模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件

1、模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別計(jì)算過程示意圖模式識(shí)別計(jì)算過程示意圖有監(jiān)督模式識(shí)別（判別分析）如果樣本的類別數(shù)是已知的，先用一組已知類別的化合物作為訓(xùn)練集，建立判別模型，再用建立的模型根據(jù)相似性原則來對(duì)未知樣本進(jìn)行識(shí)別，稱為判別分析。判別分析是在事先知道類別特征的情況下建立判別模型對(duì)樣本進(jìn)行識(shí)別歸屬，是一種有監(jiān)督模式識(shí)別。 有監(jiān)督模式識(shí)別（判別分析）如果樣本的類別數(shù)是已知的，先用一組無監(jiān)督模式識(shí)別（聚類分析）如果預(yù)先不知道樣本的類別，要在學(xué)習(xí)過程中根據(jù)樣本的相似性對(duì)被識(shí)別的樣品進(jìn)行識(shí)別分類和歸類，稱為聚類分析。聚類分析是完全依靠樣本自然特性進(jìn)

2、行識(shí)別的方法，是一種無監(jiān)督模式識(shí)別。 無監(jiān)督模式識(shí)別（聚類分析）如果預(yù)先不知道樣本的類別，要在學(xué)習(xí)常用術(shù)語特征抽提（Feature Extraction）訓(xùn)練集（Training Set）預(yù)報(bào)集（Prediction Set）識(shí)別率（Recognition Rate）預(yù)報(bào)能力（Predictive Ability） 留一法（Leaving One Method）常用術(shù)語特征抽提（Feature Extraction）注意事項(xiàng) 訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)一定要可靠。 訓(xùn)練集的樣本數(shù)目要足夠多，樣本數(shù)m與模式空間維數(shù)n 的比值至少應(yīng)滿足m/n3，最好m/n10。 模式空間特征的選擇是成敗的關(guān)鍵，要選取與樣本分類

3、有關(guān)的特征，如果不能包括與分類有關(guān)的主要特征，模式識(shí)別就不會(huì)有好的效果。注意事項(xiàng) 訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)一定要可靠。模式識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理 模式識(shí)別的數(shù)據(jù)預(yù)處理 模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件特征抽提特征抽提模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式間相似度的度量模式間相似度的度量馬氏距離（Mahalanobis Distance） 設(shè)Xi ,是從均值為 ，協(xié)方差陣為Z的總體G中的樣本，則它們的馬氏距離為 而Xi與總體G的距離為它與均值 的距離 馬氏距離（Mahalanobis Distance） 設(shè)Xi馬氏距離（Mahalanobis Distance） 其

4、中Xi為樣本i所有變量構(gòu)成的p1維向量，Z為關(guān)于p個(gè)變量的協(xié)方差陣（pp維）。當(dāng)采用主成分得分向量Ti替代Xi時(shí)，由于主成分向量正交，Z成為由其方差（特征值）構(gòu)成的對(duì)角陣，此時(shí)馬氏距離為：馬氏距離（Mahalanobis Distance） 其中X模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件K-Nearest Neighbors Discrimination MethodKNN法的基本假設(shè)：“同類樣本在模式空間中相互較靠近” 。K-Nearest Neighbors DiscriminaK最近鄰法考查未知樣本點(diǎn)的K個(gè)近鄰（K為單數(shù)整數(shù)），若近鄰某一類樣本最多，則可將未知樣本判為該類。 為了進(jìn)行定量判

