1.Bootstraping:名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：
（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。
（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。
bagging：bootstrap aggregating的缩写。让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现，训练之后可得到一个预测函数序列h_1，??h_n，最终的预测函数H对分类问题采用投票方式，对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。
[训练R个分类器f_i，分类器之间其他相同就是参数不同。其中f_i是通过从训练集合中(N 篇文档)随机取(取后放回)N次文档构成的训练集合训练得到的。对于新文档d，用这R个分类器去分类，得到的最多的那个类别作为d的最终类别。]
boosting:其中主要的是AdaBoost（Adaptive Boosting）。初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重，也就是让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练例进行学习，从而得到一个预测函数序列h_1,?,h_m,其中h_i也有一定的权重，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。
（类似Bagging方法，但是训练是串行进行的，第k个分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档，即不是随机取，而是加大取这些文档的概率。)（pku，sewm，shinningmonster.）Bagging与Boosting的区别：
二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样，而Boosting根据错误率来取样，因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关；Bagging的各个预测函数没有权重，而Boosting是有权重的；Bagging的各个预测函数可以并行生成，而Boosting的各个预测函数只能顺序生成。对于象神经网络这样极为耗时的学习方法。Bagging 可通过并行训练节省大量时间开销。
bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中，boosting的准确性比bagging高。在有些数据集中，boosting会引起退化---Overfit。
Boosting思想的一种改进型AdaBoost方法在邮件过滤、文本分类方面都有很好的性能。2.激活函数
关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。那么激活函数应该具有什么样的性质呢？
可微性：当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。
单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。
输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因
为特征的表示受有限权值的影响更显著;当激活函数的输出是无限的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的learning rate
从目前来看，常见的激活函数多是分段线性和具有指数形状的非线性函数
2.1sigmoid
sigmoid是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(0,1)的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。
然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。从上图可以看到，其两侧导数逐
渐趋近于0
具有这种性质的称为软饱和激活函数。具体的，饱和又可分为左饱和与右饱和。与软饱和对
应的是硬饱和,即
sigmoid的软饱和性，使得深度神经网络在二三十年里一直难以有效的训练，是阻碍神经网络发展的重要原因。具体来说，由于在后向传递过程中，sigmoid向下传导的梯度包含了一个f′(x)因子（sigmoid关于输入的导数），因此一旦输入落入饱和区，f′(x)就会变得接近于0，导致了向底层传递的梯度也变得非常小。此时，网络参数很难得到有效训练。这种现象被称为梯度消失。一般来说，sigmoid网络在5层之内就会产生梯度消失现象
此外，sigmoid函数的输出均大于0，使得输出不是0均值，这称为偏移现象，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。
2.2tanh
tanh也是一种非常常见的激活函数。与sigmoid相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比sigmoid快，减少迭代次数。然而，从途中可以看出，tanh一样具有软饱和性，从而造成梯度消失。
2.3ReLU，P-ReLU,Leaky-ReLU
ReLU的全称是Rectified Linear Units，是一种后来才出现的激活函数。可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，而当x>0时，则不存在饱和问题。所以，ReLU能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。这让我们能够直接以监督的方式训练深度神经网络，而无需依赖无监督的逐层预训练。
然而，随着训练的推进，部分输入会落入硬饱和区，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。与sigmoid类似，ReLU的输出均值也大于0，偏移现象和神经元死亡会
共同影响网络的收敛性。
ReLU还经常被“诟病”的一个问题是输出具有偏移现象[7]，即输出均值恒大于零。偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性。本文作者公开在arxiv的文章[8]中的实验表明，如果不采用Batch Normalization，即使用MSRA初始化30层以上的ReLU网络，最终也难以收敛。相对的，PReLU和ELU网络都能顺利收敛，这两种改进的激活函数将在后面介绍。实验所用代码见https://https://www.doczj.com/doc/313703063.html,/Coldmooon/Code-for-MPELU/。
ReLU另外一个性质是提供神经网络的稀疏表达能力，在Bengio教授的Deep Sparse Rectifier Neural Network[6]一文中被认为是ReLU带来网络性能提升的原因之一。但后来的研究发现稀疏性并非性能提升的必要条件，文献RReLU[9]也指明了这一点。
针对在x<0的硬饱和问题，我们对ReLU做出相应的改进，使得
这就是Leaky-ReLU,而P-ReLU认为，α也可以作为一个参数来学习，原文献建议初始化a 为0.25，不采用正则。
PReLU[10]是ReLU和LReLU的改进版本，具有非饱和性.
