第一篇：我對機器學習的理解

我對機器學習的理解

在我們身邊，阿爾法狗出現，智能機器人足球賽，智能拆彈機器人，制造業大量應用全智能機械流水線??各個領域我們能看到智能機器已經開始展現出它的能力，并在一代一代更新后變得更為智能化。機器學習，在我看來就是讓機器學習人思維的過程，就是讓機器學會“人識別事物的方法”，我們希望人從事物中了解到的東西和機器從事物中了解到的東西一樣，這就是機器學習的過程。

在機器學習中有一個很經典的問題：“假設有一張色彩豐富的油畫，畫中畫了一片茂密的森林，在森林遠處的一棵歪脖樹上，有一只猴子坐在樹上吃東西。如果我們讓一個人找出猴子的位置，正常情況下不到一秒鐘就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”

那么問題就來了，為什么人能在上千種顏色混合而成的圖像中一下就能識別出猴子呢？在我們的生活中，各種事物隨處可見，我們是如何識別出各種不同的內容呢？也許你可能想到了——經驗。沒錯，就是經驗。經驗理論告訴我們認識的所有東西都是通過學習得到的。比如，提起猴子，我們腦海里立刻就會浮現出我們見過的各種猴子，只要畫中的猴子的特征與我們意識中的猴子雷同，我們就可能會認定畫中畫的是猴子。極端情況下，當畫中猴子的特征與我們所認識某一類猴子的特征完全相同，我們就會認定畫中的猴子是哪一類。

在2010年以前，機器學習的應用在某些特定領域發揮了巨大的作用，如車牌識別，網絡攻擊防范，手寫字符識別等等。但是，自從2010年以后，隨著大數據概念的興起，機器學習的大量應用都與大數據高度耦合，幾乎可以認為大數據是機器學習應用的最佳場景。但凡你能找到的介紹大數據魔力的文章，都會說大數據如何準確預測到了某些事，例如經典的Google利用大數據預測H1N1在美國某小鎮的爆發，百度預測2014年世界杯從淘汰賽到決賽全部預測正確。是什么讓大數據具有如此魔力？簡單來說，就是機器學習。正是基于機器學習技術的應用，數據才能發揮其魔力。

大數據的核心是利用數據的價值，而機器學習是利用數據價值的關鍵技術。對于大數據而言，機器學習是不可或缺的。相反，對于機器學習而言，越多的數據會就越能提升模型的精確性，同時，機器學習算法復雜的計算時間也迫切需要分布式計算與內存計算等關鍵技術。因此，機器學習的興盛也離不開大數據的幫助，大數據與機器學習互相促進相依相存。

第二篇：機器學習報告

機器學習總結報告

劉皓冰

大部分人錯誤地以為機器學習是計算機像人一樣去學習。事實上，計算機是死的，怎么可能像人類一樣“學習”呢，機器學習依靠的是數學，更確切地說是靠統計。

如果我們讓計算機工作，是給它一串指令，然后計算機會遵照這個指令一步步執行下去，有因有果，非常明確。但這種方式在機器學習中是行不通的。機器學習是不會接受你輸入的指令的，它接受的是你輸入的數據。也就是說，機器學習是一種讓計算機利用數據而不是指令來進行各種工作的方法。這聽起來非常不可思議，但結果上卻是非常可行的。“統計”思想將在你學習“機器學習”相關理念時無時無刻不伴隨，相關而不是因果的概念將是支撐機器學習能夠工作的核心概念。

依據數據所做的判斷跟機器學習的思想根本上是一致的。機器學習方法是計算機利用已有的數據(輸入)，得出了某種模型，并利用此模型預測未來(輸出)的一種方法。從數據中學得模型的過程稱為“學習”（learning）或“訓練”（training），這個過程通過執行某個學習算法來完成。訓練過程中使用的數據成為“訓練數據”（training data），其中每個樣本稱為一個“訓練樣本”（training sample），訓練樣本組成的集合稱為“訓練集“（training set）。學得模型對應了關于數據的某種潛在的規律，因此亦稱”假設“（hypothesis）；這種潛在規律自身，則稱為”真相“或”真實“（ground-truth），學習過程就是為了找出或逼近真相。模型有時也被稱為”學習器“（learner），可看作學習算法在給定數據和參數空間上的實例化。

若欲預測的是離散值則此類學習任務被稱為“分類”；若欲預測的是連續值則此類學習任務稱為“回歸”；對只涉及兩個類別的“二分類”任務，通常稱其中一個類為“正類”，另一個類為“反類”；涉及多個類別時，則稱為“多分類”任務。

