前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇回鄉(xiāng)見聞范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

回鄉(xiāng)見聞范文第1篇

好印象是從洛陽市回伊川縣所走的大馬路開始的。沿洛欒公路向南，翻過龍門山，穿過伊闕口，就入縣境了。剛進縣界，眼睛為之一亮，一條雙向八車道的寬闊馬路軋在輪下。接我回鄉(xiāng)的高中校友自豪地說，咱們縣現(xiàn)在“牛”得很，連洛陽市也得高看一眼呢。我忙問咋回事？校友說，你就看這路，這兩年剛修的，寬寬闊闊多好走！你再看剛才走過的市區(qū)管轄的路，四車道，就不如這路。現(xiàn)在有句話叫“洛陽變化看伊川”，說的就是這條路。我聽了，感覺多年前還是國家級貧困縣的伊川，現(xiàn)今已駛上發(fā)展的快車道。

行在變寬的馬路上，路兩邊矗起的一座座高高大大的建筑很是耀眼。突然間，我看到一棟建筑上立著幾個字：中國動漫之都。心想這幾個字口氣還真不小，莫不是在吹牛？正月初四，我走進了縣委宣傳部，詳細了解了伊川縣發(fā)展以文化創(chuàng)意為帶動的新興產(chǎn)業(yè)情況。

縣委宣傳部常務副部長方長勛介紹說，伊川縣正在搞產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，以前是煤電、電解鋁項目占重頭，雖然對縣經(jīng)濟貢獻很大，但耗能高，污染環(huán)境。現(xiàn)在全縣工業(yè)正從傳統(tǒng)項目向高科技、高文化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。縣里沿洛欒大道引進了多個高科技項目，主要有正在建設(shè)的洛陽國際科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)園，其中的鼎晟手機、豪晟總部、連連看總部等項目年底前就會建成投產(chǎn)；深新隆光電觸摸器、芯海科技芯片及自助售餐機項目上半年投入試生產(chǎn)；新里程平板電腦、導航儀研發(fā)生產(chǎn)及總部基地項目，年內(nèi)一期工程就會形成生產(chǎn)能力；正在推進的還有利爾多晶硅、大生鋰電池項目，而其中最耀眼的還是中國動漫之都（洛陽）建設(shè)項目。動漫之都是從深圳引進的高科技項目，由國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)及動漫企業(yè)――深圳世為投資集團有限公司投資興建，一期投資23億元，將陸續(xù)建成動漫創(chuàng)意研發(fā)區(qū)、商業(yè)配套區(qū)及生活配套區(qū)。其中，作為核心區(qū)的動漫創(chuàng)意研發(fā)區(qū)，將建一個外觀呈山谷形的中國國際動漫交易中心。而先期已投資2億元建成的動漫創(chuàng)意學院，是產(chǎn)業(yè)園攜手亞洲權(quán)威的動漫學術(shù)機構(gòu)――香港數(shù)碼動漫研究院聯(lián)合培養(yǎng)數(shù)字動漫創(chuàng)意型人才的職業(yè)教育機構(gòu)。總部大樓上半年竣工使用，6棟研發(fā)大樓年底前3棟主體封頂，整個工程于2016年完工。

回鄉(xiāng)見聞范文第2篇

2、界面切換，在問題搜索框內(nèi)輸入文件續(xù)期，點擊右側(cè)的搜索圖標。閱讀相關(guān)的解決方法。

3、開始到自己的郵箱里進行恢復！回到自己的郵箱，點擊下方的文件中轉(zhuǎn)站。

4、界面切換，找到過期的文件，勾選前面的小框框，點擊上面的續(xù)期圖標。

回鄉(xiāng)見聞范文第3篇

在這個火熱的七月，我們暫別象牙塔中舒適的生活，帶著青年人特有的朝氣蓬勃，走入社會，了解社會，深入社會。

下鄉(xiāng)實踐，或許可以這樣說，這是一群人，為了同一個目標的社會實踐，在這里，你能獲得許多意想不到的收獲和感想，不過，你也有可能一無所獲，這取決于你的態(tài)度和付出的多少。

