北京四中最有名的数学老师是谁？
徐晓阳，1993年毕业于陕西师范大学数学系，2001年调入北京四中，现任数学教师，中教高级，2010年被评为西城区区级学科带头人，曾任四中数学教研组副组长及西城区数学兼职教研员。
93年至今一直从事一线教学，有丰富的教育教学经验，对小学、初中、高中的数学学习指导均有深入的体会，先后参与编著《第三次学习》、《北京四中大课堂》、《学习、探究、诊断》、《西城区初三数学总复习》、等多本教辅材料，参与《北京市义务教育课程改革实验教材》的修订编写工作，参与《BDS》课程的录制工作；积极参与市区级科研课题，先后有《对提高学生理解层次的思考探索》、《原则、守望》等多篇文章获市区奖励；对数学应用与建模深有研究，13年至今已先后指导二十多名同学获‘北京市高中数学知识应用竞赛’论文奖。
高中物理题做的想哭，真的好难，但还是高一，怎么办呢，感觉题千奇百怪的？
心疼孩子一分钟。
高中物理确实是高中这9门文化课中较难的一科。很多刚上高一的同学都会被它难住，尤其是女生。作为一名高中物理老师，老李给同学们的物理学习提点建议，希望能给同学们一些帮助。
循序渐进，一步一个脚印走。高中的学习和初中有很大区别，初中学习时我们学习完课本知识点，一些中等难度题目就会做了。高中则不同，很多同学在学习完知识点之后不会做题，甚至一些简单题都不会做。学习不是一蹴而就的，特别是高中的学习。
那么如何做到循序渐进的学习呢？老李给同学们讲讲具体做法。
第一步，充分理解课本知识。物理重在理解。我们不能单纯的背诵知识点和公式，我们要理解物理规律，只有理解了物理规律才会应用他。以牛顿第二定律为例，我们不能只记住F=ma这三个字母，我们要充分理解这个公式的来龙去脉、适用条件、对应的主要题型等等。同学们只有理解了公式才能应用公式。
第二步，做课后题和简单题，再做中难题。通过做题，再次理解课本知识点。做题要先从简单题开始做，让后再逐渐增加难度。这一点很关键，很多同学都在这里犯了错误。部分同学做题没有顺序，难题简单题一把抓，这样一下就把自己搞乱了。刚开始学知识就做难题，不但自信心受很大打击，也不利于对知识的理解消化。如果同学们在做题时不知道题目的难易，可以找老师帮忙划分层次。分层次做题相当于给我们的学习之路铺好了一个逐层上升的楼梯，这是一个非常好的学习方法，处于学习困境中的同学可以尝试一下。
第三步，阶段性复习，构建知识网络。学习一段时间之后要进行复习，再次将知识消化吸收，并建立起知识点之间的联系。当知识网络构建以后，一些综合性的难题就可以做了。老李给同学们一个时间节点的建议:每天睡觉之前复习巩固当天知识，每周复习整理当周知识，每个月将当月所学知识进行复习整合，构建联系。
关于物理学习，老李就给同学们分析到这里了。
我是物理老师老李，感谢你的阅读和关注！
高中数学建模论文如果写，怎么确实文章大意？
楼主你好，数学建模论文一般分为以下几个部分：首先是摘要，这个是全文的概述，里面包括这个模型的主题，以及几个需要解决问题的总体答案，比如对模型结果的阐述，或者对原来的安排评价是否合理等等。另外摘要最好控制在word一页内（小四宋体），不要太多。
自主招生越来越多，怎么准备自主招生呢？
自主招生补习机构如何分辨好坏?感谢秦学教育自主招生!
自主招生近年来的火热程度，让许多补习机构都看到了商机，但是自主招生补习机构的质量好坏，我们却无从分辨，很多学生都有一个名校梦，想要进入清华北大，实现自己的梦想，可是竞争却越来也激烈，优秀的学生很多，所以家长和学生们都发现了自主招生这个途径，为了能够有进入名校十足的把握，许多学生都选择了参加自主招生，可是不知道哪里的自主招生补习机构比较靠谱?以下是几位家长的自述整理!
