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深度学习防止过拟合的方法_光环大数据培训机构
过拟合即在训练误差很小,而泛化误差很大,因为模型可能过于的复杂,使其”记住”了训练样本,然而其泛化误差却很高,在传统的机器学习方法中有很大防止过拟合的方法,同样这些方法很多也适合用于深度学习中,同时深度学习中又有一些独特的防止过拟合的方法,下面对其进行简单的梳理.
1. 参数范数惩罚
范数正则化是一种非常普遍的方法,也是最常用的方法,假如优化:
minObj(θ)=L(y,f(x))+αG(θ)
其中L为经验风险,其为在训练样本上的误差,而G为对参数的惩罚,也叫结构风险.α是平衡两者,如果太大则对应的惩罚越大,如过太小,甚至接近与0,则没有惩罚.
最常用的范数惩罚为L1,L2正则化,L1又被成为Lasso:
||w||1=|w1|+|w2|+...
即绝对值相加,其趋向于是一些参数为0.可以起到特征选择的作用.
L2正则化为:
||w||2=w12+w22+...????????????√
其趋向与,使权重很小.其又成为ridge.
2. 数据增强
让模型泛化的能力更好的最好办法就是使用更多的训练数据进行训练,但是在实践中,我们拥有的数据是有限的,解决这一问题可以人为的创造一些假数据添加到训练集中.
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一个具体的例子:
在AlexNet中,将256*256图像随机的截取224*224大小,增加了许多的训练样本,同时可以对图像进行左右翻转,增加样本的个数,实验的结果可以可降低1%的误差.
在神经网络中输入噪声也可以看做是数据增强的一种方式.
3. 提前终止
如下图所示(图片来源deep learning),当随着模型的能力提升,训练集的误差会先减小再增大,这样可以提前终止算法减缓过拟合现象.关于算法的具体流程参考deep learning.
提前终止是一种很常用的缓解过拟合的方法,如在决策树的先剪枝的算法,提前终止算法,使得树的深度降低,防止其过拟合.
4. 参数绑定与参数共享
在卷积神经网络CNN中(计算机视觉与卷积神经网络),卷积层就是其中权值共享的方式,一个卷积核通过在图像上滑动从而实现共享参数,大幅度减少参数的个数,用卷积的形式是合理的,因为对于一副猫的图片来说,右移一个像素同样还是猫,其具有局部的特征.这是一种很好的缓解过拟合现象的方法.
同样在RNN中用到的参数共享,在其整条时间链上可以进行参数的共享,这样才使得其能够被训练.
5. bagging 和其他集成方法
其实bagging的方法是可以起到正则化的作用,因为正则化就是要减少泛化误差,而bagging的方法可以组合多个模型起到减少泛化误差的作用.
在深度学习中同样可以使用此方法,但是其会增加计算和存储的成本.
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6. Dropout
Dropout提供了一种廉价的Bagging集成近似,能够训练和评估指数级数量的神经网络。dropout可以随机的让一部分神经元失活,这样仿佛是bagging的采样过程,因此可以看做是bagging的廉价的实现.
但是它们训练不太一样,因为bagging,所有的模型都是独立的,而dropout下所有模型的参数是共享的.
通常可以这样理解dropout:假设我们要判别一只猫,有一个神经元说看到有毛就是猫,但是如果我让这个神经元失活,它还能判断出来是猫的话,这样就比较具有泛化的能力,减轻了过拟合的风险.
7. 辅助分类节点(auxiliary classifiers)
在Google Inception V1中,采用了辅助分类节点的策略,即将中间某一层的输出用作分类,并按一个较小的权重加到最终的分类结果中,这样相当于做了模型的融合,同时给网络增加了反向传播的梯度信号,提供了额外的正则化的思想.
8. Batch Normalization
在Google Inception V2中所采用,是一种非常有用的正则化方法,可以让大型的卷积网络训练速度加快很多倍,同事收敛后分类的准确率也可以大幅度的提高.
