学习的演讲稿

时间：2024-12-23 03:26:58 演讲稿我要投稿

学习的演讲稿模板集锦七篇

　　演讲稿的写法比较灵活，可以根据会议的内容、一件事事后的感想、需要等情况而有所区别。在我们平凡的日常里，我们使用上演讲稿的情况与日俱增，那么问题来了，到底应如何写一份恰当的演讲稿呢？以下是小编精心整理的学习的演讲稿9篇，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

学习的演讲稿模板集锦七篇

学习的演讲稿篇1

　　各位老师、同学们：

　　大家好！

　　正处于学习阶段的我们，就应该具有像爱迪生、巴尔扎克那样的刻苦努力、不懈追求得精神，因为只有这样，我们才能实现自己的目标，在追逐梦想的舞台上一显身手。在学习的道路上我们只有勤奋踏实的将一点一滴的知识掌握，才能最终走向成功。若是连学都不想学，吝啬与付出自己的.劳动，怎么会学懂知识，掌握知识，有怎么会品学兼优，出类拔萃呢？一分耕耘一分收获，在耕耘的时候，我们就应该付出辛勤的劳动，收获的时候才会有满意的果实，才会成果丰硕，人生能有几回搏？此时不搏何时搏。人生能有几个花季，雨季？过去的就没法改变了。所谓“黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。”就是这个道理。

　　也许我们已经输在起跑线上，但是决不能再让自己输在终点。后天的勤奋可以弥补先天的不足，珍惜现在的每一刻，努力获取知识，使自己拥有亮丽的人生。每个人都有自己鲜活的梦想，相信，梦有多远，我们就能走多远。

　　新春佳节刚刚过去，这是最容易松懈的时候，我们必须抓住这段易逝的时光，好好把握，将知识这闪光的宝石紧紧握在手中。

　　同学们，努力学习，相互友爱，用学问把自己武装起来，这样，你才会使出类拔萃的。

　　谢谢大家！

学习的演讲稿篇2

　　海伦凯勒是个不幸的人，由于生病她从小就看不见也听不见，但她对知识的渴望是那么的强烈，她学会“看”盲书，让别人“写”给她“看”，用金属丝摆图形，学习数学，靠触觉学习说话。在我们这些正常人看来这是多么困难的事情，但她却披荆斩棘，克服我们无法想象的困难，通过不断的努力学习，实现了自己了解世界感知世界的愿望。我们，拥有这么好的条件，对我们而言，获取知识要比海伦凯勒容易一万倍！扪心自问，不好好学习你难道不愧疚吗？

　　海伦凯勒有很多的朋友，他们给予她了很多东西，其中最最重要的就是“爱”!海伦凯勒也很爱她的朋友们，他们一起欢笑，一起思考，一起分享彼此的快乐和忧伤。海伦凯勒也非常爱她的家人，给予她生命和爱的妈妈，给她带来快乐的妹妹，海伦凯勒多么希望能看到他们的`模样，她想报答他们，做出点成绩来给他们看，证明他们对自己的努力没有白费。她说过：“我的任务是练习、练习、再联系。失败和疲劳常常将我绊倒，但一想到再坚持一会就能把音发准，就能让我所爱的人看到我的进步，我就有了勇气。我急切想看到他们为我的成功而露出笑容。”我们班的每个同学都有一双明亮的眼睛，能够看见自己的亲人，自己的朋友，这么简单往往被人忽略的幸福却是海伦凯勒永远无法实现的梦想，所以我们应该懂得珍惜我们所拥有的，对每个为你付出的人说一声谢谢，谢谢他们给予我们爱和帮助！

　　海伦凯勒是一个残疾人，平常的生活自理都有困难，但她关心社会，关心那些和她自己有相同遭遇的人，她热爱和平，反对战争。她的心就像融入在社会里一样，她希望给社会贡献出一点力量，她曾说过一句话：“我努力求取知识，目的在于希望日后能活用，为社会人类贡献一点力量。”我们现在还没有进入社会，但是班级就是一个小的社会，我们向海伦凯勒学习，从小就要学习关心他人，互相帮助，互相谦让。这样才能让我们的班级更加和谐，同学之间更加融洽，而我们四一班的这个小社会也日渐地成为校园中最美的一朵奇葩!