现如今同类型的补习机构越来越多，我经过朋友介绍知道了秦学教育伊顿名师，朋友的孩子上高一，在伊顿名师补习，听说效果还不错，伊顿名师的教学模式和教学质量都还可以，我就了解了一下，发现秦学伊顿名师，不只是帮助学生补习文化课，自主招生也是有辅导内容的，就去校区详细咨询了一下，决定让孩子去报名，我的孩子学习成绩还不错，按照平时的模考成绩，上一本线没问题，可就是怕万一高考失利，可能就无法上重本了，所以才想到了走自主招生这条路。
其实也没想给孩子这么大压力，想着高考要是没考好哪怕复读一年，孩子自己想要通过自主招生试试，就在秦学伊顿自主招生辅导机构报了名，没想到一段时间的辅导和训练，孩子如愿收到了录取通知书，我非常感谢伊顿自主招生，圆了孩子的大学梦!
如果你的孩子也面临一样的情况，可以试试自主招生这条路，秦学伊顿自主招生辅导可以了解一下!自主招生对于有某个学科特长的同学来说是非常有帮助的，针对偏科情况自主招生可以帮助学生低分上名校。如果学生的学科特长或是创新潜力被高校认可，考生就可以获得10-60分的降分录取资格，这对于部分学生来说是个很好的机会。
怎么简单理解“大数据”及其应用？
谈到大数据，一定会提到三个小案例：第一个例子是某个未婚少女怀孕了，甚至她老爸也不知道这件事儿，但是商家却打电话过来问需不需要买孕妇用品。第二个是经典的“啤酒和尿布”的例子，这个例子比较早，讲的是基于关联规则分析来预测超市里面顾客购买行为规律。第三个是近年来才吵吵的比较火热的例子，是谷歌通过搜索引擎里面的关键词检索日志的时间序列数据成功预测了流感爆发的时间和规模。第一个例子背后是基于精准营销，是大数据针对个人级别的应用，第二个例子能够有效预测零售商需求，属于企业级别应用，而第三个例子则是地区级别和国家级别的应用。由此可看出，当大数据真正走进生活、走进社会，其施展能量的力度越来越大，越来越强。最后，大数据这个概念就被吹的神乎其神了。
当我们听到这些大数据的应用案例时，会很自然地去质疑这些案例的可靠性。心中不免默念，这玩意儿的确有如此靠谱么？而其中最让人感觉不靠谱的，无疑是第三个，Google预测流感这件事儿。2009年2月19日，Nature上面有一篇文章，“Detectinginfluenzaepidemicsusingsearchenginequerydata”（感兴趣的朋友可以关注以下），论述了Google基于用户的搜索日志（其中包括，搜索关键词、用户搜索频率以及用户IP地址等信息）的汇总信息，成功“预测”了流感病人的就诊人数。
那么，Google为什么要干这件事儿呢？美国有个很牛的部门叫CDC，也就是疾控中心，这个部门统计美国本土各个地区的疾病就诊人数然后汇总，最后公布出来。但是呢，这个公布的数据的结果一般要延迟两周左右，也就是说当天的流感的全国就诊人数，要在两周之后才知道，Google呢就利用他的搜索引擎搭建了一个预测平台，把这个数据提前公布出来。所以说，Google做的工作并不是实际意义上的预测什么时候流感来，而是将CDC已经获得但是没及时公布的数据提前给猜出来，然后公布出来。当然，CDC为什么不及时公布数据，人家官方总是有自己的一堆理由的，我等草民不得而知，但是有一点是重要的，就是“越及时的数据，价值越高”，数据是有价值属性的。所以，Google的工作无论在公共管理领域还是商业领域都具有重大的意义。
Google的研究结果公布出来以后，大众对于这个研究案例的好评和差评都有不少，总之，引起了社会的热议，这个例子从而也成了经典的案例。那么社会为什么会对这个例子予以如此重要的关注呢？其原因就在于，如果在这个案例上成功了，Google就真正证明了大数据是“万能的”这件事，从而彻底颠覆社会对于大数据的看法。
