学前教育实习研讨会记录，学前教育研讨会内容

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学前教育实习研讨会记录的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学前教育实习研讨会记录的解答，让我们一起看看吧。

在外合租的你经历过几人合租？最不能忍受什么情况？

我经历过三人合租，因我是男的，另外两个是未婚女，我性格有点内向，有时候觉得很尴尬！我最不能忍受的是，女生穿着睡衣在我面前走来走去。因为我是已婚男了，有时候老婆来了，怕引起不必要的误会，可能现在的女孩子思想开放点，有时候碰面了，眼睛都不知道看哪好！

当初是因为没钱才合租的，不过现在好了，我已经搬走了，住进了公司安排的福利房！

真巧，合租过，且留下了极深的印象，也是那次合租的经历，让我刷新了对现在年轻小姑娘的认识。

两三年前在石家庄，当时合租的是一个四居室的房子，位于石家庄市中心；我朋友（两夫妻）住一间主卧内有卫生间，因为他是几个住户中最早的租的，而且主卧价格也贵。剩下三间共用大厅一个洗手间，还有一个厨房供大家公用。

我当时搬进去的时候，住了我朋友还有另一对年轻小夫妻。我住了一间，最后还剩紧临门口的一间。

刚住进去的时候一切还好，那对小夫妻虽然不苟言笑，但挺好相处。那几天合租的日子很平静，大家相安无事。

事情变化在一周后的某一天，突然有个大概20岁左右的小女孩儿搬了进来，住进了余下的那间。女孩儿妆容精致，穿着时尚，很开朗，最初见面还开心的打了招呼，四家也就住齐了。

不爽发生在那个公用卫生间，本来我和那对夫妻各用各的垃圾袋，每下下楼也就顺便清理了，每天洗完澡顺手就把洗手间卫生弄一下，这本来是生活习惯。那个小姑娘就不同了，可能刚好那几天来事儿，卫生间弄的都不忍直视，还一股恶臭。加上洗澡后也不清理地上，那脱的头发一片一片的。弄的那时候我如果在住处尽量在朋友那上厕所或洗澡。大概持续了半个月左右，我那朋友性格比较直，加上他最早租的房，就和那小姑娘委婉的说了一下，大家要共同维护室内卫生。那女孩子也没说啥，大概第三天搬走了，直接把房子转租给她的一对小情侣朋友，留下了一大堆垃圾，证明她曾来过。

无语的是这对小情侣除了卫生上和那女孩儿一样还外加个吵闹，只要俩人同时在家，就没安静过。结果我那朋友又出面了，本来好言相劝，结果那瘦的像小鸡子似的小伙子还有点想犯横，无耐我那朋友185的大块头给瞬间用气势震住了。没几天小情侣又搬走了。

随后就住进来两个小姑娘，也是很时尚年轻，后来我才知道，不远处是一个什么学院（一个大专院校）。你能想象吗，之前那些年轻人的小毛病她俩一样不落下，还是俩音乐迷，天天半夜还把音箱整的咣咣响，还好我年纪还没老到受不了这折磨，但楼下那住的老太太受不了，基本两天都让他儿子上来一趟，小娘倒是礼貌，每次都是深感抱歉地做了回应，可能实在太爱音乐了，第二天嗨皮依旧。

我最受不了的是卫生，那么年轻干净的小姑娘，怎么能那么不讲卫生，你都无法想像，那个把妆能画一两个小时的精致姑娘能把卫生间糟蹋的臭气熏天、满地狼藉。

这一次轮到我走了，实在受不了，我搬了出来，我一个大老爷们儿，也不能替她们清理那些东西不是

很高兴回答这个问题。

合租过程中，有时候不免发生与有小孩子的合住。小孩子经常哭闹，及时你关上门也不能隔绝孩子们那尖锐的哭喊声，吵的人睡不着觉。所以我合租都不会再找有孩子的人了。

有一年就有一个合租的人上完厕所不冲，我正好去上厕所，刚进门感觉特别臭，一看，我勒个去，没有冲，当时我就跟气愤的质问他怎么不冲厕所，他说他忘记了。唉，无语！

除了不冲厕所的之外，还有排队上厕所，这个最头疼。比如说你早上起来要去上个厕所，里面有人。你要去刷个牙，里面有人。晚上回来，浑身汗味，想洗个澡，里面有人。唉，有的时候要疯了！