暑假社會實踐活動一直是大學生投身社會、體驗生活、服務大眾的真實契機。

下鄉(xiāng)實踐的第一天，讓我記憶猶新，記得那時我們一個小組，滿懷激動的心情一起向鄉(xiāng)下進發(fā)，我們剛到鄉(xiāng)里，頓時周圍響起了一陣陣狗叫聲，我們立刻緊張起來了。接著我們滿懷著忐忑的心情，進行一家一戶的采訪。經(jīng)過幾戶人家的采訪，我們感覺到采訪的艱難性，現(xiàn)在正是農(nóng)忙的時期，大多人家都下田了，好多戶人家的大門上都上了鎖，還有一點就是有點人家不配合我們的采訪，他們認為我們是騙子，所以實踐活動進行的很艱難，但是我們也是能理解他們的想法，原本農(nóng)民的收入就不多，就只是靠著他們的勞動力下地種田，獲得的血汗錢，所以我們并沒有埋怨，就這樣一天下來了，我們的感受很深。

所以不僅僅是文化，還有實踐的重要性，實踐類型的重要性，更認識到深入群眾的重要性。百姓生活是孕育文化的產(chǎn)床，是發(fā)展文化的基地，是傳播文化的場所，深入百姓生活才能感受到最真實純粹的文化。正是這樣，文化影響了人們的生活，推動了經(jīng)濟的發(fā)展

平日里的我們總覺得同他人交流得心應手，不想是因為我們生活在大學這座象牙塔中，同和我們最相近的人們才能如此自如。然而在社會這個大熔爐中，眾生百態(tài)都需要我們?nèi)ミm應，在對部分個體戶的調(diào)查中對此我們感受尤其深刻，我們多次反省，如何站在別人的角度將問題解釋得更透徹，以怎樣的表達方式才能獲得我們所需的準確信息，語言真的是一門藝術(shù)。

通過盱眙農(nóng)商行的下鄉(xiāng)實踐活動，我們學到很多，不僅僅是文化，還有實踐的重要性，實踐類型的重要性，更認識到深入群眾的重要性。百姓生活是孕育文化的產(chǎn)床，是發(fā)展文化的基地，是傳播文化的場所，深入百姓生活才能感受到最真實純粹的文化。正是這樣，文化影響了人們的生活，推動了經(jīng)濟的發(fā)展

實踐使我感觸頗多。“在大學里學的不是知識，而是一種叫自學的能力。”這次實踐后才深刻體會這句話的含義。暑期實踐活動讓我學會了很多知識，最重要的就是使我在待人接物、如何處理好人際關(guān)系這方面有了很大的進步。這次實踐還使我體會到在工作中我們必須勤于動手慢慢琢磨，不斷學習不斷積累，要有高度的責任心和集體榮譽感，遇到不懂的地方，自己先想方設(shè)法解決，實在不行可以虛心請教他人，沒有自學能力的人遲早要被單位和社會所淘汰。

在實踐中，我也深刻了解到，自己還有許多不足之處，在許多方面還不能做到全面、細致，以至于在實踐中出現(xiàn)了許多錯誤，經(jīng)過這次時間以后，我將做好總結(jié)，在以后的學習和生活中，時時刻刻提醒自己，不在出現(xiàn)類似的問題。這次暑期社會實踐，使我的綜合素質(zhì)得到了提高，思想更加成熟，希望以后還有這樣的機會，讓我得到更好、更全面的鍛煉。

回鄉(xiāng)見聞范文第4篇

那時侯中央電視臺正在播放全明星猜想。當時我剛參加完高考，很不理想，每天都很郁悶。

一次偶然的機會，我看了你的一期節(jié)目。節(jié)目的內(nèi)容已經(jīng)忘記了，但是你當時的一首《朋友》，還有你很樸實的談話，給了我眼前一亮的感覺。很奇怪，盡管當時不知道你是個什么人物，但是內(nèi)心深處總覺這小子會給我們帶來驚喜的。

