Greedy,Prohibition,and Reactive Heuristics
for Graph Partitioning
Roberto Battiti and Alan Bertossi
Dipartimento di Matematica,Universit`a di Trento
Via Sommarive14,38050Povo(Trento)-Italy
battiti,bertossi@science.unitn.it
Printed in:IEEE Transactions on Computers,Vol.48,Number4,April1999,
pp.361-385.
Abstract
New heuristic algorithms are proposed for the Graph Partitioning problem.A greedy construction scheme with an appropriate tie–breaking rule(M IN-M AX-G REEDY)pro-
duces initial assignments in a very fast time.For some classes of graphs,independent
repetitions of M IN-M AX-G REEDY are suf?cient to reproduce solutions found by more
complex techniques.When the method is not competitive,the initial assignments are
used as starting points for a prohibition-based scheme,where the prohibition is chosen
in a randomized and reactive way,with a bias towards more successful choices in the
previous part of the run.
The relationship between prohibition-based diversi?cation(Tabu Search)and the variable-depth Kernighan–Lin algorithm is discussed.Detailed experimental results
are presented on benchmark suites used in the previous literature,consisting of graphs
derived from parametric models(random graphs,geometric graphs,etc.)and of“real-
world”graphs of large size.On the?rst series of graphs a better performance for equiv-
alent or smaller computing times is obtained,while on the large“real-world”instances
signi?cantly better results than those of multi-level algorithms are obtained but for a
much larger computational effort.
Index Terms graph bisection,graph partitioning,heuristic algorithms,iterative improve-ment,local search,reactive search.
1Introduction
The graph partitioning problem on a graph,being the set of vertices and the set of edges,consists of dividing the vertices into disjoint subsets such that the number of edges whose endpoints are in different subsets is minimized.We consider the balanced partitioning problem,where the difference of cardinalities between the largest and the smallest subset is at most one.When the number of subsets is equal to two,equivalent terms are graph bisection,or graph bi-partitioning problem.
legs.All caterpillar graphs have optimal bisection size of1.
:A grid graph with vertices,whose optimal bisection size is.
:The same grid graph as above,but the boundaries are wrapped around.
While the?rst group contains graphs derived from simple parametric models,the sec-ond group contains graphs related to applications in the area of parallel computing that have been used in a recent comparison of multi-level partitioning techniques[43].It con-tains four numerical grids(airfoil1,big,wave,nasa4704),two graphs obtained from the Harwell-Boeing collection[18](bcspwr09,bcsstk13)and two De Bruijn networks(DEBR12, DEBR18).The numerical grids and the Harwell-Boeing graphs are widely used in the liter-ature to show the performance of different partitioning methods on“real-world”problems, see for example[46,28],while the De Bruijn networks are4-regular Cayley graphs de?ned by shuf?e-and shuf?e-exchange permutations.All graphs have been obtained from the authors of[43].The dimensions of these graphs are listed in Table1.
Because we are not interested in sacri?cing fast development times and easy re-use capabilities to obtain the best possible CPU times,all code has been developed in a high–level object–oriented language(C++).The compiler used is the g++compiler from GNU, the target machine is a Digital AlphaServer2100Model5/250with4CPU Alpha,1GB RAM,12GB Hard Disk,with the OSF/1vers.4.0operating system.No parallel processing has been used,all times are for a single CPU usage.A recent benchmark dedicated to integer operations is the SPECint92set:the value obtained for the machine is of277.1
Number of nodes Number of edges
425312289
big
1563171059331
nasa4704
17232394
bcsstk13
40968189
DEBR18
Best Min-Max Greedy Greedy without Tie Breaking Random Initialization Min Ave(St.Dev.)CPU Min Ave(St.Dev.)CPU 49113138.0(7.1)0.0020
218309343.5(10.4)0.0026
626737778.9(14.0)0.0036
174418781947.7(19.9)0.0058
G1000.2.5125149.7(7.4)0.010*******.0(18.2)0.0019 G1000.05518559.0(12.0)0.014811791249.8(25.1)0.0021 G1000.1014871550.0(17.2)0.030924142533.4(36.5)0.0027 G1000.2035983679.0(25.0)0.0411********.1(47.3)0.0039 279139.9(19.0)0.0025
26174315.2(41.5)0.0034
178348654.9(97.1)0.0053
4125811300.7(250.7)0.0088
U1000.05115.0(9.4)0.005211141196.9(24.8)0.0020 U1000.104090.5(24.8)0.007222222350.1(34.5)0.0025 U1000.20237387.6(78.1)0.012545024674.0(47.9)0.0035 U1000.407411064.8(185.4)0.019087889015.5(65.6)0.0060 0124150.5(7.4)0.0021
12126149.0(7.5)0.0021
16124149.6(7.4)0.0021
20128150.6(7.2)0.0022
Breg5000.00430.2(438.4)0.094036163749.4(43.0)0.0082 Breg5000.44378.9(384.5)0.062236243752.4(44.4)0.0087 Breg5000.88375.2(355.7)0.0571********.7(43.3)0.0086 Breg5000.1618397.6(322.3)0.056836003748.4(42.0)0.0093 17295.1(7.3)0.0014
1155188.2(11.1)0.0024
1233281.4(13.6)0.0042
113081404.2(28.5)0.0265
RCat.134112.7(8.9)0.00044667.2(5.6)0.0002 RCat.554155.2(51.4)0.0025241276.5(11.7)0.0009 RCat.9941101.0(98.6)0.0047457496.8(15.6)0.0015 RCat.51141538.4(546.6)0.0353********.2(35.5)0.0087 102438.9(5.1)0.0004
21158200.89(13.5)0.0025
20347405.6(19.5)0.0046
5019532088.9(44.6)0.0248
W-grid100.202026.0(3.7)0.000776100.9(6.9)0.0002 W-grid500.424250.5(9.7)0.0026450501.1(15.9)0.0010 W-grid1000.404043.5(5.8)0.00499281001.1(22.3)0.0019 W-grid5000.100100225.3(44.8)0.028*********.3(48.5)0.0083 Table2:M IN-M AX-G REEDY algorithm compared with standard greedy and random ini-
tialization.Averages are on1000tests.“Best”lists the heuristically best values from[14].
lower than the values obtained by the standard greedy algorithm(the standard error[48]
of the average is equal to the standard deviation divided by the square root of the number
of values,i.e.,
1The probability that a given target value is obtained in at least one of repetitions is equal to one minus the probability that all runs fail,in turn equal to the product of the individual failure probabilities,because of the independence assumption.All individual failure probabilities are equal and they are estimated by summing the frequencies of the bins in the histograms for values larger than the target.
2Given the speed of each repetition,we did not use the more ef?cient,but less reliable,way described in[33] and based on large number of of repetitions,used in a subsequent phase to extract random samples.
