回乡见闻
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇回乡见闻范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
回乡见闻范文第1篇
好印象是从洛阳市回伊川县所走的大马路开始的。沿洛栾公路向南，翻过龙门山，穿过伊阙口，就入县境了。刚进县界，眼睛为之一亮，一条双向八车道的宽阔马路轧在轮下。接我回乡的高中校友自豪地说，咱们县现在“牛”得很，连洛阳市也得高看一眼呢。我忙问咋回事？校友说，你就看这路，这两年刚修的，宽宽阔阔多好走！你再看刚才走过的市区管辖的路，四车道，就不如这路。现在有句话叫“洛阳变化看伊川”，说的就是这条路。我听了，感觉多年前还是国家级贫困县的伊川，现今已驶上发展的快车道。
行在变宽的马路上，路两边矗起的一座座高高大大的建筑很是耀眼。突然间，我看到一栋建筑上立着几个字：中国动漫之都。心想这几个字口气还真不小，莫不是在吹牛？正月初四，我走进了县委宣传部，详细了解了伊川县发展以文化创意为带动的新兴产业情况。
县委宣传部常务副部长方长勋介绍说，伊川县正在搞产业转型，以前是煤电、电解铝项目占重头，虽然对县经济贡献很大，但耗能高，污染环境。现在全县工业正从传统项目向高科技、高文化产业转型。县里沿洛栾大道引进了多个高科技项目，主要有正在建设的洛阳国际科技创新产业园，其中的鼎晟手机、豪晟总部、连连看总部等项目年底前就会建成投产；深新隆光电触摸器、芯海科技芯片及自助售餐机项目上半年投入试生产；新里程平板电脑、导航仪研发生产及总部基地项目，年内一期工程就会形成生产能力；正在推进的还有利尔多晶硅、大生锂电池项目，而其中最耀眼的还是中国动漫之都（洛阳）建设项目。动漫之都是从深圳引进的高科技项目，由国内知名互联网及动漫企业――深圳世为投资集团有限公司投资兴建，一期投资23亿元，将陆续建成动漫创意研发区、商业配套区及生活配套区。其中，作为核心区的动漫创意研发区，将建一个外观呈山谷形的中国国际动漫交易中心。而先期已投资2亿元建成的动漫创意学院，是产业园携手亚洲权威的动漫学术机构――香港数码动漫研究院联合培养数字动漫创意型人才的职业教育机构。总部大楼上半年竣工使用，6栋研发大楼年底前3栋主体封顶，整个工程于2016年完工。
回乡见闻范文第2篇
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回乡见闻范文第3篇
在这个火热的七月，我们暂别象牙塔中舒适的生活，带着青年人特有的朝气蓬勃，走入社会，了解社会，深入社会。
下乡实践，或许可以这样说，这是一群人，为了同一个目标的社会实践，在这里，你能获得许多意想不到的收获和感想，不过，你也有可能一无所获，这取决于你的态度和付出的多少。
暑假社会实践活动一直是大学生投身社会、体验生活、服务大众的真实契机。
下乡实践的第一天，让我记忆犹新，记得那时我们一个小组，满怀激动的心情一起向乡下进发，我们刚到乡里，顿时周围响起了一阵阵狗叫声，我们立刻紧张起来了。接着我们满怀着忐忑的心情，进行一家一户的采访。经过几户人家的采访，我们感觉到采访的艰难性，现在正是农忙的时期，大多人家都下田了，好多户人家的大门上都上了锁，还有一点就是有点人家不配合我们的采访，他们认为我们是骗子，所以实践活动进行的很艰难，但是我们也是能理解他们的想法，原本农民的收入就不多，就只是靠着他们的劳动力下地种田，获得的血汗钱，所以我们并没有埋怨，就这样一天下来了，我们的感受很深。
所以不仅仅是文化，还有实践的重要性，实践类型的重要性，更认识到深入群众的重要性。百姓生活是孕育文化的产床，是发展文化的基地，是传播文化的场所，深入百姓生活才能感受到最真实纯粹的文化。正是这样，文化影响了人们的生活，推动了经济的发展
