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买醉、焦虑、退出 这届90后北漂抗压能力到底行不行?

  买醉、焦虑、退出,这届90后北漂抗压能力到底行不行?

  来源:90度地产

  “90后北漂”的故事,仿佛一直在被书写。伴随上周末,不止两个朋友深夜买醉,微信上的胡话让我对他们新生怜悯,我们明明才二十多岁,为什么背到身上的压力会如此之重?

  外貌的变化能够最直接展现人的状态,程序员日渐稀疏的头发,以及脑力工作者已经掩盖不住的白发,熬夜加班的黑眼圈,以及并不在该有的年纪冒出的“青春痘”。

  去年天猫双11,公布的12小时数据显示,购买防脱发产品的90后占比已经达到30%,不输中年人。今年双11,截至早上8点,90后在假发套的成交人数中占比最多,超过4成,成为最“秃”出群体。

  这是否是90后奋斗者本该有的状态?

  买醉

  你上次喝醉是什么时候?

  小骨,北京某知名医院的一名待转正护士,每天都会接触大量病患以及患者家属,周一到周五的上班时间,她几乎没有时间看一眼手机微信。

  “上班时间都在医院小跑着工作,下班时间还得处理病患信息,仿佛没有时间是属于我自己的”,小骨谈及自己的工作状态,颇感无奈。

  所谓的“待转正护士”与入职公司的的“试用期”还不一样,他们还需要有一个职业资格考试,通过才有可能成为正式的护士。每周的周中是小骨最忙的时候,也是因为一直在处理工作,让小骨忘记了资格考试,而下一次机会,要等到一年以后。

  “我每天都在小跑着都奔西走,处理各种各样繁杂的信息,可是我连我最重要的考试都错过了,有时候我冷静下来想一想到底值不值得“。

  翻看小骨的微信朋友圈,她是一个酷爱摄影的“cool girl”,丝毫看不出她的职业。她一有假期,就会选择“逃离”北京去乡村体验生活。熟悉她的朋友都知道,周一到周五找不到她,周六也找不到,因为肯定处于醉酒状态,周日基本上处于醒酒中。

  村上春树在他的书里描绘:“他们独自赶来(艾雷岛),租一间别墅,不受任何人打扰地静静看书,把气味好闻的泥炭放进火炉,用低音量听威瓦尔第的磁带,在茶几上放一瓶高档威士忌和一个玻璃杯,拔掉电话线。”

  上周末她发了一条朋友圈:喝酒是种宣泄,也是种解压,我爱上的不是酒,而是端起酒杯的那瞬间....我装的不是酒,是忧愁。

  “我喜欢醉的感觉,因为它能让我暂时放下所有烦心的东西“。

  焦虑

  “人生就是焦虑焦虑焦虑焦虑,成功,再焦虑焦虑焦虑焦虑”。

  “今年,我的发际线又往后一了一大圈”,这是我见到小皮他说的第一句话,“估计明年我就要为某宝假发销量增上一单了”。

  小皮,今年六月份裸辞回家结婚。“裸辞”这一举动,让他身边的朋友大吃一惊,在朋友讲了裸辞之后的各种危害之后,小皮依然决定裸辞。“当时的决定裸辞的我其实非常有自信,我相信结完婚后再来北京就立马能再找到工作”。

  婚后的他并没有立马去北京,而是选择跟好朋友去一个三线小城市创业,两个月间他和朋友变换各种创业方式。两个月的无收入创业让他疲于应对,“已婚”加上“房贷”标签,也让他渐渐焦虑起来。

  “我当时觉得我不适合创业,不适合自己做事,我应该回北京,继续找工作”,小皮叹起长气。今年九月份,时隔三个月,他又再次回到北京,和老婆一起继续做北漂。他说:“能和老婆一起,漂着也是愿意的”。

  可焦虑就出现在从三线小城回北京找工作的这段日子。两个月,小皮向各大招聘网站投简历,通过朋友介绍各种面试,结果都是“你看上我我看不上你”的结局。

  “我当初决定裸辞的时候有多自信,我现在就有多焦虑”,小皮坦言,“刚开始北漂的三年,我觉得这座城市是特别美好的,可再回来,我感觉我真的被抛弃了”。

  与小皮疲于找工作不同的是,小丰一直在做着一份令人羡慕的工作。

  93年的小丰现在已经是中国某知名杂志的比较优秀的记者了,“这年头,你想混出来,必须得付出常人难以想象的努力”。

  小丰被很多同行定义为“拼命三娘”,每天十二点前睡觉对于她来讲就是奢侈。从入行开始,她就一直保持这样的工作状态,如她所言“这份工作,我谈不上挚爱,但我就想证明自己,我能做到非常出色”。

  也终于,高强度的工作令她的身体出现各种状况,加之工作上面遇到的问题越来越多,她开始整日焦虑。

  “我拼命写稿挣来的钱,都用来买难以下咽的中药了。我才26岁,我居然明白了“得不偿失”的含义“。

  我们不用贩卖焦虑,我们就是“焦虑”本身。

  退出

  “退而求其次”到底是“混不下去”还是“放过自己”?

  93年的小告在北漂三年后,选择回到老家。“我的状态似乎已经不允许我继续留在北京了”,小告说出这句话时,有些许无奈,“选择退出,也不是盲目,而是那个熟悉的城市正好有你想做的事情”。

  他辞掉北京那个相对稳定的工作,连夜搬离北京不给自己留任何后悔的机会。“一切哪有想象的那么顺利”,搬回来第二天,姐姐便飞机回来教训了小告一番,老家的闲言碎语也不断地飘进小告的耳中。天生敏感的小告虽然假装不在乎,但在心里也一直在做心理斗争“。

  “退出北漂大军,于自己而言是放过自己,但自己之外的所有人都觉得是混不下去”,小告坦言,“但对的错的,都是人生”。

  天生对孩子有好感的小告,选择操起老本行,办起了托管班,良好的口碑,让他的学生络绎不绝,他还选择在县城投入一家自媒体创作团队,跟着一群创业者继续享受“专业”带给自己的快乐。

  “你问我有没有给自己留后路?那答案是肯定的“。由于老家离北京并不远,他每周末都会去北京和原来圈子里的人喝茶吃饭聊天,“我不想让自己的思想和视野被小城禁锢,与他们聊天的过程中,我的角色也在发生变化,从一个圈内人,变成一个旁观者,虽为旁观者清,我想这更能让我更立体地了解这个世界”。

  当然,小告的后路还有一直没断过的“北京社保“和”五险一金“。

责任编辑:李昂

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广告门

来源:人类关怀计划 (watchwhatwatch)

作者:阿默

没有霹雳手段,怎显大佬本色?

