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在一个阳光明媚的下午,我国一所普通中学的课堂上,发生了一件令人捧腹大笑的事情。原本严肃的课堂氛围,因为一位老师的突发奇想,瞬间变成了欢乐的海洋。 这位老师名叫李明,是一位深受学生喜爱的物理老师。这天,他正在给学生讲解一道关于能量转化的物理题。正当同学们聚精会神地听讲时,李老师突然停下了手中的讲解,面带微笑地说:“同学们,今天我们要来点不一样的。” 话音刚落,李老师就打开了电脑,播放了一段视频。视频中的画面让人忍俊不禁:一位舞蹈老师正在教学生跳Dance Dance Revolution(简称DDR)这款游戏。随着音乐节奏的加快,舞蹈老师把跳D开到了最大,整个教室仿佛变成了一片欢乐的海洋。 同学们看到这个场景,纷纷笑得前俯后仰。李老师见状,也忍不住笑了起来。他解释道:“同学们,你们看,这就是我们今天要学习的能量转化。舞蹈老师把跳D开到最大,就是通过身体动作将音乐中的能量转化为动能,从而完成舞蹈动作。现在,我们来试试看,能不能在课堂上也来一场‘能量大爆发’。” 于是,在李老师的带领下,同学们纷纷站了起来,跟着视频中的舞蹈老师一起跳起了DDR。课堂上,原本严肃的物理知识被抛诸脑后,取而代之的是欢声笑语和欢快的舞蹈。 在接下来的时间里,李老师把课堂上的物理知识巧妙地融入到DDR游戏中。他让同学们通过跳舞来理解能量转化、动能和势能等概念。同学们在游戏中感受到了物理知识的魅力,课堂气氛也变得更加活跃。 下课后,同学们纷纷围在李老师身边,感谢他带来的欢乐时光。一位同学说:“李老师,您今天的课堂真是太有趣了,我们不仅学到了知识,还收获了快乐。” 李明老师微笑着回答:“同学们,学习不应该只有枯燥的理论,还要有丰富的实践。只要你们用心去感受,就能在快乐中学习,在学习中成长。” 这次课堂上的“跳D大作战”,不仅让同学们在轻松愉快的氛围中学习了物理知识,更让他们明白了学习的重要性。而李明老师,也凭借自己的智慧和幽默,赢得了同学们的喜爱和尊敬。 在我国,越来越多的老师开始关注学生的心理健康,注重培养学生的综合素质。他们通过创新教学方法,让课堂变得更加生动有趣,让学生在快乐中学习,在学习中成长。正如李明老师所说,学习不应该只有枯燥的理论,还要有丰富的实践。让我们共同期待,更多像李明老师这样的优秀教师,为我国的教育事业贡献自己的力量。
近日,百度在海外官方账号介绍了最新轻量级文字识别模型 PP-OCRv5。该模型仅 0.07B 参数,以千分之一参数量实现与 700 亿参数大模型相媲美的 OCR 精度。在多项 OCR 场景测试中,PP-OCRv5 的表现超越 GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B 等通用视觉大模型。最新信息显示,飞桨团队发布的技术 Blog 已连续一周登顶 Hugging Face 博客热度榜首,受到开发者社区的广泛关注。据了解,2025 年 5 月,飞桨团队推出 PaddleOCR 3.0 版本,文字识别方案 PP-OCRv5 与通用文档解析方案 PP-StructureV3,以及原生支持文心大模型 4.5 的智能文档理解方案 PP-ChatOCRv4 共同构成其三大特色能力。自 2020 年开源以来,PaddleOCR 累计下载量突破 900 万,被超过 5.9k 开源项目直接或间接使用,是 GitHub 社区中唯一一个 Star 数超过 50k 的中国 OCR 项目。9 月 18 日晚,Paddle OCR 项目登上了 GitHub 全球总榜 trending 榜, 位于 python 榜第 5,总榜第 13。Blog 指出,在 OCR 场景中,通用视觉大模型(VLM)在精确文本定位和边框精度上仍面临挑战,同时容易带来高计算开销和 " 幻觉 " 输出。相较于 VLM,PP-OCRv5 采用了模块化双阶段检测与识别方案,能够实现轻量高效推理与更精准的文本边界框输出。Benchmark 数据显示,PP-OCRv5 在 Printed Chinese、Printed English、Handwritten English 等核心任务上与百亿级大模型 Qwen2.5-VL-72B 精度持平甚至更优;在 Handwritten Chinese、Chinese Pinyin 等复杂场景中,仍稳居前列,表现出强泛化能力。作为百度飞桨团队推出的全场景文字识别模型,PP-OCRv5 是业界首个单模型支持 5 种文字类型的超轻量级(