与LReLU相比，PReLU中的负半轴斜率a可学习而非固定。原文献建议初始化a为0.25，不采用正则。个人认为，是否采用正则应当视具体的数据库和网络，通常情况下使用正则能够带来性能提升。
虽然PReLU引入了额外的参数，但基本不需要担心过拟合。例如，在上述cifar10+NIN实验中，PReLU比ReLU和ELU多引入了参数，但也展现了更优秀的性能。所以实验中若发现网络性能不好，建议从其他角度寻找原因。
与ReLU相比，PReLU收敛速度更快。因为PReLU的输出更接近0均值，使得SGD更接近natural gradient。证明过程参见原文[10]。
此外，作者在ResNet中采用ReLU，而没有采用新的PReLU。这里给出个人浅见，不一定正确，仅供参考。首先，在上述LReLU实验中，负半轴斜率对性能的影响表现出一致性。对PReLU采用正则将激活值推向0也能够带来性能提升。这或许表明，小尺度或稀疏激活值对深度网络的影响更大。其次，ResNet中包含单位变换和残差两个分支。残差分支用于学习对单位变换的扰动。如果单位变换是最优解，那么残差分支的扰动应该越小越好。这种假设下，小尺度或稀疏激活值对深度网络的影响更大。此时，ReLU或许是比PReLU更好的选择。
数学形式与PReLU类似，但RReLU[9]是一种非确定性激活函数，其参数是随机的。这种随机性类似于一种噪声，能够在一定程度上起到正则效果。作者在cifar10/100上观察到了性能提升。
2.4ELU
融合了sigmoid和ReLU，左侧具有软饱和性，右侧无饱和性。右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。ELU的输出均值接近于零，所以收敛速度更快。在ImageNet上，不加Batch Normalization30层以上的ReLU网络会无法收敛，PReLU网络在MSRA的Fan-in（caffe）初始化下会发散，而ELU网络在Fan-in/Fan-out下都能收敛
2.5Maxout
在我看来，这个激活函数有点大一统的感觉，因为maxout网络能够近似任意连续函数，且当w2,b2,…,wn,bn为0时，退化为ReLU。Maxout能够缓解梯度消失，同时又规避了ReLU 神经元死亡的缺点，但增加了参数和计算量。
2.6Noisy Activation Functions
当激活函数发生饱和时，网络参数还能够在两种动力下继续更新：正则项梯度和噪声梯度。引入适当的噪声能够扩大SGD的参数搜索范围，从而有机会跳出饱和区。在激活函数中引入噪声的更早工作可追溯到[5]，但文献[5]的工作并不考虑噪声引入的时间和大小。本篇的特点在于，只在饱和区才引入噪声，且噪声量与饱和程度相关——原式与泰勒展开式一次项之差δ。算法1中g表示sigmoid，用于归一化δ。注意，ReLU的δ恒为0，无法直接加噪声，所以作者把噪声加在了输入上。
2.7CReLU
作者在观察第一层滤波器（filter）时发现，滤波器相位具有成对现象（pair-grouping phenomenon）。这一发现揭示了网络的底层学到了一些冗余滤波器来提取输入的正负相位信息的可能性。因此可以考虑采用适当的操作移除这些冗余滤波器。对此，作者提出了CReLU，将激活函数的输入额外做一次取反，等价于将输入相位旋转180°。这种策略可以看作在网络中加入相位的先验。实验在cifar10上观察到能以更少的参数获得性能提升。
使用CReLU时，要有意识的将滤波器数量减半，否则，网络参数变为2倍。
2.8MPELU
MPELU[8]是我们组的工作，将分段线性与ELU统一到了一种形式下。在NIN+CIFAR10，本文作者发现ELU与LReLU性能一致，而与PReLU差距较大。经过分析，ELU泰勒展开的一次项就是LReLU。当在ELU前加入BN让输入集中在0均值附近，则ELU与LReLU 之差——泰勒展开高次项会变小，粗略估计，约55.57%的激活值误差小于0.01。因此，受PReLU启发，令α可学习能够提高性能。此外，引入参数β能够进一步控制ELU的函数形状。正式定义为：
α和β可以使用正则。α,β固定为1时，MPELU退化为ELU；β固定为很小的值时，MPELU近似为PReLU；当α=0，MPELU等价于ReLU。
MPELU的优势在于同时具备ReLU、PReLU和ELU的优点。首先，MPELU具备ELU的收敛性质，能够在无Batch Normalization的情况下让几十层网络收敛。其次，作为一般化形式，MPELU较三者的推广能力更强。简言之，MPELU=max(ReLU,PReLU,ELU)。
深度学习快速发展，催生了形式各异的激活函数。面对琳琅满目的成果，如何做出选择目前尚未有统一定论，仍需依靠实验指导。一般来说，在分类问题上建议首先尝试ReLU，其次ELU，这是两类不引入额外参数的激活函数。然后可考虑使用具备学习能力的PReLU和本文作者提出的MPELU，并使用正则化技术，例如应该考虑在网络中增加Batch Normalization
层。
3.激活函数：
传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在.从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果,通过对加权的输入进行非线性组合产生非线性决策边界.从神经科学上来看,中央区酷似神经元的兴奋态,两侧区酷似神经元的抑制态,因而在神经网络学习方面,可以将重点特征推向中央区,将非重点特征推向两侧区.
Relu函数为现在深度学习使用比较广泛的激活函数,相比前面两个,其优点在于计算简单,导数简单,收敛快,单侧抑制,相对宽阔的兴奋边界,稀疏激活性；缺点在于在训练的时候,网络很脆弱,很容易出现很多神经元值为0,从而再也训练不动.一般将学习率设置为较小值来避免这种情况的发生.
比较：
激活函数的一些可取的属性包括：
非线性：当激活函数是非线性的,然后一个两层神经网络可以证明是一个通用函数近似值.而identity激活函数不满足这个属性.当多层网络使用identity激活函数,整个网络就相当于一个单层模型.
连续可微的：这个属性对基于梯度优化方法是必要的.二进制激活函数在0点没有可微性,它在其他值上全部可导为0,基于梯度优化方法对于它毫无进展.
范围：当激活函数的范围是有限的,基于梯度的训练方法往往更稳定,因为模式显著影响几个有限权重.当范围是无限的,训练通常更有效率,因为模式显著影响大部分权重.在后一种情况下,较小的学习利率通常是必要的.
单调：当激活函数是单调时,与单层模型相关的错误表面是凸的.
平滑性：有单调导数的平滑函数已经被证明在某些情况下推广地更好.这些属性表明这些激活函数和Occam's razor更一致.
原点附近近似identity：当激活函数有这个属性,对于小的随机值初始化权重,神经网络将有效地学习.当激活函数没有这个属性,在初始化权值必须使用特殊例子.在下面的表中,激活函数,表明有该属性.