不管你过得好不好,

过年回家,务必让自己“看上去过得好”,

此时,你需要这份指南来照亮你回家的路。

-正文开始-

·交通·

坐硬座没关系,你可以大声打电话让周围人知道——

“这次头等舱和商务舱都定完了,你下次记得提前订,

没事没事…我当年也是挤绿皮火车上大学的,

就当回忆青春岁月了。”

暗示所有人——我只是来体验生活的。

并不时调整坐姿,表现出极大的不适应性。

真正的成功人士,一举一动都经得起推敲。

硬座也挡不住你对精致生活的向往,

眼罩、面膜、面部蒸气仪都是你坐长途汽车必备的。

或是你也可以演奏乐器(不包括卡祖笛),

用音乐的力量 慰藉硬座众生的疲惫灵魂。

显示出你富得风雅。

如果你想玩手机,记得在外面挡一本《戈尔巴乔夫传》,

同时大声地发微信语音(发给文件传输助手):

“唉,企业越大越难转型啊。”

·归期·

别太早回家,假装自己在国外出差。

凭借着公司曾经组织去新马泰团建的记忆,

拼凑成常年出国的样子。

回家后面对亲友问询,标准答法:

“唉,国外转一圈全是中国人中国货,

看病不方便、吃东西不习惯,还是国内好啊!”

聊天时,如果谈及特定名词,尽量用英文表述。

言必提brunch、用“10k”代替“1万”、partner代替同事

·机智问答·

如果被问及工作单位,

在机关的就提主管部门,

在民企的就提控股方,

在小公司就说合作伙伴牛。

(提过案就算“深度合作伙伴”)

如果是真·家里蹲,就说自己在艾欧尼亚做中路业务。

听上去像跨国企业世界五百强。

不要说自己是设计师(“那就是淘宝美工呗!”)

不要说自己是程序员(“帮我修一下手机呗!”)

不要说自己是自媒体(“帮我报道一下上学难呗!”)

千万不要说具体的工种,不然所有人都能评论一两句,

请直接说单位名 。 Yes, Say it.

·快问快答·

·相亲·

很久没看电视的你不会知道,

现在地方电视台已经被相亲节目攻占,

为了避免亲戚触及这个话题,

如果大家都开始看夜总会模式的挑选配偶和

家长指导下的繁殖恋配种节目时,

你掏出手机,装作很忙地接电话,火速撤离,

显得你是一个事业上升期的好青年、目前以事业为重。

或者,

你可以把手机屏幕设置成永不锁定,

把墙纸设定为你和某女明星的合影(P的),

然后漫不经心的放在桌上就去上厕所。

等你小解完回来,大家瞅你的目光会不一样。

配上你羞涩的笑容,

大家都知道——你们只是碍于双方事业不好对公众披露。

·新春同学会·

春节期间会有很多同学会,

代步工具的重要性开始彰显。

如果你骑着共享单车,从天际线慢慢出现,

席间老同学就都不愿接你的话茬,

你讲的幽默段子也不能逗乐任何人。

如果你开的是30w以上的车,

先在饭店附近潜伏着,暗中观察。

等同学三三两两到了,

你就开到饭店门口,摇下车窗,向保安咨询停车位,

与窗外同学的不期而遇是那么顺理成章。

如果你开的是12w以下的国产车,

建议停到一个街区外。

如果你没车,那就说自己是“散步来的”,

紧接着补一句:

“北京空气太差,我多走走,感受下家乡这个空气质量”

让自己挂上点离休干部的精气神。

·出场次序·

提前到场,只会显得你时间很不值钱。

大佬都要压轴出现。

一定要姗姗来迟,把大衣一挂,入座,

随意摸出全面屏手机和车钥匙往桌上一扔,

满脸堆笑,显得是那么的随性。

不要主动在席间提及自己是单身,

你这个岁数还单身,不是优秀至极就是失败至极。

况且,如果你装逼成功,

可能会有女同学暗示自己刚离异恢复了单身,

“哪有徐老半娘啊,你面貌和读书时没差!”

——这种话就让别的男同学去说,

你只管低头夹菜。

不要在席间没话找话谈论政治局势,

这样只会让你像个面目可憎且一事无成的中年人。

不要在席间谈及买房,

因为你也没买过房,对政策一窍不通,

多说容易露马脚。

如果有同学在吹嘘自己多牛逼,

不要像其他同学那样崇拜地看着他。

在对方说到兴致高的时候,你不动声色,照常夹菜,

配合嘴角露出一丝捉摸不透的微笑。

如果对方是在吹牛逼 就会冷汗涔涔。

同学会接近尾声,买单时刻即将来临,

这时可以安排你二舅穿着西装破门而入,

走到你身边俯下身跟你说句悄悄话,

你面露难色,起身跟同学们说:“抱歉,有点事要处理。”

随后在西装汉子的跟随下迅速离场。

·衣着·

衣服鞋包千万别露logo!

不然亲戚只会向你打听这家微商的店铺地址。

退一万步,就算是真的,

露logo只会显得你像暴发户(New Money);

人们除了管你借钱外,不会高看你一眼。

真大佬都低调,衣面越干净越好,

一般会选择穿优衣库或无印良品。

(也有80%的概率是程序员)

衣服穿得越少越好,

能穿春秋款就绝不穿冬装,

能露脚踝就绝不穿秋裤,

没办法,这就是我们大城市的穿衣习惯。

·饮食·

回家后你得请父母吃点好的,

龙虾鲍鱼鱼翅燕窝,在你看来,皆寡淡无味,

提箸四顾心茫然,轻轻一声叹息。

摆出一种“我天天吃,早就吃腻了”的样子,

其实是为了省一份的钱

↑普通白领

千万别拍照,一拍照,逼格会掉,

记住你可是钓鱼台盘古怀石料理的常客。

↑赤贫白领

你是品尝过花花世界人间百味的过来人,

酒池肉林、玉盘珍馐,于你不过是凡间的风景。

你把贵的菜都夹给父母吃,再来一句:

“唉,大鱼大肉吃腻了,我最想要的还是一碗白粥啊。”

