潜能开发训练(大学生都做些什么兼职比较赚钱呢)
资讯
2023-11-29
473
1. 潜能开发训练,大学生都做些什么兼职比较赚钱呢?
咳咳,以下内容有点多,都是超级全面的学生党兼职攻略,特别适合大学生做,妥妥的干货哟~
如果大家觉得有用的话,麻烦点个赞哈~
作为一个在大学摸爬滚打做过兼职的老阿姨,希望我的回答能够帮到你。
我们把学生党兼职分为两大类:
实体店打工
技术类兼职
1.先说说第一类吧,在实体店打工,以家教、餐饮店当服务员、外卖员为主。
一、家教
我那个时候是在一个补习机构帮中学生补习语文,主要就是写作这块的辅导。
说句实话,做这个真的是需要一定知识储备量的,当你从山顶洞人讲到载人升天的时候,你能收获的妥妥是学生的崇拜,这个时候他们也更能听进去你的话,所以你带起来就轻松啦~
难度:★★★★
需要技能:知识储备、演讲能力
二、餐饮类(麦当劳、肯德基、必胜客......)
这个就是能吃苦,学东西快就可以啦~没有什么技术含量,而且那种法定节假日上班,工资能更高,基本一个月2000没有问题。适合课不多的大三大四党~
难度:★★
需要技能:无
三、非餐饮类:(H&M、Zara、优衣库、宜家)
关注相应公众号投简历申请。面试的时候,一定一定要做好准备(提前了解一下这个品牌!!提前去参加面试!!带笔!!)
难度:★★★
需要技能:学习能力强
四、外卖员:
大学市场潜力太大了,你就去跟附近的商家谈,送到宿舍门口那种,只要勤快,收入完全不低哟~
难度:★★
需要技能:脸皮厚,哈哈哈~
2.技术类兼职(重点推荐)只要你有一技之长,足不出户,有个电脑手机就能赚钱。
一、写作类(适合喜欢写作的同学)
公众号推荐、头条等平台文章写手、小说,那个擅长写哪个。
难度:★★★★
需要技能:知识储备,写任何内容一定言之有物,收获巨大。
二、翻译类:(适合英语底子好的同学)
翻译可是个技术活,这个兼职的时间虽然很自由,但是也要考察一下自己的实力,要不然只会白白浪费时间。(传闻大学英语过了四级,都能赚到第一桶金)
难度:★★★★★
需要技能:这个的话,除非专业学生,还有渠道接单,不然不太推荐哟~
三、设计类(适合喜欢画画设计的同学)
1.千图网、包图网、猪八戒兼职网——卖自己设计的背景、插画、3D模型素材、手机 APP素材、ppt、画册、图标热门主流素材。
2.微信表情平台——提交你的表情作品,富有创意、精心为微信制作的表情将有机会出现在微信客户端。
3. 手工客——设计自己的手工作品赚钱。
4. Picpas——摄影作品。
设计类小秘诀:
1.在设计网站上,有的商家需要人设计logo啊什么的,价格都是两三百块钱一个,要是你有这方面的技术,赚钱还是蛮容易的。
2. 也许,你现在还没有这样的一技之长,但是你又很想尝试这类兼职,那么你现在要做的就是学习。
(如,设计必备软件入门教程:“AI(用于处理矢量插画的软件)、PS(专门用来图像处理的软件)、AE(高端视频特效系统的专业特效合成软件)、PPT。
难度:★★★★
需要技能:这个的话,除非专业学生,还有渠道接单,不然不太推荐哟~
四、最后,可靠的兼职网站大盘点——
1猪八戒网:中国领先的一站式企业外包服务平台,属于比较齐全并且企业里很有名的接单平台。
2. Boss直聘:一款让人与应聘公司BOSS直接以线上开聊的方式找工作的软件。它以去中介化的方式,开启了招聘行业的MDD时代,直聘模式消除了招聘求职中大量的冗余环节,效率更高。
3. 自由人:适合自由职业者,广告设计、文案编辑。
4. 百川任务:接任务答题并领取赏金(作业帮后台-高中题目)。
5. 有道众包:(网易有道词典旗下的一个AI数据生产平台)性价比比较高。
6. 虎课网:兼职文案、设计、视频卖课。
大学生兼职注意事项:
1. 人身安全第一!
一定要选择正规的渠道的找兼职,女孩子一定要注意人身安全,如果是去比较偏远的地方一定要找人同行,太晚的兼职最好还是不要接。
2. 财产安全第一!
不要交押金,交押金的全是骗子。我还没出工资就想让本仙女倒贴,门都没有!
(避雷:打字、代理、买家秀)
3. 摆平心态很重要!
不要太急功近利,同时要想清楚你想要兼职,就会辛苦而不是去享受。
4. 发现自己的长处,善于寻找机会或商机!
(文笔比较好:可以尝试投稿;摄影比较好:可以尝试贩卖摄影作品......)
写在最后,希望大家都有一个充实的假期,一起来做一个经济独立的学生党吧!
手打太难,求点赞呀
2. 尼古拉特斯拉潜能训练是真的吗?
他的潜能训练是真实存在的,但是我没有用过。
3. 有哪些让你豁然开朗的句子?
