一、结合实际,请谈谈你对《思想道德修养与法律基础》这门课的认识,要求写出...
认识：
来到大学后，我学习了《思想道德修养与法律基础》这门课程。该课程分两部分—思想道德修养部分与法律基础部分。学习思想道德修养部分，对于促进我们德智体美全面发展具有重要意义。能帮助我们树立正确的世界观，人生观，价值观，为我们打下扎实的思想道德基础，而且能够教育我们大家怎样处理好理想与现实、个人与集体、竞争与合作、自由与纪律、友谊与爱情、学习与工作等关系。我们刚迈进大学校门，学习思想道德修养，会让让我们学会珍惜生活，树立远大理想，领悟人生真谛，加强道德修养，培育职业精神。学习法律基础部分，通过老师对法律各方面的介绍，使我对法律有了一个全新的认识。作为一个大学生，增强法律意识，理解我国社会主义法制，可以让我们更好增强国家安全意识，掌握国家安全法律知识。了解法律制度，能让我们自觉遵守法律，自觉履行公民的基本权利和义务。同时也让我意识到我们每一个人都应该知法、懂法、守法、用法，学会用法律手段来维护自身权利。我们的《思想道德修养和法律基础》课涉及的内容十分广泛，并且有一定的理论深度，要想学好它，掌握它，就必须要有科学的态度和正确的方法。第一，要注重基本理论和基本观点的学习。学习思想道德修养课，首先要认真学习它的基本理论和基本观点，掌握其精神实质，从而真正树立正确的世界观、人生观、价值观。这是学好思想道德修养课的基础，它对提高我们大学生自身的理论素质和认识问题、分析问题、解决问题的能力具有重要的意义。第二，要注重理论联系实际，在比较中学习。我们现在正处于社会转型期，学会运用这些观点，分析认识现实问题，理论联系实际，这对于当代大学生来说，尤为重要。在比较与鉴别中学习，对以后我们走向社会，认识社会有很大帮助。第三，要注重行动，在实践中学习。知行统一，强调践履，这是由思想道德修养课的特性所决定的。我们通过学习讨论掌握了这些道理，就谓这“知”获“知”的目的是为了“行”，是为了“践履”。中国古代思想家早就指出，“不行不为真知”。因此，知行统一，注重践履，就成为这门课的重要特点。这就要求我们在学习这门课程时要注重知行统一，坚持从自己做起，从现在做起，边获知边践履，从而不断提高思想道德境界，达到完善自身的目的。《思想道德修养与法律基础》一书中的理论知识可以说是人类几千年来发展的成果的重要组成部分，是我国经济社会长期发展实践经验的总结。他们源于实践，同时也经过了我们的先辈们实践的检验...
结合求学经历谈谈你对成功教学的认识教学艺术对成功教学法的理解、感悟和实施 对成功教学法的理解、感悟和实施“成功教学法”是著名教育家李诚忠教授根据“都能”这一教学经验、研究出的一种新的教学法。这种...
如何正确理解深度学习的概念现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？深度学习是什么
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡排序），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。深度学习的“深度”体现在哪里
论及深度学习中的“深度”一词，人们从感性上可能会认为，深度学习相对于传统的机器学习算法，能够做更多的事情，是一种更为“高深”的算法。而事实可能并非我们想象的那样，因为从算法输入输出的角度考虑，深度学习算法与传统的有监督机器学习算法的输入输出都是类似的，无论是最简单的Logistic Regression，还是到后来的SVM、boosting等算法，它们能够做的事情都是类似的。正如无论使用什么样的排序算法，它们的输入和预期的输出都是类似的，区别在于各种算法在不同环境下的性能不同。那么深度学习的“深度”本质上又指的是什么呢？深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks），是从很久以前的人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型发展而来。这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。深度学习也有许多种不同的实现形式，根据解决问题、应用领域甚至论文作者取名创意的不同，它也有不同的名字：例如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）、深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）、递归自动编码器（Recursive Autoencoders）、深度表达（Deep Representation）等等。不过究其本质来讲，都是类似的深度神经网络模型。既然深度学习这样一种神经网络模型在以前就出现过了，为什么在经历过一次没落之后，到现在又重新进入...