其实曾是拥有歌词的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解有哪些好听的经典粤语歌曲推荐一下，因此呢，今天小编就来为大家分享曾是拥有歌词的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
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什么是底层你是底层吗
①低层最大的特征是：这类人先天教育自小生长环境，原生家庭思想观念缺少了和社会同步和自我认知完善体系。除了像老黄牛一样，兢兢业业勤勤恳恳管理一亩三分地，想从一点玉米地里、山坡上的树苗或者田间地头换点稻米结构来完善生命价值。
并不是说他们不该这样劳作，但是他们劳作的一一背后连养家糊口都成了困难。看似平平淡淡的小日子过得不慌不忙，慢节奏的生活已经养成了这类人的惰性习惯，尤其是在三、四线城市的边缘乡村或者山区，他们还没有完全融入现代化思想结构体系，这一类人几乎是从爷爷辈到父母辈，再到儿子辈和孙子辈不断的延续和传承这样的价值理念，对于现代社会发展的快节奏没有任何反应，甚至是麻木的……这一点很令人深思。
为什么这样认为那？
8月27号，早晨6:00起床，我有早晚锻炼习惯，人到中年为了提高身体机能，我想尽量保持健康愉悦身体。谁知在6:50过斑马线路口边，被一辆骑摩托车的老农民撞倒了，当时我倒地下时，手拐已经挂破皮流血，我的左脚被他压住前轮子下。
我说你把我撞倒了，为什么不踩刹车，他继续骑在摩托车上没反应，车.轮子向我左脚撵过来，我夲能缩了一下，结果肿了一大块……
在我们持续十几分交涉中，他才慢吞吞从车上下来，年龄大概60多岁反应迟钝。（好在我是交通管辖之内，他好像对交通规则一点儿不懂）……
在周边三五成群的人劝说下，带我去医院检查，结果大吃一惊，我左脚3小指中段被撞断，需马上住院治疗。
十多天过去了，打上石膏后恢复可能需要三个月才能完全康复，真让我无奈……通过这一次我能看出他们一家4口几乎没房住，有点薄田，种点玉未，种点小菜市场卖。我的医疗费4700完全是从外面借来的。
老太太照顾我这些日子，能够看出一天给买两顿饭的时候，她总是萎缩饿着，不过我故意说吃饱了，分了一半给她。
我能看得出来，为了我住院开支，他们一家愁眉苦脸，且行动缓慢。60来岁的人，我感觉象七八十岁人节奏还慢，而且思维整个和现代脱节，这让我产生了对他们同情和质疑，没想到现代社会边缘线还生活着这么些人？
他们一家也算是社会低层人，所以说先天不足，再加上后天各种原因不善于努力，只有老老实实争赚点儿小钱勉强度日贫困家庭大有人在。那么说底层生活的人确实与客观原因存在，以自身原因和遗传原因有直接关系，以前我不相信基因，现在我也确实相信基因、教育是人生相当重要一环。
②没有人想成就自己的人生，一无所获永远成为底层人物。
我当然不想成为底层人物，底层人物有什么好呀！除非这个人懒散，不愿意努力或者混吃等死的人，那么不用说，他肯定是在低层生活着。
至于想生活更好改变自己，达到高阶级都得要受过良好教育，或者努力打拼一技之长，在某领域里有着突出贡献才能，对等起匹配生活品质。我想如今任何一个人都不敢马马虎虎度日，糊里糊涂的生活。
每一个阶段，每一段人生，我们都不能有所怠慢，美好时光需要我们用自己。双手、精神意志、坚韧不拔勇气、克服困难重重，才能更好完善自己达到理想境界。
至于人生谁想做底层人物，我想没有任何人这样。只有把自己一切做到位了，才能创造更有价值的收入，创造更有意义的人生故事。
也许人生高见，高段位的人必定不多，中段位的人肯定很多，反而低档位的人也不多，那么你向什么样的段位努力，那么你就会成为什么样的人，寒门出学子同样能做出大贡献。只要思想不迂腐，愿意改变自己，为什么不愿意去过更好日子呢？
如果你想选择低档位的人生，那么不要怪别人抛弃你，你的思想不改变，那么很难生活再改变。能够改变和羡慕有良好前景人物，你看看他们背后家庭和自身付出代价有多大？好好想想吧。
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深度学习是什么意思
深度学习的概念，源于三十多年来计算机科学、人工神经网络和人工智能的研究。20世纪八九十年代，人们提出了一系列机器学习模型，应用最为广泛的包括支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)和逻辑回归(LogisticRegression，LR)，这两种模型分别可以看作包含1个隐藏层和没有隐藏层的浅层模型。计算机面对较为复杂的问题解决训练时，可以利用反向传播算法计算梯度，再用梯度下降方法在参数空间中寻找最优解。浅层模型往往具有凸代价函数，理论分析相对简单，训练方法也容易掌握，取得了很多成功的应用。随着人工智能的发展，计算机和智能网络如何通过基于算法革新，模拟人脑抽象认知和思维，准确且高清晰度的处理声音、图像传播甚至更为复杂的数据处理和问题解决等问题，在21世纪来临的时候成为摆在人工智能领域的关键问题。
