征服和狂飙的区别
征服和狂飙最大区别是演员不同
什么是哲学定义
哲学的定义是关于世界观的学说，是人们对于整个世界（包括自然界、人类社会和人的思维）及其发展的最一般规律的科学，是“关于自然知识和社会知识的概括和总结”。哲学是一种社会意识形态，属于上层建筑，由一定的经济基础决定，并为其服务。哲学是理论化、系统化的世界观，是世界观的理论体系。
教育特别强调内驱力，请问怎么理解内驱力
所谓内驱力，就是学生自主学习的内在动力。这就像是一台汽车的发动机，有了这种内在动力，学生在学习中就能爆发出极大的热情、长久坚持力和不怕困难、不怕失败的勇气，因此这是一种良好的学习品质，是家庭教育和学校教育要着重要开发和培养的能力。培养学生的学习内驱力，可着眼于以下几个方面：
一是对学生进行理想信念教育。理想信念是灯塔，理想信念是方向，一个有理想、有追求、有信念的学生，就能在自身理想信念的支配下，产生强大的学习内驱力，进而激发其不断努力学习，最终实现自己的理想。尤其是当这种理想信念与国家民族的发展相契合时，学生会产更大的学习内驱力。
家长和教师在对孩子进行理想信念教育时，要注意把长远目标和中期目标、近期目标相结合，既要让学生“仰望星空”，又要让学生“脚踏实地”，把长远目标分解成阶段性的中期目标和当下的近期目标。不可好高骛远，整天让孩子将理想挂在嘴头上，就是不愿意下功夫，抓好当下的学习，否则这样的理想信念教育就会成为空中楼阁。
二是善于培养学生的学习兴趣。对某些事物的兴趣，也是让学生产生学习内驱力的主要原因，爱因斯坦之所以成为二十世纪最伟大的科学家，来源于小时候他对宇宙起源的一个追问；瓦特之所以能发明蒸汽机，引发了英国的工业革命，来源他对水壶烧水时蒸汽冲击壶盖的兴趣。所以说，真正的兴趣是学生产生学习内驱力的根源。
家长和教师在培养孩子的兴趣和特长时，要注意区分孩子的真兴趣和假兴趣。一个新生儿，对世界上有一切事物都感兴趣，这是孩子的天性，但不一定是真兴趣。有些家长有攀比心理，看到人家的孩子学钢琴，也投入巨资让自己的孩子学钢琴；看到人家的孩子学书法，也让自己的孩子报书法班。这只能说是家长的兴趣，不一定是孩子的兴趣，这样的兴趣培养只能让孩子产生厌学情绪，不会产生内驱力。
三是善于抓住教育的契机培养学生的内驱力。内驱力有时候与理想无关，也与兴趣无关，往往出于学生改变现实的愿望。比如，有些农村家庭家境贫寒，孩子就是在一种改变命运的信念支撑下，发奋学习；在学校教育中，有的学生因为某次考试失利，就是要在下一次考试中实现赶超而努力力学习。
不要小看孩子这种短时的学习动力，只要家长和教师善于引导，多表扬鼓励，少批评指责，积极为孩子输送正能量，也可让其成为长久的内生动力，最终激励孩子成为一个出类拔萃的人才。
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机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么
给亲分享下人工智能、机器学习和深度学习、强化学习的区别与联系。
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。这两年在不管在国内还是在国外，人工智能、机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度，Google 自然也在其中。
去年早些时候 Google DeepMind 的 AlphaGo 项目在举世瞩目的围棋比赛中一举击败了韩国选手李世石，媒体就是使用了人工智能、机器学习和深度学习这几个术语，来解释 DeepMind 获胜的原因，并将它们混为一谈。但是三者其实不是一回事。
区别与联系
本文借助Michael Copeland的讲解，让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念，深入理解它们的关系和区别。为了搞清三者关系，我们来看一张图：
如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。
但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。
人工智能
人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。
我们力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习。
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。
许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。
但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。
举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。
每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。
如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
强化学习
强化学习(Reinforcement Learning),又称再励学习或者评价学习.也是机器学习的技术之一.所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大,由于外部给出的信息很少,强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习.通过这种学习获取知识,改进行动方案以适应环境.强化学习最关键的三个因素是状态,行为和环境奖励.关于强化学习和深度学习的实例,最典型的莫过于谷歌的AlphaGo和AlphaZero两位了,前者通过深度学习中的深度卷积神经网络,在训练了大约三千万组人类的下棋数据,无数度电的情况下才搞出来的模型,而后者使用强化学习的,通过自己和自己下棋的搞出来的模型.而最终的实验结果也很让人震撼.AlphaGo干败了人类围棋顶尖高手,而AlphaZero干败了AlphaGo.
强化学习（Reinforcement Learning），就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。 强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。 通过这种，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
总结
人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。
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本文由挚金资本原创编译，本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑，现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。
王阳明的知行合一该如何理解
王阳明知行合一的理解是：知是行的主意，行是知的功夫。知是行之始，行是知之成。