更有甚者，你在里面刷个牙，他就在里面上大号，服不服？

合租房一般情况下都有公共区域，比如说做饭的地方或者公共阳台。乱扔东西，从来不打扫卫生。一般排好的打扫顺序也不去遵守。

合租房里有的地方的用电和用水都是平摊的！有些人合租在一块，水龙头关不严或者热水器都烧开了也不关电源，唉，浪费水电严重，最后还要别人帮他平摊买单。

合租在一块，东西经常混用。像酱油醋、洗衣粉、鸡蛋等等在你不知道的情况下就被人家用光了。你只有在刚买来的时候东西是你的😂

你的空间就只有一间房子，你去个客厅都不能随便穿个短裤，不敢大声说话，怕吵到别人。住和吃饭都在自己屋里，感觉好不自在。

经历过合租日子的人们，更加知道拥有一套属于自己的房子有多么重要

以前在厦门一家跨国企业上班时，一间房子住着四个人，幸好带卫生间，相对来说还不算混乱，加之与我同住的都是挺讲卫生又注重个人隐私的女孩子，大家又同龄，晚上睡觉之前总是说说笑笑，觉得那样的日子过得还蛮惬意开心的。

后来，她们相继谈恋爱，女生外向，一个个原形毕露。

有个女孩子，为了惊艳去见男友，每次约会之前都要占着卫生间好长时间，洗头洗澡，描眉画眼，香熏……一套下来，搞得我们上个卫生间都成了老大难问题。

另外一个女孩子呢，不占厕所，但总是扰人清梦。因为与男朋友异地，那个电话频繁之极腻歪之极，直叫我们听了牙齿打咯皮肤起疹。而且毫无时间规律，有时候半夜三更。我们常说，她的工资全用在为中国电信事业做贡献上了。而且，我感觉我们其他三人的性启蒙都是她与她男朋友教的。不是我们想听，而是不由得你不听。

还有一个呢？老喜欢带她男朋友到我们房子里来，可能想炫一下。搞得我们总是手忙脚乱地换衣服，还得正襟危坐。几次我们都想说她，可不可以让她的男朋友在楼下等她。猜她怎么说？她说：那怎么行呢？怎么可以让她那玉树临风的男友独自在风中凌乱。真是叫我们哭笑不得。

合租自然有合租的好处，节省开支，与寂寞绝缘，学会与人相处，等等。但碰上自私自利的宿友，只顾自己感受，无视他人需求，长此以往，肯定就会有矛盾发生。碰上个不讲卫生，邋遢至极的人，弄得房里垃圾堆积，蟑螂蚊子老鼠肆无忌惮，那个房子怕是你一想到就反感。

经历一段合租的日子，那时候的我心里就暗暗发誓，一定要有自己的房子，再小都行。合租的经历变成买房的动力，应该是相当一部分人的共识吧！

三室一厅，我另外两个室友都是男的。

最不能忍受的是，我和对门那个室友那时候一起养了一只小狗，有一次我跟他说我们住了这么久了，想把宠物狗升级一下，不是1.0升级到1.1版本，是大升级，1.0升级到2.0，把宠物狗升级为孩子。

但是室友不同意，说万一他以后不在这边租房了，这个孩子就和我们骨肉分离，太惨了，所以他坚决不同意把宠物狗升级。

我是北漂一族，当我踏入北京那一刻，就决定了我要跟别人合租房子，不过还好，都是同学，作为女孩来说，比较安全。

所谓的三个女人一台戏，长期住在一起，肯定会发生一些争吵。

印象最深的一件事，由于关灯问题，引起一场争吵。

其中有个女孩，每天下班第一件事情就是躺床上，这个可以理解，毕竟上了一天班很累了。

但是，一趟就到12点，也不说去洗漱，还在那里躺着玩手机，声音很大，有时还跟男朋友聊天，就很吵。

而我呢，睡觉很轻，一点动静都不能有，不然就会睡不着。我已经连续好几天都没有睡好了，一旦过了11点再睡，就很难很难，自然就失眠了。

我已经忍了好几天了，之前给她说，都不停，那天实在是忍不住，火就蹭的上来了，大声喊：“能不能睡，不能睡就出去”。我俩就吵起来。

第二天，二话没说，我出去找房子，自己搬出去住了。

所以，对我来说，最让我忍受不了就是不能让我好好睡觉，一旦睡不好，我就很烦躁，心情超级不爽。

在合租中，其他都可以忍受。

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？

明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。也有不少文章对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。

