实用数学之美在线阅读 数学之美第四集心得体会范文大全【通用8篇】
数学之美在线阅读【第一篇】
上个月去北京开会,顺道拜访了人民邮电出版社,合作多年的编辑陈冀康赠我一本《数学之美》,说一定是我喜欢看的类型。以前也在网上零散看过google黑板报上吴军先生的文章,对他的前一本书《浪潮之颠》也有耳闻,但没有读过。这次有机会集中阅读他的文章,确实是一段美妙的体验。
读完这本书有一点强烈的感受:工具一定要先进。数学是强大的工具,计算机也是。这两种工具结合在一起,造就了强大的google、百度、亚马逊、阿里、京东、腾迅等公司。他们不是百年老店,但他们掌握了先进的工具。
人类历史就是一部工具的进化史。石器、青铜、铁器、火药、蒸汽机、内燃机、电报、电话、电视、计算机、卫星、互联网,工具的进步引领着文明的进步。新的工具不断淘汰老的工具,就像互联网视频点播正在淘汰电视、微博正在淘汰报纸、电子书正在淘汰纸质书那样。
但有一些古老的工具,今天仍有人在学习和使用,甚至在上面花费许多时间。毛笔就是这样一个例子。今天学习掌握毛笔这种“落后的”工具,还有什么意义?其实我们在使用一些“落后的”工具时,主要是在学习工具背后的思想。书法和绘画中蕴含的艺术审美的一般原则,经得起具体工具变迁的考验。甲骨文、金文、石鼓文所包含的对空间构图的理解,仍然值得现代人学习。思想工具是比实物工具更强大的工具。
工具组合使用,形成更强大的新工具。《数学之美》中提到的马尔可夫链虽然是很强大的工具,但我在数学课上没有听老师提到过。这本书中给我印象最深的例子是余弦定理和新闻分类。余弦定理是中学数学,再加上一些不算很难的多维向量的知识,竟然解决了计算机新闻分类这样的难题!
每一种工具的背后,是人们对世界的一种理解。蒸汽机和内燃机背后,是力学的世界。电报、电话、电视、计算机和互联网背后,是信息的世界。数学是抽象的工具,是其他工具背后的工具。每一门学科要成为科学,都少不了数学。也许有一天人们会习惯,用数学工具来分析艺术。数学是一种语言,它源于具体的世界,又高于具体的世界。如果说语言是对世界的认识和描述,如果说数学是一种语言,那么它一定是最接近神的语言。看似毫不相关,却又能描述万事万物。
学习数学有什么用?物理学家费曼当年在大一时提出这个问题,他的师兄建议他转到物理系。今天,这个问题已不成为问题。具有扎实数学功底的人才正进入各行各业,例如金融业。我认识一个出版社的老总,他招应届毕业生有一个条件:数学要好。
工具虽好,关键还要会用。最终要回到掌握先进工具的人。软件算法工程师加上计算机集群,这是目前一流企业必需的装备。正如马克.安德森所说的,各行各业的一流公司,都是软件公司。优秀的软件算法工程师,是人才争夺的焦点。这样,我们就容易理解google招工程师的要求。
对信息加工处理和传递的能力不断增强,是知识经济的特点。《数学之美》展示了google如何运用数学和计算机网络,带领我们进入云计算和大数据时代。
知识经济时代的工作,就是在各自的领域中进行科学研究。科学研究要大胆假设,小心求证。科学研究要量化。科学研究要有对比实验。科学研究要有数学模型。科学研究要有田野调查。科学研究要有文献查证。科学研究要有同行评议。《数学之美》向我们介绍了自然语言分析领域的科研方法和过程。
任何一个领域,深入进去都有无数的细节。有兴趣的人不但没被这些细节吓倒,反而会兴致勃勃地研究,从而达到令人仰慕的高度。吴军先生向我们展示了数学和算法中的这些细节,也展示了他所达到的高度。值得我学习。
