当前位置：文档库 › Optimizing 01 Loss for Perceptrons by Random Coordinate Descent

Optimizing 01 Loss for Perceptrons by Random Coordinate Descent

Optimizing0/1Loss for Perceptrons by Random Coordinate Descent

Ling Li and Hsuan-Tien Lin

Abstract—The0/1loss is an important cost function for perceptrons.Nevertheless it cannot be easily minimized by most existing perceptron learning algorithms.In this paper,we propose a family of random coordinate descent algorithms to directly minimize the0/1loss for perceptrons,and prove their convergence.Our algorithms are computationally ef?cient,and usually achieve the lowest0/1loss compared with other algo-rithms.Such advantages make them favorable for nonseparable real-world problems.Experiments show that our algorithms are especially useful for ensemble learning,and could achieve the lowest test error for many complex data sets when coupled with AdaBoost.

I.I NTRODUCTION

The perceptron was?rst introduced by Rosenblatt[1]as a probabilistic model for information processing in the brain. It is simply a linear threshold classi?er,which can be thought as a hyperplane in the input space.

Given a set of examples with binary labels,an important task of perceptron learning is to?nd a hyperplane that clas-si?es the examples with the smallest number of mislabeling errors.A data set that can be classi?ed by some perceptron without any mislabeling errors is called linearly separable, or simply separable.For a separable set,the task of learning is relatively easy and can be carried out by many existing algorithms.For example,the perceptron learning rule[2] is guaranteed to converge to a separating hyperplane in a ?nite number of iterations.The hard-margin support vector machine(SVM)can even?nd the separating hyperplane that maximizes the minimal example margin[3].

However,these algorithms behave poorly when the data set is nonseparable,which is a more common situation in real-world problems.In such a situation,the perceptron learning rule will not converge,and is very unstable in the sense that the learned hyperplane might change from an optimal one to a worst-possible one within a single trial[4].The optimization problem of the hard-margin SVM becomes infeasible,and hence cannot be solved without modi?cations. To tackle the nonseparable cases,many different algorithms have been proposed(see Section II).Although those algo-rithms appear quite different,they usually try to minimize some cost functions of example margins.Note that the number of mislabeling errors is proportional to a speci?c cost function,the0/1loss.

The0/1loss is an important criterion for perceptron learning.It captures the discrete nature of the binary clas-si?cation(correct or incorrect),and partially indicates the The authors are with the Learning Systems Group,Computer Science Option,California Institute of Technology,Pasadena,CA91125,USA (email:{ling,htlin}@https://www.wendangku.net/doc/0a2210301.html,).prediction power.A good0/1loss minimization algorithm can be used either to obtain standalone perceptrons,or to build more complex classi?ers with many perceptrons. However,the0/1loss cannot be directly minimized by most existing perceptron algorithms,which is both because the minimization problem is NP-complete[5],and because the loss is neither convex nor smooth.

In this paper,we propose a family of new perceptron algorithms to directly minimize the0/1loss.The central idea is random coordinate descent,i.e.,iteratively search-ing along randomly chosen directions.An ef?cient update procedure is used to exactly minimize the0/1loss along the chosen direction.Both the randomness and the exact minimization procedure help escape from local minima. Theoretical analyses indicate that our algorithms globally minimize the0/1loss with arbitrarily high probability under simple settings,and perform random search towards an optimal hyperplane ef?ciently.Experimental results further demonstrate that our algorithms achieve the best0/1loss most of the time when compared with other perceptron algorithms,and are thus favorable base learners for ensemble learning methods such as AdaBoost[6].

The paper is organized as follows.We discuss some of the existing algorithms in Section II.We then introduce our random coordinate descent algorithms,as well as their convergence analyses,in Section III.Our algorithms are compared with existing ones,both as standalone learners and as base learners of AdaBoost,in Section IV.Finally, we conclude in Section V.

II.R ELATED W ORK

We assume that the input space is a subset of R m.A perceptron consists of a weight vector(w1,...,w m)and a bias term b(i.e.,the negative threshold).To avoid treating them separately,we use the notation w=(w0,w1,...,w m) with w0=b,and accordingly expand the original input vector to x∈R m+1with x0=1.Then,the perceptron performs classi?cation by the sign of the inner product between w and x,i.e.,sign( w,x ).

For a given training set{(x i,y i)}N i=1with y i∈{?1,1} being the labels,letρi=y i w,x i be the unnormalized margin of the i-th example.Most perceptron algorithms try to minimize some cost function based onρi:

C(w)=

i=1?i c(ρi),(1)

where?i is the sample weight,and c(ρ)is a margin cost function.Some common margin cost functions are listed

Proceedings of the2007International Joint Conference on Neural Networks,Orlando,Florida,August12–17 c 2007IEEE

TABLE I

S OME COMMON MARGIN COST FUNCTIONS perceptron criterion max{0,?ρ} SVM hinge loss max{0,1?ρ} modi?ed least-squares(max{0,1?ρ})2 0/1loss[ρ≤0]

Fig.1.The update procedure that solves(4)

Fig.2.Random coordinate descent(RCD)for perceptrons

B.Choosing Update Directions

There are many ways to choose an update direction.The simplest way might be the cyclic coordinate descent(CCD). It focuses on one basis vector in each epoch,and rotates through the(m+1)basis vectors repeatedly.Such a tech-nique is commonly used when the cost function is not differentiable.

To avoid getting stuck in some local minima potentially caused by using?xed directions in a?xed order,we may choose the update directions randomly.This method,together with the update procedure,is called random coordinate descent(RCD)and is depicted in Fig.2.Note that CCD can be thought as a degenerate variant of RCD.Below we will discuss some other representative variants of RCD algorithms.1

The simplest variant is called RCD-plain,in which the update directions are independent and identically-distributed random vectors.We have used two common distributions for generating the random vectors.The?rst one,called the uniform random vectors,picks each component of the vector from a uniform distribution spanned over the corresponding feature range.The other one uses Gaussian distribution estimated from the corresponding feature statistics,and is called the Gaussian random vectors.

Note that the?nal value of the bias,w0,can be in quite different ranges from the other components of w,due to the setting x0=1.Thus,it might be helpful to have an update direction devoted to adjusting w0only.If the zeroth basis vector is additionally adopted as the update direction every(m+1)epochs,RCD-plain becomes RCD-bias. Inspired by what PLR does,we may also use the gradient of the perceptron criterion associated with a randomly picked 1More variants can be found in our earlier technical report[11].example(x i,y i)as the update direction.We call this vari-ant RCD-grad.The difference between PLR and RCD-grad is that PLR does not pursue the optimal descent step.

C.Convergence of RCD

Next we analyze the convergence properties of RCD algorithms,which follows from random search techniques in optimization[12].Note that both E(w)and RCD algorithms are invariant to the magnitude of vectors w or d.For easier analysis,we assume that every nonzero w(t)or d(t)is normalized to unit length.

First,we show a general result of global convergence that applies to RCD-plain and RCD-bias,with either uniform or Gaussian random vectors.

De?nition1:We call d(t) ∞t=1suf?ciently random if ∞t=1 1?Pr d(t)∈A =0for all A?S∪{0}with nonzero measure,where S={w: w =1}.

Theorem1:For an RCD algorithm with suf?ciently ran-dom directions d(t) ∞t=1,

lim

t→∞

Pr w(t)minimizes E(w) =1.(5)

Proof:We extend from the global search convergence theorem[12,page20],which,together with the property that E(w)is lower bounded and evaluates to discrete values, implies the correctness of(5)under the following conditions:

1)S∪{0}is a measurable set;E(w)is measurable.