常见函数：
10产生式模型与判别式模型
—产生式模型中，观察序列作为模型的一部分；
—判别式模型中，观察序列只作为条件，因此可以针对观察序列设计灵活的特征。
产生式模型：无穷样本==》概率密度模型=产生模型==》预测
判别式模型：有限样本==》判别函数=预测模型==》预测
4.概率图模型表示
由链式法则求联合概率；由条件独立性进行分解；由独立性进行因子分解（条件参数化）（条件独立性隐含了因子分解，反之成立）
将联合分布分解为条件概率分布（CPD）的乘积
5.波利亚罐子模型证明
6.正交试验设计
均匀分散，齐整可比。正交表是一整套规则的设计表格，用L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(3^4)它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。
正交表的性质(1)每一列中，不同的数字出现的次数是相等的。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。
(2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中，任何两列(同一横行内)有序对子共有4种：(1，1)、(1，2)、(2，1)、(2，2)。每种对数出现次数相等。在三水平情况下，任何两列(同一横行内)有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。
通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。
6.1考虑进行一个三因素、每个因素有三个水平的试验。如果作全面试验，需作3^3=27次。
图:正交试验设计示意图
若从27次试验中选取一部分试验，常将A和B分别固定在A1和B1水平上，与C的三个水平进行搭配，A1B1C1,A1B1C2,A1B1C3。作完这3次试验后，若A1B1C3最优，则取定C3这个水平，让A1和C3固定，再分别与B因素的三个水平搭配，A1B2C3,A1B3C3。这2次试验作完以后，若A1B2C3最优，取定B2,C3这两个水平，再作两次试验A2B2C3,A3B2C3,然后与一起比较，若A3B2C3最优，则可断言A3B2C3是我们欲选取的最佳水平组合。这样仅作了7次试验就选出了最佳水平组合。
我们发现，这些试验结果都分布在立方体的一角，代表性较差，所以按上述方法选出的试验水平组合并不是真正的最佳组合。
如果进行正交试验设计，利用正交表安排试验，对于三因素三水平的试验来说，需要作9
次试验，用“Δ”表示，标在图中。如果每个平面都表示一个水平，共有九个平面，可以看到每个平面上都有三个“Δ”点，立方体的每条直线上都有一个“Δ”点，并且这些“Δ”点是均衡地分布着，因此这9次试验的代表性很强，能较全面地反映出全面试验的结果，这就是正交实验设计所特有的均衡分散性。我们正是利用这一特性来合理的设计和安排试验，以便通过尽可能少的试验次数，找出最佳水平组合。
6.2设计过程
1)确定试验因素及水平数;2)选用合适的正交表;3)列出试验方案及试验结果;4)对正交试验设
计结果进行分析，包括极差分析和方差分析;5)确定最优或较优因素水平组合。
7.全概率公式与贝叶斯公式
8.贝叶斯置信区间
什么是贝叶斯统计简单地说:贝叶斯统计是综合未知参数的先验信息与样本信息,依据贝叶斯定理,求出后验分布,根据后验分布推断未知参数的统计方法.它与经典统计的主要区别有:在统计推断中是否能包括先验信息未知参数是否可以看作是随机变量事件的概率是否一定要有频率解释概率是否可用经验来确定
区间估计在贝叶斯统计中,当获得随机变量x对应的参数μ的后验分布π(μ/x)后,就可计算μ落在某区间[a,b]内的后验概率,譬如1-α,即P(a≤μ≤b/x)=1-α按上述方法计算出的区间被称为"贝叶斯可信区间(Bayesian credible interval,BCI)",以别于经典统计中的"置信区间(confidence interval,CI)".这里的贝叶斯可信区间和置信区间虽是同类概念,但二者却有以下两点重要区别:1,解释不同
贝叶斯方法求得的可信区间是一个具体的可信区间.比如,通过贝叶斯方法计算出某地成年男子红细胞总体均数μ的95%可信区间是[531,542](万/mm3),这时我们可写出:P(531≤μ≤542/x)=0.95.这可以说:"μ属于或落入[531,542]的概率为0.95",贝叶斯统计的这一结论是
基于总体参数μ是随机变量这一基础上的.可对于经典统计的置信区间就不能这么说,因为经典统计认为μ是常量,它要么在[531,542]内,要么在此区间外,不能说"μ在[531,542]内的概率为0.95";只能说:"在100次使用这个置信区间时,大约95次盖住了μ".此种频率解释有时很难被人理解,从而造成频率学派在教学上的一大难点.另外从应用角度来说,对那些难以重复(如罕见疾病的疗效判断),或仅能重复一次,两次而不可能或不必要多次重复的试验来说,这种解释似乎变得没有什么实际意义【4】.相比之下,贝叶斯可信区间的解释简单,自然,易被人们理解和采用.中国卫生信息学会公共卫生信息专业委员会2006年度学术交流会
浙江4绍兴现实情况是:很多实际工作者把经典统计的置信区间当作贝叶斯可信区间去使用和理解.
2,求法不同
在经典统计中寻求置信区间有时是困难的,因为他要设法构造一个枢轴量(含有被估参数的随机变量),使其分布不含有未知参数,这是一项技术性很强的工作,不熟悉"抽样分布"是很难
完成的【6】.而寻求贝叶斯可信区间只利用后验分布,不需要再去寻求另外的分布.两种方法相比,贝叶斯可信区间的寻求常常要简单一些.
9.比较三种模型：HMMs and MRF and CRF
HMMs(隐马尔科夫模型)：状态序列不能直接被观测到(hidden)；
每一个观测被认为是状态序列的随机函数；
状态转移矩阵是随机函数，根据转移概率矩阵来改变状态。
HMMs与MRF的区别是只包含标号场变量，不包括观测场变量。
MRF(马尔科夫随机场)：有向图方法，便于分析因果关系，
将图像模拟成一个随机变量组成的网格。
其中的每一个变量具有明确的对由其自身之外的随机变量组成的近邻的依赖性(马尔科夫性)。
CRF(条件随机场),又称为马尔可夫随机域：一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。
从形式上来说CRF可以看做是一种无向图模型，
考察给定输入序列的标注序列的条件概率。
概率无向图方法，记得在语言模型中比较常见。
条件随机场（conditional random field，简称CRF），是一种鉴别式机率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。
如同马尔可夫随机场，条件随机场为无向性之图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机变量间的相依关系，在条件随机场当中，随机变量Y的分布为条件机率，给定的观察值则为随机变量X。原则上，条件随机场的图模型布局是可以任意给定的，一般常用的布局是链结式的架构，链结式架构不论在训练（training）、推论（inference）、或是解码（decoding）上，都存在有效率的算法可供演算。
条件随机场跟隐藏式马可夫模型常被一起提及，条件随机场对于输入和输出的机率分布，没有如隐藏式马可夫模型那般强烈的假设存在。
在视觉问题的应用：
HMMs:图像去噪、图像纹理分割、模糊图像复原、纹理图像检索、自动目标识别等MRF:图像恢复、图像分割、边缘检测、纹理分析、目标匹配和识别等
CRF:目标检测、识别、序列图像中的目标分割
