北京大妈骂人cos：舆论焦点下的个人表达权与社会责任

最近，一段名为“北京大妈骂人cos”的视频在社交媒体上广泛流传，引发了巨大的关注和争议。这位北京大妈在街头穿着传统的旗袍，模仿了一个网络红人的骂人方式，引起了围观群众的笑声和掌声。这个事件也引发了对个人表达权和社会责任之间关系的深入思考。

作为个人，每个人都有表达自己观点和情绪的权利。这位北京大妈选择以一种特殊的方式表达她对生活的不满和愤怒。她的行为可以被理解为一种个人的创作和表达方式，也可以被视为她对社会现象的一种独特反思。在这个意义上，她的行为是符合个人表达权的范畴。

个人表达权并不等同于没有责任。社会中的每个人都应该对自己的行为负责，并意识到自己的行为可能对他人产生影响。在这个事件中，虽然该视频引起了一部分人的欢笑和共鸣，但也有许多人认为这种方式过于粗暴和不恰当。个人的表达权应该在尊重社会公德和他人权益的前提下行使。

媒体和舆论的关注使这件事情超出了个体的范畴，并引发了更广泛的讨论。这是因为这个事件涉及到了社会价值观的冲突和权力斗争。一方面，一些人赞赏北京大妈的勇气和直言不讳的态度，认为她代表了一种反抗和发声的力量。另一方面，也有许多人认为她的行为过于低俗和失礼，认为个人表达权应该受到一定的限制和规范。

在这个事件中，我们可以看到个人表达权和社会责任之间的张力。个人表达权是社会中每个人的基本权利，但这并不意味着可以随意侵犯他人的权益和社会公德。作为个体，我们应该思考我们的行为对他人的影响，并在表达自己的观点时尽量遵守社会的规范和法律。

社会也需要对个人表达权进行适度的约束和引导，以维护社会秩序和公共利益。在这个事件中，一些人主张对这位北京大妈进行谴责和惩罚，以警示其他人。我们也应该警惕过度限制个人表达权可能导致的审查和压制。平衡个人表达权和社会责任之间的关系是一个复杂而需要深入思考的问题。

北京大妈骂人cos事件引发了对个人表达权和社会责任之间关系的深入思考。个人表达权是每个人的基本权利，但也应该受到一定的限制和规范。社会需要对个人表达权进行适度的约束和引导，以维护社会秩序和公共利益。平衡个人表达权和社会责任之间的关系是一个复杂而需要深入思考的问题。

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大妈怒怼cosplay女孩：我孙女就是被你们带坏的，你怎么看？

没有对错，只有不同

为什么偶在搜搜提问会经常失败提示说审核未通过？

问问原则：

三角函数 正切和余切是什么除以什么？还有正弦余弦

在平面直角坐标系xOy中，从点O引出一条射线OP，设旋转角为θ，设OP=r，P点的2113坐标为(x,y)。 在这个直角三角形中，y是θ的对边，x是θ的邻边，r是斜边，则5261可定义以下六种运算方法： 基本函数英文表达式语言描述4102正弦函数Sinesin θ=y/r角θ的对边比斜边余1653弦函数Cosinecos θ=x/r角θ的邻边比斜边 正切函版数Tangenttan θ=y/x角θ的对边比邻边余切函数Cotangentcot θ=x/y角θ的邻边比对边正割函数Secantsec θ=r/x角θ的斜边比邻边余割函数Cosecantcsc θ=r/y角θ的斜边比对边 在初高中教学中，权主要研究正弦、余弦、正切三种函数。

matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：clear;%输入数据矩阵p1=zeros(1,1000);p2=zeros(1,1000);%填充数据for i=1:1000p1(i)=rand;p2(i)=rand;end%输入层有两个，样本数为1000p=[p1;p2];%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理[pn, inputStr] = mapminmax(p);[tn, outputStr] = mapminmax(t);%建立BP神经网络net = newff(pn, tn, [200,10]);%每10轮回显示一次结果 = 10;%最大训练次数 = 5000;%网络的学习速率 = 0.05;%训练网络所要达到的目标误差 = 10^(-8);%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。 为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置 = ;%开始训练网络net = train(net, pn, tn);%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b%获取网络权值、阈值netiw = ;netlw = ;netb = net.b;w1 = {1,1}; %输入层到隐层1的权值b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值w2 = {2,1}; %隐层1到隐层2的权值b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值w3 = {3,2}; %隐层2到输出层的权值b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化in = mapminmax(apply,[x1;x2],inputStr);y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;y1=mapminmax(reverse,y,outputStr);%用bp神经网络验证计算结果out = sim(net,in);out1=mapminmax(reverse,out,outputStr);扩展资料：注意事项一、训练函数1、traingdName：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent. 2、traingdaName：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning will return a trained net (net) and the trianing record (tr).3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法) Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning will return a trained net (net) and the trianing record (tr). 4、trainlmName：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向传播算法）Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt will return a trained net (net) and the trianing record (tr).注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。 二、学习函数1、learngdName：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数） Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.2、learngdmName：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数） Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。 三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。 或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。 学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。 它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。 若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。 反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

怎么样才能做好一个管理

一、率先垂范、以身作则；

二、树立员工就是企业内部客户的观念；

三、大力提倡赞赏和鼓励；

四、导入情感管理；

五、管理人员对员工的帮助要“授人以渔”；

六、对员工的管理要松弛有度；

七、对下属的任用要有创新思维；

八、对员工的过失不要妄下结论。

这八条你要慢慢体会，希望对你的管理有帮助！

如何培养领袖魅力？

1．自信：拥有领袖魅力的管理者，对自己的判断力及各种能力有充足的自信心。 2．远见：他们有理想的目标，坚信未来一定比现在更加美好；当理想目标和现况的差距越大时，部属就越认为管理者具有远见卓识。 3．具备清楚表达目标的能力：他们能够清楚陈述目标，并让所有人深信，这是大家所要共同追求的目标，而这将会成为组织内部的长期激励因素。 4．对目标有坚定的信念：他们具有强烈的奉献精神，愿意从事具有高度挑战性、冒险性的工作，并且勇于承担极大的风险代价，甚至为了达成目标，而愿意自我牺牲。 5．做事不死板：他们的行为多半被认为是创新的、反传统的。 当获得成功之后，这些行为将会受到部属的崇敬。 6．对环境有高度敏感性：他们能够顺应外在社经环境的变迁与发展，并针对有待变革的组织制度及资源，进行确实可行的规划评估。 事实上，领袖魅力最基本的构成要素，就是温和的言语、宽广的心胸。 好的管理者要走出自己的心理直觉模式，不以主观的直觉去断定员工优劣，而是试着发掘每个员工特有的长处。 当你能够欣赏每个员工的优点时，就能让员工对你产生信赖感，如此在员工眼中，你就会是一个充满领袖魅力的人。

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