·小红包·

不要在亲戚面前参与摇红包或答题活动,这样会显得很穷。

更不要领到0.5元就把喜悦写在脸上,这样会显得真的很穷。

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过年_2

  今年上海的过旧年,比去年热闹。
  文字上和口头上的称呼,往往有些不同:或者谓之“废历”(2),轻之也;或者谓之“古历”,爱之也。但对于这“历”的待遇是一样的:结账,祀神,祭祖,放鞭炮,打马将,拜年,“恭喜发财”!
  虽过年而不停刊的报章上,也已经有了感慨;(3)但是,感慨而已,到底胜不过事实。有些英雄的作家,也曾经叫人终年奋发,悲愤,纪念。但是,叫而已矣,到底也胜不过事实。中国的可哀的纪念太多了,这照例至少应该沉默;可喜的纪念也不算少,然而又怕有“反动分子乘机捣乱”(4),所以大家的高兴也不能发扬。几经防遏,几经淘汰,什么佳节都被绞死,于是就觉得只有这仅存残喘的“废历”或“古历”还是自家的东西,更加可爱了。那就格外的庆贺——这是不能以“封建的余意”一句话,轻轻了事的。
  叫人整年的悲愤,劳作的英雄们,一定是自己毫不知道悲愤,劳作的人物。在实际上,悲愤者和劳作者,是时时需要休息和高兴的。·古·埃·及·的·奴·隶·们,·有·时·也·会·冷·然·一·笑。·这·是·蔑·视·一·切·的·笑。·不·懂·得·这·笑·的·意·义·者,·只·有·主·子·和·自·安·于·奴·才·生·活,·而·劳·作·较·少,·并·且·失·了·悲·愤·的·奴·才。我不过旧历年已经二十三年了,这回却连放了三夜的花爆(5),使隔壁的外国人也“嘘”了起来:这却和花爆都成了我一年中仅有的高兴。
  二月十五日。

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Kaggle竞赛

比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic

Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享。正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇。

事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征、使用超复杂的算法、专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技。而我目前阶段更加注重一些整体流程化的方面,因此这篇提供了一个端到端的解决方案。

关于Titanic,这里先贴一段比赛介绍:

The sinking of the RMS Titanic is one of the most infamous shipwrecks in history. On April 15, 1912, during her maiden voyage, the Titanic sank after colliding with an iceberg, killing 1502 out of 2224 passengers and crew. This sensational tragedy shocked the international community and led to better safety regulations for ships.

One of the reasons that the shipwreck led to such loss of life was that there were not enough lifeboats for the passengers and crew. Although there was some element of luck involved in surviving the sinking, some groups of people were more likely to survive than others, such as women, children, and the upper-class.

In this challenge, we ask you to complete the analysis of what sorts of people were likely to survive. In particular, we ask you to apply the tools of machine learning to predict which passengers survived the tragedy.

主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模,进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个,以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征,这就是特征工程(feature engineering)要做的事情了。

PassengerId=> 乘客ID
Pclass=> 客舱等级(1/2/3等舱位)
Name=> 乘客姓名
Sex=> 性别
Age=> 年龄
SibSp=> 兄弟姐妹数/配偶数
Parch=> 父母数/子女数
Ticket=> 船票编号
Fare=> 船票价格
Cabin=> 客舱号
Embarked=> 登船港口

总的来说Titanic和其他比赛比起来数据量算是很小的了,训练集合测试集加起来总共891+418=1309个。因为数据少,所以很容易过拟合(overfitting),一些算法如GradientBoostingTree的树的数量就不能太多,需要在调参的时候多加注意。

下面我先列出目录,然后挑几个关键的点说明一下:

数据清洗(Data Cleaning)
探索性可视化(Exploratory Visualization)
特征工程(Feature Engineering)
基本建模&评估(Basic Modeling & Evaluation)
参数调整(Hyperparameters Tuning)
集成方法(Ensemble Methods)

1 full.isnull().sum()

  

首先来看缺失数据,上图显示Age,Cabin,Embarked,Fare这些变量存在缺失值(Survived是预测值)。其中Embarked和Fare的缺失值较少,可以直接用众数和中位数插补。

Cabin的缺失值较多,可以考虑比较有Cabin数据和无Cabin数据的乘客存活情况。

1 pd.pivot_table(full,index=[‘Cabin’],values=[‘Survived’]).plot.bar(figsize=(8,5))
2 plt.title(‘Survival Rate’)

上面一张图显示在有Cabin数据的乘客的存活率远高于无Cabin数据的乘客,所以我们可以将Cabin的有无数据作为一个特征。

Age的缺失值有263个,网上有人说直接根据其他变量用回归模型预测Age的缺失值,我把训练集分成两份测试了一下,效果并不好,可能是因为Age和其他变量没有很强的相关性,从下面这张相关系数图也能看得出来。

所以这里采用的的方法是先根据‘Name’提取‘Title’,再用‘Title’的中位数对‘Age‘进行插补:

1 full[‘Title’]=full[‘Name’].apply(lambda x: x.split(‘,’)[1].split(‘.’)[0].strip())
2 full.Title.value_counts()

Title中的Master主要代表little boy,然而却没有代表little girl的Title,由于小孩的生存率往往较高,所以有必要找出哪些是little girl,再填补Age的缺失值。

先假设little girl都没结婚(一般情况下该假设都成立),所以little girl肯定都包含在Miss里面。little boy(Master)的年龄最大值为14岁,所以相应的可以设定年龄小于等于14岁的Miss为little girl。对于年龄缺失的Miss,可以用(Parch!=0)来判定是否为little girl,因为little girl往往是家长陪同上船,不会一个人去。