P.S.标号场为隐随机场，它描述像素的局部相关属性，采用的模型应根据人们对图像的结构与特征的认识程度，具有相当大的灵活性。
空域标号场的先验模型主要有非因果马尔可夫模型和因果马尔可夫模型。
标注偏置问题(Label Bias Problem)和HMM、MEMM、CRF模型比较
PS：标注偏置问题存在于最大熵马尔可夫模型（MEMM）中，虽然MEMM解决了HMM输出独立性假设的问题，但是只解决了观察值独立的问题，状态之间的假设则是标注偏置问题产生的根源，CRF则解决了标注偏置问题，是HMM模型的进一步优化。
HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立，二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。
10.o和s分别代表观察序列和标记序列
—产生式模型—构建o和s的联合分布p(s,o)
—判别式模型—构建o和s的条件分布p(s|o)
假定输入x,类别标签y
—产生式模型（生成模型）估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本—:HMMs —判别式模型（判别模型）估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识，无法生成样本，只能判断分类:SVMs,CRF,MEM
JA V A学生管理系统大作业 课程名称：JA V A编程基础 题目：学生信息管理系统 专业：计算机软件 班级：计算机软件121班 学号：8000612030 学生姓名：李俊楠 完成人数：1人 起讫日期：第十六周至第十八周 任课教师：龚根华职称：副教授 部分管主任： 完成时间：2015-1-2
目录 ------------------------------2 课题设计内容------------------------------3 程序功能简介 需求分析--------------------------------------------------3 总体设计---------------------------------------------------3 模块详细设计---------------------------------------------------4 数据库设计 ------------------------------5 主体内容 ------------------------------6 心得体会 -----------------------------11 参考书籍 -----------------------------12
一：课题设计内容 学生管理系统 学生信息管理系统是学校管理的重要工具，是学校不可或缺的部分。随着在校大学生人数的不断增加，教务系统的数量也不断的上涨。学校工作繁杂、资料众多，人工管理信息的难度也越来越大，显然是不能满足实际的需要，效率也是很低的。并且这种传统的方式存在着很多的弊端，如：保密性差、查询不便、效率低，很难维护和更新等。然而，本系统针对以上缺点能够极大地提高学生信息管理的效率,也是科学化、正规化的管理,与世界接轨的重要条件。所以如何自动高效地管理信息是这些年来许多人所研究的。 二：程序功能简介 2.1 需求分析 本系统需要实现的功能： （1）、管理员对学生信息和课程信息进行增加、删除、修改、查找等操作，对选课信息进行管理，对成绩信息和用户信息进行修改、查找等操作。 （2）、学生对学生信息和成绩信息进行查看，对个人的密码信息进行修改等。 2.2 总体设计 学生信息管理系统主要包括管理员和学生两大模块。管理员模块包括：学生信息管理、课程信息管理、选课信息管理、成绩信息管理、用户信息管理等。用户模块包括：学生信息查看、成绩信息查看、个人信息管理等。系统总体结构如图所示。 总体结构图 2.3 模块详细设计 1、学生信息管理模块 学生信息管理模块包括增加、删除、修改、查询、显示全部等。具体的结构图如图所
2、1 solution: According to the equation of pure transition transformation,the new point after transition is as follows: 2、3 solution: According to the constraint equations: Thus,the matrix should be like this: 2、4 Solution:
= 2、7 Solution: According to the equation of pure rotation transformation , the new coordinates are as follows: 2、9 Solution: Acording to the equations for the bined transformations ,the new coordinates are as follows: 010051 05110 0030010310(,90)(5,3,6)(,90)001060 1004900 0110 00111A B P Rot z Trans Rot x P -????????????????????-? ????????? =???==?????????? ? ????????? ??????????o o
A B Transformations relative to the reference frame Transformations relative to the current frame 2、10 P=Trans(5,3,6)Rot(x,90)Rot(a,90) P 1 0 0 5 1 0 0 0 0 -1 0 0 2 = 0 1 0 3 0 0 -1 0 1 0 0 0 3
大数据和机器学习有什么区别 大数据的定义 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。 大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。 机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法： 1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。 2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。 3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。 4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。 也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。 机器学习的定义
从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 首先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。 人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。 机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。 这也可以联想到人类为什么要学习历史，历史实际上是人类过往经验的总结。有句话说得很好，“历史往往不一样，但历史总是惊人的相似”。通过学习历史，我们从历史中归纳出人生与国家的规律，从而指导我们的下一步工作，这是具有莫大价值的。当代一些人忽视了历史的本来价值，而是把其作为一种宣扬功绩的手段，这其实是对历史真实价值的一种误用。 机器学习的范围
