不确定的意思是什么?
问题一：不确定什么意思 5分 有犹豫 不能立刻决定的意思，是 但又不是的意思，
问题二：不确定和不知道是一个意思不 当然不是
问题三：不确定是什么意思？ 5分 就是说还要根据情况的变化考虑一下
问题四：桃花心木中的不确定是什么意思 树木的“不确定”是指树木在生长过程中遇到的干旱、风雨等恶劣的天气与环境。人的“不确定”是指人的生活中不可预料的坎坷、磨难阀曲折。在不确定中生活，经得起风风雨雨的考验的人，才能成为坚强、有作为的人。
问题五：桃花心木 这里的“不确定”是什么意思 （1）不确定是指-生活中遇到的不可预料的坎坷、曲折、磨难等.在生活中也会遇到不可预料的情况,如考试下降,家人下岗了,生病了,朋友之间闹矛盾等等……
（2）因为桃花心木在种树人的精心 *** 下,学会了适应环境,能在“不确定”种生存.它们学会自己在土地里找水源,深深扎根,茁壮成长.所以种树人不会在来了,桃花心木也不会枯萎了.
问题六：不确定是什么意思，并造句 不确定是一个词语，基本意思是可以这样也可以那样。
造句:
1、世界有太多的不确定，生活也不是活下来那么简单。
2、生命是不确定的，我们惟有分分秒秒地把握，把每一个日子都当成一个快乐而充实的节日。
3、?昨天唤不回来，明天还不确定，能确有把握的就是今天。
问题七：不确定交意思，是什么意思 10分 不确定对方
问题八：不确定性是什么意思 不确定性规避指的是人们忍受模糊(低不确定性规避)或者感到模糊和不确定性的威胁(高不确定性规避)的程度。
显然，不确定性规避的核心就是认为未来不可知。虽然可能每个人都在预测未来，但是没有人能够丝毫无误地预知下一刻、下一天、下一年或下十年会发生什么事情。美霍夫斯泰德用不确定性规避一词来“界定一种程度，一种当人们遇到混乱不清、难以预测的情况时所感到的不安程度。通过对严格的行为方式的遵循和对绝抚真理的信仰，他们尽力避免这些情况。”
问题九：男朋友对我不确定是什么意思？ 他不是渣男
他只是对和你的关系没有把握
你的种种不稳定迹象
让他感觉你很难安定
在这种情况下
他只能选择进退两难了
说实话，要是有个温柔的女生我估计他就和你彻底拜拜了
只是现在他还没有找到而已
不确定的意思
意定的解释猜定。 《红楼梦》 第 十二 回：“只见黑魆魆的来了一个人， 贾瑞 便意定是 凤姐 。” 词语分解 意的解释 意 ì 心思：意思。意见。 意义 。意味。 意念 。意志（为了达到既定目的而 自觉 努力 的心理 状态 ）。 注意 。 同意 。意在笔先。意在言外。 心愿，愿望： 意愿 。 愿意 。意向。 意图 。意皆。好意。“醉翁之意不在酒”。 人或事 定的解释 定 ì 不动的，不变的：定额。定价。定律。定论。定期。定型。 定义 。定都（?）。定稿。定数（?）（a．规定数额；b．指天命；c．规定的数额）。断定。规定。鉴定。 使不变动：定案。定罪。 决定 。确定。 平安
什么是不确定性
什么是“不确定性”？
1.黑天鹅是哪种不确定？
预测包含两种不确定性。
第一种是“偶然不确定性（Aleatoric uncertainty）”， 也叫统计不确定性。它的意思是在给定模型的情况下，在模拟的过程中出现的不确定性有多大。我不能给你准确的结果，但是我能给你一个准确的概率。
第二种是“认知不确定性（Epistemic uncertainty）”，也叫系统不确定性。意思是说你这个模型可能不对。因为知识不确定性而预测不准，那就是我考虑不周，是我缺少重要的认知。
什么叫“黑天鹅”呢？黑天鹅说的是认知不确定性。明知道登山有一定的危险，有人还非得登山，结果摔死了 — 这不叫黑天鹅，这叫运气不好。反过来说，2008年金融危机则可以称为一次黑天鹅事件，因为导致金融危机的一系列连锁反应，这个机制不在经济学家的预测模型之内。
2.量子力学的“不确定性原理”
粒子，既在这里，也在那里。
其他性质也是这样，一个电子的自旋，可以是正和负的叠加态，既是正的，也是负的。当你观测的时候，有一定的几率观测到正的，一定的几率观测到负的。在你观测之前，它既是正的也是负的。
在观测之前，你不能确定它在哪里。你一观测，叠加态坍缩了，你才得到一个确定的“正的自旋”，或者“在左边的缝”。
量子力学是“既在这里又在那里” —— 不仅仅你测不准，而是观测之前根本就*不存在*一个特定的位置。
这就是为什么，后来中国的物理书都把“测不准原理”改称为“不确定性原理” —— 事实上英文本来就是 uncertainty principle.
