实际经历的心得体会更具有说服力，读者更容易相信和接受我们的观点和思考，真实的心得体会能够让读者感受到作者的真诚和坦率，下面是范文社小编为您分享的回归心得体会8篇，感谢您的参阅。

回归心得体会篇1

1999年12月20日零时，中华人民共和国国旗和中华人民共和国澳门特别行政区区旗在澳门文化中心花园馆升起，澳门这个与祖国母亲失散了百年的孩子终于回到了母亲的怀抱，那一夜，中国未眠……

你可知macau不是我真姓，我离开你太久了母亲。但是他们掠去的是我的肉体，你依然保管我内心的灵魂……20年前，这首歌曾传遍了祖国的大江南北，大街小巷。如今再唱起这首歌每个中国人的内心仍然会泛起涟漪！

实现祖国的完全统一，是海内外中华儿女的共同心愿，是中华民族的根本利益所在。自澳门回归以来，党中央十分重视在制度层面推进澳门经济社会的较快发展，通过规划明确澳门在国家总体发展格局中的定位，帮助澳门摆脱结构性难题，实现经济适度多元化发展的宏伟目标。

国家统一是实现中华民族伟大复兴中国梦的重要部分，中华民族伟大复兴，是全体中国人共同的梦想。澳门回归以来，政治稳定、经济繁荣、社会和谐、民生改善，实现世人瞩目的跨越式发展，发生了翻天覆地的变化，谱写了一国两制成功实践的新篇章。

我们相信，继续推进一国两制事业，坚定背靠祖国坚强后盾，60多万澳门民众的福祉会不断增进，澳门的明天会更加美好。

回归心得体会篇2

重要论述

1926年12月20日

毛泽东在长沙出席湖南全省第一次工人代表大会和农民代表大会联合举行的欢迎他到湖南考察的大会，并发表题为《工农商学联合的问题》的演说。演说指出：国民革命是各阶级联合革命，但有一个中心问题，就是农民问题，一切都要靠农民问题的解决。现在在国民革命中是打倒帝国主义、军阀、土豪劣绅，减少租额，减少利息，增加雇农工资的时候；还不是打倒地主的时候，我们要让它一步。会后，毛泽东到湖南湘潭、湘乡、衡山、醴陵、长沙五县考察农民运动。

1952年12月20日

毛泽东为中共中央起草《关于准备一切必要条件，坚决粉碎敌人登陆冒险，争取战争更大胜利的指示》。指示指出：根据种种情况（艾森豪威尔登台，谈判的中断，联合国通过印度提案），判断敌人有从我侧后海岸线特别是西海岸汉川江、清川江、鸭绿江一线以七个师左右兵力举行冒险登陆进攻的充分可能。我志愿军协同朝鲜人民军有坚决粉碎敌人登陆进攻、争取战争更大胜利的任务。为此目的，我军必须：尽一切可能的力量去极大地增强海岸及其纵深的坚固防御工事；同时增强三八线正面的纵深防御工事以为配合。在对我侧后威胁最大的海岸线及其纵深部署充分的兵力和火力，保证粉碎敌人从海上的进攻及其大量空降部队的进攻。在其他可能遭受敌人登陆进攻的地区则部署可能有的兵力和火力，同样要用其全力争取粉碎敌人的进攻。坚决地迅速地采取加修新铁路线，改善旧铁路线，加宽许多公路线，加设仓库场站以及预先运储大量粮弹物资等项措施，保证不论在何种情况下我正面侧面全军（包括人民军）的运输畅通，供应不缺。在一九五三年应争取更大的成绩，消灭更多的敌人。政治工作保证全军指战员都具有粉碎敌人进攻、争取更大胜利的坚强斗志和高昂士气。特别注意从目前起到一九五三年四月这一段时间内的准备工作，这是战胜敌人的关键所在。又指出：两年多以来，我志愿军协同朝鲜人民军，在对美帝国主义及其帮凶军的英勇顽强的战斗中，取得了伟大的辉煌的胜利，已经摸清了敌人的底子，克服了很多的困难，积蓄了丰富的经验。美帝国主义采用了很多办法和我们斗争，没有一样不遭到失败。现在剩下从我侧后冒险登陆的一手，它想用这一手来打击我们。只要我们能把它这一手打下去，使它的冒险归于失败，它的最后失败的局面就确定下来了。中央坚决相信我志愿军协同朝鲜人民军是能够粉碎敌人的冒险计划的。希望同志们小心谨慎，坚忍沉着，动员全力，争取时间，完成一切对敌登陆作战的准备工作，只要准备好了，胜利就是我们的了。