北京理工大学继续教育学院夜大 2009年上半年 专业层次：电子商务专科 《管理学》期末考试卷（A卷） （卷面满分100分） 班级：姓名：学号：成绩: 案例一：王工程师为什么要走 助理工程师王一明，一个重点大学的高材生，毕业后工作已7年，于3年前应聘到一 家大厂负责技术工作，工作勤恳负责，技术能力强，很快就成为厂里有口皆碑的“四大金刚” 之一，名字仅排在工厂技术部主管张工之后。然而，工资却同仓库管理人员不相上下，夫妻小 孩三口尚住在来时住的那间平房里。对此，他心中时常有些不平。 胡厂长，一个有名的识才老厂长，“人能尽其才，物能尽其用，货能畅其流”的孙中山先生名言，在各种公开场合不知被他引述了多少遍，实际上他也是这样做了。3年前， 王一明来报到时，门口用红纸写的“热烈欢迎王一明工程师到我厂工作”几个不凡的红色大 字，是胡厂长亲自吩咐人安排的，并且交待要把“助理工程师”的“助理”两字去掉。这确实 使王一明当时春风不少，工作更卖劲。 两年前，厂里有指标申报工程师，王一明能满足申报条件，但名额却让给一个没有文凭、工作平平的老同志。他想问一下厂长，谁知，他未去找厂长，厂长却先来找他：“王工，你年轻，机会有的是”。去年，他想反映一下工资问题，这问题确实重要，来这里其中一个目的不就是想得高一点工资，提高一下生活待遇吗？但是几次想开口，都没有勇气讲出来。因为厂长不仅在生产会上大夸他的成绩，而且，有几次外地人来学习，胡厂长当着客人的面赞扬他：“王工是我们厂的技术骨干，是一个有创新的…” 最近，厂里新建好的一批职工宿舍，王一明决心趁这个机会要反映一下住房问题，谁知 道这次胡厂长又先找到他，还是像以前一样，笑着拍拍他的肩膀：“王工，厂里有意培养你入
1. 自由度：指描述物体运动所需要的独立坐标数。 2. 机器人工作载荷：机器人在规定的性能范围内，机械接口处能承受的最大负载量（包括手部）。 3. 柔性手：可对不同外形物体实施抓取，并使物体表面受力比较均匀的机器人手部结构。 4. 制动器失效抱闸：指要放松制动器就必须接通电源，否则，各关节不能产生相对运动。 5. 机器人运动学：从几何学的观点来处理手指位置与关节变量的关系称为运动学。 6. 机器人动力学：机器人各关节变量对时间的一阶导数、二阶导数与各执行器驱动力或力矩之间的 关系，即机器人机械系统的运动方程。 7. 虚功原理：约束力不作功的力学系统实现平衡的必要且充分条件是对结构上允许的任意位移（虚位 移）施力所作功之和为零。 8. PWM 驱动：脉冲宽度调制驱动。 9. 电机无自转：控制电压降到零时，伺服电动机能立即自行停转。 10. 直流伺服电机的调节特性：是指转矩恒定时，电动机的转速随控制电压变化的关系。 11. 直流伺服电机的调速精度：指调速装置或系统的给定角速度与带额定负载时的实际角速度之 差，与给定转速之比。 12. PID 控制：指按照偏差的比例、积分、微分进行控制。 13. 压电元件：指某种物质上施加压力就会产生电信号，即产生压电现象的元件。 14. 图像锐化：突出图像中的高频成分，使轮廓增强。 15. 隶属函数：表示论域U 中的元素u 属于模糊子集A 的程度，在[0, 1]闭区间内可连续取值。 16. 脱机编程：指用机器人程序语言预先进行程序设计，而不是用示教的方法编程。 17. AUV ：无缆自治水下机器人，或自动海底车。 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 1.答：机器人研究的基础内容有以下几方面：(1) 空间机构学；(2) 机器人运动学；(3) 机器人静力学；(4)机器人动力学；(5)机器人控制技术；(6)机器人传感器；(7)机器人语言。 2.答：目前常用的有如下几种形式：(1)横梁式。(2)立柱式。(3)机座式。(4)屈伸式。 4.答：构成机器人控制系统的基本要素包括： (1) 电动机，(2) 减速器，(3) 驱动电路，(4) 运动特性检测传感器，(5) 控制系统的硬件，(6) 控制系统的软件， 5.答：直流电动机的额定值有以下几项：(1)额定功率，(2)额定电压，(3)额定电流，(4)额定转速， 6.答常见的外部传感器包括 触觉传感器，分为；接触觉传感器、压觉传感器、滑觉传感器和力觉传感器。距离传感器，包括超声波传感器，接近觉传感器，以及视觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器等。 7.答：在脉冲回波式中，先将超声波用脉冲调制后发射，根据经被测物体反射回来的回波延迟时间Δt ，计算出被测物体的距离R ，假设空气中的声速为v ，则被测物与传感器间的距离R 为： /2R v t =?? 如果空气温度为T （℃)，则声速v 可由下式求得： ()331.50.607m/s v T =+ 8.答：(1) 景物和距离传感器，常用的有摄像机、CCD 图像传感器、超声波传感器和结构光设备等；(2) 视频信号数字化设备，其任务是把摄像机或者CCD 输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号；(3)
期末大作业 一、资料：A 公司某年的相关资料如下：（20分） A 公司盈亏临界点的月销售额为50000元，在其他指标不变而固定成本增加5000元时，为了实现保本需增加销售额8000元。 要求：（1）计算原固定成本总额度 （2）计算边际贡献率 （3）计算变动成本率 二、资料：K 企业生产经营甲产品，单价为250元/台，单位变动成本为160元/台，固定成本为15万元。2007年实现销售量4000台，获得利润总额20万元。经调研分析企业按25%的销售利润率预测2008年企业的目标利润基数，预计20×8年企业销售收入为120万元。（20分） 要求：（1）根据资料确定该企业的目标利润； （2）实现目标利润需要采取的各单项措施。 三、资料：乙企业20×7年12月31日简略式资产负债表如表所示： 20×8年计划销售额将达到480 000元，假定其他条件不变，仍按基期股利发放率支付股利，按计划提取折旧12 000元，其中35%用于当年更新改造支出；厂房设备能力已经达到饱和状态，有关零星资金需要量为7 000元。（20分） 要求：试用销售百分比法预测20×8年的追加资金需要量。 四、资料：假设W 公司有5000小时剩余生产能力，可用来生产A 产品或B 产品，有关资要求：分析生产哪种产品？
五、资料：大众制衣公司计划从银行借款430000元购置一台新设备，预计可使用5年，期末残值30000元，使用该设备可以使大众制衣公司每年增加收入360000元，每年的付现营业成本为200000元，企业采用直线法计提折旧，银行借款利率为16%。（20分） 要求：试用净现值法分析该投资方案是否可行。
中南大学网络教育课程考试复习题及参考答案 机器人学导论 一、名词解释题： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u 的坐标为[7,3,2]T ，对点u 依次进行如下的变换：（1）绕z 轴旋转90°得到点v ；（2）绕y 轴旋转90°得到点w ；（3）沿x 轴平移4个单位，再沿y 轴平移-3个单位，最后沿z 轴平移7个单位得到点t 。求u , v , w , t 各点的齐次坐标。 x y z O u v w t 2.如图所示为具有三个旋转关节的3R 机械手，求末端机械手在基坐标系{x 0,y 0}下的运动学方程。 θ1 θ2 θ3 L 2 L 1 L 3 x 0 y 0 O 3.如图所示为平面内的两旋转关节机械手，已知机器人末端的坐标值{x ,y }，试求其关节旋转变量θ1 和θ2.