三十多年来，加拿大多伦多大学计算机系辛顿教授(Hinton，G.)一直从事机器学习模型、神经网络与人工智能等问题的相关研究，并在机器学习模型特别是突破浅层学习模型，实现计算机抽象认知方面取得了突破性的进展。2006年，他在《Science》上发表了《利用神经网络刻画数据维度(ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks)》一文，探讨了应用人工神经网络刻画数据的学习模型，首先提出了深度学习(DeepLearning)的概念和计算机深度学习模型，掀起了深度学习在人工智能领域的新 *** 。这篇文章的两个主要观点是：第一，多隐藏层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类。第二，深度神经网络可以通过“逐层初始化”(Layer-wisePre-training)来有效克服训练和优解的难度，无监督的逐层初始化方法有助于突破浅层学习模型。基于深度置信网络(DBN)提出非监督逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。2012年，辛顿又带领学生在目前最大的图像数据库ImageNet上，对分类问题取得了惊人的结果，将计算机处理图像数据问题时排名前五的错误率(即Top5错误率)由26％大幅降低至15％，大大提高了人工智能图像数据处理的准确性和清晰度，这是早先计算机仅仅依赖数学模型的表层学习和单层学习根本无法实现的水平。
在人工智能领域，深度学习其实是一种算法思维，其核心是对人脑思维深层次学习的模拟，通过模拟人脑的深层次抽象认知过程，实现计算机对数据的复杂运算和优化。深度学习采用的模型是深层神经网络(DeepNeuralNetworks，DNN)模型，即包含多个隐藏层(HiddenLayer，也称隐含层)的神经网络(NeuralNetworks，NN)。深度学习利用模型中的隐藏层，通过特征组合的方式，逐层将原始输入转化为浅层特征、中层特征、高层特征直至最终的任务目标。深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出，为训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。
人工智能学者们认为计算机和智能网络的这一深层的自动编码与解码过程，是一个从数据刻画、抽象认知到优选方案的深度学习的过程。由于人脑具有深度结构，认知过程是一个复杂的脑活动过程，因而计算机和人工智能网络模拟从符号接受、符号解码、意义建立再到优化方案的学习过程也是有结构的；同时，认知过程是逐层进行、逐步抽象的，人工智能不是纯粹依赖于数学模型的产物，而是对人脑、人脑神经网络及抽象认知和思维过程进行模拟的产物。应该说，到目前为止，深度学习是计算机和智能网络最接近人脑的智能学习方法。近几年来，深度学习进一步尝试直接解决抽象认知的难题，并取得了突破性的进展，AlphaGo的问世，便是明证。2013年4月，《麻省理工学院技术评论(MITTechnologyReview)》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，不仅学术意义巨大，而且实用性很强，工业界也开始了大规模的投入，一大批产品将从中获益。20世纪八九十年代以来，随着学习科学的不断发展，深度学习的概念和思想不断在教育中得到应用。
来自脑科学、人工智能和学习科学领域的新成就，必然引起教育领域研究者的深刻反省。计算机、人工智能尚且能够模拟人脑的深层结构和抽象认知，通过神经网络的建立开展深度学习，那么人对知识的学习过程究竟应该是怎样的一个脑活动过程和学习过程?学生的学习有表层和深层等层次之分吗?从作为符号的公共知识到作为个人意义的个人知识究竟是怎样建立起来的?知识学习过程究竟是一个怎样的抽象认知过程?信息技术环境支持下深层次的学习如何实现?近十多年来，这些问题引起了许多教育研究者特别是教育技术学研究者浓厚的兴趣，深度学习、深度教学的研究日益引起人们的重视。也正是在辛顿的“深度学习”概念明确提出后，教育学领域特别是教育技术学领域的深度学习研究日益活跃起来。