5、別，可先找出待分類樣本的最近鄰，并事先約定最近鄰區(qū)域中的訓(xùn)練集樣本數(shù)。如果只取一個(gè)最近鄰樣本點(diǎn)，即樣本數(shù)為，則稱1NN法；如果取個(gè)最近鄰樣本點(diǎn)，即樣本數(shù)為2，則稱2NN法；如果樣本數(shù)為K，則稱K近鄰法，簡稱KNN法。K最近鄰法考查未知樣本點(diǎn)的K個(gè)近鄰（K為單數(shù)整數(shù)），若近鄰某KNN算法計(jì)算未知樣本點(diǎn)和所有訓(xùn)練集樣本點(diǎn)之間的距離。從最小距離開始計(jì)樣本數(shù)，一直計(jì)到有K個(gè)樣本數(shù)為止，此時(shí)所對(duì)應(yīng)的距離就為最近鄰的最小距離。如果在這個(gè)最小距離中，距某一類訓(xùn)練集中的樣本數(shù)多，距離又小，則可將待分類樣本劃到該類中。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無特殊要求，簡單易行，不需要訓(xùn)練過程。缺點(diǎn)：未對(duì)訓(xùn)練點(diǎn)進(jìn)行信息壓縮，每判斷一個(gè)

6、點(diǎn)都要將其對(duì)所有已知點(diǎn)的距離計(jì)算一遍,工作量較大。 KNN算法計(jì)算未知樣本點(diǎn)和所有訓(xùn)練集樣本點(diǎn)之間的距離。簡化的KNN法類重心法將訓(xùn)練集中每類樣本點(diǎn)的重心求出，然后判別未知樣本點(diǎn)與各類重心的距離。未知樣本點(diǎn)距哪一類重心距離最近，即未知樣本屬于哪一類。例：有兩種地層，用7種指標(biāo)的分析數(shù)據(jù)判別，先從已經(jīng)準(zhǔn)確判斷的地層中各取9個(gè)樣本，測(cè)得的數(shù)據(jù)如下表： 簡化的KNN法類重心法將訓(xùn)練集中每類樣本點(diǎn)的重心求出，然后模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件將上表數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后計(jì)算兩類的重心得：C1=-0.0103,0.0402,-0.0246,0.0166, 0.0313,-0.0246,-0.017

7、4C2=0.0103,-0.0402,0.0246,-0.0166, -0.0313,0.0246,0.0174地層I、II的每一個(gè)矢量與C1和C2的距離分別如表a和表b所示： 將上表數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后計(jì)算兩模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件線性學(xué)習(xí)機(jī)法Linear learning machineLLM 作為模式識(shí)別中決策分類的一種方法，該法希望通過某種方法，在模式空間中到找到一個(gè)判決面（此面叫做分類器），使不同類的模式點(diǎn)分別位于判別面的兩側(cè)。未知模式的分類可根據(jù)它位于判別面的哪一側(cè)來定。若判別面是一個(gè)線性超平面，就叫線性分類器。 線性學(xué)習(xí)機(jī)法Linear learning machi

8、ne模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件例：現(xiàn)有甲狀腺病人（記為類1）和正常人（記為類2）各10例，分別測(cè)試5項(xiàng)功能指標(biāo)，測(cè)試結(jié)果見表a和表b所示。以每一類的前8個(gè) 樣本作為訓(xùn)練集（表a），后2個(gè)作為測(cè)試集（表b）。用LLM法對(duì)其進(jìn)行判別。 例：現(xiàn)有甲狀腺病人（記為類1）和正常人（記為類2）各10例，模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件基于主成分對(duì)近紅外光譜進(jìn)行discrimination analysis的方法原理對(duì)建模樣品的近紅外光譜進(jìn)

9、行主成分分析，將原來上千個(gè)波長點(diǎn)下的近紅外吸光值壓縮為m個(gè)主成分得分來表示；計(jì)算每一類樣品在主成分坐標(biāo)系（即載荷軸、特征向量，又叫主成分光譜）下的類重心坐標(biāo)；求每個(gè)樣品到每一類重心的馬氏距離，距哪一類馬氏距離最小，該樣品就歸哪一類?；谥鞒煞謱?duì)近紅外光譜進(jìn)行discrimination an無監(jiān)督模式識(shí)別法 不需要訓(xùn)練集，對(duì)所研究的模式進(jìn)行適當(dāng)分類的問題則需要用無監(jiān)督模式識(shí)別方法，這類模式識(shí)別方法又叫聚類分析法(clustering analysis method)。無監(jiān)督模式識(shí)別法 不需要訓(xùn)練集，對(duì)所研究的模式進(jìn)行適當(dāng)分類的常用聚類分析方法有：分級(jí)聚類分析法Hierarchical clus