θ1 θ2 L 2 L 1 x y P 4.如图所示两自由度机械手在如图位置时（θ1= 0 , θ2=π/2），生成手爪力 F A = [ f x 0 ]T 或F B = [ 0 f y ]T 。求对应的驱动力 τ A 和τ B 。 τ1 L 2 x y P L 1 τ2F A F B 0y f ?? ???? 0x f ?????? 5.如图所示的两自由度机械手，手部沿固定坐标系在手上X 0轴正向以 1.0m/s 的速度移动，杆长 l 1=l 2=0.5m 。设在某时刻θ1=30°，θ2=-60°，求该时刻的关节速度。已知两自由度机械手速度雅 可比矩阵为 1121221211212 212l s l s l s l c l c l c θθ---?? =? ?+?? J θ1 -θ2 l 2 l 1 x 0 y 0 O x 3 y 3v 3
欧阳健的管理方式 蓝天技术开发公司由于在一开始就瞄准成长的国际市场，在国内率先开发出某高技术含量的产品，其销售额得到了超常规的增长，公司的发展速度十分惊人。然而，在竞争对手如林的今天，该公司和许多高科技公司一样，也面临着来自国内外大公司的激烈竞争。当公司经济上出现了困境时，公司董事会聘请了一位新的常务经理欧阳健负责公司的全面工作。而原先的那个自由派风格的董事长仍然留任。欧阳健来自一家办事古板的老牌企业，他照章办事，十分古板，与蓝天技术开发公司的风格相去甚远。公司管理人员对他的态度是：看看这家伙能呆多久！看来，一场潜在的“危机”迟早会爆发。 第一次“危机”发生在常务经理欧阳健首次召开的高层管理会议上。会议定于上午9点开始，可有一个人姗姗来迟，直到9点半才进来。欧阳健厉声道：“我再重申一次，本公司所有的日常例会要准时开始，谁做不到，我就请他走人。从现在开始一切事情由我负责。你们应该忘掉老一套，从今以后，就是我和你们一起干了。”到下午4点，竟然有两名高层主管提出辞职。 然而，此后蓝天公司发生了一系列重大变化。由于公司各部门没有明确的工作职责、目标和工作程序，欧阳健首先颁布了几项指令性规定，使已有的工作有章可循。他还三番五次地告诫公司副经理，公司一切重大事务向下传达之前必须先由他审批，他抱怨下面的研究、设计、生产和销售等部门之间互相扯皮，踢皮球，结果使蓝天公司一直没能形成统一的战略。 欧阳健在详细审查了公司人员工资制度后，决定将全体高层主管的工资削减10％，这引起公司一些高层主管向他辞职。 研究部主任这样认为：“我不喜欢这里的一切，但我不想马上走，因为这里的工作对我来说太有挑战性了。” 生产部经理也是个不满欧阳健做法的人，可他的一番话颇令人惊讶：“我不能说我很喜欢欧阳健，不过至少他给我那个部门设立的目标我能够达到。当我们圆满完成任务时，欧阳健是第一个感谢我们干得棒的人。” 采购部经理牢骚满腹。他说：“欧阳健要我把原料成本削减20％，他一方面拿着一根胡萝卜来引诱我，说假如我能做到的话就给我油水丰厚的奖励。另一方面则威胁说如果我做不到，他将另请高就。但干这个活简直就不可能，欧阳健这种‘大棒加胡萝卜’的做法是没有市场的。从现在起，我另谋出路。” 但欧阳健对被人称为“爱哭的孩子”销售部胡经理的态度则让人刮目相看。以前，销售部胡经理每天都到欧阳健的办公室去抱怨和指责其他部门。欧阳健对付他很有一套，让他在门外静等半小时，见了他对其抱怨也充耳不闻，而是一针见血地谈公司在销售上存在的问题。
中南大学网络教育课程考试复习题及参考答案机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 8.PWM驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 12.PID 控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 16.BP 网络： 17.脱机编程： 18.AUV： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2] T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v； （2）绕y 轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
网络教育学院 《管理学》课程大作业 学习中心：奥鹏远程教育济南学习中心（直属）[25]层次：专升本 专业：电气工程及其自动化 年级： 学号： 姓名： 完成日期：
题目五：你认为什么情况下采用矩阵型组织结构比较好？ 答： 矩阵型组织是一种混合体，是职能型组织结构和项目型组织结构的混合。它既有项目型组织结构注重项目和客户（业主）的特点，也保留了职能型组织结构的职能特点。这种结构将职能与任务很好地结合在一起，既可满足对专业技术的要求，又可满足对每一项目任务快速反应的要求矩阵制是将按职能划分的部门与按产品或按项目划分的小组（项目组）结合成矩阵型的一种组织结果形式。 矩阵制是将按职能划分的部门与按产品或按项目划分的小组（项目组）结合成矩阵型的一种组织结果形式。这种组织结构形式多用于项目管理。 例如研发型企业、软件公司、工程企业。矩阵型就是一方面服从项目的管理，一方面服从公司各个职能部门的管理，形成一种矩阵。 特点：加强了横向联系，组织的机动性加强，集权和分权相结合，专业人员潜能得到发挥，能培养各种人才。 距阵型组织是一种很有效的组织结构，在西方国家被普遍采用。引进这种组织结构，对处在快速发展中的我国企业来说，具有非常现实的意义。然而一物有一利必有一弊，矩阵结构的缺点是：项目负责人的责任大于权力，因为参加项目的人员都来自不同部门，隶属关系仍在原单位，只是为"会战"而来，所以项目负责人对他们管理困难，没有足够的激励手段与惩治手段，这种人员上的双重管理是矩阵结构的先天缺陷；。 学习心得 答： 。 管理作为一种实践活动，可以说和人类的历史一样悠久。没有学习管理学之前，一直以为管理就是小到对自身日常生活的计划，大到国家对各个事物的领导与规划。学习了管理学后才开始明白，管理学上所研究的管理是指发生在组织中的管理活动，是组织中的管理者为了实现组织的目标对组织成员施加的影响的行为。 管理活动贯穿与生活的方方面面，管理已经成为现代社会最重要的一项活动。而且随着社会的发展，管理活动变得越来越重要，离开了管理，国家将无法
2016年第一学期《管理学原理》大作业（完成） 第一大题：简答题 1、简述管理环境的分类。 2、简述权变理论的主要观点 3、简述两种不同的社会责任观。 4、简述德尔菲法和头脑风暴法的异同点。 5、简述计划编制的程序。 6、简述扁平式组织结构和锥形组织结构形式的优缺点。 7、简述克服沟通障碍的途径。 8、简述直接控制和间接控制的优劣。 9、简述管理创新的内容。 第二大题：论述题 1、试论述管理的二重性原理 2、联系实际，谈谈建立学习型组织的主要途径。 3、联系实际，谈谈如何加强管理伦理建设。 4、结合实际，谈谈你对目标管理的看法。 5、结合实际，谈谈控制的过程及其注意事项。 6、假如你是一个企业的管理者，你将如何对待管理创新。 第三大题：案例分析题 案例1：“菁菁校园”是一所新型的私立学校，专门为大学生、高中生提供暑期另类课程如登山、探险、航海等集体项目的专业培训，以及为在职人员提供团队合作课程培训。该学校的创办人刘岩是个成功的企业家，他酷爱登山，并坚信这是一项锻炼个人品质，同时学习集体协作精神的完美运动。在刘岩看来，这个学校是个非营利性的企业，但是无论如何得自己维持自己的运转。因为如果没有充裕的资金，学校就不可能发展。学校开办以来，学生的数目逐年增多。学校的课程主要分为两类，一类是普通课程，一类是特殊课程。普通课程是学校的起家项目，针对大中学生的集体训练开设。每年暑假，总有大批学生报名参加登山、探险等充满新鲜感的这类项目。