2019年12月20日

党史回眸

1964年

12月20日－翌年1月5日 全国政协四届一次会议举行。会议推举毛泽东为全国政协名誉主席，选举周恩来为主席。

2015年

2019年

资料来源：中共中央党史和文献研究院网站

更多阅读：《党史上的今天》专栏

来源： 光明网

回归心得体会篇3

澳门在呐喊，华夏在欢庆，世界在注目！20年前的今天，伴随着阵阵呼喊声，澳门踏上了回归的征程。久别的游子，风尘款款地回到了母亲的怀抱。人们的雀跃与尖叫是风雨后的虹霞，眸子里闪烁着的是激动的老泪，手中挥舞的五星红旗成了街上流动的风景。

澳门回来了，他情不自主地挥着手，兴奋激动一如长不大的孩子，他迈开日渐成熟的步伐风尘仆仆地回“家”了。澳门回来了，香港九龙等纷纷赶来，捧着亲人挚爱的脸庞，融在一块儿的分不开是谁的泪。祖国母亲探着脖子久久地守望，忘记了时间，其实时间已经嵌在她的浊泪里。她眯着双眼，激动地抖着那双经历辛酸的手，小心翼翼地抚着孩子每一寸肌体：黄皮肤给人带来的蓬勃朝气，黑眼珠给人带来的`犀利目光，这朴实无华的面孔，沸腾澎湃的热血！她想把这个阔别已久的孩子每一厘每一毫都看个遍，即使他远在他方，仍是母亲抹不去的牵念与慰语。不！不了，他不会远在他方，从他再次看到生母那一刻，他就理解了生母神圣的眼光。那充满激情的液体，深深地触动，触动久久，这是骨肉间的不可分离啊！

一个回归梦，盼了多少年！岁月更迭，白了几代人的少年头，谋了几代人的情与思！他啊，回来了，流下了久别重逢的热泪，抹去了游子痛苦的思念。九九回归后的短短7年，就像是跨越了一个世纪—在这20年里，澳门的经济从回归前的连续下滑转变成持续跨越式的增长，颇有微词的社会治安也得到根本性的扭转，和谐融洽自强不息的气息正充溢着澳门。两年前，胡锦涛同志又一次来到澳门，语重心长的话语，给澳门以无限前进的动力—那万众瞩目的“四点希望”，情系特区管治水平、经济发展、人才培养、和谐社会，澳门怎会不腾飞？华夏怎会不腾飞？

这可爱的孩子与慈祥的母亲静静地安睡，待旦日第一抹柔和的曙色开始，被晨曦带来的特有清香所唤醒，漂亮的瞳仁里呈现的是一个比梦乡更美丽的世界。

九九久久，相聚九九，澳门久久，情意久久！

回归心得体会篇4

本文主要讲述的内容是线性回归，它是一种回归拟合问题，会对连续性数据做出预测，而非判别某个样本属于哪一类。

本文主要包括的内容有如下几部分：

回归预测，回归预测，说到底就包括两个部分。

一个是回归（拟合），另一个是预测。回归是为预测做准备或者说是铺垫，只有基于已有的数据集我们才能构建一个的回归模型，然后根据这个回归模型来处理新样本数据的过程就是预测。

而线性回归就是我们的回归模型属于线性的，也就是说我们样本的每个属性特征都最多是一次的（进来的读者 应该都知道吧）

为了让读者对线性回归有个基本的了解，我们来聊聊小姐姐的相亲故事。

故事是这样的。

在很久很久以前，有位小姐姐打算去相亲，她比较在意对象的薪资情况，但这种事情也不太好意思直入主题，你说是吧？所以呢，她就想着通过相亲对象本身的属性特征来达到一个预测薪资的目的。