10、tering methods 最?。ù螅┥蓸浞∕inimun（Max） Spanning Tree MethodK均值聚類法K-means Clustering Method模糊聚類法Fuzzy clustering method PCA投影分類法等等常用聚類分析方法有：1 基于PCA的聚類分析法因?yàn)?X =USVt 即XV=US亦即XV= v1, v2,., vA = US可見矩陣US=T (亦稱非標(biāo)準(zhǔn)化的得分矩陣) 的每一個(gè)元素實(shí)際是每一個(gè)樣本向量xit(i=1,2,.,n)對(duì)荷載矩陣V中的每一相互正交的荷載矢量上的投影坐標(biāo)（內(nèi)積本質(zhì)上就是投影），它反映了樣本與樣本之間的相互關(guān)系; 同理

11、可得，載荷矩陣的每一個(gè)元素實(shí)際是每一個(gè)變量向量xj(j=1,2,.,d)對(duì)得分矩陣中的每一相互正交的得分矢量上的投影坐標(biāo)，它反映了變量與變量之間的相互關(guān)系。 1 基于PCA的聚類分析法因?yàn)?X =USVt 即XV=主成分分析的數(shù)學(xué)與幾何意義示意圖主成分分析的數(shù)學(xué)與幾何意義示意圖Projection discrimination based onprincipal component analysisProjection discrimination base2基于相似統(tǒng)計(jì)量的分類方法（1） 一次計(jì)算形成法 該法根據(jù)相似矩陣直接按相似性的大小連接成圖。首先選出最相似的一對(duì)樣本，連接成組，并隨時(shí)把

12、有關(guān)連接順序、被連接的樣品號(hào)和相似性水平記入連接順序表中，連接完一對(duì)樣本后，再選擇相似性大的一對(duì)，如此依次進(jìn)行，直到把所有點(diǎn)都聚合為一群并得到一個(gè)連接順序表，根據(jù)該表作出分類譜系圖。 2基于相似統(tǒng)計(jì)量的分類方法（1） 一次計(jì)算形成法 i) 若選出的一對(duì)樣本在已形成的組中均未出現(xiàn)過，則將它們形成一個(gè)獨(dú)立的新組。ii) 若選出的一對(duì)樣本中有一個(gè)在已經(jīng)分好的組中出現(xiàn)過，則把另一個(gè)樣品加入該組中。iii) 若選出的兩對(duì)樣品都分別出現(xiàn)在兩個(gè)組中，則把這兩個(gè)組合并為一個(gè)組。iv) 若選出的一對(duì)樣品都在同一組中則不需再分組。i) 若選出的一對(duì)樣本在已形成的組中均未出現(xiàn)過，則將它們形成模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述

13、(50張)課件模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件 某銅鎳礦床樣品的聚類分析譜系圖模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件（2）最大生成樹法Largest Spanning Tree Method（2）最大生成樹法Largest Spanning Tr上圖點(diǎn)與點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)叫作路徑強(qiáng)度，表示兩樣本點(diǎn)間的相似程度。如果一個(gè)路徑的起點(diǎn)與終點(diǎn)重合，稱這條路徑構(gòu)成一個(gè)回路，對(duì)于圖中砍去某些邊得到的樹叫生成樹。若某生成樹所有路徑的強(qiáng)度都大于或等于其它生成樹的路徑強(qiáng)度，則稱此生成樹為最大生成樹。只要找到相似關(guān)圖的最大生成樹，就可以根據(jù)最大生成樹進(jìn)行模糊聚類分析，其分類準(zhǔn)則是：對(duì)于規(guī)定的閾值水平，路徑強(qiáng)度大于

