1、对班级早读现象进行要求

2、临时抽查作业，和未做作业的同学谈心

3、和龚同学家长谈心，希望她的即时到校

4、检查发现同学们整式乘发发现问题，及时巩固。

当我们观察着园蛛，尤其是丝光蛛和条纹蛛的网时，我们会发现它的网并不是杂乱无章的，那些辐排得很均匀，每对相邻的辐所交成的角都是相等的；虽然辐的数目对不同的蜘蛛而言是各不相同的，可这个规律适用于各种蜘蛛。 阅读剩余部分 –

孩子们表现很优秀了，早晨都穿着校服，下课一直在静静地看书，劳动也很积极，现在就看我自己的表现啦，有点紧张，希望能发挥好，代表学校形象啊。

今年是猴年，而数学上竟然有一个与猴子有关的有趣定理：无限猴子定理。而且这还是一个非常著名的定理。

无限猴子定理是来自波莱尔一本1909年出版谈概率的书籍，当中介绍了“打字的猴子”的概念。这个定理是概率论中的柯尔莫哥洛夫的零一律的其中一个命题的例子。不过，当波莱尔在书中提出零一律的这个特例时，柯尔莫哥洛夫的一般叙述并未给出（柯尔莫哥洛夫那本概率论的著作直到1933年才出版）。 阅读剩余部分 –

关于Alfa Go的评论文章很多，但真正能够与开发团队交流的却不多，感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨，指出我在之前那一版文章中用字上的不够精确，所以在此又作调整。我之前文章提到的「全局」指的是跨时间点的整场赛局，很容易被误认为是某个特定时点整个棋盘的棋局，所以后面全部都修改为「整体棋局」。此外，关于整体棋局评估，除了透过脱机数据学习的评价网络之外，还可以透过根据目前状态实时计算的不同策略评价差异(这项技术称之为Rollouts)，它透过将计算结果进行快取，也能做到局部考虑整体棋局的效果。再次感谢DeepMind朋友的斧正。

在人类连输AlphaGo三局后的今天，正好是一个好时机，可以让大家对于AlphaGo所涉及的深度学习技术能够有更多的理解(而不是想象复仇者联盟中奥创将到来的恐慌)。在说明Alpha Go的深度学习技术之前，我先用几个简单的事实总结来厘清大家最常误解的问题：

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今天学校扫地吧垃圾池划给我们班了，等于我们班的包干区有教师加食堂过道，新楼前后，厕所，新楼全楼卫生，垃圾池其他班5个班的工作量，有时候其实觉得学校的环境也是一个小社会，这个法则永远不会同情弱者，第一我们会做好，第二有时候不应该拿着同学的时间去妥协，第三还有的孩子不是很懂事，要很孩子多多谈话。

有时候真想，一个教师能简简单单安安心心的教学该多好啊，没事开个会，没事玩的大检查，没事做个调查，没事玩个比赛，有时候真心很悲哀的发现自己的时间全部浪费在这些形式中，现实中，形式中，现实中~~~~

你如何才能知道你所处的星球看上去像什么？一种方法是发展太空计划，发送飞船，并从远处拍摄星球的照片。只有极少数的人带着相机离开过这个星球的表面在太空中看过它，然后他们告诉我们：我们的星球看起来像一个球体。但是如果他们是在说谎呢？而最近的一篇文章表明，如果一个全球性的阴谋需要由所有的空间机构，宇航员和行星科学家来共同维系，这将是非常困难的，因此我们不必认为他们在欺骗我们。 阅读剩余部分 –

假设有一条水平直线，从某个位置出发，每次有 50% 的概率向左走1米，有50%的概率向右走1米。按照这种方式无限地随机游走下去，最终能回到出发点的概率是多少？答案是100% 。在一组随机游走过程中，只要时间足够长，我们最终总能回到出发点。 阅读剩余部分 –

大互联网梅森素数搜索（GIMPS）分布式计算项目又建奇功，据外媒20日报道，美国州立中密苏里大学柯蒂斯库珀（Curtis Cooper）通过GIMPS项目发现了第49个梅森素数（被称为M74207281），为GIMPS项目诞生20周年献礼。

M74207281这个超大素数有22338618位，是目前已知的最大素数，诞生自一台Intel I7-4790 CPU电脑。这是库珀教授第四次通过GIMPS项目发现新的梅森素数，刷新了他的记录。他上次发现第48个梅森素数257885161-1是在2013年1月，有17425170位。

GIMPS项目集合了20多万台计算机的计算能力，主要任务是不断筛选、寻找更大的梅森素数。尽管一些素数已经被用于加密和其它实际应用任务，但寻找最大的素数仍然主要出于是学术方面的兴趣。
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很多人怕数学，包括数学老师也怕，因为他们知道再怎么让学生做题，教多少遍加减乘除，不会的还是不会。其实，根本原因是我们父母没有给孩子做好数学启蒙！现在，不妨听听一个卖橘子的故事，你就知道原来… 阅读剩余部分 –