2)The directions d(t) ∞t=1are suf?ciently random.

3)The sequence E(w(t)) ∞t=1is non-increasing,

and E(w(t+1))≤E(d(t)).

The proof relies on the third condition,which holds be-causeα?is the minimizer of E(w(t)+αd(t))in Fig.1.

1?r2≥v m R m,(6) where v m is some constant[13].Note that in the space of weight w,the N hyperplanes x i,w =0cut the surface S into different regions,each of which represents a speci?c prediction pattern on the training set.Following the analysis of Dunagan and Vempala[14],each region can be approximately modeled by some A(w?,R)with w? =1.2 Assume that w?is from a region where E(w?)

Equation(6)gives a lower bound for locating the region in a naive random search.However,RCD-plain can perform the search more ef?ciently from the current w(t):

Theorem2:For the piece A(w?,R)de?ned above,if the angle between w?and w(t)isφ∈[0,π

Similar analysis can be carried out for the case of the uniform or other Gaussian random vectors.When w(t)and w?are close,the angleφbetween them is small,and RCD-plain greatly improves the lower bound of the probability for decreasing E(w).In other words,RCD-plain performs fast local search for a better w nearby.Note that because of the structure of the w-space,a region with global minima is close to regions with small training errors.With the implicit use of the structure,and the ability to escape from local minima,RCD-plain(and similarly RCD-bias)can hence perform global minimization ef?ciently.

IV.E XPERIMENTS

We?rst compare the performance of different RCD vari-ants in minimizing the training error.Some better variants are further compared with the existing perceptron algorithms. We use nine real-world data sets3from the UCI machine learning repository[15],with80%of randomly chosen examples for training and the rest for testing.Three arti?cial data sets4are also randomly generated,with600examples for training and4400for testing.The0/1loss(error)is measured over500runs on the training and testing sets,and is presented using the mean and the standard error.

a)Data Preprocessing.:The features in the training set are?rst linearly normalized to[?1,1]solely based on the training examples.Then the test examples are normalized accordingly.

b)Initial Seeding.:We initialize w(1)with either the zero vector or the Fisher’s linear discriminant(FLD,see for example[17]).For the latter case,any singular estimate of the within-class covariance matrix is regularized with an eigenvalue shrinkage parameter of10?10[18].

https://www.wendangku.net/doc/0a2210301.html,parisons within RCD Variants

In Fig.3,we compare different RCD variants using their training errors on the pima data set.The results shown are 3They are australian,breast,cleveland,german,heart,ionosphere, pima,sonar,and votes84.See[11]for details.

4They are ringnorm,threenorm[16],and yinyang.See[11]for details.

Fig.3.Training errors of RCD algorithms on pima

Fig.4.Training and test errors of stochastic algorithms on pima based on uniform random vectors,while similar results have been observed for Gaussian random vectors.Some important observations are:

?With the same number of epochs,training errors of RCD algorithms using the FLD seeding are signi?cantly lower than those using the zero seeding.

?Both CCD and RCD-grad do not work as well as RCD-plain and RCD-bias.This result con?rms that suf?-ciently random directions are important for RCD.

?RCD-bias is better than RCD-plain,especially at the beginning.However,the edge gets smaller with more training epochs.

We obtain similar observations in some other data sets. Thus,RCD-plain and RCD-bias,with the FLD seeding,are more promising.Next,we compare them with some existing perceptron algorithms.For a fair comparison,we also equip the other algorithms with the FLD seeding.

https://www.wendangku.net/doc/0a2210301.html,parisons as Standalone Learners

We consider the pocket algorithm with ratchet(denoted as pocket)[4],an improved variant of the averaged-perceptron algorithm,in which examples are presented com-pletely randomly during training(ave-perc)[8,11],SGD with a learning rate0.002on the modi?ed least-squares(SGD-mls)[9],and the linear soft-margin SVM with parameter selection(soft-SVM)[19,20].The?rst three stochastic algorithms can be directly compared to RCD algorithms by allowing the same T=2000epochs,and the last one is included for reference.

Fig.4presents the performance of the stochastic algo-rithms on the pima data set.5In the competition for low training errors,RCD-bias is clearly the best,and pocket 5The curves of RCD-plain are very close to those of RCD-bias,and are thus not shown.

T RAINING ERRORS(%)OF PERCEPTRON ALGORITHMS USING THE FLD SEEDING

australian10.12±0.039.98±0.0310.81±0.0312.19±0.0312.70±0.0414.33±0.03 breast1.68±0.011.68±0.011.86±0.012.87±0.022.77±0.022.70±0.02 cleveland10.57±0.0510.62±0.0512.07±0.0514.40±0.0614.48±0.0614.74±0.05 german19.16±0.0418.80±0.0321.10±0.0321.31±0.0422.18±0.0521.48±0.04 heart9.48±0.059.49±0.0511.22±0.0513.64±0.0613.82±0.0614.20±0.06 ionosphere3.88±0.043.97±0.043.41±0.054.92±0.065.14±0.056.95±0.10 pima19.60±0.0419.60±0.0320.34±0.0321.99±0.0422.25±0.0422.09±0.04 ringnorm27.61±0.0727.36±0.0830.46±0.0735.49±0.1134.52±0.1331.82±0.09 sonar2.56±0.042.62±0.040.00±0.000.37±0.021.42±0.0611.58±0.20 threenorm11.41±0.0611.39±0.0613.53±0.0614.43±0.0614.51±0.0614.47±0.06 votes841.32±0.021.31±0.021.46±0.022.42±0.032.48±0.033.02±0.04 yinyang15.33±0.0515.36±0.0515.61±0.0519.10±0.0719.03±0.0718.89±0.08 data set RCD-plain RCD-bias pocket ave-perc SGD-mls soft-SVM

(results within one standard error of the best are marked in bold)

follows.However,when the test error is concerned,the other three methods,especially ave-perc,are the winners.The ?nal performance of all perceptron algorithms are shown in Tables II and III.Similarly,RCD-plain and RCD-bias achieve the lowest training errors for most of the data sets. On the other hand,soft-SVM and ave-perc,which are known to be regularized,could usually obtain better test errors.Thus,the0/1loss itself may not be the best cost function,and over?tting without regularization shall explain the inferior test performance of RCD algorithms.

We also observe that pocket is much slower than RCD-bias,because with nonseparable data sets,checks on whether a new weight vector should replace the in-pocket one may happen very often.In addition,pocket usually also needs more epochs in order to achieve the same level of training error as RCD-bias.

https://www.wendangku.net/doc/0a2210301.html,parisons as AdaBoost Base Learners

AdaBoost expects its base learners to ef?ciently?nd a hypothesis with low weighted training error.The details for plugging the sample weights?i into existing perceptron algorithms are listed in our technical report[11].We use the reweighting technique for pocket and ave-perc.Then,we set T=200for all perceptron algorithms,which seems to be suf?cient for all the data sets,and apply them as AdaBoost base learners.We run AdaBoost for up to200iterations,and report the results with the zero seeding in Table IV,while similar results have been obtained with the FLD seeding.

We observe that ave-perc,SGD-mls,and soft-SVM, which are not designed for the weighted training error, usually fail to return a decent perceptron,and cause Ada-Boost to stop at some early iteration[11].That is,their performance is mainly associated with a few regularized perceptrons rather than with AdaBoost.On the other hand, AdaBoost with RCD-plain,RCD-bias,or pocket always runs through all200iterations,and hence their performance is fully connected to AdaBoost.