14、的頂點(diǎn)可歸為一類。上圖點(diǎn)與點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)叫作路徑強(qiáng)度，表示兩樣本點(diǎn)間的相似程度。根據(jù)最大生成樹進(jìn)行聚類分析的方法如下： （1）先連接路徑強(qiáng)度最大的兩點(diǎn)，然后連接路徑強(qiáng)度次大的兩點(diǎn)； （2）繼續(xù)連接所剩下點(diǎn)的最大路徑強(qiáng)度的兩點(diǎn)，直到所有的點(diǎn)都被連接； （3）對(duì)連接所得到的樹進(jìn)行檢查，找到最小路徑的邊，將其割斷就得到兩類，如此繼續(xù)分割，直至類數(shù)已達(dá)到所要分的類數(shù)。根據(jù)最大生成樹進(jìn)行聚類分析的方法如下： 模式識(shí)別理論及其應(yīng)用論述(50張)課件模式識(shí)別在分析化學(xué)中的應(yīng)用譜圖解析 理想的譜圖解析方法是徹底弄清各種譜圖產(chǎn)生的機(jī)理，從理論上完成從實(shí)測(cè)譜圖到化學(xué)成分、分子結(jié)構(gòu)、化學(xué)鍵等化學(xué)信息的變換。但實(shí)際上很

15、難完全做到這點(diǎn)。 譜圖數(shù)據(jù)的急劇增加使得單憑少數(shù)有經(jīng)驗(yàn)的專家來做譜圖解析已不能滿足需要。 模式識(shí)別在分析化學(xué)中的應(yīng)用譜圖解析計(jì)算機(jī)圖譜解析技術(shù)：（1）數(shù)據(jù)庫圖譜顯示方法將大量已知化合物的圖譜存入數(shù)據(jù)庫，通過檢索的方祛來識(shí)別譜圖。（2）模式識(shí)別法利用已知譜圖作訓(xùn)練集，對(duì)未知物的譜圖作分類、鑒別以至結(jié)構(gòu)測(cè)定等等(例如近紅外儀軟件中的定性分析軟件）。 計(jì)算機(jī)圖譜解析技術(shù)：模式識(shí)別方法有某種“舉一反三”的功能，能從大量已知化合物圖譜抽提具有較普遍意義的規(guī)律，用來對(duì)未知化合物的譜圖分類。這使得模式識(shí)別方法在譜圖解析、分析化學(xué)、結(jié)構(gòu)確定等方面有重要的實(shí)際意義。迄今為止，質(zhì)譜、原子光譜、紅外光譜、核磁共振譜

16、、射線譜、色譜、極譜等的譜圖識(shí)別都已用了模式識(shí)別方法，不同程度地收到效果。這方面的研究工作是現(xiàn)代分析化學(xué)的前沿課題之一。模式識(shí)別方法有某種“舉一反三”的功能，（3）模式識(shí)別在核磁共振譜解析中的應(yīng)用 用1H-NMR譜按2.5Hz區(qū)段（總頻率范圍0500Hz）取200個(gè)模式向量的分量用于識(shí)別分子結(jié)構(gòu)。用模擬的NMR譜演示線性分類法識(shí)別乙基、正丙基和異丙基等基團(tuán)。但用99個(gè)NMR譜作線性判別函數(shù)分類時(shí)，因線性可分，預(yù)報(bào)能力僅45%。改用K最近鄰法則分類結(jié)果大有改進(jìn)，預(yù)報(bào)能力達(dá)93%。 （3）模式識(shí)別在核磁共振譜解析中的應(yīng)用 用1H-NMR譜按21、有時(shí)候，我們活得累，并非生活過于刻薄，而是我們太容易