模型是否準確依賴與數據。如果我的數據越多，我的模型就越能夠考慮到越多的情況，由此對于新情況的預測效果可能就越好。這是機器學習界“數據為王”思想的一個體現。一般來說(不是絕對)，數據越多，最后機器學習生成的模型預測的效果越好。

機器學習里面有非常多的經典算法，每種算法都能形成一個模型。下面在簡要介紹一下機器學習中的經典代表方法。重點介紹的是這些方法內涵的思想。

1、回歸算法 在大部分機器學習課程中，回歸算法都是介紹的第一個算法。原因有兩個：一.回歸算法比較簡單，介紹它可以讓人平滑地從統計學遷移到機器學習中。二.回歸算法是后面若干強大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學習那些強大的算法。回歸算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。

線性回歸一般使用“最小二乘法”來求解。“最小二乘法”的思想是這樣的，假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。函數極值在數學上我們一般會采用求導數為0的方法。但這種做法并不適合計算機，可能求解不出來，也可能計算量太大。計算機科學界專門有一個學科叫“數值計算”，專門用來提升計算機進行各類計算時的準確性和效率問題。例如，著名的“梯度下降”以及“牛頓法”就是數值計算中的經典算法，也非常適合來處理求解函數極值的問題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡單且有效的方法之一。

邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最后預測出的結果是數字，例如預測一所房子大約可以買多少錢。而邏輯回歸屬于分類算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類，例如判斷腫瘤是惡性還是良性等等。實現方面的話，邏輯回歸只是對對線性回歸的計算結果加上了一個Sigmoid函數，將數值結果轉化為了0到1之間的概率(Sigmoid函數的圖像一般來說并不直觀，你只需要理解對數值越大，函數越逼近1，數值越小，函數越逼近0)，接著我們根據這個概率可以做預測，例如概率大于0.5，腫瘤就是惡性的等等。

2、神經網絡

神經網絡(也稱之為人工神經網絡，ANN)算法是80年代機器學習界非常流行的算法，不過在90年代中途衰落。現在，攜著“深度學習”之勢，神經網絡重裝歸來，重新成為最強大的機器學習算法之一。

神經網絡的誕生起源于對大腦工作機理的研究。早期生物界學者們使用神經網絡來模擬大腦。機器學習的學者們使用神經網絡進行機器學習的實驗，發現在視覺與語音的識別上效果都相當好。在BP算法(加速神經網絡訓練過程的數值算法)誕生以后，神經網絡的發展進入了一個熱潮。

下圖是一個簡單的神經網絡的邏輯架構。在這個網絡中，分成輸入層，隱藏層，和輸出層。輸入層負責接收信號，隱藏層負責對數據的分解與處理，最后的結果被整合到輸出層。每層中的一個圓代表一個處理單元，可以認為是模擬了一個神經元，若干個處理單元組成了一個層，若干個層再組成了一個網絡，也就是”神經網絡”。

圖神經網絡的邏輯架構

在神經網絡中，每個處理單元事實上就是一個邏輯回歸模型，邏輯回歸模型接收上層的輸入，把模型的預測結果作為輸出傳輸到下一個層次。通過這樣的過程，神經網絡可以完成非常復雜的非線性分類。

進入90年代，神經網絡的發展進入了一個瓶頸期。其主要原因是盡管有BP算法的加速，神經網絡的訓練過程仍然很困難。因此90年代后期支持向量機(SVM)算法取代了神經網絡的地位。

3、SVM（支持向量機）

支持向量機算法是誕生于統計學習界，同時在機器學習界大放光彩的經典算法。

支持向量機算法從某種意義上來說是邏輯回歸算法的強化：通過給予邏輯回歸算法更嚴格的優化條件，支持向量機算法可以獲得比邏輯回歸更好的分類界線。但是如果沒有某類函數技術，則支持向量機算法最多算是一種更好的線性分類技術。

但是，通過跟高斯“核”的結合，支持向量機可以表達出非常復雜的分類界線，從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數，最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。

上述機器學習算法均為監督學習算法。監督學習，就是人們常說的分類回歸，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬于某個函數的集合，最優則表示在某個評價準則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是貓啊、那是狗啊、那是桌子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入數據，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以后，腦子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函數，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是貓，哪些是狗。無監督學習則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在于我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對數據進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之后，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什么叫做朦朧派，什么叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關心這一類是什么。因此，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。