感谢吴军先生分享他的知识和深刻见解,也感谢人民邮电出版社出了这样一本好书。
数学之美在线阅读【第二篇】
读茅盾先生的散文《风景谈》,感触最深的便是:只要你有一双善于发现美的眼睛,风景无处不有,无时不在。吾虽天生驽钝,却对大千世界充满好奇之心,因此视之所及皆赏心悦目,譬如流星会吸引我不眨眼睛,譬如流萤会诱惑我步履轻盈。
不眨眼睛,专注的自然是星空的神秘;步履轻盈,贯注的则是那忽明忽闪的灵动身影。当然,这背景的选择肯定是在孩提时代夏秋时节的夜晚。那时乡村的物质生活相当贫困,文化生活极其贫瘠,晚饭之后最大的乐趣便是到晒场上纳凉,要么听些狐仙鬼怪的故事,要么玩些味同嚼蜡的游戏。顽皮好动是孩子们的.天性,晒场四周那黑魆魆的田野,便是他们尽情嬉戏的乐园,其中饶有兴趣的,当属手提玻璃做的罐头瓶,蹑手蹑脚地走到草丛中,去寻找那闪着白光的萤火虫。在同伴们的眼中,萤火虫是没有心机的,基本不会伪装自己,故而不费吹灰之力,就能使那玻璃瓶变得闪烁起来,然后乐此不疲地把玩半天,直至夜深人静带回家中,挂在蚊帐里面任其自闪自灭。
我那时觉得自己俨然就是一位颇有造诣的画家,黝黑深邃的夜幕就是我的画板,废旧蚊帐做成的网兜就是我的画笔,颜料呢,始终只有一种色彩,肯定是萤火虫尾部发出的银光。平视,只见“画笔”一点一点地滑动,连点成线,仿佛一条流动的溪水,虽无声,却优美;仰望,惊叹如此之多的“流萤”在星空向你眨巴着眼睛,诱惑你想象“嫦娥奔月”与“吴刚伐桂”的神话传说,别提多舒坦惬意了;低头,平静的池塘里波光粼粼,倒有点“乱花渐欲迷人眼”的况味,因为你根本分不清哪是星星,哪是流萤……每天置身于如此美轮美奂的意境,小小的画家尽管难以泼洒出气吞山河的鸿篇巨制,倒也可以勾勒些恬淡随意的山水小品。
视觉的快慰并不能满足童年的欲望,因为想当画家的梦想只是你个体的行为,如果你不融入到集体之中去,要么离群寡居,要么保守自闭,完全体验不到彼此之间嬉闹玩乐的莫大情趣。其时还有一件美事至今令人回味无穷:比唱有关萤火虫的儿歌。比赛的场地依然是在纳凉的晒场上,比赛的选手则男女不限,由各家推选一名孩子参与;这时真正较量的并不是懵懂的孩子,而是孩子身后的“教练”与“高参”——母亲与祖母。“萤火虫,夜夜红,提着太阳当灯笼,公公挑担卖胡葱,婆婆养蚕摇丝筒,男儿读书做郎中,女儿织布当裁缝。”“萤火虫,慢慢飞,夏夜里,风轻吹,怕黑的孩子安心睡”……这些脍炙人口的谣曲通俗易懂,朗朗上口,质朴无华,意蕴深远,在我幼小的心灵中播下了诗歌启蒙的种子,为我后来爱上文学开启了一扇智慧的“天窗”。
其实,萤火虫并不仅仅是一种动物,而是一方热土环境优美的代言,甚至形成了令人叹为观止的昆虫文化。《诗经·东山》中就有“町疃鹿场,熠耀宵行”的诗句,这“宵行”指的就是萤火虫;李白、杜甫、韦应物、虞世南等都为之留下了佳构妙制,尤其是杜牧“银烛秋光冷画屏,轻罗小扇扑流萤”一句,传神得叫人浮想联翩;而最为形象的当属南朝萧绎的诗句:“本将秋草并,今与夕风轻。腾空类星陨,拂树若生花。屏疑神火照,帘似夜珠明。逢君拾光彩,不吝此生轻。”此诗通过“类星陨”“若生花”“疑神火”“似夜珠”一连四个比喻,把萤火虫的异常光彩鲜明地表现出来,并以此托物寓意,采用拟人手法,表示只要遇到知音,便要不惜一切,奉献出微薄的力量。
“老翁也学痴儿女,扑得流萤露湿衣。”在这样的夜晚,我依然痴迷于点点流萤在空中,无忧无郁地跳着舞,宠辱不惊地漫着步。那绚丽的舞蹈,那优美的曲线,使我在瞬间突然顿悟:自己也应该像萤火虫那样,提着生命的灯笼,努力照耀着自身能够看见的世界!