“不确定性”会导致什么？
1.迷信
渔民进行宗教仪式、运动员追求好运气、鸽子做多余的动作，有的是指望神，有的是靠自己，但是本质上体现了同样一种思维 —— 那就是在面对不确定性的时候，人们总想做点什么事情来干预一下。
这有点像是做科学实验，只不过实验结果永远都是这么做有时候好使有时候不好使。
明知道做了也不一定好使，但是我们还是要做，因为不做心里就不踏实 —— 这就是迷信。
2.强加纪律
面对不确定性的一个办法是给自己强加一些严格的纪律。有研究发现，1920年代美国经济比较好的时候，人们更愿意去那些比较自由的教堂。等到1930年代美国经济危机，去教堂的人数不但增加了，而且他们去得更多的是充满教条主义的教堂。
3.寻求阴谋论
越是经济不行，社会动荡的时期，人们越热衷于各种谣言和阴谋论。日子越是充满不确定性，我们越要抓住一点确定感。哪怕是确定的坏消息都是好消息。
4.贫困病
贫困的本质是生活压力和不确定性。贫困带给人的坏影响不仅仅是心理上的，也是生理上的，而且新研究似乎表明，这种影响能够遗传。
5.制定目标
也许人制定目标，是因为人对目标，有一种心理需求。
登山者爱说“因为山就在那里”，这个意思就是说我登山不是为了赚钱也不是为了出名，登顶就是我的终极目标 —— 人生总得有点意义对吧？他们是这么说的也是这么做的。用几年的时间训练，投入重金做各种准备，一旦正式攀登，哪怕天气突然恶化也不愿中途放弃，宁可违反规则也要登顶！我们看珠穆朗玛峰登顶路线旁边倒下的一具具尸体，他们到底是怎么一种境界？
只有心理学家能理解他们。心理学家分析，对这些不顾一切登顶的人来说，“目标”已经不仅仅是目标了，“目标”已经成了他们的自我身份认同。
我为什么？—— 因为山就在那里。
我是谁？—— 登山者。
有了登顶这个目标，我生活中一切事物才有了方向，我才能好好活下去。
心理学家说，这些人之所以如此重视目标，是因为他们惧怕“不确定性”。当生活有了明确目标的时候，你一切都可以按照这个目标展开，可以指定详细的计划，每时每刻都知道自己该干什么。你可以忽略一切与这个目标无关的东西，外界再怎么动荡都与你无关。这是一种什么体验呢？你的感觉会特别好，觉得生活特别充实，每天很有干劲。
怎么应对“不确定性”？
1.见机行事，随其自然，没有机会就不要硬做，机会来了就放手大干。世界非常复杂，本来就充满不确定性，而且不可能围着你转。
人生当然可以有一个大的努力方向，但是不应该给自己设定特别具体的硬性目标。你的人生哲学必须考虑不确定性，随时应对机会和风险：
*不要只问自己想要什么，还要看看自己手里有什么工具和条件。不顾条件凭空设定目标，就是妄想。
*决定做一件事的时候，先别想成功了是多大的成就，先想想如果失败，这个损失你能不能承受。
2.一个东西的信息量的大小取决于它克服了多大的不确定性。
比如现在有一个人，生活非常规律，平时就出现在四个地方：家里、公司、餐馆、健身房。如果我雇你做特工，帮我观察这个人，随时向我汇报他的位置，那你每次给我的信息无非就是“家里/公司/餐馆/健身房”四选一 —— 即使你不告诉我，我也有四分之一的把握猜对。所以你给我的信息价值不算太大。
可是如果这个人全世界到处跑，今天在土耳其明天在沙特阿拉伯我完全猜不到他在哪，那你给我的信息可就非常值钱了。
你的信息出来之前，这个人的位置对我来说是一种不确定性。你的信息，克服了这个不确定性。原来的不确定性越大，你的信息就越有价值。
信息论的价值观是要求选择权、多样性、不确定性和自由度。我们不只想老老实实地活着，我们还想活出“信息”来。
高手怎么应对“不确定性”？
1.战胜认知偏误
人的大脑非常不善于处理不确定的信息。职业扑克选手要提高水平，就必须战胜头脑中各种认知偏误。为此，一个高手必须能够区分以下这些东西 ——
* 运气和技艺
* 信号和噪音
* 决策水平和决策带来的结果
2.拥抱不确定性
