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¿Qué educación de iluminación simple pueden hacer los papás antes de que el niño cumpla 3 años?

1. Es la iluminación de las habilidades lingüísticas. Papá debería decir más "tonterías". No debes pensar que tu hijo no puede entender lo que le dices antes de los tres años, por lo que rara vez hablas con tu hijo y, a menudo, lo dejas solo mientras te entregas al mundo electrónico sin ningún escrúpulo. El maestro Zheng Renqiang dijo que es muy importante que los niños desarrollen sus habilidades lingüísticas antes de los tres años. Las "tonterías" diarias de papá son muy útiles para las habilidades lingüísticas de los niños. Por ejemplo, cuando la madre está cambiando pañales, usted le está diciendo algo; otro ejemplo es contarle historias pacientemente a su hijo, leerle poesía de forma emocional o cantarle una canción, todo lo cual ayudará al desarrollo del lenguaje de su hijo. No le enseñes todas estas cosas a la madre. El padre no puede carecer de la capacidad lingüística del niño. Por tanto, no seas tacaño con tu Crisóstomo y piénsalo más a la hora de llevarte bien con tus hijos. Pero tenga en cuenta que estos pensamientos deben ser positivos y no pueden regañar al niño.

2. Educación e iluminación sobre seguridad, simple y cruda sin negociación. Antes de que el niño cumpla tres años, los padres deben brindarles educación sobre seguridad, pero en comparación con los pensamientos casuales y la precaución de la madre, las palabras simples y duras del padre que atacan los puntos débiles parecen ser más efectivas.

3. Para la iluminación de la concentración, un pequeño juego es suficiente. Todo el mundo sabe que la concentración es muy importante y que el cultivo de la concentración puede comenzar después de que el niño cumpla un año. Además, esta no es una tarea difícil. Como padre, puedes simplemente jugar un juego con tus hijos cuando estés descansando en casa, que es un simple "yo digo, tú haces". Cuando el niño tenga más de un año, usted puede tomar la iniciativa, darle las instrucciones correspondientes, realizar las acciones usted mismo primero y dejar que el niño imite. A medida que el niño crece, se le puede permitir que lo haga solo y, poco a poco, se puede ampliar a instrucciones más complejas, como tocar la mesa, hacer muecas, buscar objetos de colores, etc. Sin embargo, debo recordarte que los propios niños no están concentrados y pueden verse afectados por los factores ambientales que los rodean en todo momento. Por lo tanto, debes insistir en jugar más con tu hijo para mejorar su concentración.

上篇: ¿Qué material de aislamiento acústico para interiores es mejor? Los diferentes materiales de aislamiento acústico tienen diferentes ventajas y desventajas. 下篇: ¿Cómo analizar y procesar big data? Análisis de big data Como todos sabemos, big data ya no es simplemente el hecho de que los datos son grandes, sino que la realidad más importante es el análisis de big data. Solo a través del análisis podemos obtener una gran cantidad. de información inteligente y profunda, información valiosa. Luego, cada vez más aplicaciones involucran big data, y los atributos de estos big data, incluida la cantidad, velocidad, diversidad, etc., muestran la creciente complejidad de big data. Por lo tanto, el análisis de big data es particularmente importante en el campo de big data y. Puede Se dice que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son las metodologías populares para el análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios de análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero el requisito más básico para el análisis de big data para ambos es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores pueden entenderlo fácilmente. es tan sencillo como mirar la imagen y hablar. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data son los algoritmos de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos basados en diferentes tipos y formatos de datos pueden presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente debido a estas diversas estadísticas reconocidas por los estadísticos de todo el mundo. Los métodos (que pueden describirse como verdad) pueden profundizar en los datos y descubrir valores reconocidos. Por otro lado, estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápidamente. Si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, se perderá el valor de big data. 3. Análisis predictivo. Una de las aplicaciones definitivas del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data y construye modelos científicos, y luego introduce nuevos datos a través de los modelos para predecir datos futuros. 4. Motor semántico. La diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos y necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. Los motores semánticos deben diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer información de los datos de forma proactiva. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis, ya sea en investigaciones académicas o aplicaciones comerciales. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, para un análisis de big data más profundo, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, más profundos y más profesionales. Tecnología de adquisición de datos de big data: las herramientas ETL son responsables de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., después de la limpieza, conversión e integración a la capa intermedia temporal, y finalmente cargarlos en los datos En un almacén o mercado de datos, se convierte en la base para el análisis y procesamiento en línea y la extracción de datos. Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: el procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) es una disciplina que estudia los aspectos lingüísticos de la interacción persona-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es permitir que la computadora "comprenda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se denomina comprensión del lenguaje natural (NLU, Natural Language Understanding), también conocida como lingüística computacional (Lingüística computacional). Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, también es una de las disciplinas centrales de la inteligencia artificial (IA). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de varianza, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión y análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, agrupamiento rápido y métodos de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia, análisis de correspondencia multivariado (análisis de escala óptimo), tecnología de orientación, etc. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación por afinidad o reglas de asociación, agrupamiento, descripción y visualización (descripción y visualización), minería de tipos de datos complejos (texto, red, imágenes gráficas, video, audio, etc.) Predicción de modelos: predicción Modelado, aprendizaje automático, simulación de modelado. 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