数学之美在线阅读【第三篇】
在巴黎举办的一场大型音乐会上,人们正如痴如醉地倾听小提琴家欧尔·布里美妙绝伦的演奏。突然,正全神贯注的布里心一颤——小提琴的.a弦断了。但迟疑没有超过两秒,他便像什么事情都没有发生似的,继续面带微笑地一曲接一曲地演奏。观众们和布里一起沉浸在那些优美的旋律当中,整场音乐会非常成功。
终场时,欧尔·布里兴奋地高高举起小提琴谢幕,那根断掉的琴弦在半空中很醒目地飘荡着。全场观众惊讶而钦佩地报以热烈的掌声,向这位处变不惊、技艺高超的音乐家致以深深的敬意。
面对记者的“何以能够保持如此镇定”的提问,欧尔·布里一脸轻松道:“其实也没什么,只不过是断了一根琴弦,我还可以用剩下的琴弦继续演奏啊。这就如同我们熟悉的许多遭受不幸的人生,依然可以美丽无憾地绽放。”
数学之美在线阅读【第四篇】
数学用在模型上而不是现实世界中,需要抽象思考出模型,即数学对象是其所做。数系扩充中,复数i并没有比无理数根号2更特殊的地方,因为它们作为抽象的数学构造,如果充分自然,则必能作为模型找到它们的用途。实际上正是如此。
数学中有个根本性的重要事实:数学论证中的每一步都可以不断地分解成更小更清晰有据的子步骤,但是这样的过程最终会终止。原则上,最终会得到一条非常长的论证,它以普遍接受的公理开始,仅通过最基本的逻辑原则一步步推进,最终得到想要求证的结论。所以,任何关于数学证明有效性的争论总是能够解决的。争论在原则上必然能够解决这一事实使数学作为一个学科是独一无二的。在这里,公理系统的主要问题不是真实性,而是自洽性和有用性,即数学证明就是由特定前提能够得出特定结论,而不考虑该前提是否正确。
我不清楚这一“根本性的重要事实”在现实中的使用范围有多大,但由此可以聊一点别的问题。现实中,如果甲对事情有a观点(或说价值观),乙有b观点,并为此争执。有下面几种情况:
1、在上述的范围之外,即没有定论。
2、有定论,但是双方都没有给出足够的证据证明和反驳。
3、有定论,一方给出了足够的证据(或者反驳理由),因为表达能力导致表述不清晰而没有说服对方。
4、有定论,一方给出了足够的证据(或者反驳理由),因为对方理解不够或理解偏差导致没有被说服。第234条与这几项有关:知识量,表达能力,理解能力,对外界的认知和自我认知。其中语言本身的局限性会一定程度上影响表达和理解,认知能力是一项综合的要求很高的能力。“评论”这件事就是个很合适的例子。如果说创造更需要的是才气,那么评论更需要的就是能力。但是,无论双方是否知道有无定论,很多情况下需要陈述不少或很多证据或反驳理由,由第234条可知人与人交流的效率很低,并且可能伴随一些冲突。若考虑到一些人的利益因素等,交流会更复杂。
数学之美在线阅读【第五篇】
在网上看到有人推荐吴军博士的《数学之美》,尽管我从事社会科学研究,但对数学的推崇一直如此,所以买来一读,我的真切体验正如吴军博士在书的后记中所说,把自己“境界提升了一个层次”。
那么,对我而言,到底提升了什么境界呢?