普通人刻意避免不确定性，而英雄人物应该主动拥抱不确定性。
注意我说的可不是“不怕不确定性”，而是要“主动拥抱”不确定性。因为一定程度上的不确定性，即使对普通人来说，都是特别有好处的。
平时养尊处优，偶尔饥寒交迫一次，体内的冗余就会发生作用，比如说储备了多时的脂肪这时候就能燃烧掉一些。人体作为一个有机体，对某一部分你给它一点小刺激，小压力，只要有足够的缓冲时间，它都能够恢复过来并且变得更强。
这正是健身的意义所在。故意搞些高强度的活动挑战身体极限，就能让身体慢慢升高极限，越练越强。
那么根据这个反脆弱的原理，日复一日采用同样的健身套路就是不好的。因为人体能快速适应新局面，一旦身体已经适应了这个套路和强度，就没有什么新的潜力可挖了。这也是为什么健身减肥都是初期效果最好，可是很快就能达到一个不再进步的平台区。
所以应该不断变换花样。这个项目进入平台期，那就赶紧换个项目让身体继续进步。这跟学习的道理也是一样的：学个什么东西最好时刻让自己保持在“学习区”，而不要停留在“舒适区”。
所以不论你是学习知识还是健身养生，主动拥抱不确定性，时刻挑战自我去应对新局面，才是符合“天道” —— 也就是进化论 —— 的做法。
从学习和创新的角度，主动增加一些不确定性 — 读几本自己领域之外的书、了解一个和自己业务无关的业务，还容易带来惊喜。从做事的角度，不确定性可以帮我们发现自己的问题，比如随机的输入可能会暴露一个软件意想不到的bug，使我们找到平常想不到的解决方案。
3.主动增加不确定性
我们还可以从接收信息和输出信息这个视角审视一下人生。
我们平时学习知识、积累经验，就是要减少世界给自己的不确定性。新人看哪里都新鲜，老手看哪里都是俗套 —— 只有这样，他才能从一大堆可预测的事物之中敏感地抓住那些不寻常之处，那才是真正有价值的信息。
而我们做事，则要给世界增加一点不确定性！别人都以为我会这么做，然后我就真的这么做了，那我跟一台机器有什么区别？我要输出信息，就得做一些别人想不到我会做的事。
信息就是意外。从“信息论”这个维度出发，有两种事情是特别值得我们去做的：
*出乎别人意料的事；
*给自己增加选项的事。
4.制造固定的仪式感
有一种说法认为越是经常面对不确定性的人，越容易迷信。普通人上班拿固定工资不确定性不多，就不怎么迷信；而运动员和演员的收入乃至个人荣辱都随时跟着成绩变化，就比较迷信。几乎所有运动员都有一套自己特有的赛前准备流程，就如同宗教仪式一样丝毫不差。很多人还带着幸运护身符，有的足球教练一到比赛就要在西装里面穿一件已经很破旧了的衬衫 —— 因为那是他的幸运衬衫。普通人对此表示：呵呵。
迷信不迷信根本不重要。重要的是高手需要一套固定仪式来让自己进入状态。
比赛状态和工作状态都不是自然状态。自然的人面对大场面的比赛会紧张，自然的人坐在电脑前更想看看新闻而不是马上潜心工作。固定流程，是顺利进入状态的好办法。
我们以前在说过，学习和锻炼应该搞些多样性来保持趣味，但是这本书考察高手的做法，多样性确实不多。这可能是因为他们做的是一件特别不确定的事情，所以要在其他所有方面增加确定性。
5.刻意制造震动
从事创造性工作的人，经常会面临去无可去的局面。作家写小说写到一处不知道怎么往下写了，科学家搞科研遇到难题不知道怎么解决，这就是需要任意的震动的时刻。我以前就听说，科幻小说作家阿西莫夫遇到写不下去的时候，就一个人跑到电影院看电影，常常看完电影就获得一个新的灵感。
所以分心也好，任意的震动也好，其实就是给创造过程来一点不确定性。而真正的创新者，不但不怕不确定性，还要时刻欢迎，甚至主动增加一点不确定性。
6.坚持
单个项目的成功，由两个变量决定。
第一个变量叫 r 值，r 代表想法的好坏。r 值越高，这个想法如果能实现的话，它的影响力就越大。
第二个变量叫 Q 值，代表你把这个想法实现的能力，也就是你的执行力。
用 S 代表成功，那么巴拉巴西告诉你一个公式：
S = Qr.