数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以自动化的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。

1. 数据科学家具有哪些不同类型？

二百多年前，英国的狄更斯曾说道：“这是一个最好的时代，这也是一个最坏的时代。”随着计算机及移动互联网的普及，我们已经步入大数据时代。如今涌出了一系列高大上的词汇，如人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning，简称ML）以及深度学习（Deep Learning，简称DL等等。

自认为学习数据科学已经有些时日了，常常听到统计学、人工智能、机器学习、数据挖掘、机器学习、数据分析….自己也曾迷茫，自己究竟算哪个方向的呢？下面简单说下我的看法。

机器学习重在预测

数据科学重在见解

人工智能重在行为

古语说，凡事预则立不预则废。这就是机器学习，根据已有的数据，对未来可能发生的事情进行预测，这就是机器学习最重要的特点。

而数据科学侧重点不一样，可能与分布数据商店合作，分析数以万亿计的数据，开发前沿的统计技术，建立交互式可视化。不管使用什么，目的是为了更好地理解数据。

1、数据科学(DS)

简单定义为：数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。

这些技能通常用德鲁·康威（Drew Conway）创造的维恩图（或它的变体）来表示：

三个圆圈分别代表三个不同的领域：编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）；数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。

这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。

在吴恩达最新的人工智能课程中，对人工智能和数据科学的划分比较有典型性。因为人工智能和数据科学你中有我、我中有你的特点，这种区分往往连从业者也很难说清楚。从语言和工具上讲，两者都是利用机器学习的方法对数据进行分析，这一点是相同的。但人工智能专业方向更多的是需要打造实时系统，根据模型对实时数据进行分析和作出判断，比如无人驾驶系统，或者反垃圾邮件系统等等都是如此。相比之下，数据科学更侧重对历史数据的分析，并据此作出预测或判断，比如销售市场关键因素分析等等。从成果上看，人工智能的项目成果更可能是一套软硬件系统而数据科学则可能是一份分析报告或者PPT。

机器学习，深度学习都是人工智能与数据科学专业的子集，可以理解为实现这两种目的的手段。

谢谢悟空小秘书邀请！

作为一个对数据科学、人工智能等非常感兴趣的行业从业者，这个问题我来回答一下。

大数据、人工智能，将是未来互联网公司的核心支柱。可怕的人工智能正在改变你的生活，你淘宝搜个东西，到头条马上就给你推荐这样的广告，就是人工智能。

百度、今日头条、抖音、YouTube、Google等互联网产品，其实都可以说是人工智能产品，这些软件的推荐算法就是目前应用最为广泛的人工智能技术。

你逛淘宝、你看今日头条、你百度搜索...可以说每一天你都离不开人工智能，给你推荐喜欢的商品、给你推荐你关心的新闻、给你反馈你要搜索的结果。大数据、人工智能让互联网产品越来越懂你！

数据科学是一个比较广义的学科门类，分为数据分析、数据建模等多个不同的方向，前面一种称为A型数据科学、后面一种称为B型数据科学。

感兴趣的同学可以自己去Google搜索一下，这里不再赘述。

数据分析对应的岗位主要包括统计科学家、定量分析师、决策支持分析师等等；而数据建模则是则需要更强的专业技术能力，可能还得懂软件工程，会写代码，建立用户交互的模型，提供推荐结果，比如说今日头条给你推荐的内容、百度给你反馈的搜索结果。

统计学是应用数学的一个重要分支，主要通过概率论来建立数学模型。

统计学主要通过收集观察系统的数据，最终来进行量化分析、总结，最终得到结果推断、或者预测，为决策提供数据依据或者说参考。主要在分析资料的基础上，测算、收集、整理、归纳，并且最终分析数据。

到此，以上就是小编对于学前教育实习研讨会记录的问题就介绍到这了，希望介绍关于学前教育实习研讨会记录的2点解答对大家有用。