首要的肯定是思想境界。在未读这本书之前,我知道对于这个世界的事件形成的信息集合,人类只有两种方式可以表达,一个是数字,一个是语言。整个实数的集合是无穷个,而且每个数字都是唯一的;整个世界中的事件也是无穷个的,而且每个事件也时独一无二的,这样数学中的数字集合与世界中的事件集合就构成一个一一对应的关系,所以研究数字之间的关系,实际上就是在研究世界中事件之间的关系。语言中的概念和世界中的事件之间也是可以构成一个对应关系的,但问题是,语言中概念的集合是有限的,所以它和数字集合的对应显然只能是部分对应。
计算机科学的发展,人类需要把语言处理成数字,因为计算机只能识别数字信号,所以“语言的数字化”成为计算机产生以来发展最快、而且最有创新性的领域,而许多华人科学家成为了这个领域的顶尖专家,如李开复,吴军博士是卓越的科学家之一。至此我才感到,在计算机主导的世界中,信息化就是数字化,而最难的数字化、也是最有成就的数字化,就是对人类自然语言的数字化,因为人类的信息几乎100%是用语言承载、传播的,计算机要与人对话,变成智能化的机器,首先要解决的就是语言的数字化问题。但我们在电脑上自如地输入文字时、或者拿着手机通话时,我们跟本没有意识到,那些卓越的语言科学家,早已经把我们的语言,转化成数字信号,通过输入、处理、解码的方式,让我们无障碍地联络、工作。
我似乎感到,语言与数字的关系,就是人与自然关系的接口。套用古希腊毕达哥拉斯学派的观点,加上我的理解,即是,数是万物的本原,语言是人的本原!
吴军博士似乎也在提升我对方法的认识境界。科学研究的思考方式,习惯遵循本质、规律、连续性思维,在语言学研究的早期,人类为了让计算机识别语言,采用建立语言规则和语言规则数据库的办法,但最终以失败告终(20世纪50-70年代),70年代后科学家采用了语言统计模型,研究取得了突飞猛进。语言统计模型的胜利,再一次证明了宇宙量子模型的信念,世界是不连续的随机性的粒子构成,人类数千年文明进化出来的语言系统,就是动态的随机概率事件。其二,物理思维再也难逃牛顿的经典本质思维方法,即找寻到百分之百确定性的规律,而信息论思维是研究如何把握不确定性现象,利用概率统计是不二法门。其三,语言本质上就是信息传播,只有从通信模型视角才能真正理解计算机的功能,对语言的编码、处理、传输、解码是计算机的强项,计算机是永远不可能理解语言的意思的。
在《数学之美》中,吴军博士对他的老师、师兄弟、同事的经历、掌故进行了叙述,让我们了解到这些世界一流的学科家、技术精英们的为人处世品质、鲜明个性、科学素养及其管理风格。例如贾里尼克对博士生的严酷淘汰,马库斯对学生的宽宏大度,但我感到他们有一样东西是共同的,就是对科学创造、顶尖人才的识别和器重,甚至是无条件的包容。如此为人的境界才是根本,因为伟大的科学创造毕竟是人做出来的,只有崇高的人文精神之下才能造就顶尖的人才、一流的科学和技术。
观国内的学说界,官风盛行、人情充斥,与这些一流学说群对科学创造的赏识、对个性人才的包容,对科学探索的热诚,可谓相去甚远。
看来,我们只能寄希望于年轻一代,但愿吴博士的《数学之美》,能让我们的学子们,初步体验到科学精英们卓越的才智与情怀。
数学之美在线阅读【第六篇】
确切的来说,《数学之美》并不是一本书,它是谷歌黑板报中的一系列文章,介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用,每1篇文章都不长,但小中见大,从看似高深的高科技中用通俗易懂的案例展示了数学之美,深深的吸引了我。
这一系列文章的作者是google公司的科学家吴军。他毕业于清华大学计算机系(本科)和电子工程系(硕士),并于1993-在清华任讲师。他于19起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士,并于xx年获得计算机科学博士学位。在清华和约翰霍普金斯大学期间,吴军博士致力于语音识别、自然语言处理,特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和xx年eurospeech的最佳论文奖。