那么，什么時候應該采用監督學習，什么時候應該采用非監督學習呢？一種非常簡單的回答就是從定義入手，如果我們在分類的過程中有訓練樣本，則可以考慮用監督學習的方法；如果沒有訓練樣本，則不可能用監督學習的方法。但是事實上，我們在針對一個現實問題進行解答的過程中，即使我們沒有現成的訓練樣本，我們也能夠憑借自己的雙眼，從待分類的數據中人工標注一些樣本，并把他們作為訓練樣本，這樣的話就可以把條件改善，用監督學習的方法來做。然而對于不同的場景，正負樣本的分布如果會存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比較小），這樣的話用監督學習的效果可能就不如用非監督學習了。

今天，在計算機科學的諸多分支學科領域中，都能找到機器學習技術的身影，尤其是在計算機視覺、語音識別、模式識別、自然語言處理等“計算機應用技術”領域，機器學習已成為最重要的技術進步源泉之一。此外，機器學習還為許多交叉學科提供了重要的技術支撐比如說“生物信息學”。

可以說“計算機視覺=圖像處理+機器學習“。圖像處理技術用于將圖像處理為適合進入機器學習模型中的輸入，機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多，例如百度識圖、手寫字符識別、車牌識別等等應用。這個領域是應用前景非常火熱的，同時也是研究的熱門方向。隨著機器學習的新領域深度學習的發展，大大促進了計算機圖像識別的效果，因此未來計算機視覺界的發展前景不可估量。

如果說“計算機視覺=圖像處理+機器學習“，那么”語音識別=語音處理+機器學習“。語音識別就是音頻處理技術與機器學習的結合。語音識別技術一般不會單獨使用，一般會結合自然語言處理的相關技術。目前的相關應用有蘋果語音助手siri、微軟小娜等。

“自然語言處理=文本處理+機器學習“。自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中，大量使用了編譯原理相關的技術，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術。作為唯一由人類自身創造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。按照百度機器學習專家余凱的說法“聽與看，說白了就是阿貓和阿狗都會的，而只有語言才是人類獨有的”。如何利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解，一直是工業和學術界關注的焦點。

談到對數據進行分析利用，很多人會想到“數據挖掘”（data mining）。數據挖掘領域在二十世紀九十年代形成，它受到很多學科領域的影響，其中數據庫、機器學習、統計學無疑影響最大。數據挖掘是從海量數據中發掘知識，這就必然涉及對“海量數據”的管理和分析。大體來說，“數據挖掘=機器學習+數據庫“——數據庫領域的研究為數據挖掘提供數據管理技術，而機器學習和統計學的研究為數據挖掘提供數據分析技術。由于統計學往往醉心于理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習算法之后才能再進入數據挖掘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘發揮影響，而機器學習和數據庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。從數據分析的角度來看，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往并不把海量數據作為處理對象，因此，數據挖掘要對算法進行改造，使得算法性能和空間占用達到實用的地步。同時，數據挖掘還有自身獨特的內容，即關聯分析。

通過上面的介紹，可以看出機器學習是多么的重要，應用是多么的廣泛。現隨著大數據（big data）概念的興起，機器學習大量的應用都與大數據高度耦合，幾乎可以認為大數據是機器學習應用的最佳場景。例如經典的Google利用大數據預測了H1N1在美國某小鎮的爆發、百度預測2014年世界杯結果從淘汰賽到決賽全部正確。這實在太神奇了，那么究竟是什么原因導致大數據具有這些魔力的呢？簡單來說，就是機器學習技術。正是基于機器學習技術的應用，數據才能發揮其魔力。

大數據的核心是利用數據的價值，機器學習是利用數據價值的關鍵技術，對于大數據而言，機器學習是不可或缺的。相反，對于機器學習而言，越多的數據會越可能提升模型的精確性，同時，復雜的機器學習算法的計算時間也迫切需要分布式計算與內存計算這樣的關鍵技術。因此，機器學習的興盛也離不開大數據的幫助。大數據與機器學習兩者是互相促進，相依相存的關系。

機器學習與大數據緊密聯系。但是，必須清醒的認識到，大數據并不等同于機器學習，同理，機器學習也不等同于大數據。大數據中包含有分布式計算、內存數據庫、多維分析等等多種技術。單從分析方法來看，大數據也包含以下四種分析方法：

1.大數據，小分析：即數據倉庫領域的OLAP分析思路，也就是多維分析思想。2.大數據，大分析：這個代表的就是數據挖掘與機器學習分析法。3.流式分析：這個主要指的是事件驅動架構。4.查詢分析：經典代表是NoSQL數據庫。