BN在训练某层时,会对每一个mini-batch数据进行标准化(normalization)处理,使输出规范到N(0,1)的正太分布,减少了Internal convariate shift(内部神经元分布的改变),传统的深度神经网络在训练是,每一层的输入的分布都在改变,因此训练困难,只能选择用一个很小的学习速率,但是每一层用了BN后,可以有效的解决这个问题,学习速率可以增大很多倍.
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浅谈“深度学习”的有效策略 湖北省广水市长岭镇中心小学杨明权在我们的教学中，我们更多的是关注教师传递知识的艺术，把知识作为孤立的事实让孩子接受，让孩子进行记忆性学习，孩子的所有思维活动却都被导向回答之中，我认为这样的学习是浅层次的学习。所谓深度学习是指让学生在快乐的氛围中，激发孩子内心的需求，打开孩子最深处的口，让孩子主动自觉投入到学习中，把自觉学到的知识理解、内化，最后运用到生活实践中，让孩子真正的爱上学习，掌握知识，做到学以致用，学以能用，学以会用。 一、把握教材本质，确立行之有效的学习目标，进行深度 学习。 做一名工作在一线工作的老师，备课时，我们不仅要备教材、备学生、备学情，更要备教学大纲，弄清楚编者意图，读懂数学，读懂教材，从而灵活处理教材，把握教材本质，确立深度学习的目标，实现基础知识，基本技能，基本活动经验和基本数学思想协同发展。 如：在教学一年级的“比大小”时，我是这样设定教学目标的：1、认识大于号、小于号、等于号。会比较大小。2、在学习中间，让一一对应的思想深入孩子的脑海表于行动，应用于实践。在教学中，我先用一个“小兔子采蘑菇”的故事引入，从故事中抽取出数字，4和3进行比大小。在比大小时，我让孩子们一手戴我提前准备好的4个蘑菇手指套，一手戴3个萝卜手指套，此时，两个手开
始比较，一只手出蘑菇，一只手出萝卜，最终萝卜出完了，蘑菇还有一个，孩子们很容易的就掌握了比大小的方法。接下来，我又搞了一系列的比大小活动。如：同桌两人互相比一比谁的手指多，老师和学生比出手指的游戏，自己的左手和右手进行比等等。此时，他们的脑海中已经深深的刻印上了比大小就是一一对应，不仅学会了比大小的方法，同时脑海中也无意间渗透了数学的有序、一一对应的思想。 二、处理好学与教的关系，真正的达到深度学习的目的。 在我们的数学教学领域中，有些知识是需要孩子通过阅读，独立思考，合作讨论交流，教师点拨等方式可以完成的。在让孩子经历阅读独立思考的过程中，我们一定要给孩子创造出一个能静得下心，深入到灵魂深处的安安静静的课堂环境，在合作讨论交流时，一定要有一个热闹、争得面红耳赤的课堂，给孩子充分的机会，让孩子展示自己的思维过程，分享孩子们的心得成果，让孩子们感受到数学带来的无限荣耀和喜悦。有些知识是非常简单的，不需要老师讲解，孩子就能掌握的。此时，我们只需要给孩子足够的时间和空间，让学生自学，争取做到学生能学会的知识不讲，学不会的知识采取一定的方法进行讲解。因此，在我们的数学课上，我们一定要把握好学与教的关系，从而达到学导融合，放大学，优化导，真正的达到深度学习的目的。 三、处理好过程与结果的关系，引导学生经历有过程的学 习，达到深度学习。
https://www.doczj.com/doc/7f18212044.html, 深度学习不是人工智能的全部和未来_光环大数据培训 现在每一个人都在学习，或者正打算学习深度学习（DL），它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正使用实际上很少。绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的1%，而机器学习又只占到了人工智能领域的1%。余下的99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。 深度学习并不是人工智能的同义词。谷歌、Facebook 等巨头公司宣传最多的人工智能工具主要是或者仅仅是深度学习，因此大众误以为所有的人工智能突破都（将）由深度学习实现。真实情况并非如此。决策树比如XGBoost 不会成为头条，但却在很多Kaggle 表格数据竞赛中低调地击败了深度学习。