吴军博士于xx年加入google公司,现任google研究院资深研究员。到google不久,他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域,并因此获得工程奖。xx年,他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前google中日韩文搜索算法的主要设计者。在google其间,他领导了许多研发项目,包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目,并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。吴军博士在国内外发表过数10篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。他于xx年起,当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。
正是他在信息检索与自然语言处理领域中的一系列工作,使他讲述了我所看到的内容-数学之美。
看了数学之美,立即联想到了金庸小说中的武林高人,总是把一套大多数人都会的入门功夫使得威力无比,击溃众多敌者。东西放在那,它的威力如何,并键在于使用者,武术如此,数学同样如此。
于我而言,语音视别是一类高科技,作为非专业人土,深觉高奥。但看完数学之美之后,顿感惊诧,原来如此深奥东西的解决方法自己也学过,并且理工科读过大学的人都学过,那就是统计学中的条件概率p(a/b),即b事件发生条件下a事件发生的概率。
如果s表示一连串特定顺序排列的词w1,w2,…,wn,换句话说,s可以表示某一个由一连串特定顺序排练的词而组成的一个有意义的句子。现在,机器对语言的识别从某种角度来说,就是想知道s在文本中出现的可能性,也就是数学上所说的s的概率用p(s)来表示。利用条件概率的公式,s这个序列出现的概率等于每一个词出现的概率相乘,于是p(s)可展开为:
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wn-1)。
其中p(w1)表示第一个词w1出现的概率;p(w2|w1)是在已知第一个词的前提下,第二个词出现的概率;以次类推。不难看出,到了词wn,它的出现概率取决于它前面所有词。从计算上来看,各种可能性太多,无法实现。因此我们假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词wi-1有关(即马尔可夫假设),于是问题就变得很简单了。现在,s出现的概率就变为:
p(s)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w2)…p(wi|wi-1)…。
(当然,也可以假设一个词又前面n-1个词决定,模型稍微复杂些。)。
接下来的问题就是如何估计p(wi|wi-1)。现在有了大量机读文本后,这个问题变得很简单,只要数一数这对词(wi-1,wi)在统计的文本中出现了多少次,以及wi-1本身在同样的文本中前后相邻出现了多少次,然后用两个数一除就可以了,p(wi|wi-1)=p(wi-1,wi)/p(wi-1)。
也许很多人不相信用这么简单的数学模型能解决复杂的语音识别、机器翻译等问题。其实不光是常人,就连很多语言学家都曾质疑过这种方法的有效性,但事实证明,统计语言模型比任何已知的借助某种规则的解决方法都有效。比如在google的中英文自动翻译中,用的最重要的就是这个统计语言模型。去年美国标准局(nist)对所有的机器翻译系统进行了评测,google的系统是不仅是全世界最好的,而且高出所有基于规则的系统很多。
这就是数学的美妙之处了,它把一些复杂的问题变得如此的简单。
看到《数学之美》,在感叹数学的美妙与神奇之处时,自然而然联系到自己专业(地质工程而或岩土工程)中的数学应用。
数学之美在线阅读【第七篇】
读完本书,第一感受:次奥!原来数学如此多的原理模型概念都可以用去解决各种it技术问题啊。特别是语言识别和自然语言处理这类问题完全就是建立在数学原理之上的。总之,这本书就是用非常深入浅出的话去说明如何用数学方法去解决计算机的各种工程问题。这是一本讲道,而不是术的书。 要完全读懂这本书,我觉得至少需要掌握这三门课:高等数学,离散数学,还有概率论与数理统计。唉..我当初数学学得太水了,还挂了高数啊...有好的概念没看懂,以后有时间在好好看吧。如果想搞计算机研究的话,数学基础必不可少,别总在抱怨各种数学课上的东西一辈子都用不着。
发现作者对人类自然发展的认识非常深,其从语言,文字,数学的产生发展,信息的传播记录得出了这个结论:信息的产生传播接收反馈,和今天最先进的通信在原理上没有任何差别。就算是科学上最高深的技术,那也是模拟我们生活中的一些基本原理。
