學習的演講稿范文錦集6篇

【精華】學習的演講稿范文錦集6篇【精華】學習的演講稿范文錦集6篇是為了在會議或重要活動上表達自己意見、看法或匯報思想工作情況而事先準備好的文稿。在當今社會生活中，演講稿的使用頻率越來越高，來參考自己需要的演講稿吧！下面是幫大家的學習的演講稿6篇，希望可以幫助到大家。同學們、教師們：早上好!一轉(zhuǎn)眼，一個學期即將完畢，期末考試一天天臨近，七月三日六年級的畢業(yè)考試，七月六日一至五年級的期末考試。我們都準備好了嗎?在過去的時間里我們收獲著快樂，收獲著成功。面對著即將升入更高的年級，我們準備好了嗎?同學們，記得有一位名人這樣說過：假設(shè)你擁有大地，你就成為一個農(nóng)民;假設(shè)你擁有羊群，你就成為一個牧人;假設(shè)你擁有廠房，你就成為一個企業(yè)家;假設(shè)你擁有的不是金錢和財富，而是選擇的時機，那你就是一個真正的富翁。從這個意義上說，我們每一個同學才是真正的富翁，因為你們有朝氣有活力，擁有許許多多的時機。我們會聚在李松蓢小學，作為李小的一份子，在這里，我們開展著自己的個性，培養(yǎng)著自己的才能，努力學習、刻苦拼搏，我們將為自己的人生奠定一個堅實的根底，為今后的開展創(chuàng)造出無數(shù)個選擇的時機。勤奮出天才，它永遠鼓勵我們不斷地追求、不斷地探究。有書好好讀，有書趕快讀，讀書的時間不多。我們憑著刻苦拼搏、一心向上的精神，一定能獲得令人滿意的成績。下面我提供幾點建議供同學們參考：一是要制定合理的復(fù)習方案，對今后幾天的學習作出詳細、科學、合理的安排，以便心中有數(shù)。二是要完好的看一遍教材，理清知識要點，構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)。從而形成一個完好的知識體系，便于知識的提取。三是要明確重點，攻克難點，側(cè)重疑點。復(fù)習更重要的是查漏補缺，對于一知半解的疑點決不可輕易放過。四、講究方法，適當做題。復(fù)習的方法多種多樣，不同的方法也許適用于不同的人，我們應(yīng)在實際運用中找到適宜自己的復(fù)習方法，以不斷進步復(fù)習的效率。當然復(fù)習時適當?shù)刈鲱}是必不可少的，在練習中使知識點得到了穩(wěn)固，運用才能得到了進步。同學們，學習是一件辛苦的事，但當你深化其中時你會發(fā)現(xiàn)其中包含著許多的樂趣。只要大家合理安排好復(fù)習時間，運用恰當?shù)膹?fù)習方法，相信大家一定會在期末考試中獲得理想的成績。人生不拼不精彩，缺乏競爭和考試的人生不完好!“一份耕耘，一份收獲?！蹦阍趯W習園地撒下多少辛勤的汗水，就會換來多少成果?？荚囻R上就要到來了，你做好準備了嗎?請記住，剩下的時間由你來把握。相信你一定能抓住它!最后，預(yù)祝同學們在期末考試中獲得理想的成績。大家好！今天，我要演講的題目是《快樂的學習，快樂的成長》！我們常聽到這樣一句話，叫“學到老，活到老?！睂W習是伴隨一個人終身的事情，尤其是對于我們學生來說，我們的任務(wù)就是學習。讓我們好好想想，假設(shè)沒有學習，就不會有傳載中華民族悠久歷史的方塊漢字，就不會有蒸汽機、電燈、的創(chuàng)造；假設(shè)沒有學習，人類將永遠生活在愚昧和黑暗的原始社會中，也同樣沒有了大科學家牛頓所站立的巨人的肩膀；假設(shè)沒有學習，也就沒有今天先進的科技與我們幸福的生活。也許有的同學心里默默的在想，學習，哎，我一天到晚最怕的就是學習，學習很枯燥，也很乏味，是一件痛苦的事情，更談不上快樂了?？墒?，同學們，你可知道，在炮火硝煙的戰(zhàn)爭中，有多少與我們醫(yī)院打的孩子，他們沒有教室，沒有學習，哪怕有個學習的地方，也每天都提心吊膽，還必須有人站崗放哨，以防敵人發(fā)現(xiàn)；你可還知道，當年為了集中營里得意的小蘿卜頭能學到知道，難友們與敵人作了多少次斗爭；你可知道，可憐的小凡卡為了看書，被狠心的老板打過多少次；你可知道，為了在艱辛的環(huán)境中保護教科書，張指導員付出了生命的代價，孩子們席地而坐，以日月為燈，以石板為桌；你可知道，為了可以進入學校學習，如今還有許多生活中貧困山區(qū)的孩子把自己撿破爛的錢作業(yè)學費——面對這一切，面對他們，我們又有什么資格去說我們學習是痛苦的呢？再看看我們?nèi)缃竦膶W習環(huán)境，寬闊亮堂的教室，優(yōu)美安靜的學習環(huán)境，各式各樣的學習工具，一應(yīng)俱全的教科書，嘔心瀝血的教師，還有精心呵護我們成長的父母，我們還有什么不快樂的呢？語文與歷史課可以讓我們體會到祖國的深遠文化，數(shù)學課可以鍛煉自己的思維，音樂課可以盡展自己的歌喉，體育課可以安康我們的體魄，科學課上我們可以去認識大自然的奧秘，社會課上可以盡覽世界風情民俗——在不斷地學習中，我們的知識越來越豐富，我們的素養(yǎng)在不斷地進步，我們在逐漸成為社會的合格公民。當然，我們也只有認真地學習，細心的學習，學習對于我們來說，才是快樂的。我們不應(yīng)該把學習看成是差事，不應(yīng)該去敷衍它，只有想去學習的，才會學到真正的知識，才會真正體會到它的快樂。讓我們再溫故我們親愛的周總理說過的這句話：“活到老，學到老。”同學們，讓我們快樂的學習，快樂的成長，讓我們從今天開場認認真真地學習，在學習中體會真正的快樂。親愛的教師，親愛的同學們：大家好！我演講的內(nèi)容是：如何學習更有效。同學們，我們每天課業(yè)負擔較重是比較正常的。如何分配學習時間顯得尤為重要。我認為主科中，語文是最難學習的科目。它分為根底、閱讀、三項，知識面非常廣泛。在根底題中，易錯的音、字等和需要背誦的課文及關(guān)聯(lián)詞語最容易答對。這類題主要考察對根底知識的純熟掌握。判斷病句，語意連接等稍有難度的題型要多做課外題，學會解題的方法。閱讀題中，小閱讀較為簡單，只要從文中摘錄信息即可。其余兩個閱讀要多加練習，增強理解才能，也要注意對平時課外音、字的積累。作文也要多積累好詞好句，寫字的速度需要快一些，最好多準備幾篇應(yīng)考的優(yōu)秀作文。數(shù)學題最為靈敏。在平時練習中，不能死記硬背，要學會解題的思路。做題時也要認真仔細，各種公式必須背熟，它們對考試起著至關(guān)重要的作用。平時假設(shè)有不會的題，不能留到最后，要敢于發(fā)問，不能不懂裝懂。英語注重對單詞、語法的掌握，練習冊也非常重要。要認真完成作業(yè)，背熟單詞、詞組，加強對筆記的復(fù)習。閱讀理解、首字母填空為課外題，要學以致用，讀懂文章，注意詞語的形式。在平時的學習中，不擅長的科目要多用些精力，但其他課程也不能置之不理，否那么會寸進尺退。擅長的科目也要加緊學習，爭取更上一層樓。上課要積極考慮，才能吸收更多。學習時勞逸結(jié)合，也會收到事半功倍的效果。每個人情況不同，學習方法也因人而異。但只要努力，又怎能沒有收獲？祝大家成績進步！謝謝大家！尊敬的教師，親愛的同學們，大家早上好!我很榮幸可以在這里為大家演講。作為一名初中生，面對如山的`作業(yè)和沉重的壓力，是否感到學習負擔沉重了許多其實學習就像開路一樣，只要找準方向，就能獲得好的成效。學習是沒有捷徑的，不要想著一步登天，只有將考慮融入學習，才能結(jié)出成功的果實。正如孔子所說，學而不思那么罔，思而不學那么殆。學習與記憶是不一樣的，學習是要理解，要從問題中總結(jié)方法，從練習中提煉精華。