1. 拥有就是失去的开始。2. 如果有奇迹,那也是努力的另一个名字。3. 活着不是靠泪水博得同情,而是靠汗水赢得掌声。4. 懂得珍惜,才配拥有,只有在乎,才能永久。5. 坚定的信念是存在的意义。6. 世上没有绝望的处境,只有对处境绝望的人。7. 不管多险峻的高山,总会给勇敢的人留下一条攀登的路,只要你肯迈步,路就会在你的脚下延伸。8. 不要着急,最好的总会在最不经意的时候出现。9. 不要停止奔跑,心中自己要有梦,勇往直前就一定会有收获。10. 如果你不走出去,会认为看到的就是全部。11. 遇到那些能相处舒服,彼此聊得来,把你放在心里 ,而不是表面应付的朋友,真是一种莫大的福气。如果遇上,我们一定要珍惜。12. 心若没有栖息的地方,到哪里都是流浪。13. 心智成熟并不是越来越宽容涵盖 ,什么都可以接受,而是一个逐渐剔除的过程,知道自己应该取舍的东西都分别是什么,做一个纯粹简朴的人。14. 如果有一天,我不再对你笑了,请记得:你曾经也没问过我快乐不快乐!15. 愿无岁月可回首,且以深情共白头。16. 别嫌弃陪伴你的人,别陪伴嫌弃你的人。17. 当有人说你变了的时候,不过是因为你不再按他们的方式生活罢了。18. 最痛苦的地方往往会开出最美的花儿。19. 人生,总会有不期而遇的温暖和生生不息的希望。20. 机会就像水一样,会自己流到有承载力的人的身上。天降大任与你,怎会不考验你?经受不住考验,机会给你了又有什么用?!21. 所谓无底深渊,掉下去了也是前程万里。22. 人生世间,有些人能够遇上,足矣。23. 压力不是有人比你努力,而是比你牛几倍的人依然在努力。24. 任何值得拥有的东西,一定是值得等待的。25. 你荒废的今天,正是昨日殒身之人祈求的明天。26. 没有经历别人的旅程,就不要枉自评价他的人生。27. 人,要有最朴素的生活与最遥远的梦想,即使明天天寒地冻,路远马亡。28. 心智成熟,并不是越来越宽容涵盖,什么事情都可以接受。相反,它应该是个逐渐剔除的过程,知道自己应该取舍的是什么。而后,做一个简单纯粹的自己。29. 生命中不应只有爱。30. 成功从不会放弃任何人,只有你自己放弃成功罢了。
(图片来自网络)
4. 2021年有没有赚钱的兼职或者副业?
大家好,我是老墨,一个只讲详细步骤的干货博主。
最近参与了一场线下的问调,主要对象是不同场景下的各类APP使用情况。
在文字载体和视频载体各自占据半壁江山的今天,老墨留意到里面有个值得关注的小数据。
问调结果中显示,上下班通勤过程中有声书的使用率达到了36%左右。
结合老墨之前写的失眠痛点那期文章,我敏锐地意识到音频绝对是一个被多数人忽略的需求。
果不其然,在研究了市面上几款常见的音频APP之后,被我发现了不少很有意思的变现方法。
这些变现模式老墨按难度等级简单地做了一下改进,先内部跑一下,可行性高的会逐个分享出来。
今天我会解构一个堪称万金油式的零成本玩法,同时也是最基础的,有想法的同学可以拿来入门练手。
01音频搬运项目的整体思路
如同上面所说,很多人对于利用音频变现的想象力是匮乏的。
你或许对短视频搬运有所了解,又或许对直播变现也有心得,但把两者结合在一起,多数人脑海里都是一片懵逼。
而这就是我们今天要说的项目,利用搬运来做音频的直播变现。
首先给各位放个截图:
图上这个人有些同学可能认识,老梁故事汇作为一档名节目,老梁自然也是一个名人。
我们看一下这场直播的数据,在线观看人数800+,在20分钟后大概涨到1000左右。
你可能会说名人开直播1000个观众有什么值得说的,但实际上这只是一个搬运账号。
我们点开他的头像,发现粉丝将近20万,但是并没有什么作品
也就是说,只是单纯靠直播音频就累积了十万计的粉丝。
好了,既然不是正主,那么肯定也不是本人在直播了。
于是我又回去听了听,起初以为是配音,后面仔细听发现是一段一段的录制。
而且这些录制音频还有一个重点,就是能够24小时循环播放。
我们都知道,很多有声书的听众除了在上下班的通勤时间听,还有相当部分的人群习惯在睡前听音频来帮助入睡。
24小时循环播放就能够保证触达所有时间点的精准用户,不可不谓高效。
那么这些音频是怎么来的?
很简单,老墨去喜马拉雅和QQ音乐搜了一下:
上面这些全部都是免费音频,点开就能播。
当然,如果你需要音质更好的也可以开个会员。
到这里我们就可以总结一下音频搬运直播项目的整体流程:
1、找定位
从数据上来看播放率比较高的类型有:相声/故事/历史/怪谈等等。
先确定好自己要做哪种类型,如果是矩阵玩法,则每个账号专注一种类型。
2、找对象
这个很好理解,比如做杂谈的就找老梁,做相声的就找德云社。
每一段音频在播放时最好自己先过一遍,有些音频可能听不清。
3、取名字
在做这类搬运项目时,前期的关键就是蹭流量,因此你的账号名字要尽可能往你找的对象上靠拢。
这里有个技巧,对于怕名字侵权的同学来说,取名尽量擦边球。
比如你搬运的对象是德云社,那么你账号可以叫德云女孩,以此类推。
以上就是音频搬运直播项目的主要步骤,除此之外还有一个需要留意的指标就是直播时长。
除了上面说的触及更多用户外,在抖音的算法里,直播的时长越长,曝光和权重就越多,所以你懂的。
步骤讲完,接下来聊聊这个项目如何变现。
02音频搬运直播项目的整体变现。
这个项目作为音频赛道的一个初级项目,变现方式也比较简单。
1、小黄车带货
这个主要是带跟音频相关的书籍,直播时挂在小黄车即可,一天下来3-5单没有问题。
不过说来比较令人吃惊,这些书的返佣比例差不多都在一半以上。
2、书单号带货
抖音书单号这个项目我们以前说过,有一段时间我认为已经没什么空间。
不过在这个项目下我居然又看到了新的机会。
上面说过,直播时间长是会增加曝光的,同样在直播的账号也会比没有直播的排名更靠前(前提是粉丝量级没有相差太远)
如果你做相声直播,不放账号里放一些郭德纲语录,然后橱窗带货,同样是不需要维护的被动收益。
3、卖号
对于担心侵权的同学来说粉丝量起来了就直接卖号套现离场即可。
同样的,这种方法也适用于喜欢操作矩阵账号的同学。
直接上图
一个没有违规记录的万粉账号价格在800-1200左右,当你有经验了就可以批量操作这个事。
不过这种变现方式见仁见智,毕竟一个十万粉的账号运营好了带来的收益也远不止这些。
除此之外,音频搬运直播项目的变现方式还有很多,比如做培训、广告变现等等。
如果你跟我一样嫌麻烦,那就把它做成众多挂机项目之一,躺赚收益即可。
好了,这期文章就写到这里,简而言之,音频搬运跟老墨前几期分享的头条搬运颇有些相似。
不过方向不同,具体受众和竞争自然也不尽相同。
具体问题具体分析,有什么问题可以评论区留言。
最后:
以上推荐也许不能帮你马上改变生活状况,但是对你的思维认知也许会有小小的改观。种一棵树最好的时候是去年,其次就是现在。
最后,如果我写的内容对你有帮助,请:
1、点赞,防止以后找不到,想看的时候,在自己主页就能找到了,很方便;
2、欢迎关注我,以及我的专栏:【有墨水】
3、欢迎有想法的朋友一起交流成长。
5. 如何才能深度学习呢?