r，是不可捉摸的。Q，我们很难改变。但是产量，你自己可以控制。这就是成功第五定律 ——
坚持不懈地做下去，成功就可能在任何时候出现。
现在很多人爱说“拥抱不确定性” —— 请注意，说我不怕 r 值的不确定性，对各种想法持开放态度，这可不叫“拥抱”不确定性。你得主动出击，毫不懈怠地一个项目一个项目做下去，没有新 r 值就难受，这才叫拥抱。
啥叫“不确定”
“不确定” 这个词儿，三脚猫专家到处滥用，在人工智能安全(AI safety)、风险管理、投资组合优化、科学计量、保险等领域尤甚。试摘录几则，常见于日常交流之间： 在数学上， 不确定性 反应了随机变量的 离散程度 。换句话说，不确定性是一个具体的数值，反应某个随机变量有多么“随机”。在金融领域，不确定性还有个名字，叫 风险 。 说来奇怪，至今没有公式来表示不确定性。现存度量离散程度的方法有多种：标准差、方差、风险值（value-at-risk,VaR)、熵。不过，对于以上方法算来的数值，却不尽然反应“随机性”，这是因为随机性涉及整个随机变量的全部。 尽管如此，为了优化和比较，将随机性降低到单个数字表示是必要的。 划重点， “不确定性更大”，通常等同于“更糟糕” （增强学习的某些实验除外）。 统计机器学习关注模型的参数估计 ，进而估计未知的随机变量 。多种形式的不确定性在这里发挥作用，其中一些描述了预期的内在随机性（例如硬币翻转的结果），其他一些则来源于对模型参数的信心程度。 为了使上述理论更具体，让我们考虑一个递归神经网络（RNN），它从一系列地表的气压计读数中预测当天的降雨量。 气压计测量大气压力，即将下雨时通常气压会下降。 下图总结了降雨预测模型里，不同类型不确定性的图表。 内在不确定性中，aleatory的拉丁文词源是 aleatorius ，本意是用来当骰子玩的 羊距骨 ，引申义为蕴含随机性的过程。内在不确定性描述了数据生成过程本身的随机性。哪怕采样再多的数据，也无法消除这一随机性。 正如抛掷硬币，在落地之前无法知道其结果。 我们用降雨预测做类比，气压表的不精确带来了内在不确定性。除此之外，还有一些重要的变量在数据收集设置里没有观察到：昨天有多少降雨量？ 我们是在测量当前的气压，还是最后一次冰期时的气压？这些未知变量是我们数据收集装置所固有的，因此从该系统收集更多数据，并不能免除这种不确定性。 内在的不确定性将会从输入，一直延续到模型的预测结果。考虑一个简单的模型 ，输入采用正态分布式 。这时 。因此，预测分布的内在不确定性可以用来描述 。当然，在输入数据 的随机机制不清楚时，预测内在不确定性会更难。 有人可能会认为，由于内在不确定性是不可减少的，因而对此也做不了什么，所以应该忽略它。 事实上并不是！训练模型时须注意选择那些能够正确表示内在不确定性的输出表示。 标准LSTM不会产生概率分布，因此尝试学习硬币翻转的结果只会收敛到均值。 相反，用于语言生成的模型产生了一系列分类分布的随机概率（单词或字符），可以用在句子补全任务中，捕获模型的内在不确定性。 “好的模型总是相似的;坏的模型各有各的错法。” 认知不确定性中，Epistemic源于希腊词根epistēmē，意思是 有关知识的知识 。 它衡量的是，由于我们对正确模型参数的未知，而带来的对正确预测的未知程度。 下图是某些一维数据上高斯过程回归的模型图。 置信区间（蓝色）反映了认知不确定性。对于训练数据（红点），不确定性为零。随着我们离训练点越来越远，预测分布将分配到更高的标准差。 与内在不确定性不同，我们可以通过在缺乏知识的输入区域收集更多数据，来“消除”模型的认知不确定性。 如果想要在模型选择上注入更大的灵活性，一个好主意就是使用模型集成（ensemble），即合理利用“多个独立学习模型结果”的一种巧妙方式。类似于高斯过程解析地定义了 预测分布 ，集成学习估计了预测的 经验分布 。 由于在训练过程中发生的随机偏差，任何单个模型都会产生一些错误。但是，把多个模型集成起来就会很强大。因为集成的模型犯错类型不同，当某个模型暴露其具有自身风格的失败时，其他多数模型与正确推断的预测一致。 我们如何从多个模型中随机抽样，构建集成模型呢？在 使用自举聚合进行集成 【也叫bagging】时，我们从规模为 的训练数据集中，采样 个大小为 的数据集（其中各个数据集都不涵盖整个原始训练集）。使用 个模型在各自的数据集上独立训练，其结果预测形成共同的经验预测分布。 