假如说这位小姐姐认为对象的薪资主要有两个部分的数据的组成，分别是对象的年龄和头发量。对此，小姐姐想要构建出这么一个关于薪资的线性模型：

中文形式的描述就是：

所以呢，小姐姐现在的目的就是想要得到这么一个东西

的值，然后观察和询问相亲对象的发量以及年龄，就可以根据这个线性模型计算得出其相亲对象的薪资情况。

那么，该如何得到

的值呢？？？就在小姐姐脑阔疼得厉害之时，我是这么手握手教小姐姐的：“小姐姐，你可以先相亲1000个对象，观察并询问对象的发量和年龄之后，然后通过社会工程学来得到他的薪资情况。有了这1000组对象数据之后，你就能训练出

的值，从而得到误差达到最小值的这个线性模型”

小姐姐听完我的讲述之后，真的是一语惊醒梦中人啊，心想：妙啊，就这么干！！！

以上例子中的内容纯属我胡扯，只为描述线性回归的过程，不代表任何观点。

通过上述小姐姐的相亲故事，相信大家都已经对线性回归的过程有了一个基本的认识，而要具体操作线性回归，我们还需明白一个在机器学习领域中比较重要的算法，也就是梯度下降算法。

要理解梯度下降算法，我们可以将其类比成一个人下山的过程，这也是我们理解梯度下降算法时候最常用的一个例子，也就是这么一个场景：

有个人被困在山上，他现在要做的就是下山，也就是到达山的最低点。但是呢，现在整座山烟雾缭绕，可见度非常的低，

所以下山的路径暂时无法确定，他必须通过自己此刻所在地的一些信息来一步步找到下山的路径。此时，就是梯度下降算法大显身手的时候了。具体怎么做呢？

是这样的，首先会以他当前所在地为基准，寻找此刻所处位置的最陡峭的地方，然后朝着下降的方向按照自己的设定走一步。

走一步之后，就来到了一个新的位置，然后将这个新的位置作为基准，再找到最陡峭的地方，沿着这个方向再走一步，如此循环往复，知道走到最低点。这就是梯度下降算法的类别过程，上山同理也是一样，只不过变成了梯度上升算法。

梯度下降算法的基本过程就类似于上述下山的场景。

首先，我们会有一个可微分的函数。这个函数就类似于上述的一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是上述中山的最低点。

根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，在这个可微分函数中，梯度反方向就代表这此山最陡峭的方向，也就是函数下降最快的方向。因为梯度的方向就是函数变化最快的方向(在后面会详细解释)

所以，我们重复利用这个方法，在达到一个新的位置之后，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。

而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。那么为什么梯度的方向就是最陡峭的方向呢？接下来，我们从微分开始讲起：

对于单变量微分来讲，由于函数只有一个变量，所以此时的梯度就是函数的微分，所代表的意义就是在该点所对应的斜率。

对于多变量函数来讲，此时的梯度就不再是一个具体的值，而是一个向量。我们都知道，向量是有方向的，而该梯度的方向就代表着函数在指定点中上升最快的方向。

这也就说明了为什么我们需要千方百计地求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。

梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点！

现在，我们不妨通过代码来模拟实现这个过程。假如说，我们现在的目标函数是：

则其对对应的梯度为：

对此，我们可以通过如下代码来模拟梯度下降的过程，以寻找出到达最低点时候的 x 值：

通过上述代码，我们可以发现，当函数值达到最低点的时候，此时我们的 x=-0.9999517797740893，与我们手动计算的 x=-1基本可以划等号，这就是梯度下降所解决的问题。

针对上述代码，这里我们主要说两个点：

①：x_new = x_old - learning_rate * gradient(x_old)

在前进过程中更新x_new的时候，是通过x_old来进行的，之所以在梯度前加一个fuhao，主要是为了朝着梯度相反的方向前进。

梯度的反方向就是函数在此点下降最快的方向。那么如果是上坡，也就是梯度上升算法，此时x_new的更新过程也就不需要加上fuhao了。

至于什么时候是梯度上升，什么时候是梯度下降，这个是根据我们实际情况是求最小值，还是最大值来决定的。

②：learning_rate

learning_rate在梯度下降算法中被称作为学习率或者说是步长，意味着我们可以通过learning_rate来控制每一步走的距离，其实就是不要走太快，从而错过了最低点。

同时也要保证不要走得太慢，导致我们打到最低点需要花费大量的时间，也就是效率太低了，需要迭代很多次才能满足我们的需求。所以learning_rate的选择在梯度下降法中往往是很重要的！