后來，我參加了復讀。那是我人生中最壓抑的時刻。每天枯燥的三點一線，單調(diào)的步伐，堆成山的試題，還有來自自己內(nèi)心的壓力，充斥著我的補習生活，讓我覺得生活之于我是多么的暗淡，多么的孤獨。剛開始，還伴著高考失敗的陰影，自己仿佛走進了死胡同里，找不到出路。

雅典奧運會隨著我的復讀生涯開始了。一天早上，我和剛剛結(jié)識的難友在食堂吃早餐，電視上有你那熟悉的身影，站在跑道上的你，自信滿滿；面對強大的對手，你氣定神閑；奔跑的你，象極了北方的狼。最終，你給亞洲人民帶來了奇跡。我和難友忘我的擁抱著，不知何時我已淚流滿面，泣不成聲。

你成了名人，名揚海內(nèi)外。

我知道了你更多信息。其實就在前不久你來過我所在的城市。原來我們是那么得接近過，呼吸過同一座城市的空氣。可惜當時我正在為高考拼命，與你錯過了。

我和你眾多的FANS一樣，為你瘋狂。總覺的你奔跑的情景能給我?guī)砑で椋屛覠挭z般的生活找到了前進的力量。于是我的所有物品上貼滿了你的相片。老師告訴我要以你為動力，爭取明年實現(xiàn)自己的夢想。我也暗下決心，要努力拼搏，并且以你的學校為目標。

那段時間，我仿佛換了個人。每天早晨我都告訴自己“相信自己的能力”。于是，我也有了快樂的時候。高四之于我不再是地獄，而是我要獲得新生的轉(zhuǎn)折。每當學習的無聊時，一看到你奔跑的身影，我的內(nèi)心又充滿了力量。

此時的你已非彼時的你。你的消息我們都能輕易獲得。你無處不在。可你肯定不知道，在一個角落里，有我這樣的人，被你的精神鼓舞著，支撐著，寂寞卻也踏實得走過了人生的低谷。

2004年，你的12‵91震驚了世界。理所當然，你成為了感動中國十大人物之一。我再次從中央電視臺看到了你，你幽默的談吐，樸實的話語，不象是一個奧運冠軍，更象是鄰家的大哥哥。記得大家是這樣評價你的：12秒91，他就實現(xiàn)了一次偉大的跨越，100年來的記錄成了身后的歷史，十重欄桿不再是東方人的障礙，因為中國有劉翔，亞洲有劉翔！這個風一樣的年輕人，他不斷超越，永不言敗，代表著一個正在加速的民族。他身披國旗，一躍站在世界面前。

那一天，我也終于在心里默默告訴自己一定要親眼見你一次。

后來，2005年暑假你又一次來到了我所在的城市，在我上下學經(jīng)常路過的體育館比賽，而我還是只能從報紙上看你。因為我在為自己的將來奔波。沒想到，一念之差，我到了東北的一個離家千里的城市，與你所在的上海背離的更遠。其實本來06年可以再有機會去看你，可是我卻退縮了。你是名人了，而我必須要穿過種種防線才能見到你。所以我放棄了。

我想看的不是你明星般的笑容，而是你在忍受單調(diào)漫長的跑道時的孤獨。我知道你在成功之前就像一個孤獨的自由魂，年復一年，旦夕交替，追尋著未來的方向。枯燥的身影背后，是永不熄滅的夢想之火。這才是我想要看到的。

回鄉(xiāng)見聞范文第5篇

關(guān)鍵詞：人工智能；支撐向量機；相關(guān)向量機；稀疏性；穩(wěn)健性；奇異值

中圖分類號：TP181 文獻標識碼：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：奇異值占整個樣本的比率(=1-θ); RMSE:檢驗誤差;#RV：相關(guān)向量個數(shù)。

表3顯示，當奇異值比率從0%增加到50%，RVM的檢驗誤差從2.83增加到3.55，VRRVM的檢驗誤差從2.86增加到3.25，新算法的檢驗誤差從2.81到3.12，新算法誤差的增長速度是最慢的。同時比較每行中三種算法的檢驗誤差，新算法總是最小的。在模型的稀疏性方面，VRRVM需要140個相關(guān)向量，是RVM需要的相關(guān)向量(6個)的23倍，是新算法需要相關(guān)向量(14個)的10倍。以上結(jié)果意味著，對受奇異值污染的數(shù)據(jù)，新算法在模型的稀疏性和推廣能力之間取得一個較好的折中。RVM最稀疏，但其檢驗誤差卻最大。VRRVM檢驗誤差較小，但卻最稠密。新算法較稀疏，檢驗誤差最小，推廣能力最強。