平日里的我们总觉得同他人交流得心应手，不想是因为我们生活在大学这座象牙塔中，同和我们最相近的人们才能如此自如。然而在社会这个大熔炉中，众生百态都需要我们去适应，在对部分个体户的调查中对此我们感受尤其深刻，我们多次反省，如何站在别人的角度将问题解释得更透彻，以怎样的表达方式才能获得我们所需的准确信息，语言真的是一门艺术。
通过盱眙农商行的下乡实践活动，我们学到很多，不仅仅是文化，还有实践的重要性，实践类型的重要性，更认识到深入群众的重要性。百姓生活是孕育文化的产床，是发展文化的基地，是传播文化的场所，深入百姓生活才能感受到最真实纯粹的文化。正是这样，文化影响了人们的生活，推动了经济的发展
实践使我感触颇多。“在大学里学的不是知识，而是一种叫自学的能力。”这次实践后才深刻体会这句话的含义。暑期实践活动让我学会了很多知识，最重要的就是使我在待人接物、如何处理好人际关系这方面有了很大的进步。这次实践还使我体会到在工作中我们必须勤于动手慢慢琢磨，不断学习不断积累，要有高度的责任心和集体荣誉感，遇到不懂的地方，自己先想方设法解决，实在不行可以虚心请教他人，没有自学能力的人迟早要被单位和社会所淘汰。
在实践中，我也深刻了解到，自己还有许多不足之处，在许多方面还不能做到全面、细致，以至于在实践中出现了许多错误，经过这次时间以后，我将做好总结，在以后的学习和生活中，时时刻刻提醒自己，不在出现类似的问题。这次暑期社会实践，使我的综合素质得到了提高，思想更加成熟，希望以后还有这样的机会，让我得到更好、更全面的锻炼。
回乡见闻范文第4篇
那时侯中央电视台正在播放全明星猜想。当时我刚参加完高考，很不理想，每天都很郁闷。
一次偶然的机会，我看了你的一期节目。节目的内容已经忘记了，但是你当时的一首《朋友》，还有你很朴实的谈话，给了我眼前一亮的感觉。很奇怪，尽管当时不知道你是个什么人物，但是内心深处总觉这小子会给我们带来惊喜的。
后来，我参加了复读。那是我人生中最压抑的时刻。每天枯燥的三点一线，单调的步伐，堆成山的试题，还有来自自己内心的压力，充斥着我的补习生活，让我觉得生活之于我是多么的暗淡，多么的孤独。刚开始，还伴着高考失败的阴影，自己仿佛走进了死胡同里，找不到出路。
雅典奥运会随着我的复读生涯开始了。一天早上，我和刚刚结识的难友在食堂吃早餐，电视上有你那熟悉的身影，站在跑道上的你，自信满满；面对强大的对手，你气定神闲；奔跑的你，象极了北方的狼。最终，你给亚洲人民带来了奇迹。我和难友忘我的拥抱着，不知何时我已泪流满面，泣不成声。
你成了名人，名扬海内外。
我知道了你更多信息。其实就在前不久你来过我所在的城市。原来我们是那么得接近过，呼吸过同一座城市的空气。可惜当时我正在为高考拼命，与你错过了。
我和你众多的FANS一样，为你疯狂。总觉的你奔跑的情景能给我带来激情，让我炼狱般的生活找到了前进的力量。于是我的所有物品上贴满了你的相片。老师告诉我要以你为动力，争取明年实现自己的梦想。我也暗下决心，要努力拼搏，并且以你的学校为目标。
那段时间，我仿佛换了个人。每天早晨我都告诉自己“相信自己的能力”。于是，我也有了快乐的时候。高四之于我不再是地狱，而是我要获得新生的转折。每当学习的无聊时，一看到你奔跑的身影，我的内心又充满了力量。
此时的你已非彼时的你。你的消息我们都能轻易获得。你无处不在。可你肯定不知道，在一个角落里，有我这样的人，被你的精神鼓舞着，支撑着，寂寞却也踏实得走过了人生的低谷。
2004年，你的12‵91震惊了世界。理所当然，你成为了感动中国十大人物之一。我再次从中央电视台看到了你，你幽默的谈吐，朴实的话语，不象是一个奥运冠军，更象是邻家的大哥哥。记得大家是这样评价你的：12秒91，他就实现了一次伟大的跨越，100年来的记录成了身后的历史，十重栏杆不再是东方人的障碍，因为中国有刘翔，亚洲有刘翔！这个风一样的年轻人，他不断超越，永不言败，代表着一个正在加速的民族。他身披国旗，一跃站在世界面前。