需要合理的选择learning_rate值，一般来讲可取0.01，具体问题还需具体分析。

总而言之，梯度下降算法主要是根据函数的梯度来对x的值进行不断的更新迭代，以求得函数到达最小值时候的x值。

当然了，以上是该算法的一般形式，同时各位研究者也是提出了一些梯度下降算法的变种形式，主要有以下三种：

我们都知道，人的大脑中包含了大量的神经元细胞，每个神经元都通过树突来获取输入的信号，然后通过轴突传递并输出信号，而神经元与神经元之间相互连接从而构成了巨大的神经网络。生物神经元的结构如下图所示：

图片来源：维基百科

1943年，心理学家沃伦·麦卡洛克(warren mcculloch)和数理逻辑学家沃尔特·皮茨(walter pitts)通过对生物神经元的研究，提出了模拟生物神经元机制的人工神经网络的数学模型，这一成果被美国神经学家弗兰克·罗森布拉特(frank rosenblatt)进一步发展成感知机(perceptron)模型，这也是现代深度学习的基石。

我们从神经元的结构出发，来模拟这个神经元的信号处理过程。

如下图a所示，神经元输入向量

，经过函数映射：fθ：x->y 后来得到y，其中θ为函数f的自身参数。在这里，我们考虑一种简化的情况，也就是线性变换：

因为其中的w和x都是向量，所以我们将其展开为标量形式可表示为：

上述计算的逻辑过程可通过下图b直观展现

以上神经元含有多个输入，为了方便理解，我们不妨进一步简化模型，此时的n=1，即我们假设该线性模型为：y=wx+b其中 w 体现的是模型的斜率，而b体现的是截距，或者在这里我们说是偏置。

我们知道，对于一条直线来讲，我们只需要已知两个点，求解二元一次方程组，就能得到该直线的具体表达式，也就是求解出 w,b 的值。

理想状态下的确是这样的，但是现实总是残酷的，我们所获取到的数据可能存在一定的误差，此时我们就根本无法构建出这么一条完美的直线来切合这些数据点。我们不妨用 ε 来表示该观测误差，假设该误差满足

的高斯分布，则我们的模型可转换为：

虽然我们不可能通过一条直线来完美的通过这些数据点，所以我们现在的需求就是尽可能找到这么一条直线，使得所有数据点到这条直线的“距离”最小，那么得到的这条直线就是我们比较满意的模型。

那么如何衡量所有数据点到达这条直线的“距离”最小？如何衡量这个模型的“好”与“不好”呢？这个时候就需要引出我们的损失函数了，

一个很自然的想法就是求出当前模型的所有采样点上的预测值与真实值之间差的平方和的均值来作为这个模型的损失函数，也就是我们常常所提到的均方误差，损失函数 l 表达如下：

当我们的损失函数计算的值比较大的时候，此时说明该直线的拟合效果并不好，当我们的损失函数计算的值比较小的时候，说明此时的拟合效果达到了一个不错的程度。

所以，我们不妨令损失函数值达到最小时，此时的模型参数为

，则为：

读到这里，各位看官是不是知道下文如何走笔的了。没错，接下来就是通过梯度下降算法来求解该损失函数的最小值，

对此，我们需要求解出损失函数分别对 w,b 的偏导，求解过程如下：

即：

得到偏导之后，我们就可以根据旧的 w,b 更新得到新的 w,b ，这就是一次更新迭代过程。更新之后，我们再次重新计算偏导并更新参数，如此不断循环往复，知道我们计算的损失函数的值得到一个我们可接受的范围，即达到了我们的目的。