媒体暗示AlphaGo 的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。很多强化学习的任务通过神经进化的NEAT 而不是反向传播得到解决。人工智能领域存在着「深度误传」（deep misinformation）。 我并不是说深度学习没有解决问题：它令人印象深刻。树和其他算法并没有完胜深度学习，某些任务上深度学习无法被取代，但是我希望未来一些非深度学习系统可被（重新）发现以击败深度学习，并解决了目前无法解释的黑箱问题。同样我也希望读到有关「灾难性遗忘」的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天对抗「过拟合」。关于「智能」：深度学习只是简单地相信给到的训练数据，而不管什么是真与假，现实与想象，公平与不公。人类也会误信假新闻，但只是在某种程度上，甚至孩童都知道电影是虚构的、不真实的。 关于更多细节，如果你有时间了解，请见我的详述文章：https://https://www.doczj.com/doc/7f18212044.html,/pulse/ai-deep-learning-explained-simply-fabio-ciucci。
Win7纯手动深度优化系统 Windows 7安装后系统优 系统启动时用所有资源：运行-->msconfig-->boot-->高级选项 -->勾选CUP和内存选项卡 1、通过关闭特效，有效提高windows7的运行速度 右键单击我的电脑-->属性-->高级系统设置 -->性能-->设置-->视觉效 果 留下五项"平滑屏幕字体边缘"、"启用透明玻璃"、"启用桌面组合"、"在窗口和按钮启用视觉样式"、 "在桌面上为图标标签使用阴影"，其余的把勾全拿了，可以马上感觉到速度快了不少，而视觉上几乎感觉不到变化。 另外还可以勾选上“显示缩略图，而不是显示图标” 2、据说可提高文件打开速度10倍的设置 控制面板-->硬件和声音-->显示【显示或缩小文本及其他项目】-->设置自定义文本大小(DPI) 去掉“使用 Windows XP 风格 DPI 缩放比例”的勾选，确定。【按照提示，注销计算机】 3、轻松访问 控制面板-->轻松访问-->轻松访问中心 -->使计算机易于查看-->勾选 “关闭所有不必要的动画(如果可能)” 4、更改“Windows资源管理器”的默认打开的文件夹 开始-->所有程序-->附件 -->Windows 资源管理器-->右击-->属性 -->“快捷方式”选项卡-->目标 修改为“%windir%\explorer.exe ，”确定。（注意逗号前有空格） 然后右击“Windows资源管理器”--> 锁定到任务栏（此项可更改一打开“资源管理器”，就直接进入“计算机”而不是进入“库”，若要还原，把空
格跟逗号去掉即可。） 5、修改“我的文档”、“桌面”、“收藏夹”、“我的音乐”、“我的视频”、“我的图片”、“下载”、“Temporary Intenet Files”、“Temp” “Cookies”、“Favorites”位置等文件夹的默认位置（请把它们默认位置修改为非系统盘。 方法一：CMD-->regedit，修改 “[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows \CurrentVersion\Explorer\User Shell Folders]” （不熟悉注册表的不要乱动） 方法二：系统盘-->用户 -->“当前用户名”，分别右击上述文件夹-->属性-->位置-->移动（此方法可行） 6、更改临时文件夹位置 (%USERPROFILE%\AppData\Local\Temp) 右击“计算机”-->属性 -->高级系统设置 -->“高级”选项卡-->“环境变量”按钮-->X用户环境变量 7、更改“IE临时文件夹”位置 IE-->Internet 选项-->“常规”选项卡-->“设置”按钮-->“移动文件夹”按钮-->选择 8、系统自动登录 cmd-->“control userpasswords2”-->去掉“要使用本机，用户必须输入用户名和密码”复选勾 9、关闭系统休眠 cmd-->“powercfg -h off”（如果此项不成功，可以“开始”----“控制面板”----“硬件和声音”-----“电源选项”-----“更改节能选 项”-----“高性能”并记得保存。） 10、去除历史纪录 cmd-->“gpedit.msc”-->打开“本地组策略编辑器” (1) 计算机配置-管理模板-系统-关机选项-关闭会阻止或取消关机(启动) (2)用户配置-->管理模板-->"开始"菜单和任务栏-->不保留最近打开的历