也就是說，機器學習僅僅是大數據分析中的一種而已。盡管機器學習的一些結果具有很大的魔力，在某種場合下是大數據價值最好的說明。但這并不代表機器學習是大數據下的唯一的分析方法。

第三篇：我對差生的理解

談談我對“差生”的理解

俗話說：“金無足赤，人無完人。”由于每個學生的家庭環境、社會環境以及自身的心理品質和學習能力不同，他們在學習上的表現也就不一樣。另外，學生的道德品質和學習成績還會隨著年齡的增長，外界因素的影響而變化。班內出現部分學習落后的學生，情況純屬必然，作為教師首先應正確對待。

一位教育學家曾說：“教育之沒有情感，沒有愛，如同池塘沒有水一樣。沒有水，就不能成為池塘，沒有愛，也就沒有教育。”越是差生，越需要我們加倍呵護。所謂差生也有不同的具體行為和心理表現。一般來說，中規中矩的差生在心理上都有較脆弱的一面，他們遵循的仍然是向好學生學習和努力的行為標準，但因知識基礎、群體關系、自身素質等多方面因素，無法擺脫差生的標簽，因而內心常較為壓抑，故心理創傷感也較多。有些玩世不恭，放棄好學生評價標準觀念束縛的學生則相對較輕松，他們不再只認定學習這一條路，但對家長、老師的強迫其認真學好知識，則會有抵觸甚至對抗心理。一提起他們，一直令老師束手無策，有的老師干脆置之不理，任其發展。這樣就導致部分差生，通過上課破壞紀律等，尋求老師的關注，以求得受到關注的心理滿足感。

分析“差生”學習成績相對落后的原因：

（一）沒有調動非智力因素的原因非智力因素構成了學習的內驅力，包括孩子的學習動機，學習興趣，情感，意志等。雖然這些不能像智力因素一樣直接影響孩子的學習成績，但它也屬于動力系統，是學習過程中不可忽視的部分。

差生的智力水平一般都在中等以上，造成學習成績落后的原因主要是缺乏學習動機，認為學習是學校老師的事，是父母的事，和自己無關，自己的學習活動是被迫的行為。他們對學習也沒有興趣，不把心思放在學習上，有的孩子學習不好，玩電腦游戲卻是高手，因為感興趣，所以他們會投入其中，而學習不能。意志力表現薄弱，他們在學習上畏難，愛玩，因為玩的過程不需要意志力的維持。

（二）學習方法欠缺隨著年級上升，對孩子的要求不同，各學科的學習方法也有所不同，如果孩子缺乏靈活多樣的學習方法，不能有效的應對學習上的問題，就會出現成績落后的現象。在高中階段，要求孩子自主學習的水平越來越高，如果孩子還只是一味的依賴老師，沒有自己的方法，那么當這種依賴關系變得稀松時，孩子就無所適從。所以有的孩子表面上看并沒有調皮搗蛋，但成績也總是上不去。學習成績落后，不愛學習，但學習成績落后的原因并非智力因素引起的。

（三）學習基礎差，跟不上步伐。學習過程是有著連續性和繼承性的，教學中的知識也是有一定的系統性，如果剛開始沒有學好，很多基礎知識沒有掌握，會很明顯的影響后續的學習。

分析差生心理特點，我們應該認識到：

（一）自卑心理在傳統觀念中，差生被當作壞孩子，常受到老師的批評、同學的埋怨或家長的訓斥，感到在班級里抬不起頭來，懷疑自己的能力，對學習沒有信心，消極，自甘落后，形成自卑心理。這種心理形成后，會影響到孩子生活的各個方面，如學習、同伴交往、親子關系等。

（二）戒備心理差生因為成績不如意而受到的批評較多，這樣人們容易在心目中將這點不足擴大化，認為差生喜歡做壞事。即使他們做了一些好事，也得不到應有的肯定。周圍環境的信任缺乏使得孩子將委屈感慢慢轉化成戒備，表現對關愛的不理會與漠視，不輕易的接受別人也不向別人示好，這其實正表明他們需要關愛，需要理解和信任。

（三）逆反心理孩子在最開始的時候都是有上進心的，差生也是如此，但取得了不理想成績后，由于老師和家長對孩子的成績缺乏理性的思考，武斷的將一些壓力施加在孩子身上，孩子的理解與情感需要被忽視了，他們從心底里開始“抱怨”老師和家長的不理解，處處對著干。

