机器学习经典书目汇总
本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。
入门书单
《数学之美》
作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。
《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》）
作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。目前中文版已经脱销，对于有志于这个领域的人来说，英文的pdf是个不错的选择，因为后面有很多经典书的翻译都较差，只能看英文版，不如从这个入手。还有，这本书适合于快速看完，因为据评论，看完一些经典的带有数学推导的书后会发现这本书什么都没讲，只是举了很多例子而已。
《Algorithms of the Intelligent Web》（《智能web算法》）
作者Haralambos Marmanis、Dmitry Babenko。这本书中的公式比《集体智慧编程》要略多一点，里面的例子多是互联网上的应用，看名字就知道。不足的地方在于里面的配套代码是BeanShell而不是python或其他。总起来说，这本书还是适合初学者，与上一本一样需要快速读完，如果读完上一本的话，这一本可以不必细看代码，了解算法主要思想就行了。
《统计学习方法》
作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA 任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法，每个算法的介绍都很干脆，直接上公式，是彻头彻尾的“干货书”。每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文；本书可以与上面两本书互为辅助阅读。
《Machine Learning》（《机器学习》）
作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。这本书是领域内翻译的较好的书籍，讲述的算法也比《统计学习方法》的范围要大很多。据评论这本书主要在于启发，讲述公式为什么成立而不是推导；不足的地方在于出版年限较早，时效性不如PRML。但有些基础的经典还是不会过时的，所以这本书现在几乎是机器学习的必读书目。
《Mining of Massive Datasets》（《大数据》）
作者Anand Rajaraman[3]、Jeffrey David Ullman，Anand是Stanford的PhD。这本书介绍了很多算法，也介绍了这些算法在数据规模比较大的时候的变形。但是限于篇幅，每种算法都没有展开讲的感觉，如果想深入了解需要查其他的资料，不过这样的话对算法进行了解也足够了。还有一点不足的地方就是本书原文和翻译都有许多错误，勘误表比较长，读者要用心了。
《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（《数据挖掘：实用机器学习技术》）
作者Ian H. Witten 、Eibe Frank是weka的作者、新西兰怀卡托大学教授。他们的《ManagingGigabytes》[4]也是信息检索方面的经典书籍。这本书最大的特点是对weka的使用进行了介绍，但是其理论部分太单薄，作为入门书籍还可，但是，经典的入门书籍如《集体智慧编程》、《智能web算法》已经很经典，学习的话不宜读太多的入门书籍，建议只看一些上述两本书没讲到的算法。
《机器学习及其应用》
周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。该研讨会由复旦大学智能信息处理实验室发起，目前已举办了十届，国内的大牛如李航、项亮、王海峰、刘铁岩、余凯等都曾在该会议上做过讲座。这本书讲了很多机器学习前沿的具体的应用，需要有基础的才能看懂。如果想了解机器学习研究趋势的可以浏览一下这本书。关注领域内的学术会议是发现研究趋势的方法嘛。
《Managing Gigabytes》（深入搜索引擎）
信息检索不错的书。
《Modern Information Retrieval》
Ricardo Baeza-Yates et al. 1999。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。
《推荐系统实践》
项亮，不错的入门读物
深入
《Pattern Classification》（《模式分类》第二版）
作者Richard O. Duda[5]、Peter E. Hart、David。模式识别的奠基之作，但对最近呈主导地位的较好的方法SVM、Boosting方法没有介绍，被评“挂一漏万之嫌”。
《Pattern Recognition And Machine Learning》
作者Christopher M. Bishop[6]；简称PRML，侧重于概率模型，是贝叶斯方法的扛鼎之作，据评“具有强烈的工程气息，可以配合stanford 大学Andrew Ng 教授的Machine Learning 视频教程一起来学，效果翻倍。”
《The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, andPrediction》，（《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》第二版）
作者RobertTibshirani、Trevor Hastie、Jerome Friedman。“这本书的作者是Boosting方法最活跃的几个研究人员，发明的Gradient Boosting提出了理解Boosting方法的新角度，极大扩展了Boosting 方法的应用范围。这本书对当前最为流行的方法有比较全面深入的介绍，对工程人员参考价值也许要更大一点。另一方面，它不仅总结了已经成熟了的一些技术，而且对尚在发展中的一些议题也有简明扼要的论述。让读者充分体会到机器学习是一个仍然非常活跃的研究领域，应该会让学术研究人员也有常读常新的感受。”[7]
《Data Mining：Concepts andTechniques》（《数据挖掘：概念与技术》第三版）
作者（美）Jiawei Han[8]、（加）Micheline Kamber、（加）Jian Pei，其中第一作者是华裔。本书毫无疑问是数据挖掘方面的的经典之作，不过翻译版总是被喷，没办法，大部分翻译过来的书籍都被喷，想要不吃别人嚼过的东西，就好好学习英文吧。
《AI, Modern Approach 2nd》
Peter Norvig，无争议的领域经典。
《Foundations of Statistical Natural Language Processing》
自然语言处理领域公认经典。
《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》
《Statistical Learning Theory》
Vapnik的大作，统计学界的权威，本书将理论上升到了哲学层面，他的另一本书《The Nature ofStatistical Learning Theory》也是统计学习研究不可多得的好书，但是这两本书都比较深入，适合有一定基础的读者。
数学基础
《矩阵分析》
Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典
《概率论及其应用》
威廉·费勒。极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的
《All Of Statistics》
机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。
《Nonlinear Programming, 2nd》
最优化方法，非线性规划的参考书。
《Convex Optimization》
Boyd的经典书籍，被引用次数超过14000次，面向实际应用，并且有配套代码，是一本不可多得的好书。
《Numerical Optimization》
第二版，Nocedal著，非常适合非数值专业的学生和工程师参考，算法流程清晰详细，原理清楚。
《Introduction to Mathematical Statistics》
第六版，Hogg著，本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布，以及ML，Bayesian方法等内容。
《An Introduction to Probabilistic Graphical Models》
Jordan著，本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念，对隐变量（潜在变量）也做了详细介绍，相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。
《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》
Koller著，一本很厚很全面的书，理论性很强，可以作为参考书使用。
具体数学
经典
大家的补充
线性代数(Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大
一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是
Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang.