下面，我们通过代码来模拟实现这个过程。

运行结果如下，可以看出数据分布大致可通过一条直线来进行拟合：

根据数据和当前的w、b值计算均方误差""" explain: 计算均方误差 parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w_now: 当前的w参数 b_now: 当前的b参数 return: mse_value: 均方误差值"""def calc_mse(x_data, y_data, w_now, b_now): x_data, y_data = np.mat(x_data), np.mat(y_data) _, data_number = x_data.shape return np.power(w_now * x_data + b_now - y_data, 2).sum() / float(data_number)单次对w、b参数进行更新迭代""" explain: 更新迭代一次w、b parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w_now: 当前的w参数 b_now: 当前的b参数 learning_rate: 学习率 return： w_new: 更新迭代之后的w b_new: 更新迭代之后的b"""def step_gradient(x_data, y_data, w_now, b_now, learning_rate): x_data, y_data = np.mat(x_data), np.mat(y_data) w = (w_now * x_data + b_now - y_data) * x_data.t * 2 / x_data.shape[1] b = (w_now * x_data + b_now - y_data).sum() * 2 / x_data.shape[1] return w_now - w * learning_rate, b_now - b * learning_rate多次迭代更新w、b（外循环）""" explain: 多次迭代更新w、b（外循环） parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 starting_w: 初始的w参数 starting_b: 初试的b参数 learning_rate: 学习率 max_iter：最大迭代次数 return： w：得到的最终w b: 得到的最终b loss_list： 每次迭代计算的损失值"""def gradient_descent(x_data, y_data, starting_b, starting_w, learning_rate, max_iter): b, w = starting_b, starting_w loss_list = list() for step in range(max_iter): w, b = step_gradient(x_data, y_data, w, b, learning_rate) loss = calc_mse(x_data, y_data, w, b) loss_list.append(loss) return w, b, np.array(loss_list)拟合结果的可视化""" explain: 拟合结果的可视化 parameters: x_data: 数据样本的一个属性 y_data: 数据样本的另一个属性 w: 拟合得到的模型w参数 b: 拟合得到的模型b参数 loss_list: 每次更新迭代得到的损失函数的值"""def plot_result(x_data, y_data, w, b, loss_list): from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline plt.subplot(2, 1, 1) plt.scatter(x_data, y_data) x_line_data = np.linspace(-10, 10, 1000) y_line_data = x_line_data * w + b plt.plot(x_line_data, y_line_data, "--", color = "red") plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(np.arange(loss_list.shape[0]), loss_list) plt.show()程序运行结果如下：

从上方的运行结果来看，我们可以分析得到线性回归模型的拟合效果还不错，完全能够体现出数据的分布规律。

另外，通过损失函数的变化图以及具体数值，我们可以观察到，前期损失值的变化非常的大，到了后期基本居于平缓，

看比如说第一次到后面计算的损失值分别为14.215、4.0139、1.941188…..,这就是梯度下降法所体现出来的效果，也就是说我们的损失函数值越大，我们梯度下降法优化的效果也就越明显。

完整代码：

以上就是本文线性回归的全部内容了，

这里我们对线性回归做一个简单的总结：

优点：结果比较容易理解，计算上并不复杂，没有太多复杂的公式和花里胡哨的内容缺点：对非线性的数据拟合不好，时间复杂度还有一定的优化空间适用数据类型：数值型和标称型数据

我是老贤，爱专研，爱分享，热衷于各种技术，学习之余喜欢下棋、听音乐、聊动漫，希望借此一亩三分地记录自己的成长过程以及生活点滴，也希望能结实更多志同道合的圈内朋友！

原文链接：

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回归心得体会篇5

捧一曲流殇月，流一脉思古情。回想一百多年前，异邦的铁蹄，飘洋过海，惊飞了憩息的海鸥，惊散了香港的美梦:软弱的清朝政府让国人被欺压，让国家遭耻辱。一度被各国列强分割得四分五裂。《南京条约》——这个丧权辱国的不平等条约，使香港沦为了英国的殖民地。沉沉的枷锁，使香港失去了自由，坠入了深渊。凌厉着海啸，漫卷着台风的香港，已不再属于母亲。

在殖民-主义者罪恶的侵略战争中，中国一步一步卷入资本主义的漩涡。那屈辱的历史一页页地在时间的熔炉中熊熊燃烧。但是，中国人民争取回归的斗争始终没有停息，他们同野蛮的强盗进行了不屈不挠的斗争;处在水深火热中的香港同胞们一天也没有忘记自己是炎黄子孙，殖民者的扩张行径和狂妄野心激起了他们的愤怒。“三元里人民抗英”就是铁的明证。但是，他们始终敌不过野蛮的强盗。只有在血与泪中企盼着回到祖国mǔ亲怀抱的那一刻。

然而，对于这个不平等条约，中国人民是从来不承认的，香港是中国的领土，这是谁也改变不了的事实!我们伟大的祖国，一刻也没有放弃对香港恢复行使主权的努力!

