最近学习压力大。想听下能够缓解学习压力的歌曲？

一、最近学习压力大。想听下能够缓解学习压力的歌曲？

听一些安静的歌试试，平静一下心情~~~ 试试这些歌：冈崎律子《水果篮子》 卢茜《赤道与北极》 鬼束千寻《月光》 大塚爱《金鱼火花》 Natasha Thomas《let me show you the way 》 布兰妮

二、成人想学习芭蕾能够专业的学习吗？

您好，成人当然可以学芭蕾。

但是想要学成专业的芭蕾舞蹈演员就有点力不从心啦。

好的舞姿是需要刻苦锻炼出来哒。

广州此刻芭蕾舞蹈，专注成人芭蕾教学，矫正形体态格，

师资力量雄厚，广州芭蕾舞团老师担任课老师。

有3家实体店，靠近地铁站林和西，珠江新城，广州东站等。

只要用心学，没有学不会！

此刻，愿你的人生更加精彩！

三、发现学习和情境学习的区别？

发现学习是上世纪50年代末60年代初由美国心理学家布鲁纳所提出的一种学习方法。它是一种让学生独立学习自行发现问题，并掌握科学原理的一种教学方法。

而情境学习指学习不仅仅是一个个体性的意义建构的心理过程，而更是一个社会性的、实践性的、以差异资源为中介的参与过程。

两者为不同的学习方式，所指含义不同，意义也不一样。

四、如何快速的学习蒙语，至少能够听懂？

题主你好，蒙语学习比较容易，你可以在万能的淘宝上购买一些蒙语学习书籍，也可以在优酷上搜索蒙语学习，你会得到教学视频，从基础发音开始，另外，如果周围有蒙古族人，可以虚心向他们请教，多交流，多听，1年你就可以进行最基本的日常交流，2到3年内，你完全可以听懂，但是不敢保证完全会说，依据个人自身情况！最后祝福我的蒙古族朋友，蒙语水平步步高升！

五、固态硬盘能够保存几年的数据？

1年。

首先,1年的断电数据保存期确实存在,不过那是指闪存擦写寿命用完(按官标TBW写入耐久度计算)之后。实际上闪存断电保持数据的能力是和擦写次数成反比的,基本全新状态的固态硬盘能断电保存数据10年以上而不会出错。

另外,“一年”这个时间还有很多限制因素。

六、主角能够学习各种武学的小说？

作者举头三丈所写的‘无限末路’。 充满无限可能的进化空间，遍布危险与机遇的剧情世界。 这里拥有你所熟悉的环境和人物，同样也有新鲜的发展和演绎。

七、路虎发现三的内饰能够改装发现4的吗？

是不可以的 不过你可以到装潢店把皮子从新包一下 【汽车有问题，问汽车大师。

八、现在机器学习能够做到的

现在机器学习能够做到的

在当今数字化时代，机器学习技术正变得越来越普及，许多行业都在积极探索如何运用这一技术来提升效率、创新产品和服务。那么，究竟现在机器学习能够做到哪些事情呢？本文将探讨机器学习的最新发展，以及它所能实现的各种应用。

医疗诊断

现在的机器学习技术已经发展到可以帮助医生们更准确地进行疾病诊断。通过分析大量的医疗数据，机器学习算法可以辅助医生们判断病情发展趋势、提前发现潜在病变，并给出个性化的治疗方案。这种个性化诊疗模式将大大提高诊断的准确性和治疗效果。

智能客服

许多企业正在引入机器学习技术来实现智能客服。通过自然语言处理和机器学习算法，企业可以搭建智能对话系统，帮助客户更快地解决问题，提高客户满意度。机器学习还可以分析客户的行为数据，为企业提供个性化的营销推荐，从而增加销售额和客户忠诚度。

智能交通

在城市交通管理方面，机器学习技术也发挥着越来越重要的作用。通过分析交通流量数据，机器学习可以帮助城市规划者优化交通信号控制、预测拥堵情况，并提供最佳的交通路线推荐。这些应用不仅可以减少交通拥堵，提高交通效率，还可以减少碳排放，改善城市环境。

金融风控

金融领域是机器学习技术应用最为广泛的行业之一。机器学习算法可以分析金融市场数据，帮助金融机构进行风险评估和信用评分，减少信用风险和欺诈风险。同时，机器学习还可以发现交易异常模式，并及时发出预警，保护金融机构和客户的利益。

智能生活

随着物联网技术的发展，智能家居、智能穿戴设备等智能生活产品正变得越来越普及。机器学习技术在智能生活中发挥着至关重要的作用，如智能语音助手、智能家电控制等。这些应用使得人们的生活更加便捷、舒适，也为未来智能社会的建设奠定了基础。

总结

综上所述，现在的机器学习技术已经可以在多个领域发挥重要作用，带来巨大的改变和创新。从医疗诊断到智能客服，从智能交通到金融风控，机器学习正逐渐成为推动社会进步的引擎。未来，随着技术的不断发展和完善，我们相信机器学习将会带来更多颠覆性的应用，为人类的发展和生活带来更多可能性。

九、大数据是谁发现的？

大数据的概念并不是由某一个人发现或创造出来的，而是由多个学科和技术领域的进展共同形成的。以下是一些大数据相关的重要历程：

1. 1944年：美国数学家诺伯特·维纳提出了“信息论”的基本概念。

2. 1960年代后期：美国计算机科学家约翰·图基（John Tukey）首次提出了“数据分析”（data analysis）的概念，并将其作为一门独立的学科进行了深入研究。

3. 1990年代初：随着互联网和电子商务的兴起，越来越多的数字化数据开始被存储和处理。此时，一些公司和组织开始尝试使用这些数据进行商业和科学研究应用，如雅虎和谷歌等。

4. 2000年代初：随着计算机处理能力的不断提高和硬件设备的发展，对海量数据的处理和分析变得更加容易和实现。同时，出现了一些新的数据处理技术和算法，如Hadoop和MapReduce等。

5. 2010年代以后：在移动互联网、物联网、云计算、人工智能等新技术的推动下，大数据的应用和研究迅速扩展，并成为全球范围内的热门话题。

因此，大数据并不是由某一个人发明或发现的，而是在多个学科和技术领域共同努力下形成的。

十、大数据需要学习的知识？

数据挖掘，数据处理，数据清理，统计分析，算法模型，软件编程等。