17、被外界的氛圍所感染，被他人的情緒所左右。2、身材不好就去鍛煉，沒錢就努力去賺。別把窘境遷怒于別人，唯一可以抱怨的，只是不夠努力的自己。3、大概是沒有了當(dāng)初那種毫無顧慮的勇氣，才變成現(xiàn)在所謂成熟穩(wěn)重的樣子。4、世界上只有想不通的人，沒有走不通的路。將帥的堅(jiān)強(qiáng)意志，就像城市主要街道匯集點(diǎn)上的方尖碑一樣，在軍事藝術(shù)中占有十分突出的地位。5、世上最美好的事是：我已經(jīng)長大，父母還未老;我有能力報(bào)答，父母仍然健康。6、沒什么可怕的，大家都一樣，在試探中不斷前行。7、時(shí)間就像一張網(wǎng)，你撒在哪里，你的收獲就在哪里。紐扣第一顆就扣錯(cuò)了，可你扣到最后一顆才發(fā)現(xiàn)。有些事一開始就是錯(cuò)的，可只有到最后才不得不承認(rèn)。8、

18、世上的事，只要肯用心去學(xué)，沒有一件是太晚的。要始終保持敬畏之心，對(duì)陽光，對(duì)美，對(duì)痛楚。9、別再去抱怨身邊人善變，多懂一些道理，明白一些事理，畢竟每個(gè)人都是越活越現(xiàn)實(shí)。10、山有封頂，還有彼岸，慢慢長途，終有回轉(zhuǎn)，余味苦澀，終有回甘。11、人生就像是一個(gè)馬爾可夫鏈，你的未來取決于你當(dāng)下正在做的事，而無關(guān)于過去做完的事。12、女人，要么有美貌，要么有智慧，如果兩者你都不占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，那你就選擇善良。13、時(shí)間，抓住了就是黃金，虛度了就是流水。理想，努力了才叫夢(mèng)想，放棄了那只是妄想。努力，雖然未必會(huì)收獲，但放棄，就一定一無所獲。14、一個(gè)人的知識(shí)，通過學(xué)習(xí)可以得到;一個(gè)人的成長，就必須通過磨練。若是自

19、己沒有盡力，就沒有資格批評(píng)別人不用心。開口抱怨很容易，但是閉嘴努力的人更加值得尊敬。15、如果沒有人為你遮風(fēng)擋雨，那就學(xué)會(huì)自己披荊斬棘，面對(duì)一切，用倔強(qiáng)的驕傲，活出無人能及的精彩。16、成功的秘訣在于永不改變既定的目標(biāo)。若不給自己設(shè)限，則人生中就沒有限制你發(fā)揮的藩籬。幸福不會(huì)遺漏任何人，遲早有一天它會(huì)找到你。17、一個(gè)人只要強(qiáng)烈地堅(jiān)持不懈地追求，他就能達(dá)到目的。你在希望中享受到的樂趣，比將來實(shí)際享受的樂趣要大得多。18、無論是對(duì)事還是對(duì)人，我們只需要做好自己的本分，不與過多人建立親密的關(guān)系，也不要因?yàn)殛P(guān)系親密便掏心掏肺，切莫交淺言深，應(yīng)適可而止。19、大家常說一句話，認(rèn)真你就輸了，可是不認(rèn)真的

20、話，這輩子你就廢了，自己的人生都不認(rèn)真面對(duì)的話，那誰要認(rèn)真對(duì)待你。20、沒有收拾殘局的能力，就別放縱善變的情緒。1、不是井里沒有水，而是你挖的不夠深。不是成功來得慢，而是你努力的不夠多。2、孤單一人的時(shí)間使自己變得優(yōu)秀，給來的人一個(gè)驚喜，也給自己一個(gè)好的交代。3、命運(yùn)給你一個(gè)比別人低的起點(diǎn)是想告訴你，讓你用你的一生去奮斗出一個(gè)絕地反擊的故事，所以有什么理由不努力!4、心中沒有過分的貪求，自然苦就少?？诶锊徽f多余的話，自然禍就少。腹內(nèi)的食物能減少，自然病就少。思緒中沒有過分欲，自然憂就少。大悲是無淚的，同樣大悟無言。緣來盡量要惜，緣盡就放。人生本來就空，對(duì)人家笑笑，對(duì)自己笑笑，笑著看天下，看日出