以下代码创建了“Girl”的Title,并以Title各自的中位数填补Age缺失值。

1 def girl(aa):
2 if (aa.Age!=999)&(aa.Title==’Miss’)&(aa.Age<=14): 3 return 'Girl' 4 elif (aa.Age==999)&(aa.Title=='Miss')&(aa.Parch!=0): 5 return 'Girl' 6 else: 7 return aa.Title 8 9 full['Title']=full.apply(girl,axis=1) 10 11 Tit=['Mr','Miss','Mrs','Master','Girl','Rareman','Rarewoman'] 12 for i in Tit: 13 full.loc[(full.Age==999)&(full.Title==i),'Age']=full.loc[full.Title==i,'Age'].median() 至此,数据中已无缺失值。 普遍认为泰坦尼克号中女人的存活率远高于男人,如下图所示: 1 pd.crosstab(full.Sex,full.Survived).plot.bar(stacked=True,figsize=(8,5),color=['#4169E1','#FF00FF']) 2 plt.xticks(rotation=0,size='large') 3 plt.legend(bbox_to_anchor=(0.55,0.9)) 下图显示年龄与存活人数的关系,可以看出小于5岁的小孩存活率很高。 客舱等级(Pclass)自然也与存活率有很大关系,下图显示1号仓的存活情况最好,3号仓最差。 1 fig,axes=plt.subplots(2,3,figsize=(15,8)) 2 Sex1=['male','female'] 3 for i,ax in zip(Sex1,axes): 4 for j,pp in zip(range(1,4),ax): 5 PclassSex=full[(full.Sex==i)&(full.Pclass==j)]['Survived'].value_counts().sort_index(ascending=False) 6 pp.bar(range(len(PclassSex)),PclassSex,label=(i,'Class'+str(j))) 7 pp.set_xticks((0,1)) 8 pp.set_xticklabels(('Survived','Dead')) 9 pp.legend(bbox_to_anchor=(0.6,1.1)) 我将‘Title‘、’Pclass‘,’Parch‘三个变量结合起来画了这张图,以平均存活率的降序排列,然后以80%存活率和50%存活率来划分等级(1,2,3),产生新的’MPPS‘特征。 1 TPP.plot(kind='bar',figsize=(16,10)) 2 plt.xticks(rotation=40) 3 plt.axhline(0.8,color='#BA55D3') 4 plt.axhline(0.5,color='#BA55D3') 5 plt.annotate('80% survival rate',xy=(30,0.81),xytext=(32,0.85),arrowprops=dict(facecolor='#BA55D3',shrink=0.05)) 6 plt.annotate('50% survival rate',xy=(32,0.51),xytext=(34,0.54),arrowprops=dict(facecolor='#BA55D3',shrink=0.05)) 选择了7个算法,分别做交叉验证(cross-validation)来评估效果: K近邻(k-Nearest Neighbors) 逻辑回归(Logistic Regression) 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier) 决策树(Decision Tree) 随机森林(Random Forest) 梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree) 支持向量机(Support Vector Machine) 由于K近邻和支持向量机对数据的scale敏感,所以先进行标准化(standard-scaling): 1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2 scaler=StandardScaler() 3 X_scaled=scaler.fit(X).transform(X) 4 test_X_scaled=scaler.fit(X).transform(test_X) 最后的评估结果如下: 逻辑回归,梯度提升树和支持向量机的效果相对较好。 1 # used scaled data 2 names=['KNN','LR','NB','Tree','RF','GDBT','SVM'] 3 for name, model in zip(names,models): 4 score=cross_val_score(model,X_scaled,y,cv=5) 5 print("{}:{},{}".format(name,score.mean(),score)) 接下来可以挑选一个模型进行错误分析,提取该模型中错分类的观测值,寻找其中规律进而提取新的特征,以图提高整体准确率。 用sklearn中的KFold将训练集分为10份,分别提取10份数据中错分类观测值的索引,最后再整合到一块。 1 # extract the indices of misclassified observations 2 rr=[] 3 for train_index, val_index in kf.split(X): 4 pred=model.fit(X.ix[train_index],y[train_index]).predict(X.ix[val_index]) 5 rr.append(y[val_index][pred!=y[val_index]].index.values) 6 7 # combine all the indices 8 whole_index=np.concatenate(rr) 9 len(whole_index) 先查看错分类观测值的整体情况: 下面通过分组分析可发现:错分类的观测值中男性存活率高达83%,女性的存活率则均不到50%,这与我们之前认为的女性存活率远高于男性不符,可见不论在男性和女性中都存在一些特例,而模型并没有从现有特征中学习到这些。 通过进一步分析我最后新加了个名为”MPPS”的特征。 1 full.loc[(full.Title=='Mr')&(full.Pclass==1)&(full.Parch==0)&((full.SibSp==0)|(full.SibSp==1)),'MPPS']=1 2 full.loc[(full.Title=='Mr')&(full.Pclass!=1)&(full.Parch==0)&(full.SibSp==0),'MPPS']=2 3 full.loc[(full.Title=='Miss')&(full.Pclass==3)&(full.Parch==0)&(full.SibSp==0),'MPPS']=3 4 full.MPPS.fillna(4,inplace=True) 这部分没什么好说的,选定几个参数用grid search死命调就是了~ 1 param_grid={'n_estimators':[100,120,140,160],'learning_rate':[0.05,0.08,0.1,0.12],'max_depth':[3,4]} 2 grid_search=GridSearchCV(GradientBoostingClassifier(),param_grid,cv=5) 3 4 grid_search.fit(X_scaled,y) 5 6 grid_search.best_params_,grid_search.best_score_ ({'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 4, 'n_estimators': 100}, 0.85072951739618408) 通过调参,Gradient Boosting Decision Tree能达到85%的交叉验证准确率,迄今为止最高。 我用了三种集成方法:Bagging、VotingClassifier、Stacking。 调参过的单个算法和Bagging以及VotingClassifier的总体比较如下: 1 names=['KNN','LR','NB','CART','RF','GBT','SVM','VC_hard','VC_soft','VCW_hard','VCW_soft','Bagging'] 2 for name,model in zip(names,models): 3 score=cross_val_score(model,X_scaled,y,cv=5) 4 print("{}: {},{}".format(name,score.mean(),score)) scikit-learn中目前没有stacking的实现方法,所以我参照了这两篇文章中的实现方法: https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/ https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python 我用了逻辑回归、K近邻、支持向量机、梯度提升树作为第一层模型,随机森林作为第二层模型。 1 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold 2 n_train=train.shape[0] 3 n_test=test.shape[0] 4 kf=StratifiedKFold(n_splits=5,random_state=1,shuffle=True) 5 6 def get_oof(clf,X,y,test_X): 7 oof_train=np.zeros((n_train,)) 8 oof_test_mean=np.zeros((n_test,)) 9 oof_test_single=np.empty((5,n_test)) 10 for i, (train_index,val_index) in enumerate(kf.split(X,y)): 11 kf_X_train=X[train_index] 12 kf_y_train=y[train_index] 13 kf_X_val=X[val_index] 14 15 clf.fit(kf_X_train,kf_y_train) 16 17 oof_train[val_index]=clf.predict(kf_X_val) 18 oof_test_single[i,:]=clf.predict(test_X) 19 oof_test_mean=oof_test_single.mean(axis=0) 20 return oof_train.reshape(-1,1), oof_test_mean.reshape(-1,1) 21 22 LR_train,LR_test=get_oof(LogisticRegression(C=0.06),X_scaled,y,test_X_scaled) 23 KNN_train,KNN_test=get_oof(KNeighborsClassifier(n_neighbors=8),X_scaled,y,test_X_scaled) 24 SVM_train,SVM_test=get_oof(SVC(C=4,gamma=0.015),X_scaled,y,test_X_scaled) 25 GBDT_train,GBDT_test=get_oof(GradientBoostingClassifier(n_estimators=120,learning_rate=0.12,max_depth=4),X_scaled,y,test_X_scaled) 26 27 stack_score=cross_val_score(RandomForestClassifier(n_estimators=1000),X_stack,y_stack,cv=5) 28 # cross-validation score of stacking 29 stack_score.mean(),stack_score Stacking的最终结果: 0.84069254167070062, array([ 0.84916201, 0.79888268, 0.85393258, 0.83707865, 0.86440678])) 总的来说根据交叉验证的结果,集成算法并没有比单个算法提升太多,原因可能是: 开头所说Titanic这个数据集太小,模型没有得到充分的训练 集成方法中子模型的相关性太强 集成方法可能本身也需要调参 我实现的方法错了??? 最后是提交结果: 1 pred=RandomForestClassifier(n_estimators=500).fit(X_stack,y_stack).predict(X_test_stack) 2 tt=pd.DataFrame({'PassengerId':test.PassengerId,'Survived':pred}) 3 tt.to_csv('submission.csv',index=False)