这本书是MIT的线性代数课使用的教材，也是被很多其它大学选用的经典教材。它的难度适中，讲解清晰，重要的是对许多核心的概念讨论得比较透彻。我个人觉得，学习线性代数，最重要的不是去熟练矩阵运算和解方程的方法——这些在实际工作中MATLAB 可以代劳，关键的是要深入理解几个基础而又重要的概念：子空间(Subspace)，正交(Orthogonality)，特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和线性变换(Linear transform)。从我的角度看来，一本线代教科书的质量，就在于它能否给这些根本概念以足够的重视，能否把它们的联系讲清楚。Strang的这本书在这方面是做得很好的。
而且，这本书有个得天独厚的优势。书的作者长期在MIT讲授线性代数课(18.06)，课程的video在MIT的Open courseware网站上有提供。有时间的朋友可以一边看着名师授课的录像，一边对照课本学习或者复习。
https://www.doczj.com/doc/3110141438.html,/OcwWeb/Mathematics/18-06Spring-
2005/CourseHome/index.htm6
概率和统计(Probability and Statistics):概率论和统计的入门教科书很多，我目前也没有特别的推荐。我在这里想介绍的是一本关于多元统计的基础教科书：
Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern
这本书是我在刚接触向量统计的时候用于学习的，我在香港时做研究的基础就是从此打下了。实验室的一些同学也借用这本书学习向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本概念，读起来很舒服，内容也很实用。对于Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)这些Learning中的基本方法也展开了初步的论述。
之后就可以进一步深入学习贝叶斯统计和Graphical models。一本理想的书是
Introduction to Graphical Models (draft version). by M. Jordan and C. Bishop.
我不知道这本书是不是已经出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是个论文集，不适合初学）。这本书从基本的贝叶斯统计模型出发一直深入到复杂的统计网络的估计和推断，深入浅出，statistical learning的许多重要方面都在此书有清楚论述和详细讲解。MIT内部可以access，至于外面，好像也是有电子版的。
分析(Analysis)：我想大家基本都在大学就学过微积分或者数学分析，深度和广度则随各个学校而异了。这个领域是很多学科的基础，值得推荐的教科书莫过于
Principles of Mathematical Analysis, by Walter Rudin
有点老，但是绝对经典，深入透彻。缺点就是比较艰深——这是Rudin的书的一贯风格，适合于有一定基础后回头去看。
在分析这个方向，接下来就是泛函分析(Functional Analysis)。
Introductory Functional Analysis with Applications, by Erwin Kreyszig.
适合作为泛函的基础教材，容易切入而不失全面。我特别喜欢它对于谱论和算子理论的特别关注，这对于做learning的研究是特别重要的。Rudin也有一本关于functional analysis的书，那本书在数学上可能更为深刻，但是不易于上手，所讲内容和learning的切合度不如此书。
在分析这个方向，还有一个重要的学科是测度理论(Measure theory)，但是我看过的书里面目前还没有感觉有特别值得介绍的。
拓扑(Topology)：在我读过的基本拓扑书各有特色，但是综合而言，我最推崇：
Topology (2nd Ed.) by James Munkres
这本书是Munkres教授长期执教MIT拓扑课的心血所凝。对于一般拓扑学(General topology)有全面介绍，而对于代数拓扑(Algebraic topology)也有适度的探讨。此书不需要特别的数学知识就可以开始学习，由浅入深，从最基本的集合论概念（很多书不屑讲这个）到Nagata-Smirnov Theorem和Tychonoff theorem等较深的定理（很多书避开了这个）都覆盖了。讲述方式思想性很强，对于很多定理，除了给出证明过程和引导你思考其背后的原理脉络，很多令人赞叹的亮点——我常读得忘却饥饿，不愿释手。很多习题很有水平。
流形理论 (Manifold theory)：对于拓扑和分析有一定把握时，方可开始学习流形理论，否则所学只能流于浮浅。我所使用的书是
Introduction to Smooth Manifolds. by John M. Lee
虽然书名有introduction这个单词，但是实际上此书涉入很深，除了讲授了基本的manifold, tangent space, bundle, sub-manifold等，还探讨了诸如纲理论(Category theory)，德拉姆上同调(De Rham cohomology)和积分流形等一些比较高级的专题。对于李群和李代数也有相当多的讨论。行文通俗而又不失严谨，不过对某些记号方式需要熟悉一下。
虽然李群论是建基于平滑流形的概念之上，不过，也可能从矩阵出发直接学习李群和李代数——这种方法对于急需使用李群论解决问题的朋友可能更加实用。而且，对于一个问题从不同角度看待也利于加深理解。下面一本书就是这个方向的典范：
Lie Groups, Lie Algebras, and Representations: An Elementary Introduction. by Brian C. Hall
此书从开始即从矩阵切入，从代数而非几何角度引入矩阵李群的概念。并通过定义运算的方式建立exponential mapping，并就此引入李代数。这种方式比起传统的通过“左不变向量场(Left-invariant vector field)“的方式定义李代数更容易为人所接受，也更容易揭示李代数的意义。最后，也有专门的论述把这种新的定义方式和传统方式联系起来。
除了以下推荐的书以外，出版在Foundations and Trends in Machine Learning上面的survey文章都值得一看。
入门：