在今年的 ICML 上,深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天,Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程,并从四个方面分析了关于该领域的研究:非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。
2017 年 12 月 NIPS 的 Test-of-Time Award 颁奖典礼上,Ali Rahimi 这样呼吁人们加深对深度学习的理解:
我希望生活在这样的一个世界,它的系统是建立在严谨可靠而且可证实的知识之上,而非炼金术。[……] 简单的实验和定理是帮助理解复杂大现象的基石。
Ali 的目标不是解散各个领域,而是「展开对话」。这个目标已经实现了,但对于目前的深度学习应被视为炼金术还是工程或科学,人们仍存在分歧。
7 个月后,在斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议 (ICML) 上,机器学习社区又聚焦了这个问题。此次大会与会者有 5000 多名,并累计发表论文 629 篇,这是基础机器学习研究的「年度大戏」。而深度学习理论已成为此次会议的最大主题之一。
会议第一天,最大的房间里就挤满了机器学习相关人员,他们准备聆听 Sanjeev Arora 关于深度学习理论理解的教程。这位普林斯顿大学计算机科学教授在演讲中总结了目前的深度学习理论研究领域,并将其分成四类:
非凸优化:如何理解与深度神经网络相关的高度非凸损失函数?为什么随机梯度下降法会收敛?
超参数和泛化:在经典统计理论中,为什么泛化依赖于参数的数量而非深度学习?存在其它较好的泛化方法吗?
深度的意义:深度如何帮助神经网络收敛?深度和泛化之间的联系是什么?
生成模型:为什么生成对抗网络(GAN)效果非常好?有什么理论特性能使模型稳定或者避免模式崩溃?
在这一系列的文章中,我们将根据最新的论文(尤其是 ICML2018 的论文),帮助大家直观理解这四个方面。
第一篇文章将重点讨论深度网络的非凸优化问题。
非凸优化我敢打赌,你们很多人都曾尝试过训练自己的「深度网络」,结果却因为无法让它发挥作用而陷入自我怀疑。这不是你的错。我认为都是梯度下降的错。
Ali Rahimi 在 NIPS 演讲中曾说,随机梯度下降 (SGD) 的确是深度学习的基石,它应该解决高度非凸优化问题。理解它何时起作用,以及为什么起作用,是我们在深度学习的基本理论中一定会提出的最基本问题之一。具体来说,对于深度神经网络的非凸优化研究可以分为两个问题:
损失函数是什么样的?
SGD 为什么收敛?
损失函数是什么样的?如果让你想象一个全局最小值,很可能你脑海中出现的第一幅图是这样的:
二维世界中的全局最小值附近,函数是严格凸的(这意味着 hessian 矩阵的两个特征值都是正数)。但在一个有着数十亿参数的世界里,就像在深度学习中,全局最小值附近的方向都不平坦的可能性有多大?或者 hessian 中一个为零(或近似为零)的特征值都没有的概率有多大?
Sanjeev Arora 在教程中写的第一个评论是:损失函数的可能方向数量会随着维度的增长呈指数增长。
直观上看,全局最小值似乎不是一个点而是一个连接管(connected manifold)。这意味着如果找到了全局最小值,你就能够穿过一条平坦的路径,在这条道路上,所有的点都是最小值。海德堡大学的一个研究团队在论文《Essentially No Barriers in Neural Network Energy Landscape》中证明了这一点。他们提出了一个更常规的说法,即任何两个全局最小值都可以通过一条平坦的路径连接。
在 MNIST 上的 CNN 或在 PTB 上的 RNN 已经是这样的情况,但是该项研究将这种认知扩展到了在更高级的数据集(CIFAR10 和 CIFAR100)上训练的更大网络(一些 DenseNet 和 ResNet)上。为了找到这条路径,他们使用了一种来自分子统计力学的启发式方法,叫做 AutoNEB。其思想是在两个极小值之间创建一个初始路径(例如线性),并在该路径上设置中心点。然后迭代地调整中心点的位置,以最小化每个中心点的损失,并确保中心点之间的距离保持不变(通过用弹簧建模中心点之间的空间)。
虽然他们没有从理论上证明这个结果,但他们对为什么存在这样的路径给出了一些直观的解释:
如果我们扰乱单个参数,比如添加一个小常数,然后让其它部分去自适应这种变化,仍然可以使损失最小化。因此可以认为,通过微调,无数其它参数可以「弥补」强加在一个参数上的改变。
因此,本文的结果可以帮助我们通过超参数化和高维空间,以不同的方式看待极小值。
通俗来说,当考虑神经网络的损失函数时,你应该牢记一个给定的点周围可能有非常多的方向。由此得出另一个结论,鞍点肯定比局部最小值多得多:在给定的关键点上,在数十亿个可能的方向中,很可能会找到一个向下的方向(如果不是在全局最小值上)。这种认知在 NIPS 2014 年发表的论文《Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization》中被严格规范化,并得到了实证证明。
为什么 SGD 收敛(或不收敛)?