To further compare perceptron algorithms as a base learn-ers to AdaBoost,we mark the entries with?in Table IV to denote a signi?cant improvement from the best entry of Table III.There are some data sets without?,which means that they are simple enough,and can be modeled suf?ciently well with one single perceptron(e.g.,australian).For those data sets,ave-perc,SGD-mls,and soft-SVM have good performance both as standalone learners and with AdaBoost. However,since they already perform well as standalone learners,there is no need in binding them with AdaBoost on those data sets.

On the other hand,for complex data sets that can be better modeled by AdaBoost with perceptrons(e.g.,yinyang),base learners that aim at minimizing the0/1loss(RCD-plain, RCD-bias,or pocket)perform signi?cantly better than others.In addition,RCD-plain and RCD-bias are usually better than pocket in terms of both the training speed and the performance.Thus,RCD-plain and RCD-bias?t the needs

T EST ERRORS(%)OF A DA B OOST WITH PERCEPTRON ALGORITHMS USING THE ZERO SEEDING australian15.45±0.1215.49±0.1215.75±0.1213.61±0.1214.00±0.1215.65±0.13 breast3.21±0.063.34±0.063.41±0.073.35±0.063.24±0.063.20±0.06 cleveland18.00±0.2118.22±0.2118.95±0.2016.81±0.2016.74±0.2016.69±0.21 german25.17±0.1325.37±0.1225.57±0.1323.25±0.1223.96±0.1323.48±0.12 heart17.60±0.2117.58±0.2218.94±0.2116.55±0.2016.54±0.2016.57±0.21 ionosphere10.36±0.16?10.30±0.16?11.65±0.17?13.21±0.1712.67±0.1710.83±0.16?pima24.87±0.1424.79±0.1425.15±0.1422.77±0.1423.01±0.1423.06±0.13 ringnorm8.60±0.05?12.22±0.07?7.12±0.04?39.29±0.0838.32±0.0915.49±0.17?sonar16.44±0.25?16.06±0.25?25.02±0.2725.77±0.2725.37±0.2721.52±0.25?threenorm14.51±0.02?15.34±0.03?14.95±0.02?16.14±0.02?16.17±0.02?15.97±0.02?votes844.25±0.09?4.24±0.09?4.54±0.104.74±0.104.68±0.104.82±0.10 yinyang3.95±0.03?3.98±0.03?4.87±0.02?19.25±0.0219.23±0.0219.14±0.02

网络文明演讲稿3篇

本文目录络文明演讲稿络文明演讲稿英语之星的演讲稿: 络文明计算机互联作为开放式信息传播和交流的工具，已经走进了我们的学习和生活。从它刚刚兴起直到现在的风靡一时，年青的我们凭着对新鲜事物特有的接受能力，一直都是它忠实的应用者，无论是学习、休闲还是交流，络都发挥了不可替代的作用。络是把“双刃剑”在给我们带来利处的同时，由于我们辨别是非的经验不足，一些络糟粕也随之侵袭着我们的心灵。到底怎么样才算是文明上 ?反过来络最大的文明又应该是什么? 其实，关于络所出现的问题，早已引起了家长、学校和社会的关注，年11月，团等8个单位发布了《全国青少年络文明公约》，提倡"要善于上学习，不浏览不良信息; 要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人;要增强自我保护意识，不随意约会友;要维护络安全，不破坏络秩序;要有益身心健康，不沉溺虚拟时空。"只要我们正确健康地上，络就会成为我们学习知识、交流思想、休闲娱乐的重要平台。现在，我们不仅学校有电脑，而且很多家庭都有了电脑，那我们在使用络时该注意什么呢? 善于上学习，不浏览不良信息。现在人们对我们中学生上有一种普遍的看法：即不是玩游戏就是聊天。其实，上学习，天地宽广。在上学习，可以查关于学习的资料，也可以在bb 上与同学交流学习的经验。这样好的条件，何乐而不为呢?但凡是不良信息的站，不应该浏览;不健康的聊天室，都应该马上离开;如果不小心点击出了不健康的页面，应该马上关闭。络语言尤其是对于正处于青春期与成长期的我们而言具有强烈的吸引力。青少年永远是时尚和流行的载体与传播者，络上的个性也在我们身上表现的淋漓尽致。络语言这些独特的表达方式，反映了我们的个性和联想能力。这从一个侧面反映了我们的特征——年轻的心态和不拘一格的想法。但是自从“第四媒体”互连出现以后，任何一个连接到互连的人都能够把自己的言论传播到络上去。络在带来发表言论，表达思想机会的同时，也导致了“滥言时代”。络的虚拟性，使的埋藏在人们心底的许多东西都迸发了出来，特别是许多不健康，不文明的东西，“反正都不认识现实的我，我想怎么说就怎么说”，许多人正是抱着这种想法，成为了不文明事物和行为的传播者，甚至是始作俑者。作为我们青少年应严格规范要求自己，坚决抵制上使用不文明用语，在络上不讲脏话不带粗口，做到时时使用络文明语言，在无限宽广的络天地里，倡导青少年络文明新风，为营造健康的络道德环境做己的努力。上时文明守法是我们在场的每一位红岭人必需做到的。我们应遵守络道德规范，懂得基本的对与错、是与非，增强络道德意识，辨明上的善恶、美丑，在上不应随便发表不负责任的言论。前段时间在《高楼坠落玻璃块砸死过路小学生》一文登出后，福田某中学高三学生胡某发帖自称“肇事者”，经民和警方一路追踪发现竟是恶作剧。尽管只是场恶作剧，但是18岁的胡某还是为他的行为付出了代价。由于其发布帖子后，一方面造成了严重的社会影响，同时也干扰了警方对案件的正常侦查。根据《治安管理处罚法》的有关规定，警方依法对胡某采取了治安拘留。这也给我们敲响了警钟。尊敬的老师，同学们：大家好!

文明网络演讲稿4篇

文明网络演讲稿4篇Civilized network speech document 编订：JinTai College

文明网络演讲稿4篇小泰温馨提示：演讲稿是在较为隆重的仪式上和某些公众场合发表的讲话文稿。演讲稿是进行演讲的依据，对演讲内容和形式的规范和提示，体现着演讲的目的和手段，用来交流思想、感情，表达主张、见解；也可以用来介绍自己的学习、工作情况和经验等等；同时具有宣传、鼓动、教育和欣赏等作用，可以把演讲者的观点、主张与思想感情传达给听众以及读者，使他们信服并在思想感情上产生共鸣。本文档根据演讲稿内容要求展开说明，具有实践指导意义，便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：文明网络演讲稿 2、篇章2：网络文明演讲稿 3、篇章3：文明网络演讲稿 4、篇章4：英语之星的演讲稿网络文明篇章1:文明网络演讲稿遵守网络文明公约争做文明上网人

计算机互联网作为开放式信息传播和交流的工具，已经走进了我们的学习和生活。从它刚刚兴起直到现在的风靡一时，年青的我们凭着对新鲜事物特有的接受能力，一直都是它忠实的应用者，无论是学习、休闲还是交流，网络都发挥了不可替代的作用。网络是把“双刃剑”在给我们带来利处的同时，由于我们辨别是非的经验不足，一些网络糟粕也随之侵袭着我们的心灵。到底怎么样才算是文明上网？反过来网络最大的文明又应该是什么？其实，关于网络所出现的问题，早已引起了家长、学校和社会的关注，XX年11月，团中央等8个单位发布了《全国青少年网络文明公约》，提倡"要善于网上学习，不浏览不良信息；要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人；要增强自我保护意识，不随意约会网友；要维护网络安全，不破坏网络秩序；要有益身心健康，不沉溺虚拟时空。"只要我们正确健康地上网，网络就会成为我们学习知识、交流思想、休闲娱乐的重要平台。现在，我们不仅学校有电脑，而且很多家庭都有了电脑，那我们在使用网络时该注意什么呢？善于网上学习，不浏览不良信息。现在人们对我们中学生上网有一种普遍的看法：即不是玩游戏就是聊天。其实，网上学习，天地宽广。在网上学习，可以查关于学习的资料，也