学习的演讲稿篇3

　　在学校中厌学的学生越来越多，不仅仅是学习基础不好的学生，学习优秀的学生也有很多厌学的，学习对他们来说要么是一种负担，要么是一种不得不做的作业，而很少有人觉得学习是一种快乐。为什么在物质条件越来越好的今天厌学现象却越来越多的.产生？学习对人生，对于我们生命成长的意义究竟在哪里？

　　我认为：学习是生存的需要。

　　一个偶然的机会，我在夜班的公交车上遇到两个人。他们40多岁模样，满脸疲惫，但兴致却很高，谈着读书啊上课啊考试啊，好像在参加什么培训班。我好奇地问：“你们都这么大岁数了，还要读书吗？”他们看着我诧异的神情，笑了，一个说：“你一定还在念书吧？现在社会竞争这么激烈，不学习能生存下去吗？”——学习是为了生存！我虽然对他们的话谈不上有多深的体会，但却明显感到了“学习”二字别样的分量。

　　是的，为了生存而学习！也许我还太年轻、太幼稚，不懂得什么叫生活，什么叫生存压力；我只知道向父母要钱，然后花掉，再要，再花，很少去想钱是从什么地方来的，怎么来的。也许等到有一天，我也有了孩子，我也要供他们吃饭，供他们花销，给他们交学费；也许等到有一天，我也被社会淘汰了，孤独地在茫茫人海中彷徨，看不到人生的希望……也许只有到那时，我才会最最渴望以书籍作船，穿越人生的沟沟坎坎。

　　学习是成长的需要。

　　学习是提高自身素质的需要。

　　学习是丰富人生的需要。

　　身边的研究生们没事的时候，便拿出随身带的书来翻看。我问他：“你都研究生毕业了，还看什么书啊！对你来说，生活根本没有什么问题呀！”“哈——”研究生笑了，说道：“学习不是为了别人，也不仅仅是为了钱财，学习的真正意义，是为了丰富自己，提高人生的境界。”原来学习还有如此深的意义、如此高的境界啊！难怪有人学得痛苦不堪，有人却学得轻松快乐呢！我明白什么叫“听君一席话，胜读十年书”了。

学习的演讲稿篇4

　　孔老师说过：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”首先，我要明确一点，比起学习精神而言，学习方法本身就是下位或者说是次要的东西。学习精神就是指良好的学习态度和饱满的自信心。今天是学习方法的讨论会，那我就主要说一下我的一些学习方法。

　　我认为在课上我们应该怎么做就没必要说了，这个老师们每天不是讲一遍两遍，如果连课上自己应该干什么都不知道，那我后面讲的内容也就没必要去考虑了。

　　什么是好的学习方法？严格的说就是适合自己的、有效率的学习方法。它是符合学习者自身特点，并与学习内容紧密相连，可以高效率地完成学习任务、达成学习目标的措施、手段和办法。注意，一定要符合学习者自身特点。任何想要照搬他人的学习方法，以期迅速提高学习效率的想法和做法都是不切实际的，极其错误的。一个总的原则是，不盲从、不迷信，绝不可以走别人的路，那样会让自己无路可走的。

　　虽说每一个人的学习有他自己独特的风格，但肯定有一些具有普遍意义的方法。

　　首先，学习需要有一个相对安静的、良好的外部环境；

　　其次，在学习内容的安排上，必须先易后难、先慢后快；在复习的时间安排上，我们要按照艾宾浩斯“遗忘曲线”所揭示的规律，遵循先多后少、先密后疏的原则；在学习时我们还需要同学、伙伴间相互的支持和鼓励，始终保持积极向上的、乐观自信的'心态，等等。这些只是确定了我们学习的一个方向，怎么走就要看自己的了。

　　我首先要强调的是“学习效率”，这可能其他几位也会讲到。我们知道效率和时间是成反比的，没有较高的学习效率，我们就要比别人多付出一倍甚至两倍的时间，这是学习中最忌讳的事。怎样才能提高学习效率呢？关键就是要静下心来，一定要做到专心致志，不要在学习的同时干其他事或想其他事。一心不能二用的道理谁都明白，可还是有许多同学在边学习边听音乐。或许你会说听音乐是放松神经的好办法，那么你尽可以专心的学习一小时后全身放松地听一刻钟音乐，这样比带着耳机做功课的效果好多了。