深度神经网络优化的第二个重要问题与 SGD 的收敛性有关。虽然这种算法长期以来被看做是一种快速的近似版梯度下降,但我们现在可以证明 SGD 实际上收敛于更好、更一般的最小值。但我们能否将其规范化并定量地解释 SGD 脱离局部极小值或鞍点的能力?
SGD 修改了损失函数
论文《An Alternative View: When Does SGD Escape Local Minima?》表明,实施 SGD 相当于在卷积(所以平滑)的损失函数上进行常规梯度下降。根据这一观点并在某些假设下,他们证明了 SGD 将设法脱离局部最小值,并收敛到全局最小值附近的一个小区域。
SGD 由随机微分方程控制
连续 SGD 彻底改变了我对这个算法的看法。在 ICML 2018 关于非凸优化的研讨会上,Yoshua Bengio 在他关于随机梯度下降、平滑和泛化的演讲中提出了这个想法。SGD 不是在损失函数上移动一个点,而是一片点云或者说一个分布。
幻灯片摘自 Y. Bengio 在 ICML 2018 发表的演讲。他提出用分布(或点云)代替点来看待 SGD。
这个点云的大小(即相关分布的方差)与 learning_rate / batch_size 因子成正比。Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 在论文《Stochastic gradient descent performs variational inference, converges to limit cycles for deep networks》中证明了这一点。这个公式非常直观:较低的 batch size 意味着梯度非常混乱(因为要在数据集一个非常小的子集上计算),高学习率意味着步骤混乱。
将 SGD 视为随时间变化的分布可以得出:控制下降的方程现在是随机偏微分方程。更准确地说,在某些假设下,论文表明控制方程实际上是一个 Fokker-Planck 方程。
幻灯片摘自 P. Chaudhari 和 S. Soatto 在 ICML 2018 发表的演讲——《High-dimensional Geometry and Dynamics of Stochastic Gradient Descent for Deep Networks》。他们展示了如何从离散系统过渡到 Fokker-Plank 方程所描述的连续系统。
在统计物理学中,这种类型的方程描述了暴露在曳力 (使分布推移,即改变平均值) 和随机力 (使分布扩散,即增加方差) 下的粒子的演化。在 SGD 中,曳力由真实梯度建模,而随机力则对应算法的内在噪声。正如上面的幻灯片所示,扩散项与温度项 T = 1 /β= learning_rate /(2 * batch_size) 成正比,这再次显示了该比值的重要性!
Fokker-Planck 方程下分布的演化。它向左漂移,随时间扩散。图源:维基百科
通过这个框架,Chaudhari 和 Soatto 证明了我们的分布将单调地收敛于某个稳定的分布(从 KL 散度的意义来说):
Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 论文的一个主要定理,证明了分布的单调会收敛到稳定状态(在 KL 散度意义中)。第二个方程表明,使 F 最小化相当于最小化某个潜在的ϕ以及扩大熵的分布(温度 1 /β控制的权衡)。
在上面的定理中有几个有趣的观点:
SGD 最小化的函数可以写成两项之和(Eq. 11):潜在Φ和熵的分布。温度 1 /β控制这两项的权衡。
潜在Φ只取决于数据和网络的架构(而非优化过程)。如果它等于损失函数,SGD 将收敛到全局最小值。然而, 本文表明这种情况比较少见。而如果知道Φ与损失函数的距离,你将可以知道 SGD 收敛的概率。
最终分布的熵取决于 learning_rate/batch_size(温度)的比例。直观上看,熵与分布的大小有关,而高温会导致分布具有更大的方差,这意味着一个平坦的极小值。平坦极小值的泛化能力更好,这与高学习率和低 batch size 能得到更优最小值的经验是一致的。
因此,将 SGD 看作是一个随时间变化的分布表明,在收敛性和泛化方面,learning_rate/batch_size 比每个独立的超参数更有意义。此外,它还引入了与收敛相关的网络潜力,为架构搜索提供了一个很好的度量。
结论探索深度学习理论的过程可以分为两部分:首先,通过简单的模型和实验,建立起关于深度学习理论如何及其为什么起作用的认知,然后将这些理念以数学形式呈现,以帮助我们解释当前的结论并得到新的结果。
在第一篇文章中,我们试图传达更多关于神经网络高维损失函数和 SGD 解说的直观认知,同时表明新的形式主义正在建立,目的是建立一个关于深层神经网络优化的真正数学理论。
然而,虽然非凸优化是深度学习的基石并且拥有大量的层数和参数,但它取得的成功大部分源于其优秀的泛化能力。这将是下一篇文章将分享的内容。
Sanjeev Arora:印度裔美国理论计算机科学家,他以研究概率可检验证明,尤其是PCP定理而闻名。研究兴趣包括计算复杂度理论、计算随机性、概率可检验证明等。他于2018年2月被推选为美国国家科学院院士,目前是普林斯顿大学计算机科学系教授。
6. 潜力与潜能有什么不同?