21、日落，花謝花開，豈不自在，哪里來的塵埃!5、心情就像衣服，臟了就拿去洗洗，曬曬，陽光自然就會(huì)蔓延開來。陽光那么好，何必自尋煩惱，過好每一個(gè)當(dāng)下，一萬個(gè)美麗的未來抵不過一個(gè)溫暖的現(xiàn)在。6、無論你正遭遇著什么，你都要從落魄中站起來重振旗鼓，要繼續(xù)保持熱忱，要繼續(xù)保持微笑，就像從未受傷過一樣。7、生命的美麗，永遠(yuǎn)展現(xiàn)在她的進(jìn)取之中;就像大樹的美麗，是展現(xiàn)在它負(fù)勢(shì)向上高聳入云的蓬勃生機(jī)中;像雄鷹的美麗，是展現(xiàn)在它搏風(fēng)擊雨如蒼天之魂的翱翔中;像江河的美麗，是展現(xiàn)在它波濤洶涌一瀉千里的奔流中。8、有些事，不可避免地發(fā)生，陰晴圓缺皆有規(guī)律，我們只能坦然地接受;有些事，只要你愿意努力，矢志不渝地付出，就能慢慢

22、改變它的軌跡。9、與其埋怨世界，不如改變自己。管好自己的心，做好自己的事，比什么都強(qiáng)。人生無完美，曲折亦風(fēng)景。別把失去看得過重，放棄是另一種擁有;不要經(jīng)常艷羨他人，人做到了，心悟到了，相信屬于你的風(fēng)景就在下一個(gè)拐彎處。10、有些事想開了，你就會(huì)明白，在世上，你就是你，你痛痛你自己，你累累你自己，就算有人同情你，那又怎樣，最后收拾殘局的還是要靠你自己。11、人生的某些障礙，你是逃不掉的。與其費(fèi)盡周折繞過去，不如勇敢地攀登，或許這會(huì)鑄就你人生的高點(diǎn)。12、有些壓力總是得自己扛過去，說出來就成了充滿負(fù)能量的抱怨。尋求安慰也無濟(jì)于事，還徒增了別人的煩惱。13、認(rèn)識(shí)到我們的所見所聞都是假象，認(rèn)識(shí)到此生都

23、是虛幻，我們才能真正認(rèn)識(shí)到佛法的真相。錢多了會(huì)壓死你，你承受得了嗎?帶，帶不走，放，放不下。時(shí)時(shí)刻刻發(fā)悲心，饒益眾生為他人。14、夢(mèng)想總是跑在我的前面。努力追尋它們，為了那一瞬間的同步，這就是動(dòng)人的生命奇跡。15、懶惰不會(huì)讓你一下子跌倒，但會(huì)在不知不覺中減少你的收獲;勤奮也不會(huì)讓你一夜成功，但會(huì)在不知不覺中積累你的成果。人生需要挑戰(zhàn)，更需要堅(jiān)持和勤奮!16、人生在世：可以缺錢，但不能缺德;可以失言，但不能失信;可以倒下，但不能跪下;可以求名，但不能盜名;可以低落，但不能墮落;可以放松，但不能放縱;可以虛榮，但不能虛偽;可以平凡，但不能平庸;可以浪漫，但不能浪蕩;可以生氣，但不能生事。17、人生