Best Expected repetitions to reach Min plus
Breg500.00 1.98 1.98 1.98
12862.06215.5193.89 Breg500.1616147.7151.7328.97
20100002222.22714.28
0 1.99 1.99 1.99 Breg5000.4411.527.02 5.17
831.1421.8416.53 Breg5000.16161694.92595.23220.75
Cat.352124.5511.409.07
149.3819.3814.64 Cat.1052175.4128.4720.24
1371.74112.1061.84
1 5.34 3.99 3.80 RCat.554111.28 6.75 6.32
115.118.487.85 RCat.5114135.2217.1414.85
Grid100.101012.71 5.32 2.62
21130.7157.8319.28 Grid1000.202096.1586.5870.52
5025.6623.2821.87
20 6.95 6.95 2.22 W-grid500.4242 3.07 2.19 1.98
40 2.21 2.21 1.19 W-grid5000.10010029.5929.5922.12
3The term prohibition is chosen instead of the more traditional list size because list size refers to a speci?c implementation:prohibitions can be obtained without using any list.
Cut sizes by BFS-GBA Cut sizes by F IXED-TS(100iter)
Ave(best)(St.Dev.)CPU G500.2.553.97 5.960.4662.46(7.5)
G500.05222.138.090.63231.46(11.8)
G500.10631.4611.710.92639.69(11.7)
G500.201752.5121.60 1.701762.96(13.1)
104.81(3.2)0.49
455.62(3.3)0.47
1372.12(5.0)0.67
3396.69(6.8) 1.10 U500.05 3.657.540.598.94(5.5)
U500.1032.689.590.7537.58(12.1)
U500.20179.5811.500.90187.18(14.8)
U500.40412.239.920.78432.87(40.8)
8.70(6.1)0.25
61.45(12.9)0.59
222.31(2.6) 1.01
737.7(3.3) 2.02
F IXED-TS with best Cut sizes by variations of TS(100iterations in total)
Ave(St.Dev.)Ave(rand-10)(St.Dev.) G500.2.554.76(1.8)56.57(1.4)
221.39(1.9)
G500.10629.20(2.3)630.71(1.9)
1749.49(2.7)
103.93(2.9)
G1000.05455.62(3.3)460.65(2.9)
1373.87(4.1)
G1000.203396.69(6.8)3393.50(4.3)
U500.058.14(5.4) 2.85(0.8)
30.81(7.8)
U500.20180.28(2.4)178.68(1.3)
412(0)
8.74(4.9)
U1000.1061.45(12.9)46.31(5.3)
227.41(5.6)
U1000.40737.7(3.3)737(0)
BFS-GBA RRTS,100iter.
Ave(St.Dev.)CPU Min Ave(St.Dev.)CPU
55.90(1.2)0.175152.06(0.50) 2.0 G500.05222.138.090.63218
629.33(2.0)0.27626626.44(0.59) 3.6 G500.201752.5121.60 1.701744
G1000.2.5103.6116.83 1.3295
458.32(2.4)0.47445450.99(1.43) 6.5 G1000.101376.3737.05 2.911362
3389.64(4.1) 1.1033823383.92(1.00)14.7
2.02(0.1)0.1122(0) 1.7 U500.1032.689.590.7526
178(0)0.47178178(0) 5.3 U500.40412.239.920.78412
U1000.05 1.7817.58 1.381
39.76(0.8)0.593939.03(0.19) 6.3 U1000.20231.6232.97 2.59222
737(0) 2.02737737(0)24.3 Table6:R EACTIVE-R ANDOMIZED-TS.Averages and minimum values of1000runs(1000 iterations each).For BFS-GBA,is the original CPU time normalized to discount
the different speed of the two machines.
Table6summarizes the comparison between RRTS and BFS-GBA.The?rst three columns report the average cut size and CPU times of[14].The next three columns reports
the results of RRTS for a total of iterations with individual runs of iterations (average with standard deviation and CPU time).Then the optimal heuristic value for the graphs is reported from[14](Best).Finally,the results for RRTS for a total of itera-tions with individual runs of iterations,are listed(minimum,average with standard deviation,and CPU time).To ease the comparison,the average cut sizes are in boldface when lower than the values of[14].
When iterations are allowed,the CPU times of RRTS are signi?cantly lower that
the CPU times allowed for BFS-GBA,even after taking into account the different speed of
the two target machines.In fact,after scaling to take the different machine speed into ac-count,see the column marked“”,RRTS time is less by a factor of3–4for most graphs. Nonetheless,RRTS obtains a signi?cantly better performance on the geometric graphs (the average values are already very close to the Best values),and a better performance on
all random graphs apart from the lowest-density one.