我们今天使用的十进制,就是我们扳手指扳了十次,就进一次位。而玛雅文明他们数完了手指和脚指才开始进位,所以他们用的是二十进制。实际上阿拉伯数字是古印度人发明的,只是欧洲人不知道这些数字的真正发明人是古印度,而就把这功劳该给了“二道贩子”阿拉伯人。
语言的数学本质
任何一种语言都是一种编码方式,比如我们把一个要表达的意思,通过语言一句话表达出来,就是利用编码方式对头脑中的信息做了一次编码,编码的结果就是一串文字,听者则用这语言的解码方法获得说话者要表达的信息。
自然语言处理模型
计算机是很笨的,他们唯一会做的就是计算。自然语言处理在数学模型上是基于统计的,说一个句子是否合理,就看看他出现的可能性大小如何,可能性就是用概率来衡量,比如一个句子,出现的概率为1/10^10,另一个句子出现的概率为1/10^20,那么我们就可以说第一个句子比第二个句子更加合理。当然这要求有足够的观测值,他有大数定理在背后支持。
最早的中文分词方法
这句话:“同学们呆在图书馆看书”,如何分词?应该是这样:同学们/呆在/图书馆/看书.最先的方法是北航一老师提出的查字典方法,就是把句子从左道右扫描一遍,遇到字典里面出现的词就标示出来,遇到复合词如(北京大学)就按照最长的分词匹配,遇到不认识的字串就分割成单个字,于是中文的分词就完成了。但是这只能解决78成的分词问题,但是“像发展中国家”这种短语它是分不出来的。后来大陆用基于统计语言模型方法才解决了。
隐含马可夫模型(没这么看懂)
一直被认为是解决打多数自然语言处理问题最为快速有效的方法,大致意思是:随机过程中各个状态的概率分布,只与他的前一个状态有关。比如对于天气预报,我们只假设今天的气温只与昨天有关而与前天没有关系,这虽然不完美,但是以前不好解决的问题都可以给出近视值了。
一个让我印象深刻的观点:
小学生和中学生其实没有必要花那么多时间去读书,其觉得最主要的是孩子们的社会经验,生活能力,和那时候树立起来的志向,这将帮助他们一生。而中学生阶段花很多时间比同伴多读的课程,在大学以后可以用非常短的时间就可以读完。因为在大学阶段,人的理解能力要强很多,比如中学要花500小时才能搞明白的内容,大学可能花100小时就搞定了。学习和教育是一个人一辈子的事情,很多中学成绩好的人进入大学后有些就表现不太好了,要有不断学习的动力才行。
余弦定理和新闻分类
我在新浪干过一年多新闻,这篇认真看了1篇,很吃惊原理cos x与新闻分析也有关系啊。google的新闻服务是由计算机自动整理分类的。而传统的媒体如门户网站是让编辑读懂新闻,找到主题,再分类分级别的,真苦逼啊...计算机自动分类原理是这样:如1篇新闻有10000个词,组成一个万维向量,这个向量就代表这篇新闻,可以通过某种算法表达这个新闻主题的类型,如果两个向量的方向一致,说明对应的新闻用词一致,方向可用夹角表示,夹角可用余弦定理表示,所以当夹角的余弦值接近于1时,这两篇新闻就可以归为一类了。
没看懂的东西:
布尔代数:布尔代数把逻辑学和数学合二为一,给了我们一个全新的视角看世界...
网络爬虫的基本原来是利用了图论的广度优先搜索和深度优先搜索...
搜索引擎的结果排名用了稀疏矩阵的计算...
地图最基本的计算是利用了有限状态机和图论的最短路径...
密码学原理,最大熵模型,拼音输入法的数学模型,布隆过滤器,贝叶斯网络等等...
任何事物都有它的发展规律,当我们认识了规律后,应当在生活工作中遵循规律,希望大家透过it规律的认识,可 以举一反三的总结学习认识规律,这样有助于自己的境界提升一个层次。
任何问题总是能找到相应的准确数学模型,一个正确的数学模型在形式上应当是简单的,一个好的方法在形式上应当也是简单的。简单才是美。
数学之美在线阅读【第八篇】
连手指、脚尖等前端部位都注意到的人,在人群中看起来就像聚光灯照射一般亮眼。
只是拿个玻璃杯,撩一撩头发或者跷一跷腿就可以散发出令人心醉的气息,这种改变动作与外表的原动力其实就是自信。
这里我以芭蕾舞者为例。芭蕾舞者那精心琢磨过的`美可以说是至高无上的艺术。即使现在不是芭蕾舞者,但只要小时候学过一点芭蕾舞,也会散发出过人的优雅气质。过去让我觉得心动的女性几乎100%都学过芭蕾舞。
我并不是鼓励大家学习芭蕾舞,但建议大家能将芭蕾舞的动作与气质带入日常生活,比如用手指轻轻固定吸管,坐在沙发上时将手轻靠在扶手上一个小小的动作就能令人瞬间变得优雅。即使没有人注意到也没关系,最重要的是自己要熟悉前端之美,并将这样的感觉带入日常生活。在这样的状态下,你一定比过去美丽动人。
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