　　然后再说一下时间安排。我觉得应该充分利用好早上的时间，不是指到学校以后的那几分钟，而是早上在家的那段时间。早上的学习时间以半小时为宜，重点应放在背诵上。这段黄金时间学习效率应该是最高的，可用在睡觉上做出的梦也是最美的，一分钟也可以是一个好梦，我都可以理解。能不能用好这段时间就要看大家有多少毅力了。中午的时间应该用来休息，最好是睡上一觉。晚上学习时间不可太长，这只是对极少数同学说。

　　对于大多数同学来说，现在的问题是学习时间太少。效率再高，没有时间也是不实际的。虽然我不赞同晚上到十一二点，但我觉得到十点钟也是应该的，也就是说晚上所学的时间至少应该和在学校上课的时间差不多，大约四个小时，而且一定要有很高的效率。不管对谁来说，学习都是枯燥的，这种耐力只能在平时的学习过程中积累。

　　对于时间的利用，我有以下几点建议：

　　1、突出重点，不要平均用力。

　　这就首先要对自己和所学课程有一个全面的认识。所谓重点：

　　一是指学习中的弱科或成绩不理想的课程或某些薄弱点；

　　二是指知识体系中的重点内容。

　　2、长计划，短安排。

　　要在时间上确定学习的远期目标、中期目标和近期目标。在内容上确定各门功课的具体目标。

　　3、对自己要有时间限制。

　　可以把所定目标分成若干个部分，对每一部分限定时间，这样还不会产生疲劳感。

　　4、计划要留有余地。

　　“好脑瓜不如烂笔头”，养成良好的笔记习惯，能够准确、清晰、简练地笔记本身就是一种良好的学习方法。即使没有老师，抄读法本身也是一种不错的方法，在我学习的经历中，有许多学习中的难点都是在一边抄写一边思考。

学习的演讲稿篇5

　　我们年轻的时候，牙牙学语的时候，长辈总会教我们一些老话，比如学海无涯，造船难，年少不努力，伤心难过，读书读一百遍，意义不言而喻……可能那时候我们还不知道这些是什么意思，只知道背下来最好。渐渐的，长大了，我们学会了拼写，识字，渴望认识世界，于是我们做了一本好朋友的书，爱上了读书。

　　读书就是在如画的风景中，拾起清晨的花朵，找到生命感悟的花絮。可以去西湖划船，采摘生活启发的莲子；可以开长途车进入苏杭，享受人间天堂；你可以爬泰山，了解皇帝封禅的原因，欣赏其他的山都在天底下出现矮子。的思想；你可以为中国的崛起而骄傲，为它的腾飞而学习。

　　我给你讲个故事。西汉时期，有一个非常勤奋好学的年轻人，名叫匡衡。然而，由于他家境贫寒，又没钱买灯，所以晚上家里一片漆黑，他无法学习。我该怎么办？一天晚上，当他看到隔壁的蜡烛在燃烧时，他悄悄地在墙上挖了一个小洞，让烛光透过这个洞稍微反射到书上。就这样，他每天晚上借邻居的灯看书，直到邻居关灯。在这样的学习条件下，匡衡学习知识，后来成为西汉著名的学者。但现在切墙偷光是不可取的，因为如果你切邻居家的下水道，那就惨了。

　　听完故事，你想到了什么？是的，知识改变命运。高尔基说：书让我成为一个快乐的人。我们读书，不是为了别人，不是为了考试，而是为了自己。和书在一起，就像和知识做朋友，向智慧学习，可以储备能量，增长才华。读书就像穿越浩瀚的大海，让人心情愉悦；再比如一段恋情，让人在生意场上死心塌地。走进浩瀚的书海，呼吸着书香的清香，指尖找到生命的真善美，坐着看世界的潮起潮落，终于看到了天空和白昼。

　　读书陶冶了我的情操，开阔了我的眼界，丰富了我的'情感。半英亩的方形池塘像镜子一样打开了，清澈透明，天空和云彩漂浮在水面上。问运河那么清楚，因为有活水的来源。同学们，让我们喝下这源头活水，爬上人类进步的阶梯，成为知识的丰富者，精神的巨人，成为21世纪祖国的高素质建设者！

　　我的发言到此结束，谢谢！

学习的演讲稿篇6

　　大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。

　　第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。

　　人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。

　　紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。

　　这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。

　　这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。

　　我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。

　　包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20xx年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的`这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。

　　这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间，知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我偏差，这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。