文明上网,从我做起(主题班会演讲稿)

男：同学们，在开班会之前，我们想问大家几个熟悉的问题：你的QQ号是多少？你的农场几级了？牧场呢？梦幻西游呢？女:现在随着中国社会的不断发展，人们的生活也逐渐富裕起来，网络也跟着在社会中流行，融入到了我们的生活中去，而且扩张的范围极大，尤其是对于中学生来说更是对“网络”爱不释手。男：上个星期，我就问过几个中学生对告别网吧的看法，他们中的一些坚定的摇了头，并说出了一大堆上网的好处，而且反问我：“你不是也经常上网吗？”，于是，我产生了几个思考：告别网吧，是不是就等于告别了网络呢？告别网吧，这现实吗？我们的中学生在接触网络时，该如何把持自己呢？女：老师曾经说过，21世纪是知识经济的时代，是网络的时代，是人类数字化生存的时代，电脑和网络，是每一个学生都尽可能掌握的一门课程。在美国等西方国家，四五年级的学生都能够熟练地使用电脑、网络来查阅资料，学习知识。相比之下，让我们中学生告别网络的做法，我想在坐的同学没有一个会同意。男：但我们的法律为什么又规定“禁止未成年人进入网吧” 呢？首先，我们不能把“网络”等同于“网吧”。第二，表面禁止的同时，深含对我们未成年人的身心保护。我们中

学生自制能力差，一旦迷恋网吧便不能自拔，导致学业无成，甚至是猝死网吧。这类的现象时有耳闻，如果事件发生，我们便总认为这是因无知而犯下的错误，但也为时已晚了。女：“禁止未成年人进入网吧”是为了让我们的学生少犯或不犯相同的错误，让更多的人来关爱我们这些未成年人。不接触网吧，我们同样可以接触网络，比如：通过家庭的个人电脑、学校电脑室的电脑等。男：当然，作为孩子的我，完全能够理解为什么有的人家里有电脑，但他还要去网吧。刚才也说到我们自制能力差，只要用上电脑，便会觉得时间如白驹过隙，不管用多久，都觉得不够。所以，每当感到刚玩了一会，就会听到父母说“你都玩了几个小时了！该去写写作业了吧！”“你看看都几点了，还在玩？明天不用上学啊？” “你玩什么呢？这么聚精会神？要是学习也这样，还至于几百多名吗”“你作业写完了也不能玩这么久啊！复习去！”“作业写完了吧？来，别玩了，考考你学过的英文单词。”“哎呀......忙了一天了，累死我了，别玩了，去把衣服晾一下，然后扫一下地，再把碗刷了！”等。父母喋喋不休的唠叨，真的可以让人发疯！但是大家有没有想过，他们为什么要这样做？难道真的是因为看你不顺眼、想拿你撒气？

INTERNET演讲稿

so there are more and more people who have became internet users. do you know how many internet users in the world? let’s see the chart! 3 this is a questionnaire [?kw?st??n??r, ?kwest???ne?] (调查卷) about world internet users and population stats in 2009. the users has grown [gr?un] at a remarkable [ri?mɑ:k?bl] rate 。the rising line(上升的曲线） is not this ,not this ,is this. let us see the next pictures. 4 who is he？yes .our respectable premier [?premi?] wen .how old is he? a ha .this i dont know ,but i know he is very old , he is also surfing the internet and caring about current events and politics .so how we do ? 5 yes .the man may be watch a funny movie. the mother is telling her children learning some knowledge through the internet. in this picture .the people from different nations also learn the same thing-------how to use the internet. even the lovely dog is also want to use the internet. why are many people attracted by internet? now im not surprised to see the results, for i can find the reason just from my own life. 6 the internet changed my life; there is no doubt about that. to spend a part of our day on the internet is quite normal for many people. 7 second. the internet is a database ?deit?beis] full of latest information and offers me a lot of services. i can read the daily newspapers, movies and music from all over the world. 8 when i saw this news, my mood just like this picture—angry birds .how cruel the passed people are .ok, let me back to the topic .this is an online game--- angry birds. that’s another important part for internet .the online games are always attractive and challenging. in my opinion its more exciting to play with friends than playing alone. 9 third. to improve our english, through internet i often find professional english learning methods. is internet good or bad we should admit that there are so many advantages brought by the internet. firstly, the internet affords us lots of convenience. for example, we can shop, have meetings and even study on-line. furthermore, the internet has improved our working efficiency. we can contact colleagues on the other side of the world to talk about the working project via the internet easily. piles of files can be sent by e-mails with the help of the internet. in addition, the internet makes information conveyance much easier. just clipping “google”, related information will boom out explosively within several seconds. while applauding for those benefits the internet brings to us, we need to worry about disadvantages of the internet as well. to begin with, it is easy for the young to indulge themselves in the so-called “cyber romance”, which is full of dangers, cheatings

精选请文明使用网络演讲稿3篇(最新)

网络语言尤其是对于正处于青春期与成长期的我们而言具有强烈的吸引力。青少年永远是时尚和流行的载体与传播者，网络上的个性也在我们身上表现的淋漓尽致。网络语言这些独特的表达方式，反映了我们的个性和******能力。这从一个侧面反映了我们的特征——年轻的心态和不拘一格的想法。但是自从“第四媒体”互连网出现以后，任何一个连接到互连网的.人都能够把自己的言论传播到网络上去。网络在带来发表言论，表达思想机会的同时，也导致了“滥言时代”。网络的虚拟性，使的埋藏在人们心底的许多东西都迸发了出来，特别是许多不健康，不文明的东西，“反正都不认识现实的我，我想怎么说就怎么说”，许多人正是抱着这种想法，成为了不文明事物和行为的传播者，甚至是始作俑者。作为我们青少年应严格规范要求自己，坚决抵制上网使用不文明用语，在网络上不讲脏话不带粗口，做到时时使用网络文明语言，在无限宽广的网络天地里，倡导青少年网络文明新风，为营造健康的网络道德环境做出自己的努力。上网时文明守法是我们在场的每一位红岭人必需做到的。我们应遵守网络道德规范，懂得基本的对与错、是与非，增强网络道德意识，辨明网上的善恶、美丑，在网上不应随便发表不负责任的言论。前段时间在《高楼坠落玻璃块砸死过路小学生》一文登出后，福田某中学高三学生胡某发帖自称“肇事者”，经网民和警方一路追踪发现竟是恶作剧。尽管只是场恶作剧，但是18岁的胡某还是为他的行为付出了代价。由于其发布帖子后，一方面造成了严重的社会影响，同时也干扰了警方对案件的正常侦查。根据《治安管理处罚法》的有关规定，警方依法对胡某采取了治安拘留。这也给我们敲响了警钟。其实网络只是给我们提供了一个自由发挥的平台。我们不能把网络中不文明事物和行为的出现怪罪于网络，我们所需要净化的不应该是网络，而应该是我们自己，要络方面的法律、法规知识。在提高修养的同时，还要不断检讨自己的行为。自觉抵制不文明事物和行为，并传播文明的事物和行为。在文明的网络中体会网络的乐趣。同学们，网络在我们面前展示了一幅全新的生活画面，同时，美好的网络生活也需要我们用自己的美德和文明共同创造。让我们响应全国青少年网络文明公约的号召，从我做起，从现在做起，自尊、自律，上文明网，文明上网，真正做一名文明、健康的小网民。尊敬的老师，同学们：大家好! 我今天将要给大家演讲《网络——把锋利的双刃剑》。众所周知，随着时代的时步，科技的更新，更多的新事物涌入我们的世界，其中也包括了互联网。自90年代后期互联网进入我国以来，网络就如同雨后春笋般，发展迅速，如今已遍布城乡。作为一种新的传媒手段，互联网在经济建设和人们的各项活动中起着不可忽视的作用，同时也为青春少年的学习.交流以及