When iterations are allowed,all average values are signi?cantly lower than the values obtained by BFS-GBA.Furthermore,the average values are already very close to
Best MeTis Chaco Scotch Party
Val CPU Val CPU
G500.2.5590.01570.02
2182330.022270.04 G500.106440.026690.07
174418020.0517570.42
951090.041220.04 G1000.054920.024770.08
136214520.113900.39 G1000.2035200.0535100.25
U500.0550.0050.03
26360.02700.04 U500.201850.031840.08
4124170.14120.16
190.0240.04 U1000.10390.02700.11
2222590.033170.12 U1000.408110.047420.26
Breg500.000.0000.03
12200.01420.02 Breg500.16180.01180.02
20260.01800.02
000.0600.17 Breg5000.440.0340.24
880.0580.16 Breg5000.16160.04160.25
Cat.35210.0010.02
130.0810.02 Cat.105210.0210.04
111 1.1160.14
110.0130.01 RCat.55410.0210.02
110.0610.02 RCat.511430.620.39
Grid100.10100.00100.01
21210.02210.02 Grid1000.20200.02200.04
50540.06500.27
20200.00200.01 W-grid500.42420.02480.03
40400.02400.04 W-grid5000.1001000.051000.24
Best MeTis Chaco Scotch Party Val CPU Val CPU Val CPU Val CPU 83850.2287 2.5383 2.13
1421490.56147 6.821458.25
9220954213.329424202.79220215.1
11110.1213 1.32130.98
235533280.372355 6.572355 4.20
129213240.4013007.851292 6.74
5485700.34568 2.80556 2.64 262722768243.5274241402.0262721658
Min/
Min Ave(St.Dev.)CPU Best 91166.2(49.1)0.0267474.8(1.1) 6.6
219410.2(113.9)0.111139141.3(2.2)33.6 1068915530.6(3239.5) 6.8688358950.8(74.7)4616
1157.3(24.9)0.00899.3(0.6) 1.9 24643545.4(698.4)0.0552*******(0)11.6 13882208.2(491.9)0.07612921296.0(7.0)19.1
700861.3(88.7)0.057556558.0(1.7)14.6 3482643777.3(4602.5)169.62399624088.8(114.2)56593
CPU/CPU(?rst-min)/CPU(naive)/
CPU(sec)CPU(random)
G500.2.50.010314.8
0.0052 6.5 1.7 2.0
G500.100.0075 6.8
0.0105 5.80.80.9
0.0105 5.5 3.7 4.8
G1000.050.030314.4
0.030911.40.9 1.1
G1000.200.0248 6.3
U500.050.011112.3
0.0038 3.1 3.0 4.3
U500.200.01327.3
0.0094 3.3 1.7 2.0
0.0052 2.67.412.0
U1000.100.042416.9
0.0125 3.5 4.6 6.5
U1000.400.05178.6
Breg500.00.00859.5
0.0027 3.0 3.1 5.3 Breg500.160.00859.5
0.0026 2.6 3.2 5.4
0.094011.48.315.8 Breg5000.40.813193.4
0.0571 6.614.525.6 Breg5000.160.867693.2
Cat.3520.00397.8
0.0028 2.5 5.011.1 Cat.10520.030116.7
0.0259 2.633.674.2
0.0004 2.0 2.1 3.5 RCat.5540.00778.5
0.0047 3.1 4.612.2 RCat.51140.655275.3
Grid100.100.0007 3.6
0.0025 3.1 3.8 5.7 Grid1000.200.034315.6
0.0305 3.428.756.5
0.0007 3.5 1.2 1.1
W-grid500.420.00909.0
0.0049 2.5 6.814.4
W-grid5000.1000.8545102.9
落实自主学习理念打造优质高效课堂 -------------和平中学实施“教学案一体化”教学实验的几点做法 尊敬的各位领导、各位教育同仁： 大家好！我首先代表和平中学的全体师生对各位到我校指导和交流工作表示热烈的欢迎和衷心的感谢！ 新课程改革实施了这么多年，我们虽然一直坚持教研教改，但效果一直不好。教师的辛勤付出换来的却是学生的抵触，厌学、辍学现象仍很严重。为了改变现状，更好的改善课堂教学，把时间还给学生，把能力还给学生，把健康还给学生，把乐趣还给学生，要求学生综合素质得到全面发展，教体局的领导适时的在我县提倡在课堂教学中实施“教学案一体化”教学模式，希望通过这种模式，进而改变我县现行的课堂教学现状，推进全县的教育教学水平。今天我把我校在课堂教学中实施“教学案一体化”教学实验具体做法向各位领导和同行做一汇报，如有不当之处，敬请大家批评指正。 一、校本培训，专家引领，“教学案一体化”实施达成共识。 1、培训------让我们喜出望外。 2010年4月，我校聘请杜局长为全体教师解读了关于“教学案一体化”实施的整个流程以及应该注意的事项。会后，校领导带领广大教师又重新学习关于“教学案一体化”指导意见，每位老师认真记录学习笔记，解读分析其中的关键词，深刻领会其中的主旨。经过学习，教师们发现“教学案一体化”正是发扬教学民主，将教师集体备课的成果延伸、扩展到学生群体的一种好的教学模式，它把老师的教案与学生的学案融为一体，目标定位在“提高课堂质量”上。 2、引领-----让我们茅塞顿开。 自去年年底至今，教体局和教研室的领导及专家多次来我校指导“教学案一体化”工作，他们通过对语文、数学、英语、物理的实验课堂教学的深入听课，进行详细的分析，指出了我校在“教学案一体化”实施上的不足，对我校的“教学案一体化”的实施提出了具体的方法和努力方向。 经过他们的亲自指导，我们的教师真切的感到“教学案一体化”的实施确实能让每一个孩子变“被动”为“主动”。使教师在教学活动的起点------------处理加工教材的过程中就做到“目中有人”，不仅关注自己如何教，更加关注学生如何学，使学生在课堂教学中的主体地位的落实有了可能，使“先学后教，当堂训练”有了可能。 教研室的教研员，为了让我校的教师进步更快，连续一周和我们的老师一起工作，每天早出晚归，从初备问题、集体讨论、学案形成、学案抽批、个性化教案的形成等一系列环节，全程跟踪，我们的老师很快就做到了“形似”，每位老师都觉得“教学案一体化”不仅要注重教师的教学过程，更注重的是学生学习的过程。
