等数学”相伴的课程通常有:线性代数(数学专业学高等代数),概率论与数理统计(有些数学专业分开学)。高等数学是高等学校理工科本科有关专业学生的一门必修的重要基础课。通过这门课程的学习,使学生获得向量代数与空间解析几何、微积分的基本知识,必要的基础理论和常用的运算方法,并注意培养学生的运算能力和初步的抽象思维、逻辑推理及空间想象能力,从而使学生获得解决实际问题能力的初步训练,为学习后继课程奠定必要的数学基础离散数学离散数学是数学的几个分支的总称,研究基于离散空间而不是连续的数学结构。与连续变化的实数不同,离散数学的研究对象——例如整数、图和数学逻辑中的命题——不是连续变化的,而是拥有不等、分立的值。因此离散数学不包含微积分和分析等“连续数学”的内容。离散对象经常可以用整数来枚举。更一般地,离散数学被视为处理可数集合(与整数子集基数相同的集合,包括有理数集但不包括实数集)的数学分支。但是,“离散数学”不存在准确且普遍认可的定义。实际上,离散数学经常被定义为不包含连续变化量及相关概念的数学,甚少被定义为包含什么内容的数学。离散数学中的对象集合可以是有限或者是无限的。有限数学一词通常指代离散数学处理有限集合的那些部分,特别是在与商业相关的领域。随着计算机科学的飞速发展,离散数学的重要性则日益彰显。它为许多信息学课程提供了数学基础,包括数据结构、算法、数据库理论、形式语言与操作系统等。如果没有离散数学的相关数学基础,学生在学习上述课程中,便会遇到较多的困难。此外,离散数学也包含了解决作业研究、化学、工程学、生物学等众多领域的数学背景。由于运算对象是离散的,所以计算机科学的数学基础基本上也是离散的。我们可以说计算机科学的数学语言就是离散数学。人们会使用离散数学里面的槪念和表示方法,来研究和描述计算机科学下所有分支的对象和问题,如电脑运算、编程语言、密码学、自动定理证明和软件开发等。相反地,计算机的应用使离散数学的概念得以应用于日常生活当中(如运筹学)。线性代数线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究,同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。坐标满足线性方程的点集形成n维空间中的一个超平面。n个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如,放宽向量空间的公理就产生抽象代数,也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合,使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为算子理论。线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、计算机科学、计算机动画和社会科学(尤其是经济学)中。由于线性代数是一套完善的理论,非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。概率论概率论是集中研究概率及随机现象的数学分支,是研究随机性或不确定性等现象的数学。概率论主要研究对象为随机事件、随机变量以及随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的,然而对于一系列的独立随机事件——例如掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘等,会呈现出一定的、可以被用于研究及预测的规律,两个用来描述这些规律的最具代表性的数学结论分别是大数定律和中心极限定理。作为统计学的数学基础,概率论对诸多涉及大量数据定量分析的人类活动极为重要,概率论的方法同样适用于其他方面,例如是对只知道系统部分状态的复杂系统的描述——统计力学,而二十世纪物理学的重大发现是以量子力学所描述的原子尺度上物理现象的概率本质数学家和精算师认为概率是在0至1闭区间内的数字,指定给一发生与失败是随机的“事件”。因为事件在一定程度上是以集合的含义定义的,因此可以把集合计算方法直接应用于事件的计算,也就是说,在计算过程中,可以把事件当作集合来对待。统计学统计学是在数据分析的基础上,研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据数据,以便给出正确消息的科学。这一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它广泛地应用在各门学科,从自然科学、社会科学到人文学科,甚至被用于工商业及政府的情报决策。随着大数据(Big Data)时代来临,统计的面貌也逐渐改变,与信息、计算等领域密切结合,是数据科学(Data Science)中的重要主轴之一。譬如自一组数据中,可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态,创建出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。数理统计学则是讨论背后的理论基础的学科。