Pattern Recognition And Machine Learning
Christopher M. Bishop
Machine Learning : A Probabilistic Perspective
Kevin P. Murphy
The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Predictio
n
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
Information Theory, Inference and Learning Algorithms
David J. C. MacKay
All of Statistics : A Concise Course in Statistical Inference
Larry Wasserman
优化：
Convex Optimization
Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe
Numerical Optimization
Jorge Nocedal, Stephen Wright
Optimization for Machine Learning
Suvrit Sra, Sebastian Nowozin, Stephen J. Wright
核方法：
Kernel Methods for Pattern Analysis
John Shawe-Taylor, Nello Cristianini
Learning with Kernels : Support Vector Machines, Regularization, Optimizatio
n, and Beyond
Bernhard Schlkopf, Alexander J. Smola
半监督：
Semi-Supervised Learning
Olivier Chapelle
高斯过程：
Gaussian Processes for Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Le arning)
Carl Edward Rasmussen, Christopher K. I. Williams
概率图模型：
Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference Martin J Wainwright, Michael I Jordan
Boosting:
Boosting : Foundations and Algorithms
Schapire, Robert E.; Freund, Yoav
贝叶斯:
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis
James O. Berger
The Bayesian Choice : From Decision-Theoretic Foundations to Computational I mplementation
Christian P. Robert
Bayesian Nonparametrics
Nils Lid Hjort, Chris Holmes, Peter Müller, Stephen G. Walker Principles of Uncertainty
Joseph B. Kadane
Decision Theory : Principles and Approaches
Giovanni Parmigiani, Lurdes Inoue
蒙特卡洛：
Monte Carlo Strategies in Scientific Computing
Jun S. Liu
Monte Carlo Statistical Methods
Christian P.Robert, George Casella
信息几何：
Methods of Information Geometry
Shun-Ichi Amari, Hiroshi Nagaoka
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Watanabe, Sumio
Differential Geometry and Statistics
M.K. Murray, J.W. Rice
渐进收敛：
Asymptotic Statistics
A. W. van der Vaart
Empirical Processes in M-estimation
Geer, Sara A. van de
不推荐：
Statistical Learning Theory
Vladimir N. Vapnik
Bayesian Data Analysis, Second Edition
Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, Donald B. Rubin Probabilistic Graphical Models : Principles and Techniques Daphne Koller, Nir Friedman
书目： 经学：春秋左传注（杨伯峻）春秋公羊传注疏孟子正义经学历史（皮锡瑞）经子解题（吕思勉）春秋繁露谷梁传新学伪经考白虎通五经异义礼记 史学： 正史（按顺序）：后汉书（今文，好懂）史记汉书明史（要分辨秽史）三国志 断代： 先秦：先秦史（吕思勉）先秦史（翦伯赞）先秦上古史研究（顾颉刚）战国史（杨宽）以及刘起于关于尚书的研究还有先秦思想史十讲（忘了谁写的） 秦汉：秦汉史（吕思勉）秦汉史（翦伯赞）秦汉史（钱穆）秦汉魏晋史探微（田余庆）汉帝国的建立与刘邦军功受益阶层研究（李开元）秦帝国的崩溃（李开元）以及人民出版社出版的秦始皇传汉高帝传光武帝传曹操刘备孙权三人单传诸葛亮大传 二十等爵制（西岛定生）察举制度史稿（阎步克）从爵本位到官本位（阎步克）士大夫政治衍生史稿（阎步克）中国地方行政制度史-秦汉（严耕望） 两晋南北朝:两晋南北朝史（吕思勉）魏晋南北朝史（王仲若）魏晋南北朝史纲（韩国磐）北魏政治史（张金龙）魏晋南北哦朝史讲演录中国地方行政制度史-魏晋南北朝（严耕望） 隋唐五代:隋唐五代史（吕思勉） 宋辽西夏：宋代经济史（漆侠）王安石传（梁启超）邓广明的一些书祖宗之法（邓小南） 元明清：明史讲义清史讲义（孟森）南明史（司徒林）（顾城）南明痛史 民国：民国史（李新）民国十年（唐德刚）袁世凯传（唐德刚）我只读了这些，或许还有一些忘记了，可以问我。我只注重秦汉和魏晋时期的史事。中华民国史（张宪文）子部：荀子集释论语集释 集部：杜工部集 理学：宋元学案明儒学案朱子大传 1、徐中舒编注：《左传选》，中华书局1963年。 2、米新夏主编：《史记选》，中华书局1990年。 3、冉德昭、陈直主编：《汉书选》，中华书局1962年。 4、王仲荦编注：《资治通鉴选》，中华书局1965年。 5、余嘉锡：《士说新语笺疏》，上海古籍出版社1993年。 6、顾颉刚、史念海：《中国疆域沿革史》，商务印书馆1999年。