精神分裂症的病因及发病机理 精神分裂症病因：尚未明，近百年来的研究结果也仅发现一些可能的致病因素。（一）生物学因素1．遗传遗传因素是精神分裂症最可能的一种素质因素。国内家系调查资料表明：精神分裂症患者亲属中的患病率比一般居民高6.2倍，血缘关系愈近，患病率也愈高。双生子研究表明：遗传信息几乎相同的单卵双生子的同病率远较遗传信息不完全相同 的双卵双生子为高，综合近年来11项研究资料：单卵双生子同病率（56.7%），是双卵双生子同病率（12.7%）的4.5倍，是一般人口患难与共病率的35-60倍。说明遗传因素在本病发生中具有重要作用，寄养子研究也证明遗传因素是本症发病的主要因素，而环境因素的重要性较小。以往的研究证明疾病并不按类型进行遗传，目前认为多基因遗传方式的可能性最大，也有人认为是常染色体单基因遗传或多源性遗传。Shields发现病情愈轻，病因愈复杂，愈属多源性遗传。高发家系的前瞻性研究与分子遗传的研究相结合，可能阐明一些问题。国内有报道用人类原癌基因Ha-ras-1为探针，对精神病患者基因组进行限止性片段长度多态性的分析，结果提示11号染色体上可能存在着精神分裂症与双相情感性精神病有关的DNA序列。2．性格特征：约40%患者的病前性格具有孤僻、冷淡、敏感、多疑、富于幻想等特征，即内向
型性格。3．其它：精神分裂症发病与年龄有一定关系，多发生于青壮年，约1/2患者于20～30岁发病。发病年龄与临床类型有关，偏执型发病较晚，有资料提示偏执型平均发病年龄为35岁，其它型为23岁。80年代国内12地区调查资料：女性总患病率（7.07%。）与时点患病率（5.91%。）明显高于男性（4.33%。与3.68%。）。Kretschmer在描述性格与精神分裂症关系时指出：61%患者为瘦长型和运动家型，12.8%为肥胖型，11.3%发育不良型。在躯体疾病或分娩之后发生精神分裂症是很常见的现象，可能是心理性生理性应激的非特异性影响。部分患者在脑外伤后或感染性疾病后发病；有报告在精神分裂症患者的脑脊液中发现病毒性物质；月经期内病情加重等躯体因素都可能是诱发因素，但在精神分裂症发病机理中的价值有待进一步证实。（二）心理社会因素1．环境因素①家庭中父母的性格，言行、举止和教育方式（如放纵、溺爱、过严）等都会影响子女的心身健康或导致个性偏离常态。②家庭成员间的关系及其精神交流的紊乱。③生活不安定、居住拥挤、职业不固定、人际关系不良、噪音干扰、环境污染等均对发病有一定作用。农村精神分裂症发病率明显低于城市。2．心理因素一般认为生活事件可发诱发精神分裂症。诸如失学、失恋、学习紧张、家庭纠纷、夫妻不和、意处事故等均对发病有一定影响，但这些事件的性质均无特殊性。因此，心理因素也仅属诱发因
抓住打造高效课堂的六要素 小溪塔三中黄丽萍。 为了深入推进教学改革，实现课堂高效，小溪塔三中抓住打造高效课堂的六要素，即观念、思维一维度、标准---备、听、评课---问题、方案一示范、标干---反思、改正。小溪塔三中集全校之力，集思广益，努力推进高效课堂人人达标”活动，我们的具体做法如下： 更新观念谋高效，趋同思维求发展 钟启泉教授曾说：“我们缺的不是信息，不是技术，而是思维” 杜威说过，要改变个人在漫长岁月里所形成的习惯，是一种费时费力的复杂过程”在这里我想说要改变老师们的教育观念，教育思维，是一种费时费力的复杂过程。 打造高效课堂活动之初，我校教师的反应各具情态，有支持响应快速行动的，有无动于衷默不做声的，有说“搞形式”“走过场”泼凉水的。此情此景，我校急切要做的事是更新观念，趋同思维。 “打造高效课堂不是喊口号，不是搞运动，也不是在做秀。”在我校第一次高效启动会上，思维的趋同让老师们不再迷茫，不再观望。 “人人抓高效，堂堂创高效是我们每一位做教师应追求的最高教学境界。”在我校“高效课堂人人过关活动”动员会上，认识的统一让老师们有了明确的方向。 就这样，当众多人还在观望的时候，我校率先提出“分层作业”的教学理念，并在区打造高效课堂的第一次启动会上作典型发言，得到好评；学洋思“先学后教，当堂检测”的教法也率先尝试，在区打造高效课堂的第一次启动会上上示范课，初显成效。“人人抓高效，堂堂创高效”的教学理念自此种进了我校所有老师的心中。 趋同思维，转变观念，高效课堂人人过关活动于2011年春在我校顺利开展。 二观测四个维度，明确课堂标准
王局长曾在指导我校高效课堂时说：“人人过关活动是一种手段, 是打造高效课堂活动的一个抓手，不是纯粹为了过关，是想通过这个抓手让老师们不断打磨课堂，逐步提高课堂效率。要让过关活动的过程变成老师们打磨课堂教学，逐步实现课堂有效、高效的过程。”听过这番话，我们明确人人过关活动要想开展得扎实有效，就必须有切实可行的操作过程，让老师们不盲从，不迷茫，让参与活动的老师真正明确：什么是高效课堂，怎么上才是高效课堂。要消除这两个疑惑，就得让老师心中有标准，因此，多角度地评价点，多维度地观测点首先要出台，于是我们印发了“高效课堂四个维度”。四个维度是什么？维度一学生学习看准备课前准备了什么？有多少学生作了准备？怎样准备的？学优生、学困生的准备习惯怎样？任务完成得怎样？看倾听有多少学生倾听老师的讲课？倾听多少时间？有多少学生倾听同学的发言？倾听时，学生由哪些辅助行为？看互动有那些互动/合作行为？有那些行为直接针对目标的达成？参与提问/回答的人数、时间、对象、过程、结果怎样？参与讨论的人数、时间、对象、过程、结果怎样？看自主自主学习的时间有多少？有多少人参与？学困生的参与情况? 自主学习形式有哪些？各有多少人？自主学习有序吗？学优生、学困生情况怎样？看达成学生清楚这节课的学习目标吗？多少人清楚？课中哪些证据证明目标的达成？课后抽测有多少人达成目标？发现了哪些问题？维度二教师教学看环节教学环节怎样构成的？教学环节是怎样围绕目标展开的？怎样促进学生学习的？有哪些证据证明该教学设计是有特色的？看呈现讲解效度怎样？板书、媒体呈现了什么？怎样促进学生学习的？动作呈现了什么？怎样呈现的？
/* * * satGS.cpp * 局部搜索算法解SAT问题 * Created on: 2009-12-22 * Author: zzz */ #include
for(int i=0;i < n;i++) { delete []clause[i]; } } void SATGS::Input() { cin>>m>>n>>l; ans = new bool[m+1]; clause = new int*[n]; for(int i=0;i < n;i++) { clause[i] = new int[l]; for(int j=0;j < l;j++) { scanf("%d",&clause[i][j]); } int d; scanf("%d",&d); } } int SATGS::Calculate() { int sum = 0; for(int i=0;i < n;i++) { for(int j=0;j < l;j++) { int idx = clause[i][j]; if((ans[abs(idx)] && idx > 0) || (!ans[abs(idx)] && idx < 0)) { sum++; break; } } } return sum; } void SATGS::InitAns() { for(int i=1;i<=m;i++) { ans[i] = Randomi(0,100)<50?0:1; }
精神分裂症的发病原因是什么 精神分裂症是一种精神病，对于我们的影响是很大的，如果不幸患上就要及时做好治疗，不然后果会很严重，无法进行正常的工作和生活，是一件很尴尬的事情。因此为了避免患上这样的疾病，我们就要做好预防，今天我们就请广州协佳的专家张可斌来介绍一下精神分裂症的发病原因。 精神分裂症是严重影响人们身体健康的一种疾病，这种疾病会让我们整体看起来不正常，会出现胡言乱语的情况，甚至还会出现幻想幻听，可见精神分裂症这种病的危害程度。 (1)精神刺激：人的心理与社会因素密切相关，个人与社会环境不相适应，就产生了精神刺激，精神刺激导致大脑功能紊乱，出现精神障碍。不管是令人愉快的良性刺激，还是使人痛苦的恶性刺激，超过一定的限度都会对人的心理造成影响。 (2)遗传因素：精神病中如精神分裂症、情感性精神障碍，家族中精神病的患病率明显高于一般普通人群，而且血缘关系愈近，发病机会愈高。此外，精神发育迟滞、癫痫性精神障碍的遗传性在发病因素中也占相当的比重。这也是精神病的病因之一。 (3)自身：在同样的环境中，承受同样的精神刺激，那些心理素质差、对精神刺激耐受力低的人易发病。通常情况下，性格内向、心胸狭窄、过分自尊的人，不与人交往、孤僻懒散的人受挫折后容易出现精神异常。 (4)躯体因素：感染、中毒、颅脑外伤、肿瘤、内分泌、代谢及营养障碍等均可导致精神障碍，。但应注意，精神障碍伴有的躯体因素，并不完全与精神症状直接相关，有些是由躯体因素直接引起的，有些则是以躯体因素只作为一种诱因而存在。 孕期感染。如果在怀孕期间，孕妇感染了某种病毒，病毒也传染给了胎儿的话，那么，胎儿出生长大后患上精神分裂症的可能性是极其的大。所以怀孕中的女性朋友要注意卫生，尽量不要接触病毒源。 上述就是关于精神分裂症的发病原因，想必大家都已经知道了吧。患上精神分裂症之后，大家也不必过于伤心，现在我国的医疗水平是足以让大家快速恢复过来的，所以说一定要保持良好的情绪。