潜力 潜力就是潜在的能力和力量;内在的没有发挥出来的力量或能力 也就是人类原本具备却忘了使用的能力:发挥潜力|挖掘潜力。
亦作“潜力”。
潜在的能力或力量。
顾名思义,潜能就是潜在的能量,根据能量守恒定律,能量既不会消灭,也不会创生,它只会从一种形式转化为其他形式,或者从一个物体转移到另一个物体,而转化和转移过程中,能的总量保持不变。
一般的说,刚出生的婴儿是没有潜能的,有的话也是遗传遗留的、或者是胎教促成的。
潜能 潜能被世人传得非常悬乎,说小孩有非常大的潜能,其实不然,鹰飞成功学潜能新理解: 潜能即是以往遗留、沉淀、储备的能量。
如,人一生下来就要学走路,并且每天都在走路,到了18岁,即他18岁那年的脚走路的潜能就是自他学走路以来所沉淀下来的能量,曾报道有人曾经在逃命时跨越4米宽的悬崖,所以在某个环境下,人的潜能就会发挥出来。
至于潜能开发(鹰飞成功学另解) 平时多去锻炼,那么潜力和潜能会被激发出来的!!
7. 如何从小训练小孩的最强大脑?
唉,做梦都想让自己的孩子成为天才!
可怜天下父母心❤,哪个父母不望子成龙望女成凤?于是问题就来了,如何在家制造一个最强大脑?各种奇葩方法五花八门,各显神通,脑洞大开,也是醉了。请看天下父母的神招妙方吧。
一是孩子未出生,父母进补型。各种补药补品,鸡鸭鱼肉,一箩筐一袋子,吃,吃,吃,先把老婆吃肥再说吧,美其名曰,欲下好蛋,先饱母鸡。什么理?
二是胎教到大过和尚念经,简直是噪声扰儿!有9月怀胎一天放10个小时音乐的!甚至有放高强度金属打击乐的。凡是不可过度,胎教最好遵医嘱!舒缓有度!
三是孩子刚生来,三字经,英语,一股脑噪音扰民,有用吗?
四是功利性教育,见啥教啥,恨不得天学知识,天天有进步,三岁认1000字,四岁会乘法。可能吗?摸摸自己的大脑是这块料吗?
五是报无数的班。学前就报10个班的父母,媒体也有披露!唉!简直把知识当食物,塞吧!消化得了吗?
六是以学习代替一切玩。智商高是兴趣的结果,玩是智商成长的最重要一环!不是吗?
七是用钱来砸出最强大脑!一切以钱多钱少来衡量,不从孩子是否喜欢,是否接受!
总结,要想打造最强大脑,和上面相反就可以了!即平常心十淡定十规律!
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他的潜能训练是真实存在的,但是我没有用过。
3. 有哪些让你豁然开朗的句子?
1. 拥有就是失去的开始。2. 如果有奇迹,那也是努力的另一个名字。3. 活着不是靠泪水博得同情,而是靠汗水赢得掌声。4. 懂得珍惜,才配拥有,只有在乎,才能永久。5. 坚定的信念是存在的意义。6. 世上没有绝望的处境,只有对处境绝望的人。7. 不管多险峻的高山,总会给勇敢的人留下一条攀登的路,只要你肯迈步,路就会在你的脚下延伸。8. 不要着急,最好的总会在最不经意的时候出现。9. 不要停止奔跑,心中自己要有梦,勇往直前就一定会有收获。10. 如果你不走出去,会认为看到的就是全部。11. 遇到那些能相处舒服,彼此聊得来,把你放在心里 ,而不是表面应付的朋友,真是一种莫大的福气。如果遇上,我们一定要珍惜。12. 心若没有栖息的地方,到哪里都是流浪。13. 心智成熟并不是越来越宽容涵盖 ,什么都可以接受,而是一个逐渐剔除的过程,知道自己应该取舍的东西都分别是什么,做一个纯粹简朴的人。14. 如果有一天,我不再对你笑了,请记得:你曾经也没问过我快乐不快乐!15. 愿无岁月可回首,且以深情共白头。16. 别嫌弃陪伴你的人,别陪伴嫌弃你的人。17. 当有人说你变了的时候,不过是因为你不再按他们的方式生活罢了。18. 最痛苦的地方往往会开出最美的花儿。19. 人生,总会有不期而遇的温暖和生生不息的希望。20. 机会就像水一样,会自己流到有承载力的人的身上。天降大任与你,怎会不考验你?经受不住考验,机会给你了又有什么用?!21. 所谓无底深渊,掉下去了也是前程万里。22. 人生世间,有些人能够遇上,足矣。23. 压力不是有人比你努力,而是比你牛几倍的人依然在努力。24. 任何值得拥有的东西,一定是值得等待的。25. 你荒废的今天,正是昨日殒身之人祈求的明天。26. 没有经历别人的旅程,就不要枉自评价他的人生。27. 人,要有最朴素的生活与最遥远的梦想,即使明天天寒地冻,路远马亡。28. 心智成熟,并不是越来越宽容涵盖,什么事情都可以接受。相反,它应该是个逐渐剔除的过程,知道自己应该取舍的是什么。而后,做一个简单纯粹的自己。29. 生命中不应只有爱。30. 成功从不会放弃任何人,只有你自己放弃成功罢了。
(图片来自网络)
4. 2021年有没有赚钱的兼职或者副业?