如果训练多个模型代价太大，也可以使用 Dropout 操作来近似模型集成。不过，引入Dropout涉及额外的超参数，并且可能损害单个模型的性能（对于现实中的应用，Dropout在准确性要求极高，而不确定性估计是次要的场景中，是不能使用的）。 因此，如果你拥有丰富的计算资源（就像谷歌那样），训练一个模型的多个副本，【对于减少认知不确定性来说，】通常会更容易。这种做法具备集成的好处，而又不会损害性能。这即是 深度集成学习 这篇论文采用的方法。论文的作者还提到，不同权重初始化将引起训练的随机波动，这就足以形成多种【表现迥异的】模型，而不必通过自举聚合来应对训练集的多样性。从实际工程的角度来看，不以模型的性能为依据的风险评估方法是明智的。研究人员想要尝试的其他集成方法，在选择模型时，都不应该 仅 依据模型的性能表现。 对于我们的降雨量预测器，如果输入数据不是地表气压计的连续读数，而是太阳附近的温度，结果会如何？如果输入是一系列零呢？或者气压计读数单位不统一呢？ 我们的RNN模型会“愉快地”计算并报告一个预测，但结果毫无意义。 上述情况下，一旦测试了与训练集不同的数据，模型的预测将完全不合格。这是一种在（基准驱动的）机器学习研究中经常被忽略的典型失败模式，因为我们通常假设训练集、验证集和测试集都是由干净的、独立同分布的数据组成的。 输入数据是否“有效”，是在实践中部署模型的一个需要特别注意的问题，有时这被称为越界（Out of Distribution，下文简称OoD）问题。有时也被称为 模型错误指定 或 异常检测 。 OoD检测的适用范围并不限于强化学习系统。例如，我们希望构建一个监控患者生命体征的系统，并在出现问题时提醒我们，而不必做所有病理检查。再如，我们管理数据中心时，想了解每时每刻可能发生的异常活动（像磁盘填满、安全漏洞、硬件故障等）。 由于OoD仅在测试时发生，我们不应该假设提前知道模型遇到的异常分布。这就是使OoD检测变得棘手的原因——我们必须强化模型，防止在训练期间遇到从未见过的输入！这正是 对抗样本学习 中典型的攻击系统的情形。 有两种方法可以处理机器学习模型的OoD输入：1）在我们将它们放入模型之前捕获不良输入；2）给出模型预测输入的“怪异性”，暗示我们输入可能是错误的。 第一种方法，我们不假设下游机器学习任务，只考虑输入数据是否在训练分布中。这正是生成式对抗网络（GAN）中判别器的职责。然而，单个判别器并不很可靠，它只能区分真实据分布和产生器的分布；当输入数据出离二者之外，判别器将反馈任意预测。 判别器不成了，我们就构建了预测正常分布的概率密度的模型，例如核密度估计器、或将 归一化流 拟合到数据。最近我和Hyunsun Choi在 使用现代生成模型进行OoD检测 的论文中对此进行了研究。 第二种OoD检测方法，则是使用模型预测（认知）不确定性，在输入是OoD的时候告诉我们。理想情况下，错误输入将会产生“怪异的”预测分布 。例如， Hendrycks和Gimpel证明 ，OoD输入的最大softmax概率（即预测类别）往往低于正常分布的输入。在这里，不确定性与最大softmax概率建模的“置信度”成反比。高斯过程这样的模型，构造性给出不确定性估计，而另一种做法，就是通过深度集成学习（Deep Ensembles）计算认知不确定性。 在强化学习中，遇到OoD输入是 好事 ，因为OoD代表了实际过程中模型尚不明确如何处理的输入。鼓励政策把寻找OoD输入看作成全其“自身的好奇心”的手段，以 探索模型预测不佳的区域 。这样的策略很好，但我很想知道，在现实世界环境中，如果发生了传感器破裂、或其他实验异常时，这些好奇心驱动的模型会发生什么。机器人将如何区分“没见过的状态”（好OoD）和“传感器破坏”（坏OoD）？是否会导致模型学到干扰它们的传感器机制，以产生最大的新奇感？ 如前一节所述，防御OoD输入的方法之一是建立一个“监视”输入的模型。我更喜欢这种方法，它将OoD问题与任务模型中的认知不确定性与内在不确定性脱钩。从工程角度来看，更易于分析。 但我们不应该忘记，模型也是一个函数逼近器，可能有它自己的OoD错误！ 我们在最近关于 产生式集成学习 的论文中给出（DeepMind的 同时期工作 也给出类似结论），在CIFAR似然模型下，来自SVHN的图像比CIFAR自身图像具有更大的似然值！ 不过，情况并非一塌糊涂！ 事实证明，似然模型的认知不确定性是似然模型自身的OoD检测器。 