在訓練速度方面，當奇異值比率為50%時，RVM、新算法和VRRVM在100個訓練集的訓練時間總和分別為120.30，1235.90和2937.10 CPU秒。雖然新算法調(diào)用標準RVM算法10次，其速度還是比VRRVM快。

傳統(tǒng)的高斯噪聲模型的一個缺點是它的非穩(wěn)健性。當觀測中包含有奇異值時，其回歸函數(shù)會發(fā)生顯著的變化。因為使用了這樣一個噪音模型，RVM抗奇異值干擾的能力較差。為了解決此問題，有研究者引入了大方差高斯分布或均勻分布（VRRVM）來解釋奇異值現(xiàn)象；還有研究者引入了Student-t噪聲模型。這兩種模型都需要引入變分方法對其參數(shù)進行估計。因為變分方法比RVM使用的type-II極大似然方法[5，12]，在計算上的代價更大，因此這兩種模型的穩(wěn)健性雖有不同程度的提高，但卻需要更長的訓練時間。另外與標準RVM相比，VRRVM需要更多的相關(guān)向量。

為了提高RVM的穩(wěn)健性，我們提出了一個啟發(fā)式算法。數(shù)據(jù)實驗表明新算法是有效的。與VRRVM相比，新算法推廣能力稍強，但需要的相關(guān)向量更少；與RVM相比，新算法稀疏性稍遜，但抗奇異值干擾的能力卻遠遠超過對方。在訓練速度方面，新算法比RVM慢，但卻比VRRVM快。 后續(xù)的工作致力于對新算法進行深入的理論分析，并將其推廣到RVM分類[5]、高斯過程回歸[13，14]、最小二乘支撐向量回歸[10]，以及尋求其在電力負荷預測[15]方面的應用。

[1] HAWKINS DM. Identification of Outliers [M]. Chapman and Hall, London, 1980.

[2] 張講社, 郭高. 加權(quán)穩(wěn)健支撐向量回歸方法[J]. 計算機學報. 2005, 28(7): 1171-1177.

[3] XU H, CONSTANTINE C, SHIE M. Sparse algorithms are not stable: a no-free-lunch theorem [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(1), 187-193.

[4] GUO G, ZHANG G Y, ZHANG J S. A method to sparsify the solution of support vector regression [J]. Neural Computing and Application, 2010, 19(1): 115-122.

[5] TIPPING M E. Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine [J]. Journal of Machine Learning Research, 2001, 1: 211-244.

[6] VAPNIK V. The Nature of Statistical Learning Theory [M]. New York: Springer-Verlag, 1995.

[7] SCH?LKOPF B, SMOLA A J. Learning with Kernels [M]. MIT, 2002.

[8] FAUL A, TIPPING M E. A variational approach to robust regression [C]. In: Dorffner G, Bischof H, Hornik K(Eds.), Proceedings of ICANN’01, Springer. 2001, 95-102.

[9] TIPPING M E, LAWRENCE N D. Variational Inference for Student-t Models: Robust Bayesian Interpolation and Generalized Component Analysis [J]. Neurocomputing. 2005, 69: 123-141.

[10] SUYKENS A J K, D E BRABANTER J, LUKAS L, VANDEWALLE J. Weighted Least Squares Support Vector Machines: Robustness and Sparse Approximation [J]. Neurocomputing. 2002, 48(1-4): 85-105.

[11] HONG X, CHEN S. M-estimator and D-optimality Model Construction Using Orthogonal forward Regression [J]. IEEE Transaction on System, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics, 2005, 35(1): 155-162.

[12] BERGER J O. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis [M]. Berlin: Springer, second edition, 1985.

[13] RASMUSSEN C E, WILLIAMS C K I. Gaussian Processes for Machine Learning [M]. MIT Press, 2006.