大家好,我是老墨,一个只讲详细步骤的干货博主。
最近参与了一场线下的问调,主要对象是不同场景下的各类APP使用情况。
在文字载体和视频载体各自占据半壁江山的今天,老墨留意到里面有个值得关注的小数据。
问调结果中显示,上下班通勤过程中有声书的使用率达到了36%左右。
结合老墨之前写的失眠痛点那期文章,我敏锐地意识到音频绝对是一个被多数人忽略的需求。
果不其然,在研究了市面上几款常见的音频APP之后,被我发现了不少很有意思的变现方法。
这些变现模式老墨按难度等级简单地做了一下改进,先内部跑一下,可行性高的会逐个分享出来。
今天我会解构一个堪称万金油式的零成本玩法,同时也是最基础的,有想法的同学可以拿来入门练手。
01音频搬运项目的整体思路
如同上面所说,很多人对于利用音频变现的想象力是匮乏的。
你或许对短视频搬运有所了解,又或许对直播变现也有心得,但把两者结合在一起,多数人脑海里都是一片懵逼。
而这就是我们今天要说的项目,利用搬运来做音频的直播变现。
首先给各位放个截图:
图上这个人有些同学可能认识,老梁故事汇作为一档名节目,老梁自然也是一个名人。
我们看一下这场直播的数据,在线观看人数800+,在20分钟后大概涨到1000左右。
你可能会说名人开直播1000个观众有什么值得说的,但实际上这只是一个搬运账号。
我们点开他的头像,发现粉丝将近20万,但是并没有什么作品
也就是说,只是单纯靠直播音频就累积了十万计的粉丝。
好了,既然不是正主,那么肯定也不是本人在直播了。
于是我又回去听了听,起初以为是配音,后面仔细听发现是一段一段的录制。
而且这些录制音频还有一个重点,就是能够24小时循环播放。
我们都知道,很多有声书的听众除了在上下班的通勤时间听,还有相当部分的人群习惯在睡前听音频来帮助入睡。
24小时循环播放就能够保证触达所有时间点的精准用户,不可不谓高效。
那么这些音频是怎么来的?
很简单,老墨去喜马拉雅和QQ音乐搜了一下:
上面这些全部都是免费音频,点开就能播。
当然,如果你需要音质更好的也可以开个会员。
到这里我们就可以总结一下音频搬运直播项目的整体流程:
1、找定位
从数据上来看播放率比较高的类型有:相声/故事/历史/怪谈等等。
先确定好自己要做哪种类型,如果是矩阵玩法,则每个账号专注一种类型。
2、找对象
这个很好理解,比如做杂谈的就找老梁,做相声的就找德云社。
每一段音频在播放时最好自己先过一遍,有些音频可能听不清。
3、取名字
在做这类搬运项目时,前期的关键就是蹭流量,因此你的账号名字要尽可能往你找的对象上靠拢。
这里有个技巧,对于怕名字侵权的同学来说,取名尽量擦边球。
比如你搬运的对象是德云社,那么你账号可以叫德云女孩,以此类推。
以上就是音频搬运直播项目的主要步骤,除此之外还有一个需要留意的指标就是直播时长。
除了上面说的触及更多用户外,在抖音的算法里,直播的时长越长,曝光和权重就越多,所以你懂的。
步骤讲完,接下来聊聊这个项目如何变现。
02音频搬运直播项目的整体变现。
这个项目作为音频赛道的一个初级项目,变现方式也比较简单。
1、小黄车带货
这个主要是带跟音频相关的书籍,直播时挂在小黄车即可,一天下来3-5单没有问题。
不过说来比较令人吃惊,这些书的返佣比例差不多都在一半以上。
2、书单号带货
抖音书单号这个项目我们以前说过,有一段时间我认为已经没什么空间。
不过在这个项目下我居然又看到了新的机会。
上面说过,直播时间长是会增加曝光的,同样在直播的账号也会比没有直播的排名更靠前(前提是粉丝量级没有相差太远)
如果你做相声直播,不放账号里放一些郭德纲语录,然后橱窗带货,同样是不需要维护的被动收益。
3、卖号
对于担心侵权的同学来说粉丝量起来了就直接卖号套现离场即可。
同样的,这种方法也适用于喜欢操作矩阵账号的同学。
直接上图
一个没有违规记录的万粉账号价格在800-1200左右,当你有经验了就可以批量操作这个事。
不过这种变现方式见仁见智,毕竟一个十万粉的账号运营好了带来的收益也远不止这些。
除此之外,音频搬运直播项目的变现方式还有很多,比如做培训、广告变现等等。
如果你跟我一样嫌麻烦,那就把它做成众多挂机项目之一,躺赚收益即可。
好了,这期文章就写到这里,简而言之,音频搬运跟老墨前几期分享的头条搬运颇有些相似。
不过方向不同,具体受众和竞争自然也不尽相同。
具体问题具体分析,有什么问题可以评论区留言。
最后:
以上推荐也许不能帮你马上改变生活状况,但是对你的思维认知也许会有小小的改观。种一棵树最好的时候是去年,其次就是现在。
最后,如果我写的内容对你有帮助,请:
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5. 如何才能深度学习呢?
在今年的 ICML 上,深度学习理论成为最大的主题之一。会议第一天,Sanjeev Arora 就展开了关于深度学习理论理解的教程,并从四个方面分析了关于该领域的研究:非凸优化、超参数和泛化、深度的意义以及生成模型。
2017 年 12 月 NIPS 的 Test-of-Time Award 颁奖典礼上,Ali Rahimi 这样呼吁人们加深对深度学习的理解:
我希望生活在这样的一个世界,它的系统是建立在严谨可靠而且可证实的知识之上,而非炼金术。[……] 简单的实验和定理是帮助理解复杂大现象的基石。
Ali 的目标不是解散各个领域,而是「展开对话」。这个目标已经实现了,但对于目前的深度学习应被视为炼金术还是工程或科学,人们仍存在分歧。
7 个月后,在斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议 (ICML) 上,机器学习社区又聚焦了这个问题。此次大会与会者有 5000 多名,并累计发表论文 629 篇,这是基础机器学习研究的「年度大戏」。而深度学习理论已成为此次会议的最大主题之一。
会议第一天,最大的房间里就挤满了机器学习相关人员,他们准备聆听 Sanjeev Arora 关于深度学习理论理解的教程。这位普林斯顿大学计算机科学教授在演讲中总结了目前的深度学习理论研究领域,并将其分成四类:
非凸优化:如何理解与深度神经网络相关的高度非凸损失函数?为什么随机梯度下降法会收敛?