母亲期盼的目光穿过了一个世纪，送走了多少春风秋雨，终于盼来了重聚的春天。

历史不会忘记那一刻，中国人民永远记住那一刻:1997年7月1日零时，激动人心的高-潮来临——中华人民共和国国旗和香港特别行政区区旗在雄壮的国歌声中徐徐升起……历经百年沧桑的香港终于回到祖国mǔ亲的怀抱!此时此刻，那回归的游子，幸福和激动的泪眼汇成对中华民族百年屈辱的追忆，聚成对强大祖国的诚挚祝福!

1997年7月1日这一天，将作为值得人们永远纪念的日子载入史册。香港回归祖国，标志着香港同胞从此成为祖国这块土地上的真正主人，香港的发展从此进入一个崭新的时代。”

是的，香港回归祖国，说明了中国国际地位的显著提高及综合国力的增强。一位伟人曾经说过，贫穷不是社会主义，发展才是硬道理，今天，我们正是沿着这位伟人设计的宏伟蓝图，向着社会主义的康庄大道前进。今天，我国改革开放的春风早已吹遍神州大地，在共产党的领导下，中国发生了翻天覆地的变化。看，太平洋上出现了一条条白练，那是中国新一代核潜艇浮出了水面。听，雅典的体育场上空正在回响《义勇军进行曲》，那是中国体育健儿在摘金夺银。瞧，太空上的点点繁星，那是中国火箭发射上去的人造卫星。中华民族真正地走向了繁荣富强!

香港回归祖国，还源于高-瞻远瞩的伟人邓小平提出“一国两制”的创造性构想。我们正是按照“一国两制”伟大构想指明的方向，通过外交谈判成功地解决了香港问题，终于实现了香港回归祖国。为了使香港在回归后继续保持繁荣稳定，经全国人大六届二次会议的批准，我国宣布在香港回归后，香港现行的社会经济制度不变，法律基本不变，生活方式不变，香港的自由港地位和国际贸易、金融中心的地位不变，香港可以继续同其他国家和地区保持和发展经济关系。

“一国两制”方针在香港问题的成功实践，不仅洗刷了中华民族历史上的耻辱，而且对完成祖国统一大业关系重大、影响深远，还具有世界性的意义。它是中国共产党在统一战线史上，精彩绝伦的浓笔重彩，丹青垂史。香港也只有在中国共产党领导下的社会主义中国才能回到祖国的怀抱，才能洗雪百年国耻。这标志着中国在完成祖国统一大业的道路上迈出了重要的一步，标志着中国人民为世界和平、发展与进步事业作出了新的贡献。也是世界上用和平方式成功解决了国与国之间的历史遗留问题的光辉典范。

_年风雨不平常，香港回归_年来，内外经济环境发生了巨大变化，特别是经历了亚洲金融危机、全球经济增长放缓、sars及政治纷争等多种风险的冲击，但是香港都能沉着应对，成功地一次次化险为夷，并不断强化金融系统抗御风险的能力，使香港的国际金融中心地位更形巩固。香港像一艘启锚的巨轮，穿过急流险滩，破浪前进。

目前，香港已超越东京及伦敦，成为全球第三大融资中心。香港民众富有聪明才智和艰苦创业精神，这是香港长盛不衰的力量之源。

香港的前途和国家的前途紧密联系在一起。香港不仅会从国家的快速发展和繁荣富强中获得莫大利益，还会从国家生气勃勃的进取精神当中，获取自强不息的发奋思路。

香港回归已十年，作为祖国母亲怀抱中一颗美丽的明珠，她日益绽放出瑰丽的光芒。

牢记历史，以史为鉴。我们正在努力使我们的祖国更加繁荣富强，使她傲然屹立于世界强国之林。我们深深地祝福:香港明天更美好!祖国明天更美好!