通过使用密度估计来实现认知不确定性估计，我们可以使用似然模型的集成学习，来以模型无关的方式保护机器学习模型，免受OoD输入的影响。 假设我们的降雨RNN预测模型告诉我们，今天的雨量将服从 。如果我们的模型被 校准 ，那么在相同条件下 重复 这个实验，我们将会观察到雨量的经验分布为 。 承接上文，我要提醒读者：不要仅仅看到模型输出了置信区间，就以为区间内的值代表了实际结果的概率！ 置信区间（例如 ）隐含地假设预测分布是高斯分布。如果尝试预测的分布是多模态的、或长尾的，那么模型将无法精确地校准(重复)！ 当今学术界开发的机器学习模型，主要针对测试精度，或某些适应度函数进行优化。研究人员没有通过在重复相同的实验中部署模型，并测量校准误差来进行模型选择。因此（不出所料），我们的模型往往 校准不佳 。 展望未来，如果我们相信在现实世界中部署的机器学习系统（机器人、医疗保健等），“证明我们的模型正确理解世界”的更强大的方法是测试它们的统计校准。良好的校准性也意味着良好的准确性，因此校准将是一个严格的标准。 尽管标量的不确定性有用，随机变量形式的不确定性将提供更多信息。我发现，像粒子滤波和基于优化分布的强化学习等方法，在整个数据分布上进行优化，无需借助简单的正态分布来跟踪不确定性，这些方法很酷！我们构建基于机器学习的决策系统时，可以诉诸于分布的完整结构，而不是使用单个标量的“不确定性”，来决定下一步做什么。 隐含量化网络（Implicit Quantile Networks） 的论文（Dabney等人）就如何从输出分布中构建“风险敏感模型”进行了详细的讨论。在某些环境中，人们可能更倾向于选择探索未知的机会；而在另一些环境中，未知事物可能不安全，应该避免。 风险度量 的选择决定了如何将模型输出的分布映射到可以优化的标量。所有风险度量都可以从分布中计算出来，因此一旦预测了完整分布，我们就能够轻松地组合多种风险。此外，支持灵活的预测分布似乎是改进模型校准的好方法。 更糟的是，即使在分析意义上，它们也难以使用。我希望，对于基于优化分布的强化学习系统、蒙特卡罗方法、灵活的生成式模型的研究，将建立与投资组合优化器紧密结合的风险度量的可微松弛。如果你从事金融工作，我强烈建议你阅读IQN论文的“强化学习中的风险”部分。 以下是本文的重点概述：
什么是确定什么是不确定？
什么是确定，什么是不确定？按部就班完成工作，规律运动、好好吃饭，认真呵护保养打扮自己，认识更多异性并选择性相处……是确定的，这些事没有运气成分，你想做就能做。赚到可观数量的钱，身材颜值尽快趋近完美，找到优质对象，是不确定的，这些事很大程度上需要天时地利人和基因，并不是你想要，就能有。聪明人擅长抓确定，让不确定顺其自然，于是能量用得更“精准”，反而更容易让那些不确定有好的结果。拎不清楚的人喜欢盯着不确定内耗，错过了一个又一个确定的时间和机会，最后能量和时间都浪费掉了，什么也没拿到。大家在做事时一定要先弄清楚确定和不确定。去耕耘你的确定，别纠结你的不确定。
桃花心木中的不确定是什么意思
树木的“不确定”是指树木在生长过程中遇到的干旱、风雨等恶劣的天气与环境。人的“不确定”是指人的生活中不可预料的坎坷、磨难、曲折。
桃花心木是指来自桃花心木属树木的几种木理细密的硬木中的任何一种，虽然桃花心木足够坚硬结实，非常耐用，但是它仍然很容易被锯、刨以及雕刻。作为建筑木材或者是细木工的木材，其唯一的缺点就是其在横向应变下容易弯曲。在颜色方面，它可以是浅棕色到茶褐色或者是红棕色之间的任何一种颜色。许多种真正的桃花心木生长在墨西哥、西印度群岛和中南美。最令人满意的桃花心木来自于墨西哥、古巴和多米尼加共和国。后者被称为圣多明哥桃花心木，这种桃花心木最受人青睐。
桃花心木是什么意思?
问题一：桃花心木中的不确定是什么意思 树木的“不确定”是指树木在生长过程中遇到的干旱、风雨等恶劣的天气与环境。人的“不确定”是指人的生活中不可预料的坎坷、磨难阀曲折。在不确定中生活，经得起风风雨雨的考验的人，才能成为坚强、有作为的人。
问题二：桃花心木 这里的“不确定”是什么意思 （1）不确定是指-生活中遇到的不可预料的坎坷、曲折、磨难等.在生活中也会遇到不可预料的情况,如考试下降,家人下岗了,生病了,朋友之间闹矛盾等等……
（2）因为桃花心木在种树人的精心 *** 下,学会了适应环境,能在“不确定”种生存.它们学会自己在土地里找水源,深深扎根,茁壮成长.所以种树人不会在来了,桃花心木也不会枯萎了.