文明上网演讲稿【五篇】

文明上网演讲稿【五篇】【篇一】文明上网演讲稿各位领导，各位老师，同学们：大家早上好！我今天演讲的题目是《告别痴迷，文明上网》。现在随着中国社会的不断发展，人们的生活也逐渐富裕起来，网络也跟着在社会中流行，融入到了我们生活中去，而且扩张的范围很大，尤其是对于中学生来说更是对“网络”爱不释手。为此，上个星期，老师叫我写有关网络文明的演讲稿，我想就写“告别网吧，做文明健康中学生”为题的演讲稿吧，于是我就中学生告别网吧一事专门调查了几位同学，他们中的一些坚定的摇了头，并说出了一大堆上网的好处，而且反问了我：“你也不是经常上网吗？”，于是，产生了我的几个思考：告别网吧，是不是就等于告别了网络？告别网吧现实吗？我们的中学生在接触网络时，该如何把持自己呢？老师说过，21世纪是知识经济的时代，是网络时代，是人类数字化生存的时代，电脑和网络，是每一个学生都必须掌握的一门课程。在美国等西方国家，四五年级的学生都能够熟练地使用电脑、网络、查阅资料，学习知识。相比之下，让我们中学生告别网络的做法，我想在座的同学没有一个会同意的。但我们法律为什么又规定“禁止未成年人进入网吧”？首先，我们不能把“网络”等同于“网吧”。不接触网吧，我们同样可以接触网络。比如通过：家庭个人电脑、学校电脑室等，当然，这方面的开发和利用，有待学校、老师、家长和我们同学的共同认识基础上逐步实现。第二，表面禁止的同时，深含对我们未成年人的身心保护。我们中学生迷恋网吧，不能自拔，导致学业无成，甚至是猝死网吧的现象时有耳闻，一旦事件发生，我们总认为这是因无知而犯下的错，但也为时已晚。“禁止未成年人进入网吧”是为了让我们的学生少犯或不犯同样的错误，让更多的人来关爱我们这些未成人。但是，目前那些黑网吧，像一个个美丽的陷阱，使许多同学丢魂失魄、丧失意志、无心学习、前途废弃。据调查，学生上网80%以上是打游戏，15%左右是交友聊天，真正查询资料用于学习的为数极少。有13%以上的男生很喜欢上网或迷恋上网，达到了严重影响学习的地步。一到寒暑假，学生们更是肆无忌惮，不

文明上网演讲稿

理性面对网络诱惑尊敬的领导、老师，亲爱的同学们：大家早上好！我是来自八（6）班的贺靖，今天，演讲的题目是：理性面对网络诱惑。非洲原野上有一种花，它色彩斑斓，芳香扑鼻，路过的飞虫往往经不起这种诱惑，扑上去贪婪地吮吸，并不知道这它分沁的是一种毒液。很快，花的黏液将贪吃的飞虫牢牢地粘住，花瓣悄悄的合拢，把这些小虫都关闭起来，变成了腹中之物。学习、生活中，我们每个人都经历着大大小小的诱惑。迷茫时，网络中虚拟世界的五光十色是一种诱惑；疲惫时，网络游戏的惊险刺激也是一种诱惑。互联网拓宽了我们的求知途径，为我们打开了认识世界的一扇窗，更为我们创造了一个展现自我个性的空间，当然也存在着传播不健康信息、提供不文明服务等严重危害社会的问题，对学生们身心健康的危害尤其严重。有调查显示，11.4%的学生有长时间玩电子游戏的习惯。随着学习阶段的上升，长时间玩电子游戏的比例呈上升趋势。网络既能造就人才，也能毒害人类，有的同学因沉迷网络，导致学习成绩一落千丈；更有同学因长时间玩游戏，视力严重下降；还有同学受不良信息的影响，走上犯罪的道路。每次放假，父母在家里备好了饭菜，对我们的归来翘首以盼。有些同学却三五成群地在网吧污浊的空气里挥汗如雨，忘乎所以。虚拟世界在一步步隔断我们的亲情，减退我们的交流能力。更严重的是，许多同学沉迷于网络游戏，放假的时间全泡在网络游戏里，荒废了学业，浪费了青春。一旦上瘾，甚至会不顾一切翻墙出校，最后被学校开除，留下终身的遗憾与忏悔。所有这些情景，令人心痛令人警醒。我们中小学生是祖国的未来，家庭的希望，是最具科技意识和创新能力的一代。如果在上网时，我们不抵制不良信息、不理性面对网络游戏、不能够做到文明上网和健康上网，那网络不仅网住了我们的心，更会毁掉我们的一生！为此，为践行“文明上网，理性上网，拒绝网络诱惑”的行动，我提倡： 1、利用自动关机软件或者闹钟来提示和控制自己的上网时间。让外力成为一副让人清醒的良药。 2、详细记录下自己每次上网所做的事，看看哪些是有益的，哪些是在浪费时间，从中改变自己的不良习惯，形成不看无用信息，抵制网络游戏的习惯。 3、在学校或在家里上网时，自觉遵守网络文明，上网时不使用侮辱、谩骂性的语言聊天。不轻易和网友约会，自觉遵守互联网规范，自觉抵制不良网络信息的侵害。 4、我们上网要做到“三上”和“三不上”。“三上”即不进营业性网吧，不进色情、垃圾网站，不沉迷网络游戏。“三上”是健康上网，把网络作为获取知识的园地；文明上网，听听网络专家的视频课堂，拓宽我们的求知途径，正确利用这个展现自我个性的空间；绿色上网，熟悉上网的安全通道。同学们，如果你能正确使用网络，可以学到比课本更多的知识；如果正确使用网络，你会获得一个更广阔的发展空间。同学们，请让我们告别网络不良行为，学会辨明是非，提高自身控制力，理性面对网络诱惑，让人类的科技发明助力我们成长，让我们的学习更上一层楼！我的发言完毕，谢谢大家！

网络文明演讲稿范文

网络文明演讲稿范文尊敬的老师，同学们：大家好! 我将要给大家演讲《网络——把锋利的双刃剑》。众所周知，随着时代的时步，科技的更新，更多的新事物涌入我们的世界，其中也包括了互联网。自90年代后期互联网进入我国以来，网络就如同雨后春笋般，发展迅速，如今已遍布城乡。作为一种新的传媒手段，互联网在经济建设和人们的各项活动中起着不可忽视的作用，同时也为青春少年的学习.交流以及娱乐提供了更为广阔的天地。但是对于为成年人来说，网络则是一把锋利的“双刃剑”，一朵带刺的玫瑰，很多青少年正是因为过度沉迷于网络，沉迷于网吧，缺乏自我保护意识和对危险的预防能力，对其学业.健康和思想都造成了巨大的危害。由此可见，网络可以造就人才，也可以把人才引向无底深渊，以下是我总结的三点上网的危害：一.网络对青少年的人生观.世界观和价值观形成的构成潜在威胁。