A greedy dog went into a butcher’s shop and stole a big juicy bone. He ran away so fast that the butcher could not catch him. He ran out into the fields with his bone. He was going to eat it all by himself. The dog came to a stream. There was a narrow bridge across it. The dog walked on to the bridge, and looked into the water. He could see another dog with a big bone in his mouth. The greedy dog thought the bone in the water looked much bigger than the one he had stolen from the butcher. The greedy dog dropped the bone from his mouth. It fell into the water and was lost. He jumped into the water to snatch1 the bigger bone from the other dog. The greedy dog jumped into the water with a big splash2. He looked everywhere but he could not see the other dog. His shadow had gone. The silly dog went home hungry. He lost his bone and got nothing because he had been too greedy. 1 snatch n.抢夺，碎片，一阵，一瞬间，一点点；v.夺取，抢劫，抓住 参考例句： The magazine was snatch from my hand before I could read it.我还没来得及看那期杂志，就被从我手里抢走了。 He had a snatch of sleep sitting in his chair.他坐在椅子里稍睡片刻。 2 splash v.溅，泼；n.溅泼声，溅出的水等，斑点 参考例句： I fell into the water with a splash.我跌入水中，激起水花四溅。
精神分裂症的病因是什么 精神分裂症是一种精神方面的疾病，青壮年发生的概率高，一般 在16～40岁间，没有正常器官的疾病出现，为一种功能性精神病。 精神分裂症大部分的患者是由于在日常的生活和工作当中受到的压力 过大，而患者没有一个良好的疏导的方式所导致。患者在出现该情况 不仅影响本人的正常社会生活，且对家庭和社会也造成很严重的影响。 精神分裂症常见的致病因素： 1、环境因素：工作环境比如经济水平低低收入人群、无职业的人群中，精神分裂症的患病率明显高于经济水平高的职业人群的患病率。还有实际的生活环境生活中的不如意不开心也会诱发该病。 2、心理因素：生活工作中的不开心不满意，导致情绪上的失控，心里长期受到压抑没有办法和没有正确的途径去发泄，如恋爱失败， 婚姻破裂，学习、工作中不愉快都会成为本病的原因。 3、遗传因素：家族中长辈或者亲属中曾经有过这样的病人，后代会出现精神分裂症的机会比正常人要高。 4、精神影响：人的心里与社会要各个方面都有着不可缺少的联系，对社会环境不适应，自己无法融入到社会中去，自己与社会环境不相
适应，精神和心情就会受到一定的影响，大脑控制着人的精神世界， 有可能促发精神分裂症。 5、身体方面：细菌感染、出现中毒情况、大脑外伤、肿瘤、身体的代谢及营养不良等均可能导致使精神分裂症，身体受到外界环境的 影响受到一定程度的伤害，心里受到打击，无法承受伤害造成的痛苦，可能会出现精神的问题。 对于精神分裂症一定要配合治疗，接受全面正确的治疗，最好的 疗法就是中医疗法加心理疗法。早发现并及时治疗并且科学合理的治疗，不要相信迷信，要去正规的医院接受合理的治疗，接受正确的治 疗按照医生的要求对症下药，配合医生和家人，给病人创造一个良好 的治疗环境，对于该病的康复和痊愈会起到意想不到的效果。
打造优质高效课堂享受特色育人课程 尊敬的各位领导、老师们： 大家上午好，我汇报的题目是《打造高效课堂，享受特色课程》 为打造高效课堂，进一步拓宽提高教学质量的空间，全面提升学生素养，我校以“有效的教，促高效的学”为基本理念，通过“学习、实践、反思、交流、合作”的实践策略，构建“高效、优质、轻负”课堂，强力推行落实“双改”研究，以实现“善教会学、增效减负”目标。现就我校这方面的一些探索与实践及本学期打算做一简单汇报。 一、创新课堂教学模式，打造高效优质课堂 （一）构建模式，引领教师课堂教学改革 课堂教学改革是深化基础教育课程改革的核心环节，对于有效落实国家课程方案，提高课堂效率，提升教育教学质量，推进素质教育，具有十分重要的意义。因此，我们认为，真正的教育变革应该是课堂的变革，因为课堂教学是实施课改的主阵地，是践行课改理念的主渠道。 为此，我们以近两年来积累总结的课堂教学经验和模式为基础，针对校情、教情、学情和学科特点，深入开展“创新课堂教学模式”活动，并将这项活动作为学校新课程改革的突破口。在广泛征集意见的基础上，将“创模”活动分三个层面： 一是学校层面上的研发：学校成立由校长任组长的高效课堂教学改革领导小组，全面领导和监督高效课堂教学改革工作的开展和实施。领导小组专抓落实、上下调度、具体操作，做到点上有研究，线上有指导，面上有落实。 二是工作室层面上的研发：学校成立学科六个名师工作室，建立工作室成员准入制度，让潜质教师入室研修；再从各工作室中选拔教学精英组建“创新课堂实验团队”，结合学科课堂教学模式，分别从语文、数学、英语三个学科来提炼适合我校特点的教学模式，并写出详细、实用的实施细则，全面跟踪，具体落实评价。 三是备课组层面上的研发：组建集体备课学科教学研究团队，给每个团队指派联系指导行政，对提炼出的教学模式进行教学实践，每周定期开展活动，每月上交活动材料（教学设计、导学案、课件等），及时调研，不断改进提高。
怎样打造优质高效课堂 在减负背景下，讲究课堂教学的优质高效是师生共同的追求目标.在高效 课堂改革中，“效”很重要。这个“效”，一是指教师指导学生学习的高效率, 二是指学生课堂学习的高效益，三是指高效课堂改革带动教育改革所发生的高效能。构建高效课堂的目的在于让学生获取更多的知识，锻炼各方面的能力, 养成良好的习惯，培养丰富的情感，满足终身发展的需要。我认为教师应从以下几个方面来打造高效课堂: 、教师教的转变和学生学的转变.教师在课堂教学中要转变教学理念、 教学行为，尤其是在数学课堂中更应该转变，具体表现在以下方面: 1、教会学生学的方法；培养学生与他人合作交流的能力；用教材教，而不 是教教材；要研究教法学法、要做好学情学况分析、要因材施教?；教会学生学 习的方法，还要致力于引导学生自主性学习，遇见新问题、或难题要勇者无畏, 敢于正面对待，不绕道而行.要想方设法，抓关键，寻求突破口，并不断培养自己攻坚克难的自信心。例如，在讲到《解二元一次方程组》时，可以给学生提 示用尽可能多的方法去思考每一个式子，并且.用自己思考的方法解一下，最后 结合全班人的方法总结出最简单的方法，并且将其类型归类。 2、学生学习方式的转变，是提高教学质量的关键，教的好不如学的好; 会教不如会学，因此转变学法，至关重要，自主探究与合作交流是学习的重要方式，在课堂上要积极营造适合学生发展的学习氛围，让学生在课堂上想说、能说、会交流、会合作、会展示，让学生在互动的氛围中激活思维、发展能力、培养个性，真正让学生乐学、想学，从而为提高教学提供保障。高效课堂的显性表现，一堂课应该是生动的，活泼的，主动的，动态的，实现意义建构的课堂。例如，你可以让学生提前预习，也就是对导学案提前完成，在课堂上，让学生尽可能地把自己提前完成的的答案展示在黑板上，对于数学课来说讲究的是方法越多越好（数学课讲究的是一题多解），这样学生就会大胆的动脑，大胆的思维，大胆地去展示与交流，进而使数学课堂变成学生自己的课堂。 二、激发学生的乐趣。 学生若是对数学有浓密的乐趣，就会发生强烈的求知欲望。作为数学教师应在课堂教学中启发和激发学生的乐趣。若是学生对数学发生了乐趣，他就会自动地学，效率