问题三：桃花心木这种植物是什么意思 桃花心木（学名：Swietenia mahagoni (L.) Jacq.）：常绿大乔木，高达25米以上，径可达4米，基部扩大成板根；树皮淡红色，鳞片状；枝条广展，平滑，灰色。叶长35厘米，有小叶4-6对，叶面深绿色，背面淡绿色。圆锥花序腋生，长6-15厘米，无毛，具柄，有疏离而短的分枝；花瓣白色，无毛，长3-4毫米，广展。蒴果大，卵状，木质；种子多数，长18毫米，连翅长7厘米。花期5-6月，果期10-11月。
原产南美洲，现各热带地区均有栽培。可作行道树、校园树、庭院树等。桃花心木是制作高级家具的优质原料，是世界名贵木材之一。是多米尼加共和国的国树。（来自百度百科）
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问题四：在桃花心木四个不确定中各是什么意思? 散文，点击看详细这是一个精读课文，是台湾著名的论文作家遴媸嗯。这篇文章通俗易懂的语言流畅，寓意深刻。到了树木的生长，来形容人的成长，让人们写种植“树学习找水在土地”幼儿园的做法说明了承受生活的考验在一个艰难的环境中，克服对重要人物的成长依赖意义。
中国非常特殊的文章开头描述的红木，红木树苗和树木的形状会导致人谁写作者观察到植树奇怪的现象，用种树的人最后的作家讲座。树木然后带领笔者留下了深刻印象，理解“不只是一棵树，人也一样，谁住在不确定性，并能忍受生活的比较试验，将行使心脏的独立性”的道理，点了解制品的要旨。作者描述和叙述中天轴承的自然流动，由作者的问题树人的话，按作者这么画的启发，感悟到人生的真谛。
编译此文，一是让学生把重点放在关键领域，接触现实生活，并了解包含在本文的真相;二是文字欣赏别人怎么拿东西宇，从感悟人生的真谛;三是文章的语言特性的初步感知。
重点和难点教学是植树的人说，“我”的育人感悟到的道理。欣赏笔者介绍种树的经验，真理和方法只是一个比喻，其目的是为了说明工作人员的生育能力。
树木的“不确定”是指老天下雨是算不准的.人的“不确定”是指生活是变化无常的,可能会遇到一些坎坷、曲折、磨难,甚至是不幸.在不确定中生活,经得起风风雨雨的考验的人,才能成为坚强、有作为的人.
问题五：《桃花心木》的主要内容是啥？ 桃花心木这篇课文主要讲了：种树人种下木苗后，常来浇水，可是浇水却没有规律。我先畅以为他太懒，太忙，最后问了他才知道，原来树苗也和人一样，要用有限的养分转化成巨大的能量，才能锻炼出一颗独立自主的心。
问题六：桃花心木最后一句话是什么意思 桃花心木最后一句话：
种树的人不再来了，桃花心木也不会枯萎了。
意思是：
因为种树人来的目的就是让树木适应环境，把很少的养分转化骇巨大的能量，经得起风吹雨打的锻炼，学会自己在土地里找水源，扎深根，茁壮生长。如种树人所愿，现在桃花心木也不会枯萎了，说明他种树成功了。
问题七：桃花心木中两个不确定是什么意思 树的不确定指气候环境，天气的变化
人的不确定指不可预料的坎坷，曲折，磨难
问题八：桃花心木的两个不确定是什么意思 一个是指树的不确定
：老天下雨是不准的第二个是人的不确定
：生活中，难以预测的坎坷，磨难，挫折等
问题九：6年级桃花心木中的语重心长是什么意思 二层意思： （1）给树浇水要模仿老天下雨般，树才能长得好 （2）树木要能从土地里汲取营养、水分才能成才 感受：人也要像树木一样，要独立自主，不要过分依赖他人。 ┏ (^ω^)=?
桃花心木第14段什么意思
简介 【学 名】 Swietenia macrophylla King.