首先，Google在这个研究中对于数据的处理只用了很简单的Logistic回归关系，稍微有点儿高中数学基础的朋友很快就可以理解应用，但是却成功地预测了复杂的流感规模的问题。Google用了简单的方法，预测复杂的问题。这件事为什么能成？根本就在于，Google的数据量大。这就是Google对于大数据的价值观。而大就是一切！Google有着世界上最大的搜索引擎，全世界每个用户的搜索行为都给存在Google的数据库里，Google想，我有这么多数据，不是想知道啥就知道啥。于是Google就做了这个伟大的事儿！
回过头来看三个经典的案例，从系统的角度上来看，一个人是一个小系统，一家超市是一个中等规模的系统，而一个国家一个地区则是一个超大的社会系统。如果要对一件事进行预测和分析，数据分析师要做两件事，一、构造理论模型；二、获取实证数据来拟合构造模型。对于小型简单系统，构造理论模型是可行的，而对于大规模的复杂系统，模型的构造则十分艰难（这也正是社会学家们每天忙碌研究的课题，也正是为什么社会革命家和思想家是如此的伟大，像马克思等等…）。大数据的观点之一认为，海量的数据可以弥补模型的不足，如果数据足够大，理论模型甚至根本就不需要。这种观点目前仍然处于争论中，搞理论的和搞实证（强调数据和统计方法）的专家们对此的口舌之战从没有停歇过。但无论如何，Google对于流感预测的研究无疑站在了支持大数据的一方，如果Google的案例是成功的，那么或许，拥有海量数据就真的意味着可以解决任意复杂的问题，大数据解决大问题！
上面的论述讲了半天Google案例的重要性，所以接下来，业界就把所有的目光凝聚在了Google预测的结果上。截止到Nature上面那篇Paper发表出来的时候，Google的预测还是准确的，不过到后来就发生了很大的偏差，偏差最大甚至高出了标准值（CDC公布的结果）将近一倍。
开始理论学家们是沮丧的，看到Google仗着自己庞大的数据库，在医疗监控这种复杂问题的预测分析过程中为所欲为，觉得自己马上就要下岗。然而时间到了2012年中旬的时候，他们就乐了，发现Google也不过如此，自己还是有价值的，实际上情况也确实如此。Google预测的失败也确实是过度地依赖于数据，导致很多被忽略了的因素对预测的结果产生了很大的影响。对客观世界进行预测需要模型，模型首先来自于理论构造，其次需要数据对模型进行训练对模型进行优化完善。大数据观点强调模型对数据训练的依赖，而尽可能地忽略理论构造这一部分的意义，这就有可能带来隐患。
从更加批判的角度来看，理论模型当中的确有一部分因素可以用数据量的规模来弥补，而仍然有一部分是不可弥补的。可弥补的部分因素，往往在数据量比较大的时候，被均匀的数据分布内部平滑抵消掉了，从整体上不会对最终的结果产生显著影响；而不可弥补的部分，往往和系统背后的结构性因素有关，这些因素不仅不会随着数据规模的增加而被消除，反而会由于系统的规模效应逐级放大最终产生背道而驰的结论。那么当数据分析专家需要对复杂的社会系统进行分析时，就一定要严谨地考虑对数据的依赖程度。因此，Google的案例既是一个很好的大数据的应用，同时其也为大数据在未来的发展道路上起到了很好的指示灯的作用。最后还是那句调侃的话：”BigDataisliketeenagesex.Everyonetalksaboutit,nobodyreallyknowshowtodoit,everyonethinkseveryoneelseisdoingit,soeveryoneelseclaimstheyaredoingittoo”。
你又是对大数据怎么理解的呢？