虽然这部分的收入占了整个学校全部营业收入的70％，但是这种项目并不盈利。特殊课程是应一些大公司的要求，专门开办的短期团队合作培训。这部分课程是最近才设立的，深受各大公司经理们的欢迎，在非正式的反馈中，他们都认为在这些课程里获益很多，他们所属的公司也愿意继续扩大与“菁菁校园”的合作。同时，这类课程为学校带来丰厚的利润。但是，在实施特殊课程的时候，刘岩和他的好友们也有疑虑：这种课程的商业化倾向非常重，如果过分扩张，可能会破坏“菁菁校园”的形象。另外，特殊课程的学员大多是中高级经理，他们的时间非常紧张，课程一旦设立下来，就不能改动，因此总会遇到与普通课程的冲突。在学校成立初期，刘岩并没有特别关注管理问题，他觉得很简单：每年暑假开始，学校就招生开课，到暑假结束就关门。但是随着知名度的提高和注册学生的不断增多，学校变得日益庞大复杂，管理问题和财政状况开始受到关注。最明显的是学校暑期过于繁忙，设施不足，而淡季则设备人员闲置。他还发现无法找到足够的技术熟练、经验丰富的从事短期工作的指导老师，如果要常年聘请他们花销实在太大。与此同时，在社会上出现了相似的竞争者，学校面临内外两方面的评估和战略方向的重新确定。 请结合案例分析： 1、“菁菁校园”的未来应如何定位？ 2、“菁菁校园”的项目该如何发展？
1.Bootstraping:名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下： （1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。 （2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。 （3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。 （4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。 bagging：bootstrap aggregating的缩写。让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现，训练之后可得到一个预测函数序列h_1，??h_n，最终的预测函数H对分类问题采用投票方式，对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。 [训练R个分类器f_i，分类器之间其他相同就是参数不同。其中f_i是通过从训练集合中(N 篇文档)随机取(取后放回)N次文档构成的训练集合训练得到的。对于新文档d，用这R个分类器去分类，得到的最多的那个类别作为d的最终类别。] boosting:其中主要的是AdaBoost（Adaptive Boosting）。初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重，也就是让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练例进行学习，从而得到一个预测函数序列h_1,?,h_m,其中h_i也有一定的权重，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。 （类似Bagging方法，但是训练是串行进行的，第k个分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档，即不是随机取，而是加大取这些文档的概率。)（pku，sewm，shinningmonster.）Bagging与Boosting的区别： 二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样，而Boosting根据错误率来取样，因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关；Bagging的各个预测函数没有权重，而Boosting是有权重的；Bagging的各个预测函数可以并行生成，而Boosting的各个预测函数只能顺序生成。对于象神经网络这样极为耗时的学习方法。Bagging 可通过并行训练节省大量时间开销。 bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中，boosting的准确性比bagging高。在有些数据集中，boosting会引起退化---Overfit。 Boosting思想的一种改进型AdaBoost方法在邮件过滤、文本分类方面都有很好的性能。2.激活函数 关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。那么激活函数应该具有什么样的性质呢？ 可微性：当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因
https://www.doczj.com/doc/313703063.html, 机器学习和数据挖掘的联系与区别_光环大数据培训 光环大数据培训机构了解到，从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。 机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及对人的认知学习过程的探索，还涉及对数据的分析处理。实际上，机器学习已经成为计算机数据分析技术的创新源头之一。由于几乎所有的学科都要面对数据分析任务，因此机
https://www.doczj.com/doc/313703063.html, 器学习已经开始影响到计算机科学的众多领域，甚至影响到计算机科学之外的很多学科。机器学习是数据挖掘中的一种重要工具。然而数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据仓储、大规模数据、数据噪声等实践问题。机器学习的涉及面也很宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”。然而机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，如增强学习与自动控制等。所以笔者认为，数据挖掘是从目的而言的，机器学习是从方法而言的，两个领域有相当大的交集，但不能等同。 典型的数据挖掘和机器学习过程 下图是一个典型的推荐类应用，需要找到“符合条件的”潜在人员。要从用户数据中得出这张列表，首先需要挖掘出客户特征，然后选择一个合适的模型来进行预测，最后从用户数据中得出结果。 把上述例子中的用户列表获取过程进行细分，有如下几个部分。 业务理解：理解业务本身，其本质是什么?是分类问题还是回归问题?数据怎么获取?应用哪些模型才能解决? 数据理解：获取数据之后，分析数据里面有什么内容、数据是否准确，为下
管理会计 要求： 1.独立完成，作答时要按照模版信息 ．．．．填写完整，写明题型、题号； 2.作答方式：手写作答或电脑录入，使用学院统一模版（模版详见附件）； 3.提交方式：以下两种方式任选其一， 1)手写作答的同学可以将作业以图片形式打包压缩上传； 2)提交电子文档的同学可以将作业以word文档格式上传； 4.上传文件命名为“中心-学号-姓名-科目.rar”或“中心-学号-姓名-科 目.doc”； 5.文件容量大小：不得超过10MB。 请在以下几组题目中，任选一组题目作答，满分100分。 第一组： 一、简答题（共45分） 1、什么是现金流出量，其内容包括哪些方面? （15分） 2、现代管理会计的主要特点有哪些？（15分） 3、变动成本法与完全成本法的区别有哪些？（15分） 二、计算题（共55分） 1．设某企业的年固定成本为500 000元，生产A、B、C三种产品，有关资料如下表所示。 项目 产品 销售量（件）单位售价（元）单位变动成本（元） A B C 20 000 10 000 10 000 50 50 50 20 30 40 （1）按销售额比重进行加权平均，计算综合盈亏临界点的销售额，以及这时各种产品的销售额和销售量； （2）绘制量利式盈亏临界图；