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为什么中国不信仰上帝?却信仰先祖神灵?

世界各地都有着不同的宗教信仰,但是奇怪的是,中国这样土地辽阔的国家,却只诞生了一个本土宗教——道教。

而且信仰道教的人数并不算多,也不像西方人信仰基督教一样有很多教规。虽然有信仰佛教的人,但是佛教徒的比例却是很低的。那么中国人为什么不信仰上帝呢?

1.华夏文明是农耕社会

回溯中国几千年的古代史,我们都知道,华夏人民的繁衍生息方式,是农耕。靠山吃山,靠水吃水。
耕种
只要天公作美,春耕秋种,付出劳动力之后,就一定会获得丰收的果实。

我们相信食物是靠自己猎杀、耕种、采集来的;衣服是靠自己纺织、缝制、裁剪来的。

我们相信我们自己培育了小麦、水稻、玉米等等农作物;我们相信病魔缠身时是医生为我们医治,而不是上帝;我们相信灾难降临时人类自有英雄站出来拯救大家,而不是上帝。

我们相信我们人类进化了这么多年历尽千辛万苦,为的就是想方设法活下去,而不是去见上帝。

是我们人类自己让自己过得更舒服,而不是上帝。也许正因如此,我们才不会把自己的生命和生命中的一切,都当做上帝的恩赐。

那么,为何我们会信仰先祖呢?

2.华夏文明信仰先祖

很多不了解中国国情的西方人觉得中国是一个没有信仰的国度。其实,中国人是有信仰的,只是不信仰上帝而已。

所谓“非我族类,其心必异”,西方人攻击中国人没有信仰,只不过是因为他们对中国人的信仰感到费解而已。
宗教
中国人并非没有信仰。只是我们信仰的是自己的祖先而不是宗教人物,所以“落叶归根”就是中国人的精神信仰、不给祖先蒙羞、荣归故里就是中国人的奋斗目标。

西方人的宗教,让人学会‘忏悔与奉献’;杀人犯不向受害者忏悔,却只像上帝忏悔;小偷偷了东西,不向法律自首,却依旧向上帝忏悔,然后继续偷盗,接着忏悔,反正上帝都会原谅他的……

中国人则是对传承的信仰,所以他们生来就懂得“继承与奋斗”。无论你走到哪里,变换过多少居住地,中国人永远都有一个“祖籍”的概念,因为那是埋葬着祖先的地方,祖先埋在哪,根就在哪。
落叶
3.中国人相信人定胜天

西方的神话里,火是上帝赐予的;而中国的神话里,钻木取火的故事却是中国人从大自然中提取出来的,火种是来自对自然的抵抗。

中国人相信人定胜天,流传着许多抵抗自然,的神话传说。

“大禹治水”是华夏民族最早的抗洪故事;“精卫填海”,不畏强权,励志艰辛;这些故事并不止是故事,而是坚韧不拔的同大自然进行抵抗的精神。
基建
还有夸父逐日、后羿射日、愚公移山等等,中国人从来都不会像大自然屈服,只信自己,充满着斗志。

除了这些从小听着长大的神话故事以外,还有“王侯将相、宁有种乎”,而西方却是贵族血统决定一切。还有水滴石穿、只要功夫深,铁杵磨成针的锲而不舍的精神。

除了信奉“人定胜天”,民间对“祖先神灵”的寄托数千年来一直延续,并成为人们日常遵守的行为准则,如今在中国一些民间还流行“腊月三十上坟祭祖”,祭拜龙王庙祈求风调雨顺等等。

所以,古代中国人是十分崇拜自然和祖先的力量。主要是因为中国是一个从农业文明发展而来的国家,这使得中国人都比较务实。

另外,中国并不阻止人们信仰宗教。清末时期,西方传教士来到中国传教,还兴建了大量的教堂,所以也出现了许多教徒。然而。纵使有些中国人信仰“上帝”,但很难扩散到全国。
基督
还有一个原因就是,中国文明已经延续了几千年,很难被大洋彼岸的西方文化所同化。

全世界所有地方不可能被同一种文化或者方式愚弄或者洗脑,为什么我们不一样,因为他们也不一样。
十字架
另外,并不是全部西方人都信仰上帝。

直至今日,大多数中国人仍然相信神或仙。即使不相信神仙的人,也相信救人报恩的观念。

小编觉得,中国人大多数不信仰上帝的原因,是因为中国人从小就被灌注无神论思想。

他们分为唯物主义和唯心主义心理学,例如中国课程《思想政治》,他们讲到宇宙来自于大爆炸,人类是从古猿进化来的,这是一个无神无鬼的客观世界。
大自然
尊重自然

虽然现在很多事情都能用科学来解释,人们对天地神灵的依赖也不那么严重了,但我们要尊重客观规律,不能与天斗与地斗对客观规律弃之不顾。

所有事情都有因果报应,把信仰变成现实,把我们的家园建设的更美好,对大自然更好些,才是我们和子孙后代共同的信仰。

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苔原动物群

苔原动物一般具有较高繁殖力,如鸟类产卵的数目较其他地区多,并且在长昼无夜的夏季,可昼夜不停地寻食和育雏;旅鼠在雪下也能繁殖。苔原动物生命活动的季相变化显著,冬季由于白昼短暂,气温寒冷,绝大多数鸟类迁往温暖地方过冬,较大型兽类如驯鹿迁到针叶林带;有些动物冬季体毛变白,例如北极狐、白鼬、雪兔、雷鸟等。由于苔原生态系统及气候条件的变化,许多种类数量变动常具有周期性,如雷鸟、雪兔、旅鼠以及以它们为食的北极狐等,每隔3~4年或9~10年数量波动一次。苔原在第四纪冰期分布较广,现在处于明显衰退阶段,动物群落对人类干扰异常敏感。

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过年日记

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“死神辣条”的辣味之源,它的威力直逼军用催泪瓦斯!