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
工业机器人文献综述 生产力在不断进步，推动养科技的进步与革新，以建立更加合理 的生产关系。自工业革命以来，人力劳动己经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并己经成为时代的主旋律。 1.工业机器人的发展： 1.1 机器人概念的诞生 机器人技术一词虽然出现的较晚，但这一概念在人类的想象中却早已出现。自古以来，有不少科学家和杰出工匠都曾制造出具有人类特点或具有动物特征的机器人雏形。我国西周时期的能工巧匠就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早的涉及机器人概念的文章记录，此外春秋后期鲁班制造过一只木鸟，能在空中飞行，体现了我国劳动人民的智慧。机器人一词由捷克作家--卡雷尔.恰佩克在他的讽刺剧《罗莎姆的万能机器人》中首次提出，剧中描述了一机器奴仆Robot。此次Robot被沿用下来，中文译成机器人。1942年美国科幻作家埃萨克.阿西莫夫在他的科幻小说《我.机器人》中提出了“机器人三大定律”，这三大定律后来成为学术界默认的研发原则。现代机器人出现于20世纪中期，当计算机技术出现，电子技术的进步，数控机床的出现及与机器人相关的控制技术和零件加工技术的成熟，为现代机器人的发展打下了基础。 1.2 国内机器人的发展史 在我国目前采用工业机器人的行业主要有汽车行业、摩托车、电 器、工程机械、石油化工等行业。我国作为亚洲第三大的工业机器人需求国，对于工业机器人的需求量在逐年增加，从而吸引了大批工业机器人的制造商，加快了我国工业机器人技术的发展第一阶段是20世纪80年代，我国为t跟踪国际机器人技术的道路，当时以原机械工业部为主，航天工业部等部门联合组织国内的相关研究单位开展了工业机器人的研究，先后推出了弧焊、点焊、喷漆等多种工业机器人。直到90年代，通过国家863计划等的K77，我国具备t独!)设计不}}生产工业机器人的能力，培养了一批高水平的研究生产队伍进入21世纪，中国的工业机器人发展进入t一个崭新的阶段，其中最大的特点是以企业为主体，以市场为导向、赢利为目标的机器人产业开发群体止在形成。尽管国外大的工业机器人公司为了占领中国不断扩大的市场，加大了其在中国的经销力度，但是中国的机器人企业以自己独有的市场信息优势、售前售后的服}}c势、针对中国企业的工艺特点的专门化设计优势努力争取自己的市场地位随养全球经济的一体化发展，世界制造中心向中国转移的趋势，中国工业机器人的产业会快速的发展起来，特别重要的是研制单位必须和需求紧密结合，让机器人走进工厂，实现真止的产业化。 经过20多年的探索，我国的工业机器人自动化技术取得t长足的发展，但是与世界发达国家相比，还有不小的差距;机器人应用工程起步也较晚，应用领域窄，生产线系统技术落后随养我国制造业-尤其是汽车行业的发展，对工业机器人的需求日益增长，工业机器人的拥有量远远不能满足需求量。尤其是基础零部件和元器件生产和制造、机器人可靠性以及成木等问题，都存在很多问题。尤其在大负载工业机器人方而，不仅产品长期大量依靠从国外引进，在维护、更新改造方而对国外的依赖也相当严重。 1.3国内外工业机器人的发展方向
[专业解析] 本专业考试科目为：世界史 本专业考研报考录取情况为：1:1.4 本专业考研情况介绍：（50字左右）每年将近有200—300人参加考试，历年分数线分别为14年：345；15年：345；16年：380，考研竞争比较激烈，保研率达到50%到70%。 本专业考研考试特点：（50字左右）注重最新历史研究成果，重基础，题目比较灵活，近几年比较重在理论，亚非拉史比重上升 [复习计划] 考研一定要讲究方法，必须有策略，尤其在专业课的学习上。本课程安排如下： 第一阶段，对指定教材知识点进行全面梳理，同时将依据考试大纲，对各个章节的主要考点分别予以详细讲解；同时结合本人备考经验，为考生进一步提炼每章节考研的重点、难点、必考点，让考生全面熟悉知识点。 第二阶段，讲解近年考研真题。这是很关键的一步，让考生能抓住出题风格，同时了解常考内容、重点内容，加深对专业课知识点巩固。 第三阶段，对新闻评论进行讲解，对传播学小论文进行分析，以及新闻热点问题等进行总结，从最后五十分中和其他考生拉开差距。 第四阶段，复习串讲所有知识点，形成系统知识，能灵活运用，同时讲解答题技巧。 [参考书目] 世界史六卷本，新全球史，世界文明史，20世纪世界史，史学概论 2018年考研全程规划 一、全程规划 （一）基础阶段（2017.3-6） 1.这个时期大家平时的课程挺多的。帮帮在这里要叮嘱大家：当下课程学习是更重要的啊，对于复习考研，我们则在不上课的时候打个坚实的基础吧！（跨专业考研的童鞋，请忽略这一点，但千万不要挂科呀！） 2.此阶段要做到对各科基础知识有整体印象，全面细致的了解知识点。 3.这个时期做模拟题都是无意义的，不如打好基础，再好好研究真题。还没决定学校和专业的童鞋，一定要在此阶段尽快定下来。 （二）强化阶段（2017.7-8） 1.此阶段要清晰地了解各科的一级重要知识点，建立一个完整的逻辑框架，并根据重点、难点进行攻克。 2.难得有大段的时间可以专心复习，一定要制定全面复习计划，把握好每一天。 （三）提升阶段（2017.9-10） 1.关注各招生单位的招生简章和专业计划，调整专业课复习计划。 2.认真回顾暑期强化笔记，启动习题练习。
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