超参数和泛化:在经典统计理论中,为什么泛化依赖于参数的数量而非深度学习?存在其它较好的泛化方法吗?
深度的意义:深度如何帮助神经网络收敛?深度和泛化之间的联系是什么?
生成模型:为什么生成对抗网络(GAN)效果非常好?有什么理论特性能使模型稳定或者避免模式崩溃?
在这一系列的文章中,我们将根据最新的论文(尤其是 ICML2018 的论文),帮助大家直观理解这四个方面。
第一篇文章将重点讨论深度网络的非凸优化问题。
非凸优化我敢打赌,你们很多人都曾尝试过训练自己的「深度网络」,结果却因为无法让它发挥作用而陷入自我怀疑。这不是你的错。我认为都是梯度下降的错。
Ali Rahimi 在 NIPS 演讲中曾说,随机梯度下降 (SGD) 的确是深度学习的基石,它应该解决高度非凸优化问题。理解它何时起作用,以及为什么起作用,是我们在深度学习的基本理论中一定会提出的最基本问题之一。具体来说,对于深度神经网络的非凸优化研究可以分为两个问题:
损失函数是什么样的?
SGD 为什么收敛?
损失函数是什么样的?如果让你想象一个全局最小值,很可能你脑海中出现的第一幅图是这样的:
二维世界中的全局最小值附近,函数是严格凸的(这意味着 hessian 矩阵的两个特征值都是正数)。但在一个有着数十亿参数的世界里,就像在深度学习中,全局最小值附近的方向都不平坦的可能性有多大?或者 hessian 中一个为零(或近似为零)的特征值都没有的概率有多大?
Sanjeev Arora 在教程中写的第一个评论是:损失函数的可能方向数量会随着维度的增长呈指数增长。
直观上看,全局最小值似乎不是一个点而是一个连接管(connected manifold)。这意味着如果找到了全局最小值,你就能够穿过一条平坦的路径,在这条道路上,所有的点都是最小值。海德堡大学的一个研究团队在论文《Essentially No Barriers in Neural Network Energy Landscape》中证明了这一点。他们提出了一个更常规的说法,即任何两个全局最小值都可以通过一条平坦的路径连接。
在 MNIST 上的 CNN 或在 PTB 上的 RNN 已经是这样的情况,但是该项研究将这种认知扩展到了在更高级的数据集(CIFAR10 和 CIFAR100)上训练的更大网络(一些 DenseNet 和 ResNet)上。为了找到这条路径,他们使用了一种来自分子统计力学的启发式方法,叫做 AutoNEB。其思想是在两个极小值之间创建一个初始路径(例如线性),并在该路径上设置中心点。然后迭代地调整中心点的位置,以最小化每个中心点的损失,并确保中心点之间的距离保持不变(通过用弹簧建模中心点之间的空间)。
虽然他们没有从理论上证明这个结果,但他们对为什么存在这样的路径给出了一些直观的解释:
如果我们扰乱单个参数,比如添加一个小常数,然后让其它部分去自适应这种变化,仍然可以使损失最小化。因此可以认为,通过微调,无数其它参数可以「弥补」强加在一个参数上的改变。
因此,本文的结果可以帮助我们通过超参数化和高维空间,以不同的方式看待极小值。
通俗来说,当考虑神经网络的损失函数时,你应该牢记一个给定的点周围可能有非常多的方向。由此得出另一个结论,鞍点肯定比局部最小值多得多:在给定的关键点上,在数十亿个可能的方向中,很可能会找到一个向下的方向(如果不是在全局最小值上)。这种认知在 NIPS 2014 年发表的论文《Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization》中被严格规范化,并得到了实证证明。
为什么 SGD 收敛(或不收敛)?
深度神经网络优化的第二个重要问题与 SGD 的收敛性有关。虽然这种算法长期以来被看做是一种快速的近似版梯度下降,但我们现在可以证明 SGD 实际上收敛于更好、更一般的最小值。但我们能否将其规范化并定量地解释 SGD 脱离局部极小值或鞍点的能力?
SGD 修改了损失函数
论文《An Alternative View: When Does SGD Escape Local Minima?》表明,实施 SGD 相当于在卷积(所以平滑)的损失函数上进行常规梯度下降。根据这一观点并在某些假设下,他们证明了 SGD 将设法脱离局部最小值,并收敛到全局最小值附近的一个小区域。
SGD 由随机微分方程控制
连续 SGD 彻底改变了我对这个算法的看法。在 ICML 2018 关于非凸优化的研讨会上,Yoshua Bengio 在他关于随机梯度下降、平滑和泛化的演讲中提出了这个想法。SGD 不是在损失函数上移动一个点,而是一片点云或者说一个分布。
幻灯片摘自 Y. Bengio 在 ICML 2018 发表的演讲。他提出用分布(或点云)代替点来看待 SGD。
这个点云的大小(即相关分布的方差)与 learning_rate / batch_size 因子成正比。Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 在论文《Stochastic gradient descent performs variational inference, converges to limit cycles for deep networks》中证明了这一点。这个公式非常直观:较低的 batch size 意味着梯度非常混乱(因为要在数据集一个非常小的子集上计算),高学习率意味着步骤混乱。
将 SGD 视为随时间变化的分布可以得出:控制下降的方程现在是随机偏微分方程。更准确地说,在某些假设下,论文表明控制方程实际上是一个 Fokker-Planck 方程。
幻灯片摘自 P. Chaudhari 和 S. Soatto 在 ICML 2018 发表的演讲——《High-dimensional Geometry and Dynamics of Stochastic Gradient Descent for Deep Networks》。他们展示了如何从离散系统过渡到 Fokker-Plank 方程所描述的连续系统。
在统计物理学中,这种类型的方程描述了暴露在曳力 (使分布推移,即改变平均值) 和随机力 (使分布扩散,即增加方差) 下的粒子的演化。在 SGD 中,曳力由真实梯度建模,而随机力则对应算法的内在噪声。正如上面的幻灯片所示,扩散项与温度项 T = 1 /β= learning_rate /(2 * batch_size) 成正比,这再次显示了该比值的重要性!