二.网络使许多青少年沉溺于虚拟的世界脱离现实，也使一些青少年荒废学业。很多人把游戏称作“电子海络因”是不无道理的。三.互联网中的不良信息和网络犯罪对青少年的身心健康和安全构成危害和威胁。许多学生因此耽误了自己的学习.废弃了美好的前程。据一项调查显示，上网学生超过80%是在打游戏， 15%左右是在交友聊天，真正查询资料用于学习的人数少之又少。沉迷于网络的学生，别说是上课学习，就连吃饭睡觉也能省就省，一天到晚迷迷糊糊，欲罢不能，可换来的是什么呢?在此，我呼吁那些还于网络游戏，沉侵在虚幻甜蜜中的同学，当你替身意意正酣的时候，你可曾想到焦急的父母在正在等待你回家的消息?当你陶醉于刀光剑影的时候，你可曾想辛苦的老师为你耕耘的身影?当你于新识的网友高谈阔论的'时候，你可曾想到同学间真挚的话语才是真正的友情?当你沉溺在那些略带灰色的网络文学中的时候，你可曾想到现实世界正在渐渐离你远去?同学们，快从虚幻的世界解脱出来吧，一样最宝贵的东西——时间，正从你点击鼠标，轻巧键盘的手指尖悄悄溜走，无法挽回。同学们，一个人的青春能有几年?莫待白了少年

“健康上网文明上网”演讲稿

“健康上网文明上网”演讲稿 “健康上网文明上网”演讲稿亲爱的老师、同学们，大家好！这里是九中青春校园广播站，我是高一6班的董晓骐。今天我演讲的题目是《远离网吧，健康上网、文明上网》现在互联网越来越普及当今社会已进入以互联网为标志的信息时代。网络给我们带来许多方便，我们可以在网上查阅资料；看最新的消息还可以开阔我们的视野促进我们的学业。我们的老师也充分地利用网上资源努力提高我们的学习成绩。但网络也是一把双刃剑，有的同学过度依赖电脑整天沉迷于网络游戏之中，课也不上学习成绩直线下降有的同学做了网络的俘虏成了“小网虫”还

有的同学因整天看着电脑眼睛受到严重损坏成了高度近视。甚至有的同学上网的目的只是打游戏或者聊天，一刻也不停歇地上网、上瘾甚至酿成了惨剧。 17岁的少年吴x治2001年第一次在网吧接触了电脑游戏后就不可收拾从自己省钱发展到主动要钱最后就是偷钱，2004年6月15日吴x治想打游戏向奶奶要钱，奶奶没有答应他就残忍地将自己奶奶杀害。最近某县城也发生了一件类似的事件，一位女孩因父母不在家连续上网四天四夜，最后昏倒在电脑旁幸好抢救及时避免了悲剧的发生。当前青少年上网人数较多，在我国2650万上网者中25岁以下的青少年占了百分之八十五以上，并且正在以每年翻一番的惊人速度增长。这当中约2/3的人在网吧上网，在网吧上网的人中99%以上的都是沉迷于网络游戏，绝大多数学生因此学业荒废，毁掉了自己美好的前程。在我看来我们学生应当上好现代信息技术课，掌握基本的电脑技能，

条件允许的话在家长或老师的监督和指导下可适度上网，并做到“五要五不要”即：要善于网上学习，不浏览不良信息；要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人；要增强自我保护意识，不随意约会网友；要维护网络安全，不破坏网络秩序；要有益身心健康，不沉溺虚拟时空。但决不能到网吧上网要相信只要你学业有成将来是一定能在网上冲浪和遨游的。所以希望同学们远离网吧在家长和老师的指导下健康上网、文明上网，使网络成为我们成长的好帮手而不是扼杀我们生命的毒瘤。今天九中青春广播到此结束，谢谢大家收听。

“健康上网文明上网”演讲稿

“健康上网文明上网”演讲稿尊敬的读友您好：本文由网络收集而来，分享到本网站是为了能够帮助到大彖大家如果雕之后是自己需要的文档可以点击下载本文档，下我文档是收费的（所以请先阅读再下载■谢谢各位读友’本人在此祝各位读友工作顺利’事事如意。健康上网文明上网”演讲稿亲爱的老师、同学们，大家好！这里是九中青春校园广播站，我是咼一一6 班的董晓骐。今天我演讲的题目是《远离网吧，健康上网、文明上网》现在互联网越来越普及当今社会已进入以互联网为标志的信息时代。网络给我们带来许多方便，我们可以在网上查阅资料；看最新的消息还可以开阔我们的视野促进我们的学业。我们的老师也充分地利用网上资源努力提高我们的学习成绩。但网络也是一把双刃剑，有的同学过度依赖电脑整天沉迷于网络游戏之中，课也不上学习成绩直线下降有的同学做了网络的俘虏成了小网虫”还有的同学因整天看着电脑眼睛受到严重

损坏成了高度近视。甚至有的同学上网的目的只是打游戏或者聊天，一刻也不停歇地上网、上瘾甚至酿成了惨剧。仃岁的少年吴x治2001年第一次在网吧接触了电脑游戏后就不可收拾从自己省钱发展到主动要钱最后就是偷钱，2004年6月15日吴x治想打游戏向奶奶要钱，奶奶没有答应他就残忍地将自己奶奶杀害。最近某县城也发生了一件类似的事件，一位女孩因父母不在家连续上网四天四夜，最后昏倒在电脑旁幸好抢救及时避免了悲剧的发生。当前青少年上网人数较多，在我国2650万上网者中25岁以下的青少年占了百分之八十五以上，并且正在以每年翻一番的惊人速度增长。这当中约2/3的人在网吧上网，在网吧上网的人中99%以上的都是沉迷于网络游戏，绝大多数学生因此学业荒废，毁掉了自己美好的前程。在我看来我们学生应当上好现代信息技术课，掌握基本的电脑技能，条件允许的话在家长或老师的监督和指导下可适度上

文明上网演讲稿

( 演讲稿 ) 单位：_________________________姓名：_________________________日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改文明上网演讲稿 Civilized Internet Speech

文明上网演讲稿【篇一】文明上网演讲稿各位领导，各位老师，同学们：大家早上好！我今天演讲的题目是《告别痴迷，文明上网》。现在随着中国社会的不断发展，人们的生活也逐渐富裕起来，网络也跟着在社会中流行，融入到了我们生活中去，而且扩张的范围很大，尤其是对于中学生来说更是对“网络”爱不释手。为此，上个星期，老师叫我写有关网络文明的演讲稿，我想就写“告别网吧，做文明健康中学生”为题的演讲稿吧，于是我就中学生告别网吧一事专门调查了几位同学，他们中的一些坚定的摇了头，并说出了一大堆上网的好处，而且反问了我：“你也不是经常上网吗？”，