　　一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读很多文字，这样的一个计算机去识别图像，应该比没有读这些文字，直接去学习图像来的要容易。这个就更像我们人类的学习。这种学习也离不开从下到上，从粗到细这样的一种特征的选择。

　　所以我们又得到另外一个概念，就是特征工程。深度学习给我们的一个有力的工具是能够自动的进行不同层次，进行大规模的新特征的抽取和特征的制造。那么这种特征在搜索引擎、广告系统上面，可以达到万亿级，也就是说这个已经完全不是人类所可以控制的级别了。那么智能在这样的级别上才可以产生。

　　但是现在人工智能仍然有一些困境，比方说如何能够让人工智能来深层的理解文字，有一个著名的类似于图灵测试的比赛，深层次理解文字，这个是在自然语言上问一些有歧异的问题，计算机如果要能正确的回答这个问题，那个模型不仅仅理解这些文字，而且要理解深层的背景文字，要理解周边的文字，有很多文化在里面，如何能达到这一点?也是我们需要解决的。

　　同时深度模型还可以把它反转，成为一种生成膜型。它不仅可以去对数据做一个决策，它还可以自己产生数据，可以产生新的数据。比方说这个是Google的一些研究员把一个深层模型里面的感知最深刻的那些图像给描述出来，结果是这样的，就非常有趣的生成膜型。

　　刚刚讲的不同数字格式之间，文字和图像之间，如果在深层实际上它们的区别已经消失了。那这样我们就可以对图像去问文字的问题，甚至对文字去问图像的问题。这样数据的形式也就不重要了。

　　如果我们达到了迁移学习的要点，我们想问下一步是不是可以把所有人类经历过的这些学习的任务给沿着时间轴串起来，能够让机器向人一样的，它的学习能力，它的智能在不断的增长，随着时间。那么它所需要学习的努力程度，样本数也是逐渐减少的。这个也是我们在努力的一个方向。

　　另外最近发表了一篇文章也说明了迁移学习的重要性。这个文章叫做bayesianprogram learning，这是从一个例子就能学会，我们知道深度学习是千万个例子的。实际上它用了我们过去没有涉及到的概念，就叫做结构，如果我们了解了一个问题的结构，那么这个结构的一个具体的形式只用一个例子就可以学会了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是参数、统计，这一部分我们实际上可以通过迁移学习来学习。也就是说整个这个圆就圆满了，就是一个闭环了。

　　同时人工智能的应用也不仅仅是在图像方面，这里的一个例子是亚马逊的仓储机器人。亚马逊的仓储机器人是在一个很大的空间，这些机器人会把这些货架，每个货架上面都有不同的货品，把这些货架偷到工人的面前，让工人从货架上面拿所需的货品到箱子里面，然后快递给客户。为什么是这样呢?因为现在的机器人技术在选择，从货架上选择物体还远远不如人的熟练程度，但是它在路径规划，在机械的启动、抬起、放下已经超过人了。所以亚马逊的就很聪明的把机器的优点和人的优点结合在一起，变成一个新的商业模式。如果过去建一个仓储在支持这个城市亚马逊所有的物流的话，需要三个月时间，他用了这个把所有的传送带拆掉，变成机器人以后只用三天时间，这个收益是非常巨大的，也就是我们可以借鉴，可以拓展的一个经验。

　　下面要讲的，不仅在机器人，在图像识别，实际上在我们的生活当中，人工智能已经深入了。这里举的一个例子是我和我的一个学生戴文渊，建的一个公司，第四范式，这个公司可以让过去在金融领域只能由人来服务重要的客户，由人工智能来把这个能力拓展到几千万人，让每个人都享受到优质的金融服务。这是一个非常大的工程。它背后的技术就是机器学习，我们所熟知的深度学习、知识学习、强化学习。

　　最后我要说几点，我们看到这么多人工智能的努力，人工智能的有失败的时候，有成功的时候，我们到现在能总结出什么经验呢?我觉得现在的人工智能的成功离不开高质量的大数据，但是并不是未来的人工智能的成功一定需要大数据。那么我们下面要问是不是在未来有小数据也可以让人工智能成功，这就是今天我觉得在大学里面应该做的一个研究，在工业上大家还在开疆拓土，利用大数据的优势在发现新的应用利于。