精神分裂症应该怎么治疗 1、坚持服药治疗 服药治疗是最有效的预防复发措施临床大量统计资料表明，大多数精神分裂症的复发与自行停药有关。坚持维持量服药的病人复发率为40%。而没坚持维持量服药者复发率高达80%。因此，病人和家属要高度重视维持治疗。 2、及时发现复发的先兆，及时处理 精神分裂症的复发是有先兆的，只要及时发现，及时调整药物和剂量，一般都能防止复发，常见的复发先兆为：病人无原因出现睡眠不好、懒散、不愿起床、发呆发愣、情绪不稳、无故发脾气、烦躁易怒、胡思乱想、说话离谱，或病中的想法又露头等。这时就应该及时就医，调整治疗病情波动时的及时处理可免于疾病的复发。 3、坚持定期门诊复查 一定要坚持定期到门诊复查，使医生连续地、动态地了解病情，使病人经常处于精神科医生的医疗监护之下，及时根据病情变化调整药量。通过复查也可使端正人及时得到咨询和心理治疗解除病人在生活、工作和药物治疗中的各种困惑，这对预防精神分裂症的复发也起着重要作用。 4、减少诱发因素 家属及周围人要充分认识到精神分裂症病人病后精神状态的薄弱性，帮助安排好日常的生活、工作、学习。经常与病人谈心，帮助病人正确对待疾病，正确对待现实生活，帮助病人提高心理承受能力，学会对待应激事件的方法，鼓励病人增强信心，指导病人充实生活，使病人在没有心理压力和精神困扰的环境中生活。 首先是性格上的改变，塬本活泼开朗爱玩的人，突然变得沉默寡言，独自发呆，不与人交往，爱干净的人也变的不注意卫生、生活
懒散、纪律松弛、做事注意力不集中，总是和患病之前的性格完全 相悖。 再者就是语言表达异常，在谈话中说一些无关的谈话内容，使人无法理解。连最简单的话语都无法准确称述，与之谈话完全感觉不 到重心。 第三个就是行为的异常，行为怪异让人无法理解，喜欢独处、不适意的追逐异性，不知廉耻，自语自笑、生活懒散、时常发呆、蒙 头大睡、四处乱跑，夜不归宿等。 还有情感上的变化，失去了以往的热情，开始变的冷淡、对亲人不关心、和友人疏远，对周围事情不感兴趣，一点消失都可大动干戈。 最后就是敏感多疑，对任何事情比较敏感，精神分裂症患者，总认为有人针对自己。甚至有时认为有人要害自己，从而不吃不喝。 但是也有的会出现难以入眠、容易被惊醒或睡眠不深，整晚做恶梦或者长睡不醒的现象。这些都有可能是患上了精神分裂症。 1.加强心理护理 心理护理是家庭护理中的重要方面，由于社会上普遍存在对精神病人的歧视和偏见，给病人造成很大的精神压力，常表现为自卑、 抑郁、绝望等，有的病人会因无法承受压力而自杀。家属应多给予 些爱心和理解，满足其心理需求，尽力消除病人的悲观情绪。病人 生活在家庭中，与亲人朝夕相处，接触密切，家属便于对病人的情感、行为进行细致的观察，病人的思想活动也易于向家属暴露。家 属应掌握适当的心理护理方法，随时对病人进行启发与帮助，启发 病人对病态的认识，帮助他们树立自信，以积极的心态好地回归社会。 2.重视服药的依从性 精神分裂症病人家庭护理的关键就在于要让病人按时按量吃药维持治疗。如果不按时服药，精神病尤其是精神分裂症的复发率很高。精神病人在医院经过一系统的治疗痊愈后，一般需要维持2~3年的
促进个人专业成长打造优质高效课堂 ——2015年“国培”培训心得 合水县乐蟠初中郭红玲 近期，我有幸参加了由国家教育部、财政部牵头组织的“国培计划（2015）”——甘肃省县级教师培训团队置换研修项目的培训，在这一个多月的时间里，我们聆听了来自省外院校、西北师大、天水师院相关专家和教授的讲座，同时也聆听了来自天水市一线优秀教师的报告。专家和教授高屋建瓴地从不同角度阐述了我国教育的新变化和如何提高中小学课堂教学的策略，而一线教师根据自己的教学经历，对我们从微观上进行了传经送宝，这些讲座和报告不仅给我们的教育思想注入了“新鲜的血液”，丰富和开阔了我们的教育视野，同时也送给了我们一些教学方面的“金点子”，使我受益匪浅，尤其是天水师院闫桢教授和天水七中李玉金、天水伏羲中学马琳老师的讲座，令我影响深刻。 纵观这些讲座内容，归纳起来就是：在新形势下，教师要促进个人的专业成长，打造优质高效的课堂，提升教育质量，培育“四有”新人。 现以初中思品课教学为例，将我的培训感受述之于下，与各位同仁互相切磋。 一.促进个人的专业成长是时代和社会的需要。 21世纪是知识经济社会，是电子化、网络化、数字化社会，其知识更新、知识折旧日益加快。一个国家，一个民族，一个个人，要适应和跟上现代社会的发展，唯一的办法就是与时俱进，不断学习，不断进步。同时现在社会，由于信息的发达和获取信息渠道的广泛，学生有时知道的知识老师可能不知道。以前学生获得知识可能是“要给学生一杯水，
老师需要有一桶水”，而现在是“要给学生一桶水，老师要成为海洋”，所以现在的教师不学习或不努力学习，就既不能跟上时代的步伐，也不能适应学生的要求，教学工作就会举步维艰；不通过学习促进个人的专业成长，就只能进行低效的教学，影响教育质量的提高。 当今社会，也是道德滑坡的时代，人们的信仰存在危机，所以超出道德底线和法律底线的行为日益增多，成人违法犯罪的数量在上升，青少年违法犯罪的数量在急剧上升，且呈现犯罪低龄化的特点。青少年不敬畏生命，自杀或伤害他人的案件时有发生，有时甚至是同学或亲人。 现在的青少年是实现中国梦的建设者和接班人，而教师是是实现中国梦的筑梦人，作为思品课的老师，不促进个人的专业成长，就不能引领学生形成正确的世界观、人生观、价值观，也不能更好地培育出“四有”公民。 二.促进个人的专业成长，打造优质高效的课堂。 怎样才能促进个人专业成长，打造优质高效的课堂呢？我认为至少要做到以下几点: 1、要苦练基本功：说一口标准的普通话，写一手漂亮的三笔字（最起码是钢笔字和粉笔字），拥有准确的表达能力和敏捷的反应能力。因为教师职业的要求是身正为师，学高为范，教师的一言一行对学生具有示范性，起着潜移默化的作用。 2、掌握现代教育技术，为高效课堂助力。 21世纪的社会，以计算机和互联网为代表的当代信息技术正以惊人的速度改变着人们的生存方式和学习方式。传统教学模式的弊端日益明
greedy的短语有哪些 greedy表示贪吃的; 贪心的意思，那么你知道greedy的短语有哪些吗?接下来为大家整理了greedy的短语搭配，希望对你有帮助哦! greedy的短语： ～+介词 be greedy for〔after, of〕渴望… be greedy of office 贪图禄位 greedy的短语例句： 1. Edith was seen as a conniving, greedy woman. 人们认为伊迪丝是一个诡计多端的贪婪女人。 2. You greedy pig! You've already had two helpings! 你这个馋嘴!你已经吃了两份了! 3. The greedy boss stopped at nothing to gain profit. 贪婪的老板为了攫取利润无所不为. 4. The greedy child brought up all he had eaten. 这个贪吃的孩子把吃下去的东西全部吐了出来. 5. It was greedy of them to eat up all the candy. 他们把所有的糖都吃光了,真贪吃. 6. The greedy madam stopped at nothing to gain profit.