呵呵 这个结局呵…

然而不止是咱们能吃点辣的国人,就连外国人也有不信邪要来尝试一下的。

吃之前一脸邪魅

吃之后….

那么今天小编就要来给大家普及一下,“死神辣条”的辣味之源。

死神辣条我们可以从配料表中看到它的配料与一般辣条无异。

其实他最大的问题就出在“辣椒粉”中。“死神辣条”的辣椒粉和一般辣条所用的调味辣椒粉可以说完全是两种东西。“死神辣条”中所用的辣椒粉的原料是世界上最辣的辣椒:卡罗莱纳死神辣椒(Carolina Reapers)

卡罗莱纳死神辣椒是世界最辣的辣椒,产自美国南卡罗莱纳州米尔堡。世界吉尼斯纪录花了4年多的时间,终于在11月认定农夫柯里的杰作是地表最强辣椒。(关注公众号大话科普:回复 “辣椒”告诉你吃辣椒为啥会“痛哭流涕”!)

早有苏格兰一名9岁男童尝试挑战生吃“卡罗莱纳死神辣椒”,结果在吃下辣椒后男童直接被辣到呆滞,双目流泪不止,狂喝牛奶也无法止辣,最后家人在无奈之下报警并送医院急诊才有所缓解。

可见这种辣椒的强大真的不是一点半点。

辣椒的辣度,源于辣椒中所有的辣椒素。而辣椒素早在1912年,药师Wilbur Scoville就发明了测量辣椒素含量多寡的方法,也就是辣椒以糖水稀释到多少倍,才能使舌尖感受不到辣味;需要愈多的糖水稀释的辣椒,代表它辣得愈够劲,目前测量辣度基本单位即以此命名。

在世界统一辣度标准中:“史高维尔指标”(ScovilleHeat Units)中,0度代表的是温和,就代表该辣度温和可用于调味不会带来什么不适感。而一般的墨西哥辣椒(在西方社会认为就是狠辣的辣椒)约为5000度,在我国大家都很爱吃的朝天椒约为5-10万度,而福建所产的“神椒一号”算是我国日常做菜应用最辣的辣椒辣度约为45万度。而“卡罗莱纳死神辣椒”的辣度却在156万-220万度。这也就是说一颗死神辣椒的辣度需要超越其本身的156万倍的糖水才可以完全稀释干净……

这相当于什么呢?这种辣度已经超过了警用催泪瓦斯,并且达到了军用催泪瓦斯的一半。这是什么概念呢?

要知道,在13年的法国巴黎反同性恋游行中,警方仅仅用了45颗催泪瓦斯便驱散了近万人的游行队伍。你可以想像一下,这也不过就是丢出去了45颗“死神辣椒”的威力而已。(关注公众号大话科普:回复 “辣椒”告诉你吃辣椒为啥会“痛哭流涕”!)

所以在此奉劝小伙伴们对于“死神辣条”还是慎重再慎重吧~里面的“生死状”还真不是闹着玩的。小编为了亲身体验仅仅是舔了一小口就已经废了…..

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新高考方案, 江苏新高考打破文理科的壁垒!选科,请三思!

注:新高考实施时间是指高考的时间

划重点!南京家长注意:江苏实行新高考是在第三批,即2018年启动!也就是说,将从今年9月入学的高一新生开始,2021年高考首次实施!

江苏高考:现行方案 VS 改革方案

1、江苏高考现行方案

官方,称“3+学业水平测试+综合素质评价”模式;

俗称,称“3+2”模式;参考高考录取、实际有效分值,可称“3+2+4”模式。

“3”:语文、数学、外语,三门统考;

语文、数学各160分,外语120分,理科生数学设40分附加题,文科生语文设40分附加题,即语文、数学总分各200分;

故,总分值,计为480分。

“学业水平测试”:政治、历史、地理、物理、化学、生物、信息技术,共计7门,其中——

选测科目,2门:

各科满分为120分;

文科考生选择历史科目外,在政治、地理、化学、生物四门中再选择一门;

理科考生选择物理科目外,在政治、地理、化学、生物四门中再选择一门;

根据比例划分6个等级:A+,前5%(含5%);A,5%-20%(含20%);B+,20%-30%(含30%);B,30%-50%(含50%);C,50%-90%(含90%);D,90%以后;

相应学校相应专业,在3门成绩之外,对选测科目达到具体等级有明确要求;

选测科目成绩,当年有效。

必测科目,5门:

7门科目中,选定2门选测科目之外的5门为必测科目;

除信息技术科目之外,其他4门,高二下学期进行考试,又被称为“小高考”、“小四门”;

信息技术科目分为合格、不合格,不合格视为等级D;

其余4门,各科满分为100分。根据分数划分4个等级:A,100分-90分;B,89分-75分;C,74分-60分;D,59分及其以下;

小四门,获得1个A累加1分,达4个A加5分;

必测科目,从应届高考之年起,三年有效。

体育类、艺术类考生如不兼报文科类或理科类,必须参加全部七门科目的学业水平必修科目测试;考生如兼报文科类或理科类,须参加相应的选修科目测试,其学业水平测试科目及等级要求与文科类或理科类考生一致。

“综合素质评价”:分数、等级考核之外,录取参考。

2、改革新方案

“3+3”模式,即3门必考+3门任选,其中——

必考科目,语文、数学、英语;

任选科目,物理、化学、生物、历史、政治、地理六门科目中,任选3门考试,计入总分。

各科目分值未定,预计在700分左右。

另,由原来的学生外语科目只能考一次改为学生可以参加两次考试,取最好成绩计入高考总成绩。

高考新方案实施,“小高考”和现行相比将发生变化。

“小高考”将开齐开足学业水平考试科目,《普通高中课程方案(实验)》所设定的13门科目均列入必考科目范围,考生在高中期间可以享受同一必考科目参加两次考试的机会。

3+「6选3」是怎么回事?