于是，产生了我的几个思考：告别网吧，是不是就等于告别了网络？告别网吧现实吗？我们的中学生在接触网络时，该如何把持自己呢？老师说过，21世纪是知识经济的时代，是网络时代，是人类数字化生存的时代，电脑和网络，是每一个学生都必须掌握的一门课程。在美国等西方国家，四五年级的学生都能够熟练地使用电脑、网络、查阅资料，学习知识。相比之下，让我们中学生告别网络的做法，我想在座的同学没有一个会同意的。但我们法律为什么又规定“禁止未成年人进入网吧”？首先，我们不能把“网络”等同于“网吧”。不接触网吧，我们同样可以接触网络。比如通过：家庭个人电脑、学校电脑室等，当然，这方面的开发和利用，有待学校、老师、家长和我们同学的共同认识基础上逐步实现。第二，表面禁止的同时，深含对我们未成年人的身心保护。我们中学生迷恋网吧，不能自拔，导致学业无成，甚至是猝死网吧的现象时有耳闻，一旦事件发生，我们总认为这是因无知而犯下的错，但也为时已晚。“禁止未成年人进入网吧”是为了让我们的学生少犯或不犯同样的错误，

倡导文明网络演讲稿

倡导文明网络演讲稿计算机互联网作为开放式信息传播和交流的工具，已经走进了我们的学习和生活。从它刚刚兴起直到现在的风靡一时，年青的我们凭着对新鲜事物特有的接受能力，一直都是它忠实的应用者，无论是学习、休闲还是交流，网络都发挥了不可替代的作用。网络是把“双刃剑”在给我们带来利处的同时，由于我们辨别是非的经验不足，一些网络糟粕也随之侵袭着我们的心灵。到底怎么样才算是文明上网？反过来网络最大的文明又应该是什么？其实，关于网络所出现的问题，早已引起了家长、学校和社会的关注，20xx年11月，团中央等8个单位发布了《全国青少年网络文明公约》，提倡"要善于网上学习，不浏览不良信息；要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人；要增强自我保护意识，不随意约会网友；要维护网络安全，不破坏网络秩序；要有益身心健康，不沉溺虚拟时空。"只要我们正确健康地上网，网络就会成为我们学习知识、交流思想、休闲娱乐的重要平台。现在，我们不仅学校有电脑，而且很多家庭都有了电脑，那我们在使用网络时该注意什么呢？善于网上学习，不浏览不良信息。现在人们对我们中学生上网有一种普遍的看法：即不是玩游戏就是聊天。其实，网上学习，天地宽广。在网上学习，可以查关于学习的资料，也可以在BBS上与同学交流学习的经验。这样好的条件，何乐而不为呢？但凡是不良信息的网站，不应该浏览；不健康的聊天室，都应该马上离开；如果不小心点击出了不健康的页面，应该马上关闭。网络语言尤其是对于正处于青春期与成长期的我们而言具有强烈的吸引力。青少年永远是时尚和流行的载体与传播者，网络上的个性也在我们身上表现的淋漓尽致。网络语言这些独特的表达方式，反映了我们的个性和联想能力。这从一个侧面反映了我们的特征——年轻的心态和不拘一格的想法。但是自从“第四媒体”互连网出现以后，任何一个连接到互连网的人都能够把自己的言论传播到网络上去。网络在带来发表言论，表达思想机会的同时，也导致了“滥言时代”。网络的虚拟性，使的埋藏在人们心底的许多东西都迸发了出来，特别是许多不健康，不文明的东西，“反正都不认识现实的我，我想怎么说就怎么说”，许多人正是抱着这种想法，成为了不文明事物和行为的传播者，甚至是始作俑者。作为我们青少年应严格规范要求自己，坚决抵制上网使用不文明用语，在网络上不讲脏话不带粗口，做到时时使用网络文明语言，在无限宽广的网络天地里，倡导青少年网络文明新风，为营造健康的网络道德环境做出自己的努力。上网时文明守法是我们在场的每一位红岭人必需做到的。我们应遵守网络道德规范，懂得基本的对与错、是与非，增强网络道德意识，辨明网上的善恶、美丑，在网上不应随便发表不负责任的’言论。前段时间在《高楼坠落玻璃块砸死过路小学生》一文登出后，福田某中学高三学生胡某发帖自称“肇事者”，经网民和警方一路追踪发现竟是恶作剧。尽管只是场恶作剧，但是18岁的胡某还是为他的行为付出了代价。由于其发布

文明上网演讲稿

文明上网演讲稿 ----WORD文档，下载后可编辑修改---- 下面是小编收集整理的范本，欢迎您借鉴参考阅读和下载，侵删。您的努力学习是为了更美好的未来！文明上网演讲稿篇1 老师们，同学们：你们好，我今天要讲的是文明上网，我市自2009年以来，由市文明办牵头，组织文化、公安、工商、教育等部门，大力净化社会文化环境。投资30多万元，建设了网吧监管平台，24小时对网吧进行监控处理违规竟也能够网吧，处理违规经营网吧100多个，吊销网吧执照10个。取缔黑网吧150余个。没收电脑1000余台。但网络也是一把双刃剑。有的同学过度依赖电脑，整天沉迷于网络游戏之中，课也不上，学习成绩直线下降;有的同学做了网络的俘虏，成了“小网虫”;还有的同学因整天看着电脑，眼睛受到严重损坏，成了近视;甚至有的同学上网的目的只是打游戏或者聊天，一刻也不停歇，对上网上瘾，甚至酿成了惨剧。当前，青少年上网人数较多，在我国2650万上网者中，25岁以下的青少年占了百分之八十五以上，并且正在以每年翻一番的惊人速度增长。这当中约2/3的人在网吧上网，在网吧上网的人中，99%以上的都是沉迷于网络游戏之中，从而导致学业荒废，毁掉了自己美好的前程。在我看来，我们学生应当上好现代信息技术课，掌握基本的电脑

技能。条件允许的话，在家长或老师的监督和指导下，可适度适量的上网，并做到五要五不要：要善于网上学习，不浏览不良信息;要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人;要增强自我保护意识，不随意约会网友;要维护网络安全，不破坏网络秩序;要有益身心健康，不沉溺虚拟时空。但决不能到网吧上网。要相信，只要你学业有成，将来是一定能在网上冲浪遨游的。所以，希望同学们远离网吧，在家长和老师的指导下，健康上网，文明上网!使网络成为我们成长的好帮手，而不是扼杀我们生命的毒瘤。所以我们要文明上网，我们可以上校讯通写博客，把自己想说的一些事写在这上边，还可以把自己的心事拿出来与大家一起分享。文明上网演讲稿篇2 同学们，大家好! 今天能够站在这里向大家发言，首先应该感谢我的老师和家长，是他们及时的把我从虚幻的网络中拉了出来，让我能够继续幸福地和大家一块学习生活。沉迷于网络的同学们，曾经我是你们中坚定的一员，只要一走进网吧，我就忘了一切，别说上课学习，就连吃饭睡觉也是能省就省，一天到晚迷迷糊糊，欲罢不能，可我换来的是什么呢?往事不堪回首，在此，我呼吁那些还迷恋于网络游戏，沉浸在虚幻甜蜜中的同学：当你的替身战意正酣的时候，你可曾想到焦急的父母正在等待你回家的消息?当你陶醉于刀光剑影的时候，你可曾想到辛勤的老师灯下备课的身影?当你与新识的网友高谈阔论的时候，你可曾想到同学间真挚