贪婪的老鸨为了攫取利润无所不为. 7. The boy cannot be hungry; it is sheer greedy. 这孩子不是肚子饿, 就是馋嘴. 8. He is greedy like a hog. 他像猪一样贪婪. 9. Tom is greedy to do his homework. 汤姆急欲做他的家庭作业. 10. He is a greedy little boy. 他是一个贪吃的小男孩. 11. That big - bellied fellow was very cruel and greedy. 那个大腹便便的家伙既贪婪又残恶. 12. You are indeed greedy. 你可真贪. 13. He brushed aside talk of greedy MPs voting themselves a backdoor pay rise. 他没有理会贪婪的下院议员们投票为他们自己悄悄加薪的传闻。 14. If he'd taken that five pounds, I would have marked him down as a greedyfool. 要是当时他拿了那5英镑，我就会认定他是个贪心的蠢货。 15. Genesis recorded a song which took a swipe at greedy property developers who bought up and demolished people's homes.
精神分裂症患者在怎样的情况下会自杀 精神分裂症是最常见的一种精神病。早期主要表现为性格改变，如不理采亲人、不讲卫生、对镜子独笑等。病情进一步发展，即表现为思维紊乱，病人的思考过程缺乏逻辑性和连贯性，言语零乱、词不达意。精神分裂症患者随时有可能出现危险行为，这主要是指伤人毁物、自伤自杀和忽然出走。这些危险行为是受特定的精神症状支配的.那么精神分裂症患者在什么情况下会自杀呢？ 被害妄想：这是所有精神病人最常见的症状之一，多数病人采取忍耐、逃避的态度，少数病人也会“先下手为强”，对他的“假想敌”主动攻击。对此，最重要的是弄清病人的妄想对象，即：病人以为是谁要害他。假如病人的妄想对象是某个家里人，则应尽量让这位家属阔别病人，至少不要让他与病人单独在一起。 抑郁情绪：精神分裂症病人在疾病的不同时期，可能出现情绪低落，甚至悲观厌世。特别需要留意的是，有相当一部分自杀成功的病人，是在疾病的恢复期实施自杀行为的。病人在精神病症状消除以后，因自己的病背上了沉重的思想包袱，不能正确对待升学、就业、婚姻等现实问题，感到走投无路，因此选择了轻生。对此，家属一定要防患于未然，要尽早发现病人的心理困扰，及时疏导。 对已经明确表示出自杀观念的病人，家属既不要惊慌失措，也不要躲躲闪闪，要主动与病人讨论自杀的利弊，帮助病人全面、客观地评估现实中碰到的各种困难，找出切实可行的解决办法。 另外，这种病人在自杀之前，是经过周密考虑，并且做了充分预备的，例如写遗书、收拾旧物、向家人离别、选择自杀时间、预备自杀工具等。这类病人的自杀方式也是比较温顺的，多数是服药自杀。因此，他需要一定的时间来积攒足足数目的药物，这时就能看出由家属保管药品的重要性了。只要家属密切观察病人的情绪变化，是不难早期发现病人的自杀企图的。 药源性焦虑：抗精神病药的副作用之一是可能引起病人莫名的焦躁不安、手足无措，并伴有心慌、出汗、恐惧等。这些表现多是发作性的，多数发生在下午到傍晚时分，也有的病人在打长效针以后的2?3天内出现上述表现。这种时间上的规律性，有助于家属判定病人的焦虑情绪是否由于药物所致。病人急于摆脱这种强烈的痛苦，会出现冲动伤人或自伤，这些行为只是为了发泄和解脱，并不以死为终极目的。家属可以在病人发作时，给他服用小剂量的安定类药物，或者在医生的指导下，调整抗精神病药的剂量或品种，这样就可以有效地控制病人的焦虑发作。 极度兴奋：病人的精神症状表现为严重的思维紊乱、言语杂乱无章、行为缺乏目的性，这类病人也可能出现自伤或伤人毁物。由于病人的兴奋躁动是持续性的，家属有充分的思想预备，一般比较轻易防范。家属要保管好家里的刀、剪、火、煤气等危险物品，但最根本的办法，是使用大剂量的、具有强烈镇静作用的药物来控制病人的兴奋。假如在家里护理病人确有困难，则可以强制病人住院治
莱西市第二中学 打造“高效课堂示范学校”活动实施方案 为了进一步推进素质教育，深化课堂教学改革，全面提高教育教学质量，经研究 决定，2012年在我校开展创建“高效课堂示范学校”活动，方案如下： 一、指导思想 坚持以科学发展观为统领，以实现学校内涵提高为宗旨，以全面提高教育教学 质量为核心，以转变教师的教学方式和学生的学习方式为重点，以广泛开展教学研究、促进教师专业发展为保障，坚持“全面分析、准确定位、重点突破、全面提升”的工作思路，更新教学理念，规范教学行为，优化教学过程，为师生健康成长和学校科 学发展奠定坚实基础。 二、目标要求 1．构建民主、和谐、开放、富有活力的课堂。认真贯彻以学生为主体的原则，做到让学生全员参与、全程参与和有效参与。积极建立民主平等、充满尊重的良好师生关系，构建宽松和谐、友好公平的课堂氛围，关注每位学生，让每位学生都能获得尊重，获得自信，获得成功。适当拓展课程资源，开放教材内容，开放学习形式，开放学习时间，倡导自主、合作、探究的学习方式，培养学生的探索精神、合作精神。 2．提高课堂教学的效率和效益。以高效课堂教学环境为依托，激发和调动学生 的学习兴趣和热情，激发学生的创造性思维，培养学生的创新精神和能力，着力使学 生在单位时间内较好地完成教学目标和任务，努力使课堂达到“轻负、优质、高效”。 3．促进师生的共同发展。以创建高效课堂为契机，促进学生在学习兴趣、学习 习惯、学习态度、学习能力、思维品质、合作意识、创新精神等方面的发展，实现“为学生的幸福人生奠基”的育人目标。促进广大教师职业道德素养、学科专业素养、教育理论素养、科学文化素养和艺术素养的提升，实现教师的专业化发展。
Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks Yoshua Bengio,Pascal Lamblin,Dan Popovici and Hugo Larochelle Dept.IRO,Universit′e de Montr′e al P.O.Box6128,Downtown Branch,Montreal,H3C3J7,QC,Canada {bengioy,lamblinp,popovicd,larocheh}@iro.umontreal.ca Technical Report1282 D′e partement d’Informatique et Recherche Op′e rationnelle August21st,2006 Abstract Deep multi-layer neural networks have many levels of non-linearities,which allows them to potentially represent very compactly highly non-linear and highly-varying functions.However,until recently it was not clear how to train such deep networks,since gradient-based optimization starting from random initialization appears to often get stuck in poor solutions.Hinton et al.recently introduced a greedy layer-wise unsupervised learning algorithm for Deep Belief