南审学子百部经典推荐阅读书目 1、【英】亚当·斯密：《国民财富的性质和原因的研究》 2、【英】约翰·穆勒：《政治经济学原理：及其在社会哲学上的若干应用》 3、【德】卡尔·马克思：《资本论》 4、【英】凯恩斯：《就业利息和货币通论》 5、【美】保罗·萨缪尔森：《经济学》（第18版） 6、【英】托马斯·罗伯特·马尔萨斯：《人口原理》 7、【英】马歇尔：《经济学原理》 8、【法】莱昂·瓦尔拉斯：《纯粹经济学要义》 9、【美】米尔顿·弗里德曼：《资本主义与自由》 10、【英】A·C·庇古：《福利经济学》 11、【美】迈克尔P.托达罗：《发展经济学》（第9版） 12、【美】熊彼特：《经济发展理论》 13、【美】彼得·德鲁克《德鲁克全集》：（《管理的实践》、《卓有成效的管理者》、《管理：任务， 责任，实践》、《创新与企业家精神》 14、【美】彼得·圣吉：《第五项修炼》 15、【美】道格拉斯·C·诺思：《经济史中的结构与变迁》 16、【美】亚伯拉罕·马斯洛：《人的潜能和价值》 17、【日】松下幸之助：《松下幸之助管理全集》 18、【美】波特：《竞争战略》《竞争优势》 19、【美】韦尔奇：《杰克·韦尔奇自传》 20、【美】贝塔朗菲：《一般系统论基础发展和应用》 21、【美】诺伯特·维纳：《控制论》 22、【美】斯蒂芬·P·罗宾斯：《管理学》 23、老子导读：南怀瑾《老子他说》 24、孔子导读：南怀瑾《论语别裁》 25、孟子导读：南怀瑾《孟子旁通》 26、曾子：《大学》（导读：南怀瑾《原本大学微言》）
27、子思：《中庸》 28、孙子：《孙子兵法》 29、【英】罗素：《西方哲学史》 30、【英】休谟：《人类理智研究》 31、【法】托克维尔：《论美国的民主》 32、【美】汉密尔顿(Alexander Hamilton)《联邦党人文集》 33、【美】约翰·罗尔斯《正义论》 34、【英】亚当·斯密《道德情操论》 35、【美】富兰克林《富兰克林自传》 36、【英】培根：《新工具》 37、【美】杰弗逊《独立宣言》。 38、【法】穆尼埃《人权宣言》 39、【古希腊】亚里士多德：《形而上学》 40、【希】柏拉图：《理想国》 41、【英】休谟：《人性论》 42、【意】维科：《新科学》 43、【荷】斯宾诺莎：《伦理学》 44、【德】马克思：《共产党宣言》 45、中共中央文献编辑委员会编：《毛泽东著作选读》 46、中共中央文献编辑委员会编：《邓小平文选》 47、【意】马基雅佛利：《君主论》，潘汉典译 48、【德】韦伯：《新教伦理与资本主义精神》，于晓、陈维纲等译 49、【奥】弗洛伊德:《精神分析引论》 50、【美】哈耶克：《自由秩序原理》（上、下），邓正来译 51、【英】洛克：《政府论》，叶启芳、瞿菊农译 52、【法】孟德斯鸠：《论法的精神》（上、下） 53、【法】卢梭：《社会契约论》，何兆武译 54、【美】潘恩《常识》，马清槐译 55、【英】密尔：《论自由》，许宝骙译
重庆理工大学 毕业设计（论文）文献综述题目机器人行走机构设计 二级学院重庆汽车学院 专业机械设计制造及其自动化班级 姓名学号 指导教师系主任 时间
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机器人行走机构 吴俊 摘要：行走机器人是机器人学中的一个重要分支。行走机构可以是轮式的、履带式的 和腿式的等，能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的各种移动机构。本 文从国内外的研究状况着手，介绍了行走机器人的发展历史，研究现状和发展趋势。本文还介绍了国内最新的研究成果。 关键字：机器人行走机构发展现状应用 Keyword:robot travelling mechanism developing current situation application 一，前言 行走机器人是机器人学中的一个重要分支。关于行走机器人的研究涉及许多方面，首先，要考虑移动方式，可以是轮式的、履带式的和腿式的等；其次，必须考虑 驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为；第三，必须考虑导航或路径规划。因此，行走机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体 的综合系统。机器人的机械结构形式的选型和设计，应该根据实际需要进行。在机器 人机构方面，应当结合机器人在各个领域及各种场合的应用，开展丰富而富有创造性 的工作。对于行走机器人，研究能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的 各种移动机构。当前，对足式步行机器人、履带式和特种机器人研究较多，但大多数 仍处于实验阶段，而轮式移动机器人由于其控制简单，运动稳定和能源利用率高等特点，正在向实用化迅速发展，从阿波罗登月计划中的月球车到美国最近推出的NASA 行星漫游计划中的六轮采样车，从西方各国正在加紧研制的战场巡逻机器人、侦察车 到新近研制的管道清洗检测机器人，都有力地显示出行走机器人正在以其使用价值和 广阔的应用前景而成为智能机器人发展的方向之一。 二、课题国内外现状 多足步行机器人是一种具有冗余驱动、多支链、时变拓扑运动机构, 是模仿多足 动物运动形式的特种机器人, 是一种足式移动机构。所谓多足一般指四足及四足其以上, 常见的多足步行机器人包括四足步行机器人、六足步行机器人、八足步行机器人等。 步行机器人历经百年的发展, 取得了长足的进步, 归纳起来主要经历以下几个 阶段: 第一阶段, 以机械和液压控制实现运动的机器人。 第二阶段, 以电子计算机技术控制的机器人。 第三阶段, 多功能性和自主性的要求使得机器人技术进入新的发展阶段。 三、研究主要成果 国内多足步行机器人的研究成果[1]： 1991年,上海交通大学马培荪等研制出JTUWM[1]系列四足步行机器人。JTUWM-III是模仿马等四足哺乳动物的腿外形制成,每条腿有3个自由度,由直流伺服
2016年内蒙古师范大学历史学考研参考书目据近几年历史学考研的就业情况来看，一部分历史学专业毕业的学生毕业后并没有从事教书行业，而是从事基础教育、综合文科师资、高等教育人文教育方向的教学与研究、政府机关以及企事业单位的办公、文秘、专业技术与管理等工作。由此可见，历史学的就业面还是相当广泛的。为了帮助广大考生更好的复习备考，整理了各大高校历史学考研参考书，希望对大家有所帮助！ 一、学校简介 内蒙古师范大学创建于1952年，位于内蒙古自治区首府呼和浩特市，是新中国成立后党和国家在边疆少数民族地区最早建立的高等学校之一，内蒙古自治区重点大学，是具有鲜明教师教育和民族教育特色的综合性师范大学，是中西部高校基础能力建设工程高校。是培养基础教育、民族教育师资和蒙汉兼通少数民族复合型人才的重要基地，是自治区中学教师培养中心、中小学教师继续教育中心、基础教育与民族教育改革发展研究中心，被誉为"民族教育的摇篮"。 二、历史学考研方向全面解析 历史学作为社会学领域的一门基础性学科，与其他学科有着密切的关系，特别是哲学、民族学、政治学、经济学、法学、社会学、教