在新高考改革中,打破文理分科的“3+「6选3」”模式格外吸引眼球。

这里——

“3”代表语文、数学、外语3门高考核心科目,

“6选3”则是由学生从其他6门科目中选择的3门科目。

相较于以往“3+X”的考试形式,“3+「6选3」”形式打破了文理科的壁垒,可以说真正意义上实现了从“享用”文综、理综“套餐”,到3科自主搭配“自助餐”的转变,这样的改革,具体带来了如下的变化:

01

录取模式

由原来“依据高考统考科目成绩”改为“两依据、一参考”,即依据3门统考科目和3门选考科目成绩,再参考学生综合素质评价结果(包括学生思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践等5个方面)。

02

考试科目

取消文理分科,由原来的语文、数学、外语、文(理)科综合科目改为语文、数学、外语3门统考科目和3门选考科目。语数外各科满分仍为150分。

03

考试时间

由原来的6月一次性进行所有科目统一考试改为分两次进行:选考科目在高三第二学期高考前,统考科目仍在6月。

04

外语考试

由原来的学生外语科目只能考一次改为学生可以参加两次考试,取最好成绩计入高考总成绩。

05

计分方式

考试总成绩由原来的各科成绩直接累加改为语文、数学、外语3门统一高考成绩加上3门选考科目按等级折算的相应分数。

改革后,考生总成绩由语数外3个科目(必考科目)成绩和高中学业水平考试3个科目(选考科目)成绩组成。

3个选考科目由考生根据本人兴趣特长和拟报考学校及专业要求,从思想政治、历史、地理、物理、化学、生物等普通高中学业水平考试科目中选择,成绩按等级赋分。

根据规定,选考科目实行全省统一命题、统一组织考试、统一评卷、统一公布成绩,确保考试成绩真实可信。

大学专业如何选?

由于选考已不分文理科,招生录取也不再有文理之分,而是分为普通类(分提前录取和平行录取)、艺术类、体育类几个大类。

其中,普通类也不再分一、二、三批次,而是根据实际参加考试的人数和考生高考总分,分成三段来填报志愿和录取。

三段比例为实考人数的20%、60%(累计)、90%(累计)。

江苏暂未启动,先看看浙江省是怎么做的——

专业平行志愿设一个录取批次,实行专业平行志愿。考生志愿由“专业+学校”组成,一所学校的一个专业作为一个志愿单位。考生每次可填报不超过80个专业志愿。

不再设专业服从调剂志愿。视平行志愿录取情况决定是否征求志愿。定向招生等有特殊要求的少量学校、专业(类)经同意后可实行提前录取。

也即是,以往的平行志愿是以分数优先、尊重志愿为原则;而专业平行志愿则在平行志愿的基础上考虑专业优先录取,所有志愿原则上都由学生根据自己的兴趣和能力进行选择,基本不会出现不得不调剂到自己不喜欢的专业的情况了。

大学规划,从高一开始!

高考改革在9月正式推动后,把人生选择前置,学生从高二,甚至高一就得开始考虑毕业后的方向。

因此,如何最大限度地利用这三年时间做好生涯规划,成为更好的自己,为最终的选择做好准备,便显得比以往更为重要。

新高考既然把原来高三才面临的选专业问题前置到了高一,那么选科对高中生而言,无疑是一场博弈,是选择自己擅长的科目还是便于填志愿的科目?

究其本质,我们得先了解自己,了解自己的兴趣所在,了解自己最擅长的是什么。未来要读什么专业,与选科关系紧密。

高一上:

适应高中生活,探索自身特点

高一下:

夯实科目基础,认知专业大类

高二上:

学好各科科目,进行背景提升

高二下:

顺利完成学考,认知细分专业

高三上:

探索自主招生,备战选考科目

高三下:

冲刺高考考试,学习志愿填报

选科,请三思!

“3+「6选3」”的模式,也就是除了语数外三科,学生们还要根据自己的特长、爱好等分别从物理、化学、生物、政治、历史、地理6门科目中选出3门作为选考科目,于是产生了20种组合选考方式。

从2017年第一批新高考试点地区浙江、上海来看,物理因为难度高,被很多学生打进“冷宫”,结果去年高考更容易被重点大学好专业录取的恰巧是那些选了物理并发挥不错的考生。

可见,选科与高考填报大学、专业有紧密的联系,因此,各个学科对应能选哪些专业,我们都应提前做了解,以下再给大家一些参考。

物理学与信息技术、新材料技术、新能源技术、航空航天技术、生物技术等有重要作用,想在未来从事上述相关行业,就必须学好物理。

化学已成为生命科学、材料科学、环境科学、能源科学、信息科学等领域的重要基础。

生物科学是自然科学中的基础学科之一,是研究生物现象和生命活动规律的一门科学。它是农、林、牧、副、渔、医药卫生、环境保护及其他有关应用科学的基础。

思想政治与教育学、文学经管等方面的专业有很大的关联!

历史必修课学习,使学生学会从不同角度认识历史发展中全局与局部、历史与现实、中国与世界的内在联系;培养学生从不同视角发现、分析和解决问题的能力,提高人文素养,形成正确的世界观、人生观和价值观。

通过选修课的学习,让学生更好地发现自己的兴趣,从而学会学习、学会独立、学会生存。

地理学是研究地理环境以及人类活动与地理环境相互关系的科学。地理学在现代科学体系中占有重要地位,在解决当代人口、资源、环境和发展等问题中具有重要作用。

×不推荐的学科组合——

01

历史+政治+地理

理由:专业选择严重受限

传统的三门纯文科组合。这个组合的最大缺点就是专业选择严重受限!

因为不少高校专业和学院的要求是必须要搭一门理科,所以一门理科都不搭的纯文科组合在专业上就受到很大限制。

02

物理+化学+历史

理由:竞争太激烈

物理+化学+历史是一种偏理科的选择,是很多学生愿意选的组合,但也是所有20种选择里难度最大的一种组合。

为什么这3门组合选的人最多?

因为物理,化学有中考基础,初高中学习是一直贯通的;而历史比之政治更方便记忆和发挥。也正因为如此,很多高中这三门课的师资力量也都是比较强的。

正因为选的人多,无论对于名校生还是对于一般生而言,这套组合都极有可能因为碰到太多强手而造成翻船的情况。

这是因为高中学业水平考试选考成绩不是用的原始分数,而是根据考生成绩在整个考生群体中的排位换算的等级分。

选考的人多,拿高等级分的可能性就越小!换言之,在这3个科目上也是最容易遇到强手的,那么同时报考这3个科目,就算是再强的学生,要全拿A,甚至拿2A1B,都有点危险!而很多知名大学明确要求3科必须A!