進步成績單單靠做題是不夠的，而重在于你能否從如此多的練習題中總結(jié)經(jīng)歷。我并不贊成無限度的做練習，畢竟人的精力是有限的，如何將有限的精力合理利用，便是學習的重中之重。晚上不宜將自己搞得身心疲憊，而應(yīng)為第二天的課堂儲藏好足夠的精力。也不要將自己的時間安排的太緊張，該休息時就好好放松一下但我說的放松，并不是指通宵達旦的上網(wǎng)這類。在我看來，通宵也是一種自我折磨，正好與放松的目的背道而馳。娛樂是必須的，但應(yīng)把握好限度。在空閑時間，聽聽音樂，讀讀課外書，看看電影，與同學逛街又何嘗不可呢說到課外書，這在學校是個很鋒利的話題。課本是裝不下整個世界的，課外書便成了我們擴展視野的好方式。但對于龍蛇混雜的書籍，我們應(yīng)控制住自己，看書只為消遣，而不應(yīng)癡狂。對于初三的同學們，中考就像逐步臨近的戰(zhàn)斗一樣。人生的路還很長，中考只是一個十字路口而已，一如既往的安心學習吧，跟好教師的步子，努力掌握更多的知識，只要盡了全力，就沒有遺憾。有一段話我印象頗深，在此送給初一初二的學弟學妹們：每個目的都是一個終點，又都是一個起點。到達目的之后，不要忘記啟程，忘記趕路。謝謝大家。大家好，今天非?？鞓贰⒎浅s幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學習心得，題目叫做自學習的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速開展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首祖先類對人工智能的一個探究也可以圍繞對問題不同解釋的探究。第一個探究，應(yīng)該說是在邏輯層面的探究。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比方下棋、推理，比方說可以去做途徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的假設(shè)，這個假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究可以有學習功能的人工智能，就有不同的學習算法，機器學習的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工智能的幾個里程碑我們?nèi)缃褚埠苁煜?，第一個大家公認的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。這個之后，剛剛芮勇博士也深化的回憶了一下最近的人工智能的打破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的打破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們可以在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學習。強化學習應(yīng)該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領(lǐng)域相對深度學習應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學習在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個打破是Google的DeepMind，把深度學習和強化學習合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學習所需要打破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學習可以大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學習，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進展的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反響，這個反響不一定是如今得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學習在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強化學習也是下一個打破。我們看到這種端到端的深度學習，應(yīng)用在強化學習上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學習，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學生在學習的過程當中學到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學習的過程。包括如今的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學習的這種效果，使得我們?nèi)缃窠K于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學習也是必不可少的，像我們熟知的深度學習。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完好的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學習，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學習，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目的，這也是在不同的人工智能、強化學習，等等之類的實驗當中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學習，至少到如今我們還沒有探究出這樣一個途徑。這里是大學的例子，中文是永動機器學習，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進展一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學習一個很嚴重的現(xiàn)象，就是自我偏向，這種偏向就可以表達在這種統(tǒng)計學的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏向，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學習，比方說這個是在深度學習的模型上，在上面這一部分是一個領(lǐng)域已經(jīng)訓練好的模型。那么在一個新的領(lǐng)域，假設(shè)這兩個領(lǐng)域之間有某種聯(lián)絡(luò)、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來學習，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種才能，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏向給消除掉。