24、沒有筆直路，當(dāng)你感到迷茫、失落時(shí)，找?guī)撞窟@種充滿正能量的電影，坐下來靜靜欣賞，去發(fā)現(xiàn)生命中真正重要的東西。18、在人生的舞臺(tái)上，當(dāng)有人愿意在臺(tái)下陪你度過無數(shù)個(gè)沒有未來的夜時(shí)，你就更想展現(xiàn)精彩絕倫的自己。但愿每個(gè)被努力支撐的靈魂能吸引更多的人同行。19、積極的人在每一次憂患中都看到一個(gè)機(jī)會(huì)，而消極的人則在每個(gè)機(jī)會(huì)中看到了某種憂患。莫找借口失敗，只找理由成功。20、每一個(gè)成就和長進(jìn)，都蘊(yùn)含著曾經(jīng)受過的寂寞、灑過的汗水、流過的眼淚。許多時(shí)候不是看到希望才去堅(jiān)持，而是堅(jiān)持了才能看到希望。1、想要體面生活，又覺得打拼辛苦；想要健康身體，又無法堅(jiān)持運(yùn)動(dòng)。人最失敗的，莫過于對(duì)自己不負(fù)責(zé)任，連答應(yīng)自己的事都辦

25、不到，又何必抱怨這個(gè)世界都和你作對(duì)？人生的道理很簡單，你想要什么，就去付出足夠的努力。2、時(shí)間是最公平的，活一天就擁有24小時(shí)，差別只是珍惜。你若不相信努力和時(shí)光，時(shí)光一定第一個(gè)辜負(fù)你。有夢(mèng)想就立刻行動(dòng)，因?yàn)楝F(xiàn)在過的每一天，都是余生中最年輕的一天。3、無論正在經(jīng)歷什么，都請(qǐng)不要輕言放棄，因?yàn)閺膩頉]有一種堅(jiān)持會(huì)被辜負(fù)。誰的人生不是荊棘前行，生活從來不會(huì)一蹴而就，也不會(huì)永遠(yuǎn)安穩(wěn)，只要努力，就能做獨(dú)一無二平凡可貴的自己。4、努力本就是年輕人應(yīng)有的狀態(tài)，是件充實(shí)且美好的事，可一旦有了表演的成分，就會(huì)顯得廉價(jià)，努力，不該是為了朋友圈多獲得幾個(gè)贊，不該是每次長篇贅述后的自我感動(dòng)，它是一件平凡而自然而然的事

26、，最佳的努力不過是：但行好事，莫問前程。愿努力，成就更好的你！5、付出努力卻沒能實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想，愛了很久卻沒能在一起的人，活得用力卻平淡寂寞的青春，遺憾是每一次小的挫折，它磨去最初柔軟的心智、讓我們懂得累積時(shí)間的力量；那些孤獨(dú)沉寂的時(shí)光，讓我們學(xué)會(huì)守候內(nèi)心的平和與堅(jiān)定。那些脆弱的不完美，都會(huì)在努力和堅(jiān)持下，改變模樣。6、人生中總會(huì)有一段艱難的路，需要自己獨(dú)自走完，沒人幫助，沒人陪伴，不必畏懼，昂頭走過去就是了，經(jīng)歷所有的挫折與磨難，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，自己遠(yuǎn)比想象中要強(qiáng)大得多。多走彎路，才會(huì)找到捷徑，經(jīng)歷也是人生，修煉一顆強(qiáng)大的內(nèi)心，做更好的自己！7、“一定要成功”這種內(nèi)在的推動(dòng)力是我們生命中最神奇最有趣的東西。一個(gè)人要做成大事，絕不能缺少這種力量，因?yàn)檫@種力量能夠驅(qū)動(dòng)人不停地提高自己的能力。一個(gè)人只有先在心里肯定自己，相信自己，才能成就自己！8、人生的旅途中，最清晰的腳印，往往印在最泥濘的路上，所以，別畏懼暫時(shí)的困頓，即使無人鼓掌，也要全情投入，優(yōu)雅堅(jiān)持。真正改變命運(yùn)的，并不是等來的機(jī)遇，而是我們的態(tài)度。9、這世