育学尤为接近。按照教育部的规划，历史学主要设有史学理论及史学史、考古学及博物馆学、历史地理学、历史文献学、专门史、中国古代史、中国近现代史和世界史8个二级学科专业。其中，每一个专业都需要有深厚的学术功底与长时间的专业知识的积累。 杨老师逸散就、领玖、巴斯、玖贰齐。 三、历史学考研参考书目 历史学考研分为统考和自命题，勤大部分院校在以考研为主的方式选拔人才的过程中，不指定任何参考书目，这就给广大考生的考研复习备考带来很多不便。为此，勤思教研室的老师思们为大家整理了历史学考研参考书，从而方便大家的复习备考。 晁福林主编：中国古代史（上册），北京师范大学出版社宁? 欣主编：中国古代史（下册），北京师范大学出版社 郑师渠主编：中国近代史，北京师范大学出版社 王桧林主编：中国现代史，北京师范大学出版社 郭大钧主编：中国当代史，北京师范大学出版社 周启迪主编：世界上古史，北京师范大学出版社 孔祥民主编：世界中古史，北京师范大学出版社
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
小学生经典阅读书目推荐一年级： 一年级上学期阅读推荐 1、《可爱的鼠小弟》（共12本） 2、《爷爷一定有办法》 3、《猜猜我有多爱你》 4、《母鸡萝丝去散步》 5、《金老爷买钟》 6、《铁丝网上的小花》 7、《活了一百万次的猫》 8、《小黑鱼》 9、《獾的礼物》 10、《逃家小兔》 一年级下学期阅读推荐 1．《晴天有时下猪》 2．《我有友情要出租》 3．《小猪稀里呼噜》 4．《爱心树》 5．《小木偶奇遇记》 6．《驴小弟变石头》 7．《丁丁历险记》 8．《我和小姐姐克拉拉》 9．《绿野仙踪》 10．《怕痒痒的恐龙》 11、《大灰狼罗克》 二年级： 二年级上学期阅读书目 1 绘本《爱心树》 3 绘本《爱心企鹅》
4 绘本《丁丁历险记》 7 外国童话《安徒生童话》 8 中国童话《笨狼的故事》 9 外国童话《列那狐的故事》10《小布头奇遇记》孙幼军 11《成语故事》 二年级下学期阅读书目 1绘本《彩虹色的花》 2绘本《三只小猪》 3绘本《小猪变形记》 4绘本《了不起的狐狸爸爸》5绘本《小阿力的大学校》 6 外国童话《格林童话》 7外国童话《长袜子皮皮》 8寓言故事《伊索寓言》 9动物文学《小猪唏哩呼噜》10 《小老虎历险记》 11《爱丽丝漫游奇境》 12、《小老鼠皮克历险记》 三年级： 1、《尼尔斯骑鹅旅游记》 2、《中外神话故事》 3、《天方夜谭》 4、《成语故事365》 5、《我们的母亲叫中国》 6、《小兵张嘎》 7、《三寄小读者》 8、《皮皮鲁转》
9、《肚皮上的塞子》 10、《乌丢丢的奇遇》 11、《我要做个好孩子》 12、《灵性的王国》 13、《爱的教育》 14、《130个科学游戏》 15、《东周列国故事》 16、《窗边的小豆豆》 17、《宫泽贤治童话》 18、《木偶奇遇记》 19、《格列佛游记》 20、《长袜子皮皮的故事》 四年级： 1、《撑起伞来等啊等》 2、《少女的红发卡》 3、《中外神话故事》 4、《精灵豆的魔幻世界》 5、《经典成语故事》 6、《塔克的郊外》——国际大奖小说 7、《芝麻开门》——百年百部中国儿童文学经典系列 8、《钢琴小精灵》——国际大奖小说 9、《稻草人》 10、《中国当代儿童诗歌选》 11、《外国儿童诗选》 12、《科学家故事100个》 13、《昆虫记》 14、《海底两万里》 15、《30天环游中国》 16、《巫师的沉船》
燕山大学 本科毕业设计（论文）文献综述 课题名称：顺序动作机械手 学院（系）：机械工程学院 年级专业：机电控制 学生姓名：杨忠合 指导教师：郑晓军 完成日期： 2014.03.25
一、课题国内外现状 目前国内机械于主要用于机床加工、铸锻、热处理等方面，数量、品种、性能方面都不能满足工业生产发展的需要。所以，在国内主要是逐步扩大应用范围，重点发展铸造、热处理方面的机械手，以减轻劳动强度，改善作业条件，在应用专用机械手的同时，相应的发展通用机械手，有条件的还要研制示教式机械手、计算机控制机械手和组合机械手等。同时要提高速度，减少冲击，正确定位，以便更好的发挥机械手的作用。此外还应大力研究伺服型、记忆再现型，以及具有触觉、视觉等性能的机械手，并考虑与计算机连用，逐步成为整个机械制造系统中的一个基本单元。 国外机械手在机械制造行业中应用较多，发展也很快。目前主要用于机床、横锻压力机的上下料，以及点焊、喷漆等作业，它可按照事先指定的作业程序来完成规定的操作。国外机械手的发展趋势是大力研制具有某种智能的机械手。使它具有一定的传感能力，能反馈外界条件的变化，作相应的变更。如位置发生稍许偏差时，即能更正并自行检测，重点是研究视觉功能和触觉功能。目前已经取得一定成绩。目前世界高端工业机械手均有高精化，高速化，多轴化，轻量化的发展趋势。定位精度可以满足微米及亚微米级要求，运行速度可以达到3M/S，量新产品达到6轴，负载2KG的产品系统总重已突破100KG。更重要的是将机械手、柔性制造系统和柔性制造单元相结合，从而根本改变目前机械制造系统的人工操作状态。同时，随着机械手的小型化和微型化，其应用领域将会突破传统的机械领域，而向着电子信息、生物技术、生命科学及航空航天等高端行业发展。 二、研究主要成果 机械手通常用作机床或其他机器的附加装置，如在自动机床或自动生产线上装卸和传递工件，在加工中心中更换刀具等，一般没有独立的控制装置。有些操作装置需要由人直接操纵，如用于原子能部门操持危险物品的主从式操作手也常称为机械手。 搬运机械手仿真设计和制作，机械手的机械结构主要包括由两个电磁阀控制的气缸来实现机械手的上升下降运动及夹紧工件的动作，两个转速不同的电动机分别通过两线圈控制电动机的正反转，从而实现小车的进退运动，并利用ADAMS 软件对搬运机械手进行建模，对其进行运动学及动力学仿真，