假設(shè)能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學習圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W習。這種學習也離不開從下到上，從粗到細這樣的一種特征的選擇。所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學習給我們的一個有力的工具是可以自動的進展不同層次，進展大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以到達萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。但是如今人工智能仍然有一些困境，比方說如何可以讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機假設(shè)要能正確的答復(fù)這個問題，那個模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能到達這一點?也是我們需要解決的。同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深化的那些圖像給描繪出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，假設(shè)在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。假設(shè)我們到達了遷移學習的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學習的任務(wù)給沿著時間軸串起來，可以讓機器向人一樣的，它的學習才能，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學習的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學習的重要性。這個文章叫做bayesianprogramlearning，這是從一個例子就能學會，我們知道深度學習是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做構(gòu)造，假設(shè)我們理解了一個問題的構(gòu)造，那么這個構(gòu)造的一個詳細的形式只用一個例子就可以學會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計，這一部分我們實際上可以通過遷移學習來學習。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。同時人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為如今的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的純熟程度，但是它在途徑規(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)形式。假設(shè)過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常宏大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)歷。下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當中，人工智能已經(jīng)深化了。這里舉的一個例子是我和我的一個學生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來效勞重要的客戶，由人工智能來把這個才能拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融效勞。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學習，我們所熟知的深度學習、知識學習、強化學習。最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到如今能總結(jié)出什么經(jīng)歷呢?我覺得如今的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是將來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在將來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學里面應(yīng)該做的一個研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計算法，這個也是我們今天在大學里面需要努力的一個方向。當然這些都離不開計算才能。所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的開展完全在工業(yè)，人工智能的開展也應(yīng)該一部分依靠大學，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計算才能，確實于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后開展的一個方向。最后我要說一點，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)理解很多深度學習了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開場去獲得強化學習的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強化學習比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町斨校踔猎诮逃?，機器人的規(guī)劃都離不開強化學習。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學習和強化學習這樣的實際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學習，因為遷移學習可以讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都可以受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。尊敬的教師，親愛的同學們：此次學校組織去北京參觀了清華北大，我覺得收獲頗豐。在去之前我也對這兩所學校有些理解——面積廣闊的校園，優(yōu)美的環(huán)境，古樸的建筑，優(yōu)越的資源，積極的學習氣氛和顯著的辦學成績。然而這些在我到達兩所學校游覽過才親身體會到，感覺也才真切起來。清華大學之大，餐廳、超市等設(shè)施之齊全，儼然是一個小城區(qū)的樣子。但馬路上來往的人不太多，非