那一天，我也终于在心里默默告诉自己一定要亲眼见你一次。
后来，2005年暑假你又一次来到了我所在的城市，在我上下学经常路过的体育馆比赛，而我还是只能从报纸上看你。因为我在为自己的将来奔波。没想到，一念之差，我到了东北的一个离家千里的城市，与你所在的上海背离的更远。其实本来06年可以再有机会去看你，可是我却退缩了。你是名人了，而我必须要穿过种种防线才能见到你。所以我放弃了。
我想看的不是你明星般的笑容，而是你在忍受单调漫长的跑道时的孤独。我知道你在成功之前就像一个孤独的自由魂，年复一年，旦夕交替，追寻着未来的方向。枯燥的身影背后，是永不熄灭的梦想之火。这才是我想要看到的。
回乡见闻范文第5篇
关键词：人工智能；支撑向量机；相关向量机；稀疏性；稳健性；奇异值
中图分类号：TP181 文献标识码：A DoI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.06.001
Relevance Vector Regression Robustization Method Based on Predictive Value Replacement
GUo Gao1 JU Hua1
Outlier ratio：奇异值占整个样本的比率(=1-θ); RMSE:检验误差;#RV：相关向量个数。
表3显示，当奇异值比率从0%增加到50%，RVM的检验误差从2.83增加到3.55，VRRVM的检验误差从2.86增加到3.25，新算法的检验误差从2.81到3.12，新算法误差的增长速度是最慢的。同时比较每行中三种算法的检验误差，新算法总是最小的。在模型的稀疏性方面，VRRVM需要140个相关向量，是RVM需要的相关向量(6个)的23倍，是新算法需要相关向量(14个)的10倍。以上结果意味着，对受奇异值污染的数据，新算法在模型的稀疏性和推广能力之间取得一个较好的折中。RVM最稀疏，但其检验误差却最大。VRRVM检验误差较小，但却最稠密。新算法较稀疏，检验误差最小，推广能力最强。
在训练速度方面，当奇异值比率为50%时，RVM、新算法和VRRVM在100个训练集的训练时间总和分别为120.30，1235.90和2937.10 CPU秒。虽然新算法调用标准RVM算法10次，其速度还是比VRRVM快。
传统的高斯噪声模型的一个缺点是它的非稳健性。当观测中包含有奇异值时，其回归函数会发生显著的变化。因为使用了这样一个噪音模型，RVM抗奇异值干扰的能力较差。为了解决此问题，有研究者引入了大方差高斯分布或均匀分布（VRRVM）来解释奇异值现象；还有研究者引入了Student-t噪声模型。这两种模型都需要引入变分方法对其参数进行估计。因为变分方法比RVM使用的type-II极大似然方法[5，12]，在计算上的代价更大，因此这两种模型的稳健性虽有不同程度的提高，但却需要更长的训练时间。另外与标准RVM相比，VRRVM需要更多的相关向量。
为了提高RVM的稳健性，我们提出了一个启发式算法。数据实验表明新算法是有效的。与VRRVM相比，新算法推广能力稍强，但需要的相关向量更少；与RVM相比，新算法稀疏性稍逊，但抗奇异值干扰的能力却远远超过对方。在训练速度方面，新算法比RVM慢，但却比VRRVM快。 后续的工作致力于对新算法进行深入的理论分析，并将其推广到RVM分类[5]、高斯过程回归[13，14]、最小二乘支撑向量回归[10]，以及寻求其在电力负荷预测[15]方面的应用。
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