　　第二个，就是要培养出更多的人工智能的人才。这些人才才可以来设计算法，这个也是我们今天在大学里面需要努力的一个方向。当然这些都离不开计算能力。

　　所以从这几点上来看人工智能的努力也不是像有些人说的，今天的人工智能的发展完全在工业，人工智能的发展也应该一部分依靠大学，一部分依靠工业。就像我们所说的大数据和人才的培养，小数据的研究。那么大数据的开疆拓土更多的应用，和更多的计算能力，确实来自于工业。所以这两种结合我觉得是我们今后发展的一个方向。

　　最后我要说一点，就是说我们应该说已经了解很多深度学习了，这个可以作为我们昨天的一个成就。那么今天我们在刚刚开始去获得强化学习的一个红利，那么这个可能还不是在很多的领域得到应用的，但是我要告诉大家的是，强化学习比大家想象的要更有用，比方说它不仅仅是在围棋或者是在计算机游戏上。在金融，在我们日常生活当中，甚至在教育上，机器人的规划都离不开强化学习。那么这些应该说都是富人的游戏，也就是说只有富人才能有这么多的大数据，有这么多的计算量去支持深度学习和强化学习这样的实际应用。那么我们明天要看到的应该是迁移学习，因为迁移学习能够让我们把大数据得到的模型迁移到小数据上面，使得千千万万的人都能够受益，也就是说人人都能享受人工智能带来的红利。我今天讲到这儿，谢谢大家。

学习的演讲稿篇7

亲爱的老师们、同学们：

　　大家好！

　　说到学习，大家再熟悉不过了，学习就像登山运动员登珠穆朗玛峰一样，要克服无数艰难险阻，懦夫和懒人是不能享受胜利的喜悦与幸福的，这是一种直观而又明确的道理。

　　然而使我每一天都在积极与奋斗中度过的，就是自信。

　　1、自信是成功的第一秘诀

　　我想每一个都可以拥有和享受自信，让你“野火烧不尽，春风吹又生”，失败谁都经历过，我曾因成绩下降不敢着眼去看试卷上那一个个刺眼的红叉叉，甚至想把别人的分数抢走；我也曾因老师的训斥而伤心不已，谁不想在老师面前留个好印象，多去吸收几分教师的赞许目光呢？而这时，自信教诲了我如何去积极面对，如何去再度超越。我才发现那是一种多么可贵的力量。在困难时一支宽厚而努力支持你的臂膀。这时，你在挫折中便会有“柳暗花明又一村”的全新体验，使你心中涌动着一股永不熄灭的勇气之火。这也许正是使我在学习中充满动力的原因吧，就像春日不断呼唤沉睡的草儿快快抽芽！他使我在清闲的午后，给予自己一个灿烂的微笑，告诉自己一天的学习是美好的。或使我在落日的黄昏，背着知识的书包轻快地走在回家的路上，告诉自己一天的学习是收获的，或使我在宁静的夜晚，在朗朗读书中结束了一天的行程，告诉自己明天的学习是崭新的。也许自信，真有一种属于他自己的力量，使你大胆地说出“我是最棒的！”。

　　2、只要功夫深，铁杵磨成针

　　3、欲要看究竟，处处细留心

　　每一次的.考试氛围都是紧张的，对于数学这种处处有陷阱的科目，我也只能小心翼翼了，上一次月考时，或许我晓得数学容易拉开比分，便在做完后三番五次的检查，因为从我小学开始，数学的丢分率是极高的，不是数字抄错，就是题目没审清，不过那是一些失误的借口罢了，对于这次考试，我将计算仔仔细细的算过，本是自信满满。而当那考卷出现在我眼前时，去事与愿违，原来在“返回超市”这句话，竟被我忽略到了一边去，我才发现那珍贵的分数在我眼前悄然流失了，他反复在告诉我我是那么的粗心，才是我知道“细节决定成败”。是我更去注意考场上的每一个文字，每一句话，每一个意思，是我取得了更好的成绩。同学们，每一个的微不足道都蕴含着它本身的价值，也许，只有用机敏的目光去发现学习中被忽视的细节，就能使你学习更谨慎，而不是想当然的去做，才会使你从本质上提高效率。取得学习的成功。

　　没有最好，只有更好，以上的三点，只是我学习中的伙伴罢了，也许并不是你适合的，但我们正是在不断学习，不断超越中战胜自己，做得更快更高更强，他告诉我们不能在现有的成绩上停下脚步，还有更高的山峰等待我们去攀登！

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