很多人认为统计学是一种科学的数学分支,是关于收集、分析、解释、陈述数据的科学。另一些人认为它是数学的一个分支,因为统计学是关于收集解释数据的。由于它基于观测、重视应用,统计学常被看作是一门独特的数学科学,而不是一个数学分支。很多统计学都不是数学的:如确保所收集来的数据能得出有效的结论;将数据编码、存档以使得信息得以保存,可以在国际上进行比对;汇报结果、总结数据,以便统计员可以明白它们的意思;采取必要措施,保护数据来源对象的隐私。统计学家通过专门的试验设计和调查样本来提升数据质量。统计学自身也为数据的概率模型提供了预测工具。统计学在其他学术科目上得到了广泛的应用,如自然科学、社会科学、政府、商业等。统计顾问可以帮助没有入户调查经验组织与公司进行问卷研究。总结叙述收集来的数据被称之为描述统计学。这在进行实验研究信息交流中十分有用。另外,从数据的分布上也可以得出观测上的随机性和不确定性。将数据中的数据模型化,计算它的概率并且做出对于母群体的推论被称之为推论统计学。推论是科学进步的重要因素,因为它可能从随机变量中得出数据的结论。推论统计学将命题进行更深入的研究,将结果进行检测。这些都是科学方式的一部分。描述统计学和对新数据的分析更倾向于提供更多的信息,逼近命题所述的真理。“应用统计学”包括描述统计学和推论统计学中的应用成分。理论统计学则注重统计推论背后的逻辑证明,以及数理统计学。数理统计学不但包括推导估测推论法的概率分布,还包括了计算统计和试验设计。统计学与概率论联系紧密,并常以后者为理论基础。简单地讲,两者不同点在于概率论从母群体中推导出样本的概率。统计推论则正好相反——从小的样本中得出大的母群体的信息
4. 谈及AI时常听到的「神经网络」和「深度学习」到底是什么意思?
神经网络神经网络是一个模型。
这个模型可能是参照了人的神经细胞和网络的构造,也可以理解成有一堆算法的表现形式刚好和神经网络有些像,然后被形容成神经网络,形象,高大上。
这个模型是什么?解决这个问题最好的途径是回顾历史,找它的起源。
感知器:(英语:Perceptron)是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。上边是对于感知器的解释,感知器可以看成是最早的神经网络。感知器同样有着一个高大上的名词,不过其本身是一个线性分类器。
线性分类器还是可以理解成一个“模型”。
通过这个模型和一些算法可以将一堆数值转化成两个数值,或者一个概率,举个粗糙的例子:
人是否有好心情和很多因素相关,比如:得到关爱、关爱了别人、遇到喜欢的人、赚钱了、天气不错、终于下班了,等等。这些因素可以看成很多数值,但心情好不好只有两个,心情好和不好。借助感知器这个模型,可以推测人的心情。
感知器可以解决一些实际的问题。不过,有局限性,有局限性就需要解决。
多层感知器(Multilayer Perceptron,缩写MLP)是一种前向结构的人工神经网络,映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图,由多个的节点层所组成,每一层都全连接到下一层。除了输入节点,每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元(或称处理单元)。后来,有人提出了多层感知器,解决了之前感知器的一些不足,更加强大了。
多层感知器可以看成是感知器的增强,由于更加复杂,步骤更多,和神经网络的网络更像一些。之前的单个感知器更像是神经单元。
多层感知器的提出是在1980年左右,其发展并不顺利,到后来随着算法的进步,特别是反向算法的提出;计算能力的提升;GPU的使用;数据的增多,类似于多层感知器,和神经网络有些像的模型在机器学习当中才有了更好的表现。
这些模型流行的同时,其对外的表现形式也越发高大上,比如上图的样子。
神经网络现在给外界的感觉已经不是之前的分类器,而是更加注重流程,淡化了中间的细节。
更像一个模型。
深度学习从字面来看,深度学习是深度的机器学习,这里的深度或许可以这样来看:
计算更加复杂,计算更加深入,结果更好,就像经过深度思考一样。意思是深度学习算法比传统机器学习算法厉害。。。。。。
神经网络中的层数多,可以粗略的看成更深。。。。。。
这里更喜欢这个关于深度学习的由来:
由于多层感知器曾经有一段时间表现并不好,甚至有些负面,近些年崛起之后,为了有一个全新的形象,给起了一个更加牛逼的名字:深度学习。
深度学习(deep neural network)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是一种算法。
不过,深度学习的表现过于突出,其含义也更加宽泛,包含神经网络的模型,包含算法。最终,深度学习有些类似一门学科。
相比神经网络和深度学习到底是什么,如何更好的使用深度学习的技术,传统机器学习当中的技术来实现一些应用更为重要。如果没有使用神经网络的模型,没有使用深度学习的算法,但是得到了一个更好的关于机器学习的结果,也挺好。
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