历史学名著推荐阅读书目 １．《中国通史纲要》，翦伯赞著，人民出版社出版。 【简介】本书是建国后较早编定的通史教材，出于史学大家翦伯赞之手，体系结构严谨，内容详略得当，叙事条理清晰，观点鲜明，言简意赅，具有很高的学术价值，一直为国内高校作为教材使用，并且有《中国古代史教学参考资料选》和《中国古代史教学参考论文选》与其配套使用。 ２．《中国古代简史》，张帆著，北大出版社出版。 【简介】这是北大新一代史学研究者的学术成果。它的一个突出特点是，体例上回避了习用已久的用五种社会形态划分历史阶段的做法，基本上按照朝代顺序进行叙述，辅以帝系年表，并兼顾一些贯穿历史演进脉络的专题，因此历史线索清晰，能够给人以明确的印象。 ３．《中国通史》，范文澜著，人民出版社出版。 【简介】范老写了前四卷，其余的由其学生续完。范著的特点是叙述详尽，并且侧重于文化，续作亦以叙述通俗流畅见长，详细介绍了中国历史上的重要事件及文物典章制度，甚为可读。 ４．《国史大纲》，钱穆著，商务印书馆出版。 【简介】此书与国内通史在理论体系和叙述体例上都有很大不同，有着与国内“马克思主义史学”不同的历史分期和学术视角，议论不多，基本以直接引证史料说话，在不大的篇幅内（上下册）以精选的史料勾画出了中国历史的梗概，可为治史的入门读物。 ５．《剑桥中国史》，费正清等著，（先秦至明清）中国社会科学出版社出版。 【简介】这一套书由美国著名史学家费正清主编，集中了世界上许多著名汉学家参加编纂，由剑桥大学出版社出版。它规模宏大，内容丰富，集中了国外（包括美国、欧洲和日本）学者的学术成果，尤其是观点上能够代表国际学术界的最新成果和动向，并能给人以很大启迪。 ６．《赫逊河畔谈中国历史》，黄仁宇著，三联书店出版。 【简介】黄仁宇是近年来对国内史学界影响很大的史学家。他的《万历十五年》在国内出版，对国内史学界已有范式和方法的转变所起的作用不可低估。本书是以随笔散论的形式纵论历史，议论独到，有一定的知识准备后可以阅读。 ７．《中国近代史》，李时岳等著，中华书局出版。 【简介】这是国内所出的一部较好的近代史。虽然在观点、体例上难以有大的创意，但是在具体史实上力求客观，可供初学者作为知识准备的入门读物 ８．《中华民国史》，李新等主编 中华书局出版。 【简介】与前书一样，是在现有体系下力求客观叙述，反映历史真实的严肃的史学著作。作为多卷本的民国通史，它对于民国时期的一系列人物、事件有着较为详尽的阐述，是了解那一段历史的较好的入门读物。 ９．蒋廷黻著《中国近代史纲要》人民出版社出版。 【简介】本书作者主持编纂过中国近代史料丛书，对中国近代史的史实极为熟悉。他运用这一优势，在一次公务交接的间歇闲暇中，一气呵成地完成了此书。书中以他所掌握的大量史料，对于近代史上的许多人物、事件提出了他自己的独到见解，体现出一种历史的理性态度，读来令人耳目一新。 １０．《中华帝国对外关系史》，马士著、张汇文等译，三联书店出版。 【简介】多卷本著作，引用了大量第一手材料，叙述鸦片战争后的中外关系史，内容详尽，可作为深入了解中国近代史的参考读物。
基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
攀爬机器人文献综述 攀爬机器人文献综述 对攀登机器人结构点性能计算和实验的研究 摘要 本文介绍了并联攀爬机器人性能的运动学和动力学研究，从而避免结构框架上的节点。为了避免结构节点，攀爬并联机器人可以取得某种确定的动作。一系列的动作组合起来，可以方便沿着结构节点的攀登运动。必须对并联攀爬机器人的姿态予以研究，因为在其独特的配置下，姿势能够驱动机器人。此外，需要对执行机构为了避免机构节点而产生的力进行评估。因此本文的目的要表明，Stewart–Gough 并行平台能够作为攀爬机器人，与其他机器人相反，并行攀爬机器人能后轻易而优雅地避免结构节点。为了支持第一部分中描述的模拟结果，实验测试平台已经发展到围绕结构节点对并联攀爬机器人地动力性能进行研究。获得的结果非常有趣，显示了潜在的在工业中使用平行S-G机器人作为攀岩机器人的存在。 关键词：爬壁机器人、动力学、并联机器人、奇点
一简介 当需要在一些危险或者难以到达的地方执行任务时，具有在不同结构上攀爬和滑行能力的机器人是非常重要的，比如在检查和维修金属桥梁、通信天线以及深入核工业结构内部过程中使用的机器人。通常，这些类型的金属结构是由聚合在一起的杆构成，是一种联合机械，每一个都可以描述为棱柱元素变截面和尺寸的扩展。所有这些元素组合产生晶格不同的几何结构，其中结构性因素在不同点的结合称为结构节点。这类结构的尺寸和形状取决于它应用的设计。在这一类型设置中不同任务的机器人化已经被广泛地记载在文献中。在许多情况下，有人提出使用连接机构和多腿机器人来实现位移的随即移动。另外，许多这些机器人是被设计用来在墙壁或管道攀爬和工作。一些建议的解决方案在机械上是非常复杂的，需要在运动控制方面有高水平的发展和阐述。一种用来给双层底部板件焊接的机器人正在研制当中。该型机器人是由一种有选择顺应性装配机器手臂配置的四足机器组成。该机器人通过抓住加强筋移动，但由于其几何结构不能移动通过结构节点。Balaguer提出了一种能够在复杂的三维金属基结构的爬壁机器人。该机器人采用“毛毛虫“的概念来取代这些结构，并实时生成控制设计从而确保稳定的自我支持。Longo建议一个城市侦察双足机器人。这种机器人能够在表面上实现交替移动，并且小到足以穿越密闭空间。Minor and Rossman 提出了一种有腿的机器人，能够通过移动其身体从而产生推力。这些机器人的结构让它们沿着管道和梁结构，并通过内爬管道，但机器人不能够避免节点。在本篇论文中提出的机器人能够围绕结构节点移动。 对于位移和攀爬金属结构的最优解问题在理论上是基于一种原理，动力执行机构是机器人结构的一部分，直接连接到并联机器人地末端，并用一种几何技巧克服了用于微小运动时的障碍。此外，机器人要轻便，机械结构简单，具有大的载荷和高速运转能力。这些条件基本都是由并联机器人实现。基于这个原因，用一种改进的的并联机器人作为攀爬机器人完全是有可能的。 基本上，并联机器人用于攀登必须用适当的夹具系统改变两个环中的一个，并取代另一个环，并通过预先设定的位移方向实现几何构型的动作。对并联机器人而言，这个过程简单且自然。
系统学习中国历史必读书 说是“必读书”，不过是老金个人读书的一点经历，想想提出一个书目，对初弄历史的朋友检索历史类书籍或许能提供些方便，就略加整理，不避嫌疑，贴上来。大方之家，必有以教我。 第一阶段—— 1·《史记》（含《史记人名索引》） 2·《汉书》（含《汉书人名索引》） 3·《后汉书》（含《后汉书人名索引》） 4·《三国志》（含《三国志人名索引》） 5·《资治通鉴》（参读王夫之《读通鉴论》） 6·《左传》（参读清高士奇《左传纪事本末》和童书业《春秋左传研究》）7·《国语》（参读李学勤《东周与秦代文明》） 8·《战国策》（参读1973年马王堆出土《战国策释文》） 9·《尚书》（参读周民撰《尚书词典》） 10·顾頡刚主编《古史辨》1－7册 11·钱穆《国史大纲》 12·黄仁宇《赫逊河畔谈历史》 13·塔西佗《编年史》 14·伯特兰·罗素《西方的智慧》 15·都尔教会主教格雷戈里《法兰克人史》 16·卡尔·波普尔《历史决定论的贫困》 17·杰弗里·巴勒克拉夫《当代史学主要趋势》 18·《现代西方历史哲学译文集》 必备工具书—— 1·《辞源》 2·《中华大字典》 3·《中外历史年表》 4·《中国历史地图集》 5·《新编万年历》 6·《历代职官表》 第二阶段—— 1·1957年商务印书馆辑本汇刻《世本八种》 2·四部丛刊本《资治通鉴外纪》 3·范祥雍《古本竹书纪年辑校订补》（参读朱希祖《汲冢书考》） 4·毕沅《续资治通鉴》 5·唐杜佑《通典》 6·宋郑樵《通志》（重点读“二十略”） 7·元马端临《文献通考》 8·汉刘向《列女传》 9·南朝梁释慧皎《高僧传》 10·清阮元《畴人传》（参读宋沈括《梦溪笔谈》和科学出版社1982年《中国科学技术史稿》以及李约瑟《中国科学技术史》）