网络文明的演讲稿

网络文明的演讲稿遵守网络文明公约争做文明上网人计算机互联网作为开放式信息传播和交流的工具已经走进了我们的学习和生活从它刚刚兴起直到现在的风靡一时年青的我们凭着对新鲜事物特有的接受能力一直都是它忠实的应用者无论是学习、休闲还是交流网络都发挥了不可替代的作用网络是把“双刃剑”在给我们带来利处的同时由于我们辨别是非的经验不足一些网络糟粕也随之侵袭着我们的心灵到底样才算是文明上网反过来网络最大的文明又应该其实关于网络所出现的问题早已引起了家长、学校和社会的关注XX年11月团中央等8个单位发布了(全国青少年网络文明公约)提倡要善于网上学习不浏览不良信息；要诚实友好交流不侮辱欺诈他人；要增强自我保护意识不随意约会网友；要维护网络安全不破坏网络秩序；要有益身心健康不沉溺虚拟时空只要我们正确健康地上网网络就会成为我们学习知识、交流思想、休闲娱乐的重要平台现在我们不仅学校有电脑而且很多家庭都有了电脑那我们在使用网络时该注意什么呢善于网上学习不浏览不良信息现在人们对我们中学生上网有一种普遍的看法：即不是玩游戏就是聊天其实网上学习天地宽广在网上学习可以查关于学习的资料也可以在bbs上与同学交流学习的经验这样好的条件何乐而不为呢但凡是不良信息的网站不应该浏览；不健

康的聊天室都应该马上离开；如果不小心点击出了不健康的页面应该马上关闭网络语言尤其是对于正处于青春期与成长期的我们而言具有强烈的吸引力青少年永远是时尚和流行的载体与传播者网络上的个性也在我们身上表现的淋漓尽致网络语言这些独特的表达方式反映了我们的个性和联想能力这从一个侧面反映了我们的特征——年轻的心态和不拘一格的想法但是自从“第四媒体”互连网出现以后任何一个连接到互连网的人都能够把自己的言论传播到网络上去网络在带来发表言论表达思想机会的同时也导致了“滥言时代”网络的虚拟性使的埋藏在人们心底的许多东西都迸发了出来特别是许多不健康不文明的东西“反正都不认识现实的我我想说就说”许多人正是抱着这种想法成为了不文明事物和行为的传播者甚至是始作俑者作为我们青少年应严格规范要求自己坚决抵制上网使用不文明用语在网络上不讲脏话不带粗口做到时时使用网络文明语言在无限宽广的网络天地里倡导青少年网络文明新风为营造健康的网络道德环境做出自己的努力上网时文明守法是我们在场的每一位红岭人必需做到的我们应遵守网络道德规范懂得基本的对与错、是与非增强网络道德意识辨明网上的善恶、美丑在网上不应随便发表不负责任的言论前段时间在(高楼坠落玻璃块砸死过路小学生)一文登出后福田某中学高三学生胡某发帖自称“肇事者”经网民和警方一路追踪发现竟是恶作剧尽管只是场恶作剧但是18岁的胡某还是为他的行为付出了代价由于其发

网络文明演讲稿

精选范文:网络文明演讲稿(共2篇)尊敬的老师，同学们：大家好! 我今天将要给大家演讲《网络——把锋利的双刃剑》。众所周知，随着时代的时步，科技的更新，更多的新事物涌入我们的世界，其中也包括了互联网。自90年代后期互联网进入我国以来，网络就如同雨后春笋般，发展迅速，如今已遍布城乡。作为一种新的传媒手段，互联网在经济建设和人们的各项活动中起着不可忽视的作用，同时也为青春少年的学习.交流以及娱乐提供了更为广阔的天地。但是对于为成年人来说，网络则是一把锋利的“双刃剑”，一朵带刺的玫瑰，很多青少年正是因为过度沉迷于网络，沉迷于网吧，缺乏自我保护意识和对危险的预防能力，对其学业.健康和思想都造成了巨大的危害。由此可见，网络可以造就人才，也可以把人才引向无底深渊，以下是我总结的三点上网的危害：一.网络对青少年的人生观.世界观和价值观形成的构成潜在威胁。二.网络使许多青少年沉溺于虚拟的世界脱离现实，也使一些青少年荒废学业。很多人把游戏称作“电子海络因”是不无道理的。三.互联网中的不良信息和网络犯罪对青少年的身心健康和安全构成危害和威胁。许多学生因此耽误了自己的学习.废弃了美好的前程。据一项调查显示，上网学生超过80%是在打游戏， 15%左右是在交友聊天，真正查询资料用于学习的人数少之又少。沉迷于网络的学生，别说是上课学习，就连吃饭睡觉也能省就省，一天到晚迷迷糊糊，欲罢不能，可换来的是什么呢?在此，我呼吁那些还于网络游戏，沉侵在虚幻甜蜜中的同学，当你替身意意正酣的时候，你可曾想到焦急的父母在正在等待你回家的消息?当你陶醉于刀光剑影的时候，你可曾想辛苦的老师为你耕耘的身影?当你于新识的网友高谈阔论的时候，你可曾想到同学间真挚的话语才是真正的友情?当你沉溺在那些略带灰色的网络文学中的时候，你可曾想到现实世界正在渐渐离你远去?同学们，快从虚幻的世界解脱出来吧，一样最宝贵的东西——时间，正从你点击鼠标，轻巧键盘的手指尖悄悄溜走，无法挽回。同学们，一个人的青春能有几年?莫待白了少年头，空悲切。古往今来，哪位成功的伟人不是惜时如金?对于学生，时间一秒就是一道题，一分就是一页书。在我们的身边其实有很多网上不文明的现象，在我们学校的贴吧上你可以看到许多不文明用语的现象。这些庸俗的字眼为什么会出现在我们中学生的口中和键盘的敲击下呢?也许和我们的生活环境有关，但更多的是我们中学生在网上浏览了不利于未成年人身心发展的文子以及图片...... 那么我们应该怎样杜绝和减少这样的现象呢?首先我们要学会正确使用网络这把“双刃剑”，让它发挥正确的作用，不要让它伤了自己。年少的我们憧憬着美好的未来，而未来就掌握在自己手中。千万不要让网络这张大网网住自己了手脚，束缚了心灵。记住句话“网络是把双刃剑，美丽却拥有着毒性。”我们要把自己，做一个正确使用网络的聪明人。我的演讲就到这儿了，谢谢大家! [网络文明演讲稿(共2篇)]篇一：文明网络演讲稿文明网络演讲稿遵守网络文[网络文明演讲稿(共2篇)]明公约争做文明上网人计算机互联网作为开放式信息传播和交流的工具，已经走进了我们的学习和生活。从它刚刚兴起直到现在的风靡一时，年青的我们凭着对新鲜事物特有的接受能力，一直都是它忠实的应用者，无论是学习、休闲还是交流，网络都发挥了不可替代的作用。网络是把“双刃剑”在给我们带来利处的同时，由于我们辨别是非的经验不足，一些网络糟粕也随之侵袭着我们的心灵。到底怎么样才算是文明上网？反过来网络最大的文明又应该是什么？其实，关于网络所出现的问题，早已引起了家长、学校和社会的关注，xx年11月，团中央等8个单位发布了《全国青少年网络文明公约》，提倡要善于网上学习，不浏览不良信息；要诚实友好交流，不侮辱欺诈他人；要增强自我保护意识，不随意约会网友；要维护网络安全，不破坏网络秩序；要

Optimizing 01 Loss for Perceptrons by Random Coordinate Descent

网络文明演讲稿3篇

文明网络演讲稿4篇

文明上网,从我做起(主题班会演讲稿)

INTERNET演讲稿

精选请文明使用网络演讲稿3篇(最新)

文明上网演讲稿【五篇】

文明上网演讲稿

网络文明演讲稿范文

“健康上网文明上网”演讲稿

“健康上网文明上网”演讲稿

文明上网演讲稿

倡导文明网络演讲稿

文明上网演讲稿

网络文明的演讲稿

网络文明演讲稿

最新网络文明教育演讲稿