【分 布】原产热带美洲，现已广植于全台各地。
常见桃花心木有下列几种:
西印度群岛桃花心木（Swietenia mahagoni）产自古巴、巴哈马等加勒比海国家和美国佛罗里达州；
洪都拉斯桃花心木（Swietenia macrophylla）产自洪都拉斯和秘鲁、巴西等中南美国家。
非洲桃花心木（Swietenia Khaya)产自尼日利亚、黄金海岸等西非洲国家。
墨西哥桃花心木（Swietenia humilis） 产自墨西哥。
被称为“菲律宾桃花心木”的植物属龙脑香科（Dipterocarpaceae），并非桃花心木。
【形态描述】常绿乔木，树高可达15公尺以上，树冠强壮；种子具翅膀，飘落如螺旋桨。
【属 性】楝科大乔木，树干挺拔，树高可达50公尺，羽状复叶，初春落叶后迅即萌换新叶，叶片翠绿盎然，花生於叶腋呈聚繖状圆锥花序，蒴果卵形拳头大种子，具翅树干为优良之家具用材。
【树叶形状】小叶3～6对，偶数羽状复叶，斜卵形，全缘。
【介 绍】花序为聚繖花序呈圆锥状，排列腋生花小型，黄绿色花萼5裂花瓣，5片倒卵状长椭圆形，平展雄蕊筒壶形，上部具10齿牙花药10枚与齿片，互生花盘作腺体状环列子房卵形5室柱头头状，果实为卵形长8～15公分，宽2～5公分，外具5纵稜成熟时呈暗褐色纵裂种子，有翅红褐色的翅果，便像直升机螺旋桨般地旋转飘落下来甚为有趣。
【用 途】行道树、庭园树、制高级家具的好木材(桃花心木是红色硬木木主要用于制造高档家具、乐器和游艇、高档汽车的装潢等)
桃花心木是多米尼加共和国的国树。
桃花心木属于楝科，是常绿大乔木，冬天常落叶，皮孔密布，因木材呈桃花色泽而得名。偶数羽状复叶，互生；小叶具短小叶柄，3~6对对生，斜卵形，先端渐锐，基部歪形，长3~7.5公分，宽1.5~3.3公分；开黄绿色花，聚伞圆锥花序腋出。圆锥花序，花瓣有五瓣，腋生；雄蕊筒壶形，花蕊10~12枚生于筒壶之裂处；蒴果深褐色卵形木质化，拳头大，种子深褐色有翅。柱头头状，浆果木质椭圆形，外具5纵棱，长8~15公分，宽2.5~5公分，熟时暗褐色；种子有翅，长1.2公分。树冠壮硕，木材用途多，是高级树种。喜高温、耐旱，日照需充足。冬季～早春有半落叶现象。初春落叶后迅即萌换新叶，叶片翠绿盎然。
桃花心木高可以达到10公尺以上，主干十分地明显。因为长大之后的桃花心木树碧绿清秀，所以它也是造林或是行道树的高级树种，另有当庭园树之用途且木材可制高级家俱、器具、建材、船舰用材。
春、秋两个季节是十分适合植桃花心木的季节，可以使用播种法来繁殖，土质则以肥沃的砂质土壤为最佳。生长于排水良好，日照充足场所。
桃花心木第三段含义
读了桃花心木这篇课文，让我想到老师，课文借桃花心木的生长，比喻成人的成长。而老师，如春蚕，牺牲自己，把温暖给别人。如粉笔，给了我们知识，而自己却因而牺牲。老师如蜡烛，牺牲自己，照亮别人。而桃花心木手受种树人的影响，才可以长为参天大树，正如种树人所说的那样，树木要自己在土地里找水源，如果无法在这种不确定中汲水生长，树木自然就枯萎了。 没有枯萎的桃花心木正是因此，自己学会生长，找到水源，而拼命生长。汲水生长。正是因为没有被这些不可预料的坎坷、曲折、磨难所打倒，所以才能长成参天大树。 而枯萎的桃花心木是因为没有克服这些坎坷、曲折、磨难，是因为它们不去努力，因此，本来，可以长成百年大树，可是却给枯萎了，正是因为这样，就失去了最美好的机会。 读了这篇课文使我恍然大悟，让我知道人应该多经历那些坎坷，多经历那磨难，多经历那些曲折，才可以为我们的后路做下永不堵塞的准备，也只有这样，展望未来才会像蓝天上的小鸟一样越飞越高，越飞越近，只有这样，才能为以后做长远打算，而不会像一些不坚强的毛毛虫一样，永远只是好吃懒做，而不做出更大的贡献。 读完这篇文章后，文章的意思在最后的话里一目了然，就是要告诉我们一定要多经历一些坎坷、曲折、磨难，只有这样，我们才可以长成参天大树，就像桃花心木一样，只有这样，我们才可以激发出内心的潜能，比如，父母不在的时候，要自己试着自己做一做，因为失败乃成功之母；还有如果这次成绩下降了，我们应该想想是不是粗心大意，是不是因为题太难，找到这些原因后，及时的改正，不能依赖别人，说别人没教好，因从我们身上找原因，这样，才可以从失败的隐影里彻彻底底走出来。 我们应该学习种树人，学习他的精神，按他说的话去做。只有这样，我们长大以后才会无愧于心
桃花心木中：读“如果无法在这种不确定中汲水生长，树苗自然就枯萎了”一句，说出你的见解。
对于“如果无法在这种不确定中汲水生长，树苗自然就枯萎了”一句，我的见解是：是啊，每一次的困难对于我们来说是生活的考验，而每一次的失败对于我们来说是下一次的经验，在不确定生活的人，会培养出一颗独立自主的心，并会把很少的养料转化为巨大的力量，努力生长。
十年树木，百年树人。只要有长时间的磨炼，就会又很大的收获；只要你勇敢地面对困难，不怕挫折，成功永远属于你！