回归心得体会篇6

我还记得那时候我刚上小学一年级，从电视上看到香港回归的直播节目，那时候爸爸对我说，中国站起来了，把我们祖国的一部分，香港收回来了。看到爸爸脸上洋溢的笑容，我知道，领土完整对一个国家有多么重要。今年，香港回归_年了。这_年来，祖国和香港都发生了翻天覆地的变化。

一百年前，香港这块美丽的弹丸之地是帝国主义列强强行从母亲身上割去的，多少屈辱之泪，多少思乡之情，那具有中英特色的“中英街”成了这段屈辱历史的见证，让每个中国人都铭记在心。

_前的7月1日，中英两国政府举行了香港交接仪式，中国政府庄严宣告对香港恢复行使主权，中华人民共和国香港特别行政区成立。香港回归祖国，实现了包括广大香港同胞在内的全国各族人民的百年夙愿，是彪炳中华民族史册的千秋功业。_年来，“一国两制”、“港人治港”、高度自治的方针得到全面贯彻落实。香港同胞当家作主，自行管理特别行政区自治范围内的事务。香港居民享有的民主权利和自由比历史上任何时候都更为广泛。在经历了国际金融危机等冲击后，香港经济平稳发展，继续保持国际金融、贸易、航运中心的地位，一直被公认为全球最自由开放、最具竞争力的经济体和最具发展活力的地区之一。事实证明，香港回归是一国两制伟大构想的成功实践，一国两制’的成就是举世公认的，它在近_年的实践中取得了三赢局面——国家赢了，港人赢了，世界其他国家也赢了。香港在港人治港、高度自治的基本国策下正保持着快速而平稳的发展势头，我们有理由相信香港明天会更加美好。

_年了，心头忽然回想起1997年香港回归时的一首歌：清清的东江水，日夜向南流，流过深圳，流进港九，流上深港楼外楼。东江的水啊东江的水，你是祖国引出的泉，你是同胞酿成的美酒，一醉几千秋。

突然发现自己所想不知所谓，言不及意，还是引用温家宝总理在十届全国人大五次会议闭幕后说过的那句话：“香港回归_年走过了一条不平凡的道路，衷心希望香港更加繁荣，更加开放，更加包容，更加和谐。”

十年树木，今年春天紫荆花盛开了，花开得绚丽、灿烂、芬芳，因为它们还要以更加鲜艳的色彩，庆贺“香港回归_周年”。春华秋实，衷心希望香港更加繁荣，更加开放，更加和谐。

香港就像是祖国的儿子，在找到妈妈之后，回到了祖国母亲的怀抱。香港不要害怕，这里不再是多事之秋，从世界涌来的惊异的目光中，我读出了你和祖国的希望。

一百年前，香港这块美丽的弹丸之地是帝国主义列强强行从母亲身上割去的，多少屈辱之泪，多少思乡之情，那具有中英特色的“中英街”成了这段屈辱历史的见证，让每个中国人都铭记在心。香港终于回到了母亲的怀抱，洗刷了百年的屈辱历史，炎黄子孙得以团聚，民族之魂得以振奋。我们无法掂量彼时积贫积弱。

晚清帝国对割让香港时会有多少痛感，但我们能看到，我们祖国母亲用最真的心，迎接迷失的孩子归来，为了香港回归，为了香港回归后的稳定繁荣，实行“一国两制”、港人治港、高度自治为了让香港马照跑、舞照跳、股照炒”，制定cepa计划，我们实施东改工程。…。人道是故园风雨。历史如昨日风雨，九州为今日故园。香港这块面积仅1，100平方公里的土地上，经历过狂风暴雨，而今沐浴着和风细雨！走过凋零颓败，而今是美丽繁荣。香港的马路上24小时川流不息的汽车，白天将香港弄得热热闹闹，晚上为马路上增添了一条流动的光带：还有那高科技的竞技场、科学馆令人大开眼界：那充满童趣的迪斯尼乐园，是每个孩子向往的地方，美丽的维多利亚港海滨、繁华的铜锣湾，是人们生活、旅游的天堂……

25年了，心头忽然回响起97年香港回归时的一首歌：清清的东江水，日夜向南流，流过深圳，流进港九，流上深港楼外楼。东江的水啊东江的水，你是祖国引出的泉，你是同胞酿成的美酒，一醉几千秋。突然发现自己所想不知所谓，言不及意，春华秋实，衷心希望香港更加繁荣，更加开放，更加和谐。

它山之石可以攻玉，以上就是一秘为大家带来的7篇《香港回归祖国25周年观后感及心得体会》，希望可以启发您的一些写作思路，更多实用的范文样本、模板格式尽在一秘。

回归心得体会篇7

用心去感受_年前的12月20日，你定会和我一样，控制不住那份澎湃心潮。在那一天，曾寄人篱下几个世纪的澳门，终于回归到祖国的怀抱，分散多年的亲人相持两手泪眼汪汪。那是一个光荣、扬眉吐气的好日子，一个撼动天地的时刻如同巨石击起了千层大浪。