文献综述 随着社会经济的发展，企业所面临的外部经营环境发生了明显的变化。战略管理和项目管理作为应对变化的有效手段被越来越多的企业所采用，同时，随着企业规模的扩大，项目的数量和规模急剧扩增，企业中的项目越来越多，企业在面临众多项目而资源有限的情况下，如何组织好、协调好多个项目，同时又要使其与企业战略目标一致成为亟待解决的问题。项目组合管理架起了战略管理与项目管理的桥梁，它是帮助实现项目与企业战略相结合的有效理论和工具。 1 项目组合管理理论 项目组合管理要对每一个项目进行商业价值和利益的评判，集合成项目组合的战略价值，去实现一定的组织目标和利益,项目组合不再是简单的进行多个项目的管理[1]。 项目组合管理是将一系列项目纳入到同一个组合当中,这个组合有独立的项目组合评审报告记录了各个项目的目标、成本、时限、专业技术水平、资源、风险和其他的关键因素。然后项目执行主管便能从整体上把握该组合，恰当地配置资源和调整项目，以使部门的利益回报最大化[2]。 项目组合管理是将单个项目、活动和所需资源与公司战略相联系的过程，从而确保投入的有限资源具有最高的价值和最低的风险。此外，这个过程允许贯穿整个组织的战略沟通，进而更好的选择和执行那些支持公司战略的项目和活动，同时剔除那些劣质项目[3]。 项目组合管理是对项目集进行选择、评价、策划、实施、管理的有效过程[4]。 PMI对组合管理的定义为[5]: 项目组合管理不是简单地管理多个项目,每个项目组合都需要根据自身的商业价值和公司战略来评价,并且要实现一定的商业目标或商业利益。 PMBOK2004这样定义项目组合 组织依据其具体的目标来管理项目组合。项目组合管理的目标之一
历史学课外阅读参考书目（二） 1、侯外庐：《中国思想通史》，人民出版社1956版 2、曹聚仁：《中国学术思想通史随笔》，三联书店1986版 3、梁启超：《清代学术概论》，上海古籍出版社1981版 4、黑格尔：《历史哲学》，上海书店1999版 5、巴勒克拉夫：《当代学术主要趋势》，上海译文出版社1987版 6、克罗齐：《历史学的理论与实际》，商务印书馆1982版 7、汤因比：《历史研究》，上海人民出版社1962版 8、科林伍德：《历史的观念》，商务印书馆1997版 9、安东尼·吉登斯：《民族—国家与暴力》三联书店1998版 10、佩里·安德森：《从古代到封建主义的国度》，上海人民出版社2001版 11、白钢：《中国政治制度通史》，人民出版社1996版 12、瞿同祖：《中国法制与中国社会》，中华书局1984版 13、胡如雷：《中国封建社会形态研究》，三联书店1979版 14、梁启超：《中国历史研究法》，上海古籍出版社1987版 15、谢和耐：《中国社会史》，江苏人民出版社1995版 16、钱穆：《国史大纲》（上下册）商务印书馆1996版 17、杨宽：《战国史》，上海人民出版社1980版 18、林剑鸣：《秦汉史》，上海人民出版社1989版 19、田余庆：《东晋门阀制度》，北京大学出版社1989版 20、陈寅恪：《唐代政治史述论稿》，上海古籍出版社1997版 21、杨国桢等：《明史新编》，人民出版社1993版 22、黄仁宇：《万历十五年》，三联书店1997版 23、戴逸：《简明清史》，人民出版社1993版 24、顾颉刚、史念海：《中国疆域沿革史》，商务印书馆2000版 25、李泽厚：《中国近代思想史论》，安徽文艺出版社1999版 26、胡绳：《鸦片战争到五四运动》，人民出版社1982版 27、《剑桥中华民国史》（上下册），上海人民教育出版社1992版
文献综述 河北科技师范学院 文献综述 题目：基于计算机视觉测量技术 姓名：张力坤 一．国内外现状 机器视觉自起步发展到现在，已有将近20年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在70~80亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 何谓机器视觉？ 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及
2017人大历史学院考研参考书目推荐哪 些 北京大学没有指定历史学考研参考书目，凯程老师根据多年的辅导经验及学员反馈，推荐北京大学历史学院研究生参考教材如下： 633历史学综合参考书： 《中国古代史》（上、下册）福建人民出版社朱绍侯、张海鹏、齐涛 《中国现代史》（上、下册）高等教育出版社王桧林副主编：郭大钧 《中国近代史》中华书局李侃等李时岳 古代汉语： 王力：《古代汉语》，共四册。 世界通史参考书： 《世界史·近代史编》（上、下卷）高等教育出版社吴于廑、齐世荣 《世界史·现代史编》（上、下卷）高等教育出版社吴于廑、齐世荣 《世界史·古代史编》（上、下卷）高等教育出版社吴于廑、齐世荣 考古学综合参考书： 《考古学概论》马利清，人民大学出版社 《考古学理论》陈淳，复旦大学出版社 《中国考古学通论》张之恒，南京大学出版社 以上参考书实际复习的时候，请按照凯程老师指导的重点进行复习，有些内容是不考的，帮助你减轻复习压力，提高复习效率。 本文系统介绍人大历史学院考研难度，人大历史学院就业，人大历史学院学费，人大历史学院考研辅导，人大历史学院考研参考书五大方面的问题，凯程人大老师给大家详细讲解。特别申明，以下信息绝对准确，凯程就是王牌的人大考研机构！ 一、人大历史学院考研难不难，跨专业的学生多不多? 最近几年人大历史学院考研很火，特别是人大这样的名校。北京大学2015年历史学院研究生共录取37人，招生人数还是比较多的，人大历史学院考研专业课复习较为容易，考研难度不大。在考研复试的时候，老师更看重跨专业学生的能力，而不是本科背景。其次，考试科目里，历史学综合本身知识点难度并不大，跨专业的学生完全能够学得懂。即使本科学历史的同学，专业课也不见得比你强多少（大学学的内容本身就非常浅）。所以记住重要的不是你之前学得如何，而是从决定考研起就要抓紧时间完成自己的计划，下定决心，就全身心投入，要相信付出总会有回报。在凯程辅导班里很多这样三凯程生，都考的不错，主要是看你努力与否。 二、人大历史学院硕士毕业生就业怎么样？ 作为名牌院校的北京大学，本身的学术氛围好，有良好的师资力量，人脉资源也不错，出国机会也不少，硕士毕业生社会认可度高，自然就业就没有问题。2014年北京大学硕士毕业生就业率高达99.15%。 1、史学理论与史学史