（3）试分析如何通过品种结构变动，提高公司的盈利？（30分） 2．某企业产销A产品，单价20元，单位变动成本12元，固定成本36 000元，预计销售量10 000件。 要求： （1）计算A产品的保本销售量。 （2）分别计算单价、单位变动成本、固定成本总额分别向不利方向变动10%，对保本点的影响。 （3）若目标利润为4万元，单价应调整为多少？（25分） 第二组： 一、简答题（共40分） 1、简述折现评价指标之间的关系。（15分） 2、变动成本法的优点有哪些？（12分） 3、什么是现金流出量，其内容包括哪些方面? （13分） 二、计算题（共60分） 1、某企业生产的甲产品7—12月份的产量及成本资料如下表所示： 7 8 9 10 11 12 产量（件）40 42 45 43 46 50 总成本（元）8800 9100 9600 9300 9800 10500 要求： （1）采用高低点法进行成本性态分析； （2）采用回归直线法进行成本性态分析。（30分） 2、某企业生产甲零件，该零件市场价50元，企业利用剩余生产能力制造该零件，单位制造成本为：直接材料20元，直接人工6元，变动制造费用6元，固定制造费用4元。要求： （1）甲零件每年需要量为3000件，剩余生产能力无法转移，该零件应否外购？（2）甲零件每年需要量为3000件，剩余生产能力如不用于生产甲零件，可以生
机器人学导论期末作业 题目： （图说明，图中的圆柱是只沿特定的转轴方向转动的转动副，不是空间圆柱副，没有沿轴线方向的移动） 要求：应用螺旋理论方法求解该机构运动的自由度以及受到的约束。 过程求解： 1、 首先先求解每个分支运动链的运动螺旋系。分析1分支运动系： (1) 11R 的分析。首先该转动副的轴线方向与x 轴相同，所以我将取它的(10 0)s =, 1111 11()r x y z =, 求解011 111111111111(0)10 0i j k s r s x y z z j y k z y ?? ? =?==-=- ? ?? ? ， 所以运动螺旋111111(100;0)R z y =- (2) 因为12R 、13R 的轴线方向与11R 相同，都是平行于x 轴，所以它们的s 是相同的，均为 (100)s =，只是相对于坐标原点的位置不同，向量r 不同，所以最终求得各自的运 动螺旋为121212(10 0;0)R z y =-，131313(100;0)R z y =-。
(3) 综上可得，分支运动链1的运动螺旋系为：1111111212 1213 1313(100;0)(100;0)(100;0) R z y R z y R z y =-?? =-??=-?，根据 互矩为0，可以求出该分支的约束螺旋系111213 (100;000)(000;010)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?，其中11r R 表 示作用在x 轴线上的约束线矢，12r R 表示绕y 轴的约束力偶，13 r R 表示绕z 轴的约束力偶。 2、 分析3分支运动系。由于分支3的各转动副的轴线方向完全与分支1的对应相同，都平 行于x 轴，所以同理可得分支3的运动螺旋系为3131 313232 3233 3333(100;0)(100;0)(100;0) R z y R z y R z y =-?? =-??=-?， 而相应的约束螺旋系为313233 (100;000)(000;010)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?，其中31r R 表示作用在x 轴线上 的约束线矢，32r R 表示绕y 轴的约束力偶，33r R 表示绕z 轴的约束力偶。 3、 分析2分支运动系。 (1) 21R 的分析首先该转动副的轴线方向与y 轴相同，所以我将取它的(010)s =, 212121() r x y z =, 求解 02 1 (0) 01 i j k s r s x y ?? ?=?==-+=- ? ?? ? ，所以运动螺旋1121 21(010;0)R z x =- (2) 同理可求得， 122222(010;0)R z x =-，132323(010;0)R z x =-。 (3) 综上所述，分支运动链2的运动螺旋系为：21212122222223 2323(010;0) (010;0)(010;0)R z x R z x R z x =-?? =-??=-?，约束 螺旋系为：212223 (010;000)(000;100)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?， 其中21r R 表示作用在y 轴线上的约束线矢，22 r R 表示作绕x 轴的约束力偶，23r R 表示作绕z 轴的用在z 轴上的约束力偶。
《程序设计方法学》 课程论文 题目： 大数据下的机器学习 通信与信息工程学院 1014010216 唐 川 宗 平 2014/2015学年第二学期 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据下的机器学习 摘要：随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注。由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性，如何有效利用大数据中的信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题。机器学习是解决这类问题的有效方法之一。因此，研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题。本文旨在对机器学习的一些基本算法和在大数据环境下机器学习大概面临的一些问题进行初步介绍。 关键词：大数据，机器学习，分类，聚类，最优化方法，并行算法 1.大数据时代来临 经过20余年的努力，Internet已获得巨大的成功，由此，人们可以在不同时间与地域获取自己希望获得的信息。然而，有效获得信息是一回事，获得的信息是否能够有效且方便地使用则是另一回事。目前的现状是大量可以有效获得的信息，大约只有10%可以被使用，消耗了大量资源的信息不仅未能够被有效地使用，而且由于有用的信息正在更深地被掩埋在无用信息之中，变得更难以利用。花费了大量人力物力而获得信息，却无法有效使用，长此以往，这将与未获得信息无区别。如何有效利用这些被掩埋的有用信息已成为信息产业继续兴旺发展的关键。 大数据定义：有关大数据的定义有多种。一个狭义的定义：大数据是指不能装载进计算机内存储器的数据。尽管这是一个非正式的定义，但易理解，因为每台电脑都有一个大到不能装载进内存的数据集。广义的大数据定义为：一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。 大数据特点：大数据有多方面的特点，从最开始的3V模型到目前扩展的4V模型就是以大数据的特点命名的。3V模型包括体积(V olume)，速度( Velocity)和多样性(Variety)；4V模型中的第4个V有多种解释，如变化性( Variability)，虚拟化( Virtual)或价值(Value)。针对这些特点，大数据时代知识解析、机器智能与人类智能协调工作及智能分析系统将会扮演重要角色，人们需要一种智能分析接口将人类与计算机世界连接，否则将被