不管是站在电视机前，还是立在国旗下，人们都昂首挺胸，专注地凝视着五星红旗和莲花图案的区旗在澳门上空冉冉升起。镜头里闪过一张张热泪盈眶的脸，人们的思绪，久久地被揪着，时间仿佛也停滞下来了。镜头在拍摄，灯光在闪烁。瞬间是短暂的，却在相机里化成永恒。

几百年的风雨，几百年的沧桑，凝于短短一句问候：澳门啊别来无恙?从此，澳门，终于可以重新展开新的一页。同样也标志着中国960多万平方公里的国土上，再也没有殖民统治。多少年来的伤口，终于可以愈合，在中国的历，却留下一道伤疤。

对于过去，我们无法忘记，因为看着伤痕，我们的心还会隐隐作痛。但是我们不能不释怀、不自豪，因为我们是凭借着国家的日益强大，以和平的手段让国土失而复得。现在的中国，在国际上有了举足轻重的地位和名望;爱好和平、以和为贵的中华民族已经赢得了世界的尊重。想起我们那些为新中国成立而浴血奋战的前辈们，戴着镣铐跳起最美的舞蹈。而今，我们虽伤痕累累，也要携着伤疤绽放灿烂的笑容。

如今，我在每天的晨曦中立于学校的操场，向着徐徐上升的国旗，唱起激昂的国歌。我不知道其他同学是否也和我一样，会满脑不停地播映着一幅又一幅令所有中国人激动的场景：体育健儿项挂金牌站在高高的领奖台上，在奏响的国歌中对着全场、全世界唱出中国人的骄傲……我会激动不已，真的激动不已。这是我们华夏儿女共同托起的黎明，而澳门回归的钟声，将永远回荡在每个人的心头，激励我们前进。

回归心得体会篇8

记得1997年我仍在英国留学，当年我特意跟学校请假，在香港回归交接仪式前回到香港，与家人一同见证历史时刻。

当年6月30日晚上，细雨淅沥，11时许我与嫲嫲（祖母）坐在电视机前观看回归交接仪式直播，英国国旗和旧香港的旗子徐徐降下，象征着一个多世纪的英国殖民统治在香港正式结束；

7月1日零时整，解放军军乐团奏起雄壮的中华人民共和国国歌，国旗与区旗在乐声中徐徐升起，两面旗帜随风飘扬，不论是现场参与仪式的观众还是在电视机前观看直播的市民，心情都无比激动，感觉犹如亲手揭开历史新一页。

坐在我旁边的嫲嫲双眼泛着泪光，强忍着激动的心情轻声念着：“回归了，我们回归了。”

香港回归以后，我们祖孙三代都专注于国家尤其是香港本土的体育事业发展，我的爷爷、父亲和我对香港的体育发展都有不同程度的参与。回归26年来，体育对于国家、对于社会发展的意义一直在变化。

不久后，北京奥运国家队金牌运动员访港，全城气氛高涨，多场表演门票一票难求，现场座无虚席，香港市民为一睹国家队运动员的风采而兴奋，为国家体育成就而骄傲，浓情尽现。体育于团结社会的作用毋庸置疑，经历北京奥运后，香港市民的国家认同感产生了新飞跃。

到了我们这一代，国家更重视全民健康、全民参与运动，体育运动对我们的意义不只是精神上团结各界，更重要的是推进健康建设，提高运动的气氛及氛围，把我国建设成为真正的“体育强国”。

去年举行的东京奥运会上，中国香港代表队取得历来最好的成绩，我们的击剑运动员夺得了香港回归后的首枚金牌，奥运会场上首次同时奏国歌、升区旗，令香港人无比兴奋、无比自豪；同时社会对高水平运动员的关注达至前所未有的高度，至今热情仍然未有冷却。

回归26周年，我们正站在一个承前启后的新的历史节点，我很期待将成立的文化体育及旅游局以及一个具视野、跨地域的蓝图，能够释放本地的创意和潜力，让年轻人有更多的发挥空间，实现中华文化的创造性转化和创新性发展，更进一步融入国家的发展大局，让世界欣赏一个充满文化活力的中国香港。