（四）惰性心理差生同樣面臨著巨大的學習壓力，但他們很少能獲得學習成功的經驗，學習成了無趣的事情。學習興趣缺乏，學習動機的喪失，是差生惰性心理的根本原因，他們變得貪玩，偷懶，害怕學習。

作為一名人民教師，首先應該理解和鼓勵差生，調動他們的非智力因素，幫他們改進學習方法，注重學習策略的培養，進一步加深他們對知識的理解和運用，同時給他們更多理解，幫他們建立自信心，保護他們的自尊心，這才是當務之急。我認為可以從以下方面努力：

第一,教師要有高度的事業心和責任感,忠于教育事業,熱愛學生。這是做好教師工作的前提和基礎,很難想象一個不熱愛教育事業、對學生缺乏感情的教師能做好學生的工作。教師只有對學生傾注全部的愛,特別是對心靈上有過創傷的差生真摯地關心、體貼,才能幫助其解除身心痛苦,使學生產生積極向上的動力,努力創造條件,改變落后狀態,趕上或超過先進。

第二,要相信差生是可以向好的方向轉化的。差生無非是消極落后方面的因素多一些,但再差的學生也有積極因素。因此,我們要善于發現他們的長處,做他們的益友。青年教育改革家魏書生說得好:“差生不缺批評,不缺訓斥,而缺的是鼓勵、表揚和感化。”因此,他號召全校教師對差生要“以柔克剛”,用精神和物質力量感化差生,讓差生得到尊重、理解、幫助和關懷。差生在心靈上雖然受到了創傷,但是他們仍然向往著美好的未來,他們通過努力而取得的成績,希望得到同學的承認、老師的理解。盡管這種心理需要有時是微弱的,但它確實是向好的方面轉化的動力。

第三,教師要針對學生不同的特點進行不同的教育方式。差生的表現形式是多種多樣的,每個人都有其不同的特點,因此,在對他們進行教育時,要針對其不同特點,采取不同的教育方式,才能取得實效。但是,不論采取什么方式,都要實事求是,以理服人。

第四,對差生工作要有耐心和信心。差生思想覺悟較之好學生有差距,他們認識能力較低,思想基礎不牢,容易出現反復。所以培養他們的集體榮譽感、上進心就需要老師要有耐心,更要有信心。差生也是不甘心走下坡路的。當他們做錯了事后,往往會感到懊悔。因此,教師對他們的思想反復、動搖要有充分思想準備,要更加關心他們,克服急躁情緒,不斷地從反復中發現他們的進步因素,教育引導他們向好的方面轉化。同時,要注意做好鞏固工作,防止差生思想重新出現反復。這就需要我們做大量的持久的艱苦的思想工作,既要有慈母之心,又要有嚴父之情,要愛得得體,嚴得適度,積極為他們創造向進步轉化的條件。

第四篇：我對全心全意為人民服務的理解專題

敬愛的黨組織：

全心全意為人民服務是中國共產黨的宗旨，是每一個中國共產黨員都必須遵循的行動準則。作為一名入黨積極分子，在認識并不斷調整自己的入黨動機，明確了黨員的條件級基本要求，對黨的綱領和黨的核心人生價值體系有了一定認識之后，就必須要促使自己樹立全心全意為人民服務的信念，并在實際行動中付諸實踐活動。

我覺得，全心全意為人民服務是一項光榮的使命。廣大勞動人民使我們整個社會賴以生存和發展的最堅實的基礎。他們用自己辛勤的勞動和卓越的才能在社會的各個領域艱辛勞作著。農民一年四季忙碌在土地上，工人夜以繼日的在工廠的車間里揮灑汗水，教師則365天都奮斗在傳播科學文化知識的三尺講臺;清晨，清潔工人在我們酣睡著的時候已經開始清掃街道;深夜，醫生在我們進入夢鄉的時候或許還在緊張地給病人做手術……是他們用智慧和汗水為我們提供了糧食、衣物、知識，他們用自己看似微不足道的行動使我們得到健康和充實的生活。難以想象沒有他們，我們的社會生活會變成什么樣子。他們所從事的事業是偉大而光榮的，我們面對他們應該肅然起敬!同時，我們應該反過來，盡自己的努力，為他們做點什么。這不是一種補償，也不是為了報答，而是一個心靈對另一個心靈的深深熱愛而生發出來的情感。