Networks(DBN),a generative model with many layers of hidden causal variables.In the context of the above optimization problem,we study this algorithm empirically and explore variants to better understand its success and extend it to cases where the inputs are continuous or where the structure of the input distribution is not revealing enough about the variable to be predicted in a supervised task. 1Introduction Recent theoretical analyses(Bengio,Delalleau,&Le Roux,2006)of modern non-parametric machine learning algorithm such as kernel machines and graph-based manifold and semi-supervised learning algo-rithms suggest fundamental limitations of some learning algorithms.The problem is clear in kernel-based approaches when the kernel is“local”(e.g.the Gaussian kernel),i.e.K(x,y)converges to a constant when||x?y||increases.These analyses point to the di?culty of learning“highly-varying functions”,i.e. functions that have a large number of“variations”in the domain of interest,e.g.,they would require a large number of pieces to be well represented by a piecewise-linear approximation.Since the number of pieces can be made to grow exponentially with the number of input variables,this problem is directly connected with the well-known curse of dimensionality for classical non-parametric learning algorithms (for regression,classi?cation and density estimation).If the shapes of all these pieces are unrelated,one needs enough examples for each piece in order to generalize properly.However,if these shapes are related and can be predicted from each other,“non-local”learning algorithms have the potential to generalize to pieces not covered by the training set.Such ability would seem necessary for learning in complex domains such as Arti?cial Intelligence tasks(e.g.,related to vision,language,speech,robotics,etc.). One way to represent a highly-varying function compactly(with few parameters)is through the com-position of many non-linearities.For example,the parity function with d inputs requires O(2d)examples 1
出生前背景 母亲是地道、淳朴、专一，文化程度不高的农村主妇，父亲是当地的混混，好色成性，道德观念淡薄，无责任感，为非作歹，攻击性强，专横，常聚众斗殴，浪荡无比。他的放荡从和母亲接姻前持续到今。从母亲断断断断续的回忆中我恍知我没呱呱落地前就已有不寻常的经历，失职的母亲怀着我和父亲怄气经常绝食威胁，奢望唤醒父亲的为父为夫的责任感。可怜的女人，痴痴的等待，身心俱损终换不来一时的真爱。他从不掩饰自己的劣迹，而是将其当作显示自己无限魅力和能耐的招牌加以渲染，毫无顾忌在当众谈论。 童年背景 除父母，还有两兄，我是幼女，相比较受宠爱。 爷爷 奶奶，传统的封建妇女，极重男轻女，从未给过我好脸色。爷爷、奶奶在家中居从属地位，对我没产生至关重要的影响。 儿时家里很穷，主要靠母亲支撑维系家族。她非常辛苦，在纺织厂，三班制。歇工还要步行到七八公里外的田地里劳作。很难照顾到我们的感受，她所能做的就是竭尽所能维系家庭的完整，让我们能生存下去。与此同时，她还要忍受父亲周而复始的背叛，虐待、暴打。生活不如意加之贫困无比，让她难免脾气暴躁，我是她时常爆发时的接纳对象。如此妇女，受封建思想灌输至深，永远铭记自己要恪守妇道，她始终如一的忠诚与父亲，永不离弃他，爱护他，疼爱他（她比父亲年长些，父亲相貌俊秀，而母亲姿色平平）。我可怜而鄙视她，丈夫如果某天一改往日作贱她的口吻，她会像孩子似的受宠若惊的心花怒放。 父亲霸道无比，家里人人惧怕他，他无比自恋。除了母亲，伤害最深的是大哥，每天无缘无故的遭受父亲的暴打。他性情多变，无法揣摩，吃饭时一家人欢声笑语，吃完饭看看大哥不顺眼他操起皮鞭就抽。看到大哥在皮鞭下嚎哭，新的皮鞭疤痕烙在旧疤痕上，我和二哥感到恐惧，怜悯大哥，然而我们是无助的，谁也不能阻挡皮鞭的落下。尽管如此，父亲当时在我心目中是高大的，令人崇拜的，对我产生的正负影响也是最强烈的。他多才多艺，知识渊博，开明，前卫，聪明，而母亲相比之下平庸很多，她每天只是起早贪黑的工作，思想保守，愚昧，无任何才华而言。 童年，虽说不是幸福的，但也算不上痛苦。 童年转青春期阶段 邻居是一个恶老太婆，和当时大多传统村妇一样，没知识、没修养也没教养。她确实很恶，不允许她看不顺眼的小孩从她家旁边的小巷经过，她不喜欢我。每次我冒险经过她都会如同恶狗样在我刚出现在她视野中就开始狂吠，连同我的老祖宗也一起骂，持续到我再次从原路返回，躲到家里，她的吠声还要延续十分钟。 被爱妄想出现在五年级，应该更早些。我喜欢上一个家境优越的的男生，尽管那时他已经有“女朋友”。从爱上他那刻起我就很明确他也是爱我的，他和同桌说话其实余光是在看我，尽管没有任何证实，我非常明确他就是偷偷看我的。即使在上课，即使他没有和同桌说话，我感觉他在狠狠的想着我。他回答老师的提问也暗示着对我的爱意。比如他的回答里有“她”，那就是暗示他说的是我。或是我读书看到书上的“他”字样，心便狂喜的乱跳，认为这是我暗恋对象给我的暗示，他一直在我身边！ 妄想形成初期就有泛化倾向，我似乎对自己相貌无限自信，觉得自己是最美的，一上街满街的男孩都为我的美貌所折服，他们都不由自主的盯着我看，我的一举一动都被他们密切关注着，一出门便有那么多双眼睛注视着我。