Fokker-Planck 方程下分布的演化。它向左漂移,随时间扩散。图源:维基百科
通过这个框架,Chaudhari 和 Soatto 证明了我们的分布将单调地收敛于某个稳定的分布(从 KL 散度的意义来说):
Pratik Chaudhari 和 Stefano Soatto 论文的一个主要定理,证明了分布的单调会收敛到稳定状态(在 KL 散度意义中)。第二个方程表明,使 F 最小化相当于最小化某个潜在的ϕ以及扩大熵的分布(温度 1 /β控制的权衡)。
在上面的定理中有几个有趣的观点:
SGD 最小化的函数可以写成两项之和(Eq. 11):潜在Φ和熵的分布。温度 1 /β控制这两项的权衡。
潜在Φ只取决于数据和网络的架构(而非优化过程)。如果它等于损失函数,SGD 将收敛到全局最小值。然而, 本文表明这种情况比较少见。而如果知道Φ与损失函数的距离,你将可以知道 SGD 收敛的概率。
最终分布的熵取决于 learning_rate/batch_size(温度)的比例。直观上看,熵与分布的大小有关,而高温会导致分布具有更大的方差,这意味着一个平坦的极小值。平坦极小值的泛化能力更好,这与高学习率和低 batch size 能得到更优最小值的经验是一致的。
因此,将 SGD 看作是一个随时间变化的分布表明,在收敛性和泛化方面,learning_rate/batch_size 比每个独立的超参数更有意义。此外,它还引入了与收敛相关的网络潜力,为架构搜索提供了一个很好的度量。
结论探索深度学习理论的过程可以分为两部分:首先,通过简单的模型和实验,建立起关于深度学习理论如何及其为什么起作用的认知,然后将这些理念以数学形式呈现,以帮助我们解释当前的结论并得到新的结果。
在第一篇文章中,我们试图传达更多关于神经网络高维损失函数和 SGD 解说的直观认知,同时表明新的形式主义正在建立,目的是建立一个关于深层神经网络优化的真正数学理论。
然而,虽然非凸优化是深度学习的基石并且拥有大量的层数和参数,但它取得的成功大部分源于其优秀的泛化能力。这将是下一篇文章将分享的内容。
Sanjeev Arora:印度裔美国理论计算机科学家,他以研究概率可检验证明,尤其是PCP定理而闻名。研究兴趣包括计算复杂度理论、计算随机性、概率可检验证明等。他于2018年2月被推选为美国国家科学院院士,目前是普林斯顿大学计算机科学系教授。
6. 潜力与潜能有什么不同?
潜力 潜力就是潜在的能力和力量;内在的没有发挥出来的力量或能力 也就是人类原本具备却忘了使用的能力:发挥潜力|挖掘潜力。
亦作“潜力”。
潜在的能力或力量。
顾名思义,潜能就是潜在的能量,根据能量守恒定律,能量既不会消灭,也不会创生,它只会从一种形式转化为其他形式,或者从一个物体转移到另一个物体,而转化和转移过程中,能的总量保持不变。
一般的说,刚出生的婴儿是没有潜能的,有的话也是遗传遗留的、或者是胎教促成的。
潜能 潜能被世人传得非常悬乎,说小孩有非常大的潜能,其实不然,鹰飞成功学潜能新理解: 潜能即是以往遗留、沉淀、储备的能量。
如,人一生下来就要学走路,并且每天都在走路,到了18岁,即他18岁那年的脚走路的潜能就是自他学走路以来所沉淀下来的能量,曾报道有人曾经在逃命时跨越4米宽的悬崖,所以在某个环境下,人的潜能就会发挥出来。
至于潜能开发(鹰飞成功学另解) 平时多去锻炼,那么潜力和潜能会被激发出来的!!
7. 如何从小训练小孩的最强大脑?
唉,做梦都想让自己的孩子成为天才!
可怜天下父母心❤,哪个父母不望子成龙望女成凤?于是问题就来了,如何在家制造一个最强大脑?各种奇葩方法五花八门,各显神通,脑洞大开,也是醉了。请看天下父母的神招妙方吧。
一是孩子未出生,父母进补型。各种补药补品,鸡鸭鱼肉,一箩筐一袋子,吃,吃,吃,先把老婆吃肥再说吧,美其名曰,欲下好蛋,先饱母鸡。什么理?
二是胎教到大过和尚念经,简直是噪声扰儿!有9月怀胎一天放10个小时音乐的!甚至有放高强度金属打击乐的。凡是不可过度,胎教最好遵医嘱!舒缓有度!
三是孩子刚生来,三字经,英语,一股脑噪音扰民,有用吗?
四是功利性教育,见啥教啥,恨不得天学知识,天天有进步,三岁认1000字,四岁会乘法。可能吗?摸摸自己的大脑是这块料吗?
五是报无数的班。学前就报10个班的父母,媒体也有披露!唉!简直把知识当食物,塞吧!消化得了吗?
六是以学习代替一切玩。智商高是兴趣的结果,玩是智商成长的最重要一环!不是吗?
七是用钱来砸出最强大脑!一切以钱多钱少来衡量,不从孩子是否喜欢,是否接受!
总结,要想打造最强大脑,和上面相反就可以了!即平常心十淡定十规律!
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