03

地理+生物+政治

理由:大学难以衔接

这个组合其实就是把上面那组反过来,也是原来高考文理综三门里比较冷门的科目,属于两文一理组合。

这个组合有个很大的问题,就是和大学课程很难衔接上,除了一些生物相关类专业外,大学许多理工科专业都需要一定的物理、化学知识,文科类专业都需要一定的历史知识,因为“文史哲不分家”嘛。

此外,由于这三门课比较冷门,好老师几乎都集中在高中名校里,一般高中师资都比较一般。因此特别容易撞上名校生,进而形成激烈的竞争。

各地新高考有哪些不一样?

今天,我们就从高考科目与分值来分析各地高考综合改革情况:

01

相同点——

(1)均不分文理

(2)均设置“3+3”的考试科目

(3)各科目考试次数

02

不同点——

(1)考试机会

在“3+3”科目设置里,浙江除外语科目外,3门选考科目均一年两考,每个学生最多有两次机会;

其他省目前对外语科目提供两次机会,很多省份均表示要创造条件增加提供两次机会的科目。

(2)学考和选考的等级和赋分办法

合格性考试的等级:

浙江全部10个“高中学考”全省统考科目(技术把信息技术和通用技术合为1科)均设 ABCDE 5个等级。

其他省级行政区域的“合格性考试”均设“合格”“不合格”2个等级。

有的省级行政区域表示在特殊情况下,把合格性考试成绩以原始成绩形式使用。如宁夏明确:“合格性考试成绩作为普通高中毕业或高中同等学力认定依据时,以合格和不合格两种方式呈现;作为高职院校分类考试招生录取依据时,以原始分提供高校录取使用”。

等级性考试的级别和赋分:

除先行试点的上海、浙江均采用按等级赋分的办法外,

有的(如天津、宁夏)在文件中明确表述等级性考试按ABCDE 5等21级赋分,计入高考总成绩的3科每科满分100分,高考招生总分满分750分;

有的未明确分几个等级,但明确了计入高考总成绩的3科每科满分100分,高考招生总分满分750分;

西藏和上海一样,计入高考总成绩的3科等级性考试“每门满分70分”“高校招生录取总成绩总分满分为660分”。

高考改革对什么样的学生最有利?

(1)自律、有自主学习能力的学生

选修课程的自由组合,使得大部分学校必须引入走班制,学生时间会变得相对自由,来自老师的约束和鞭策会变少(类似于大学)。对于习惯了被动学习、只等老师耳提面命才能有点动力的学生来说,这显然是不利的。因此,在高中培养自主学习的能力是首要任务。

(2)善于把握时间,学习效率高的学生

由于很多科目提前高考,教学进度被压缩,学生要在更短的时间内学完高中的课程,因此就要求学生保持较高的学习效率。

(3)有专长或几门擅长科目的学生

除了语数外,新的高考不强制选择文理,学生在避开不擅长的学科的同时,还可以根据兴趣,选择自己擅长的学科。如果对某些学科有浓厚的兴趣,其实不妨早做准备,在高一甚至初中起就开始自学,阅读大量的书籍,报一些线上或线下的培训班。如果能在这些学科领先同龄人一截,甚至获得一些竞赛名次,那么在高考中会有很明显的优势。有专长的学生也可以冲击高校的自主招生。如果只依靠学校的统一授课,被老师的教学进度赶着走,在高考中是非常被动的。

(4)有比较明确的职业规划的学生

实行6选3以后,高校部分专业对考试科目是有要求的,比如大部分理工科专业要求物理成绩,如果不选考物理,那么就等于和这些专业无缘。因此对于早就想好未来学业和职业规划的学生,会提前准备高中要走的路。而那些高一高二随大流,到临近高考或者考后才去思考大学专业的同学,通常会手足无措。返回搜狐,查看更多

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都说一年里三九最冷,今年的三九是哪几天,过年前还是过年后?

冬至作为二十四节气之首,在劳动人民心中占有很重要的地位,古时候没有天气预报,人们就依靠节气和自然现象来预测天气,以此指导生产生活。到了现代,随着科技的进步,即使有了天气预报,人们也还是很相信几千年留下来的经验传统。

依靠冬至而生的谚语有很多,像“冬至一阳生,三九补一冬”、“冬至晴一天,春节雨雪连”等,此外还有大家都很熟悉的九九歌,“一九二九不出手,三九四九冰上走,五九和六九河边看柳,七九河冻开,八九燕子来,九九加一九,耕牛遍地走。”很多人应该还会背诵,不过这里面的具体日期你都知道吗?还有为什么说三九最冷?那么今年的三九又在哪几天呢?

这九九歌唱的是从冬至过后的九九八十一天的划分,其中九天当作一个九,今年的冬至是2018年12月22日,农历时间是11月16,这一天也就是一九,以此类推,12月31日,也就是二九的第一天,这样算的话,最冷的三九则是2019年1月9日——1月17日,农历时间是2018年腊月初四——腊月十二,而四九则是2018年腊月十三——腊月二十一,这样算来,今年最冷三九、四九天都在年前。

所以在腊月底回农村老家过年的人可以放心了,毕竟最冷的时候已过,五九六九期间的春节相比较而言还是回暖不少。俗话说“夏练三伏,冬练三九”,大家有没有想过为何三九会是一年中最冷的时候呢?说到这个原因就要扯上地理知识了。

地理课上曾讲过,冬至这天太阳在南回归线,这一天北半球的白天是一年中最短的,而夜晚则是最长的,冬至过后,太阳逐渐往北移动,北半球的白天逐渐变长,夜晚逐渐变短,那为什么北半球最冷的时候不是太阳在南回归线上,也即是冬至那天呢?这是因为地球的吸热和散热都需要一段时间,正如一天之中地表最热的时间不是正午十二点,而是午后2点一样的道理。

冬至过后,虽然气温会有所回升,但同时地球表面也在持续散失热量,等冬至过了一段时间后,大概27天左右,也正是三九期间,此时地面温度方达到最低点。

不过背了这么多年的九九歌,不知道大家有没有想过为什么是数字九,而不是其它数字呢?根据记载,早在春秋战国时期九九歌就广为传颂,在没有纸张记事的年代,数字九代表的是最大、最长久,那九九八十一就是最大的数字了,古时人们认为,冬至往后数九九八十一天即为春,饱含了人们的美好祈求。如今千年之后,我们还在用这九九歌,不过由于地理环境的差异,各地有所不同,你家的九九歌是什么样的?欢迎在评论中留言。