那么，怎樣全心全意為人民服務呢?這個問題我們已經做過很多探討。作為新一代的知識青年，我們正在求學途中，我們的知識技能還處于不斷完善的階段，我們能做的事似乎很有限。我們提倡從身邊的小事做起，像嚴格要求自己不亂扔垃圾，在公共汽車上給老弱病殘孕讓座，幫助環衛工人清掃垃圾，去孤兒院貨敬老院開展愛幼尊老的活動等等。這些事情看起來好像很小，而且是在社會道德的要求之中，也就是說，人的良心也要求人們這樣做，那這些小事也可以被列入共產黨員為人民服務的行動范圍之中嗎?我曾經有過這樣的疑慮，但是經過一段時間的觀察和思考，我得出了可定的答案——這就是每一個共產黨員為人民服務應該做的，這是人類的美德，也是共產黨員的美德。因為是小時，所以即使社會公德對每個公民有這樣的要求，很多自私自利的人也不會主動做這些小事。作為入黨積極分子，我們就不能夠假裝看不到，因此，我們要去做，去幫助那些需要幫助的人，同時給那些心存私念的人樹立一個榜樣。

我們現在能做的，的的確確是小事，一方面是安排好自己的生活，使自己不成為社會的負擔，并且為將來能做為人民服務的大事件做好準備，另一方面是為社會和諧添磚加瓦。雖然是小事，但如果人人都做，人人堅持做，就會積少成多，對國家和人民是有很大作用的。

匯報人：xiexiebang

第五篇：我對安全的理解

我對核安全的認識與理解

核電因其物理本質決定了“核安全是核電廠的生命”。在核電廠、核電管理和監督部門以及相關產業，營造和培育不同層次的“安全文化”才是保證國家核電安全的“命根”。

安全文化即是企業內部形成的良好的安全氛圍，企業全員同心同德、朝著一個目標——安全生產而努力，不僅取決于個人的行為習慣，而且與單位的組織機構及行政管理政策有密切關系，要建立好的安全文化，必須自上而下，從高層開始貫徹，運用政策及規定來規范全體員工的行為，發揮員工自身的積極性，天長日久形成企業固有的安全習慣以及員工頭腦中固有的安全意識。安全文化是引導單位工作作風、個人工作態度及思維習慣的一個重要手段，它通過研究單位和個人的種種具體表現提高安全意識、加強安全管理。

安全是種責任，作為一名從事核電行業的工作人員，安全高效地運行核電廠，確保人員不受傷害、設備不受損壞是我們的責任；保證工作質量、嚴格按規章制度辦事是我們的責任；一旦發生事故迎難而上、保護民眾生命安全是我們的責任；安全責任重于泰山。

安全是一種態度，我們經常講“安全第一”，這就是我們的態度，也是我們的原則。安全是保證我們事業順利完成的法寶，安全是我們取得效益的前提，不重視安全的后果是無法估量的、是要付出沉痛代價的。不能把安全第一只放在口頭，要實實在在的在思想里刻上安全第一，在做每件事前都要考慮安全，在工作的每時每刻不忘安全，嚴格按照按規章制度辦事。“千里之堤，潰于蟻穴”，核電無小事，任何一個小小的失誤都有可能引起非常嚴重的后果，因此我們要時刻保持警惕，充分發揮自己的屏障作用。

安全是一種經驗。每出一個事故，都能總結一些教訓，日積月累，就成了我們的規章制度。換一種說法，血的教訓換來了我們的規章制度，我們靠規章制度來保證我們的安全。事故都是違章造成的，我們要樹立防事故、保安全的思想，處處想在前、安全關口前移，真正把別人的事故當作自己的防止事故的經驗，這樣我們才會不斷提高自己、完善自己。

我們經常在追問安全是什么，其實安全就是我們從事一切行為的基本要素與準則，是我們人生平安幸福快樂的基本保障，是一道永遠也不能跨越的防線。為了自己和他人的生命和健康，我們必須時刻注意安全，這就要求我們每個人無論在何種崗位，都應時刻繃緊安全這根弦，在工作中遵章守紀，按規操作，善于發現問題，排除隱患，只有這樣，安全才會永遠與你相伴。只要你不經意的忽視了安全，事故就會悄然而至，不經意的一瞬、一念之差、一個小小的隱患，都會釀成很嚴重的后果。

無知者無畏，不懂或似懂非懂的人犯了錯誤而茫然不知，這樣的人是很可怕的，是很嚴重的安全隱患。現階段我們正處于培訓學習的最佳時機，只有切實掌握了本專業及相關專業知識，才能做好自己的本職工作，把理論知識與現場實際聯系起來，融會貫通、舉一反三，逐步提高自己的工作能力。