其实，早在1956年布卢姆在“教育目标分类学”里关于“认知领域目标”的探讨中，对认识目标的维度划分就蕴含了深度学习的思想，即“学习有深浅层次之分”，将教学目标分为了解、理解、应用、分析、综合、评价六个由浅入深的层次。学习者的认知水平停留在知道或领会的层次则为浅层学习，涉及的是简单提取、机械记忆符号表征或浅层了解逻辑背景等低阶思维活动，而认知水平较高的深层理解、应用、分析、综合和评价则涉及的是理性思辨、创造性思维、问题解决等相对复杂的高阶思维活动，属于深层学习。1976年，美国学者马顿(Marton，F.)和萨尔约(Saljo，R.)在《论学习的本质区别：结果和过程(OnQualitativeDifferenceinLearning：OutcomeandProcess)》一文中明确提出了表层学习和深层学习的概念。这被普遍认为是教育学领域首次明确提出深度学习的概念。他们在一项关于阅读能力的实验研究中，明确探讨了阅读学习的层次问题。通过让学生阅读文章并进行测验，发现学生在阅读的过程中运用了两种截然不同的学习策略，一种是试图记住文章的事实表达，揣测接下来的测试并记忆，即表层学习(SurfaceLearning)。另一种是试图理解文章的中心思想和学术内涵，即深层学习(DeepLearning)，也被译为深度学习。深度学习的学习者追求知识的理解并且使已有的知识与特定教材的内容进行批判性互动，探寻知识的逻辑意义，使现有事实和所得出的结论建立联系。浅层学习和深层学习在学习动机、投入程度、记忆方式、思维层次和迁移能力上有明显的差异。深度学习是一种主动的、高投入的、理解记忆的、涉及高阶思维，并且学习结果迁移性强的学习状态和学习过程。之后，拉姆斯登(Ramsden，1988)、英推施黛(Entwistle，1997)以及比格斯(Biggs，1999)等人发展了浅层学习和深度学习的相关理论。随着信息技术的发展，近十年来，国外学者对信息技术支持下的深度学习及其在各学科领域、各类教育中的应用研究日渐广泛。
2002年以来，从技术支持高等教育的深度学习、虚拟环境中的深度学习、形成性评估对深度学习的影响、学习环境对学生进行深度学习的影响、技术支持下的深度学习设计等方面研究成果日益丰富，但绝大部分是基于教育技术学视野的研究成果。2006年辛顿教授关于深度学习的成果发表，进一步推动了深度学习在教育中的研究与应用。近十年来，在中小学深度学习研究方面最有影响的当属加拿大西盟菲莎大学(SimonFraserUniversity)艾根(Egan，K.)教授领衔的“深度学习(LearninginDepth，简称LID)”项目组所进行的研究，其成果集中体现在《深度学习：转变学校教育的一个革新案例(LearninginDepth：ASimpleInnovationThatCanTransformSchooling)》等著述之中。该研究探讨了深度学习的基本原则与方法，分析了深度学习对学生成长、教师发展和学校革新的价值与路径，并在加拿大部分中小学进行实验研究，其核心成果聚焦课堂学习和教学问题，即使是关于教师教育中深度学习的研究，也聚焦于教师的学习过程和学习方式。艾根所开展的深度学习研究项目超越了单一教育技术学视野的研究，不仅仅是关于教学设计、学习技术和学习环境开发的研究，而是基于建立新的学习观和知识观，对教学活动与学习过程作出了新的阐释。
总体上看，国内关于深度学习的研究最近十年才刚刚起步。2005年，我国学者黎加厚教授在《促进学生深度学习》一文中率先介绍了国外关于深度学习的研究成果，同时探讨了深度学习的本质，认为深度学习是指在理解学习的基础上，学习者能够批判性地学习新的思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有的知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习。该文被认为是国内较早介绍并论及深度学习的研究成果，此后，关于深度学习的探讨，特别是基于信息技术环境下深度学习的相关研究论文逐渐增加。2006年10月，笔者在前期研究的基础上，与台湾成功大学教育研究所所长李坤崇教授联合发起“海峡两岸能力生根计划”，在海峡两岸合作开展“能力生根计划”，推进能力导向的深度教学的理论研究与实验研究，主张以价值观、知识观、学习观、过程观的重建为基础，以发展学生的学科能力为宗旨，实施深度教学，克服课堂教学改革过于注重教学程序、教学技术、教学时间的浅层次改革和表层学习的局限性，深化课堂教学改革。2011年后，中国教育科学院院长兼教育部课程教材研究与发展中心主任田慧生研究员基于深化课程改革的需要，带领一个团队开始启动深度学习的项目研究。直至今日，基于核心素养追求背景下的深度学习研究项目，如雨后春笋般涌现，“深度学习”成为教育研究中的一个热词。
你认为vlog是什么
videoweblog或blog，简称vlog源于“blog”的变体，意思是“视频博客”也称为“视频网络日志”，也是博客的一类？
vlog翻译就是视频搏客，以前单纯的文字和图片记录，慢慢的满足不了人们对日常生活的记录，而视频的结合声音、画面、文字能更丰富、更完整的记录这些内容，展现给别人看的更丰富直观。
vlog简单来说：和日常生活有关的片段，用短视频的方式，记录生活，分享生活。
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