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
第一章 XXX 电石工程配套电石炉地基处理施工优化、备选方案 设计说明书及计算书
目录 一、工程概况 (3) 1、工程概况： (3) 2、地质条件： (3) 3、新总图调整后的电石炉位置示意图： (5) 二、优化设计思路： (6) 1、主要岩土工程问题： (6) 2、可选择的地基处理方案： (8) 三、优化方案技术分析与计算： (8) （一）、改良强搅型高压旋喷桩方案： (8) 1、基本原理和方法 (8) 2、复合地基承载力计算 (10) 3、场地试桩方案： (12) 4、检测要求： (12) 5、施工图纸： (13) 6、施工参数： (13) （二）、内夯沉管灌注桩方案 (13) 1、基本原理和方法 (13) 2、复合地基承载力验算： (19) 3、场地试桩方案： (21) 4、检测要求： (21) 5、施工图纸： (21) （三）、旋挖CFG桩复合地基方案 (22) 1、基本原理和方法 (22) 2、复合地基承载力验算： (22) 3、场地试桩方案 (24) 4、检测要求 (25) 5、施工图纸： (25) 四、方案优缺点比较和推荐方案 (26) 1、技术指标比较 (26) 2、经济技术比较： (27) 3、推荐方案 (28)
电石炉地基处理 方案优化设计说明及计算书 一、工程概况 1、工程概况： 冶炼车间电石炉基础室外设计标高±0.00相当于1985国家高程2514.5m。基础底标高-2.00相当于1985国家高程2512.5m。处理面积59.4米×66.7米， 设计提出的地基处理设计要求：地基后符合地基承载力特征值[fak]=300kPa，压缩模量Es=22Mpa。桩顶设计标高－2.0m。 优化目标：在满足处理后复合地基承载力特征值达到fak=300kPa；复合地基压缩模量达到Es=22Mpa的情况下，对旋喷桩直径、长度、排列方式、桩间距进行优化。 2、地质条件： 场地平场后地坪标高下地层为： ②层卵石：杂色，粒径大于20mm的颗粒质量占总质量的 52.0-58.2%，一般粒径20-40mm，最大可见粒径110mm，母岩成份以石英变质岩为主，颗粒骨架间由各砂类土和粉土充填，偶含漂石，分选性差，颗粒级配良好，磨圆度较好，大多呈亚圆形，稍湿，稍密，最大控制层厚15.60m。全场地分布,该层内分布有多层②1粉土、②2粉土（饱和）。
八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
https://www.doczj.com/doc/7f18212044.html, 现代深度学习方法中数据重要还是算法重要_光环大数据培训 对这个问题，我希望你期待的不是一个简单的是或者否的答案。在过去几年里，数据更重要还是算法更重要这个问题，专家们（以及非专家们）已经进行过许多冗长的辩论，概括其结论，就是二者谁重要取决于许多细节和细微差别，了解需要时间。 我之前回答过一个很相似的问题：在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗？我建议先阅读那个答案，可以解决这个问题的80%，然后再回到这个答案来。这两个问题有一些细微但很重要的区别，我将在下面讨论。 首先，我前面回答的问题是指向机器学习（ML）的，而这个问题提问的是人工智能（AI）。机器学习和人工智能是一回事吗？不完全是。实际上，ML 是AI 的一个子领域，ML 特别需要用大量数据来训练算法。而AI 还包括基于逻辑或基于规则的其他方法，这些方法不像ML 那样需要大量的数据。换句话说，假如我们同意在ML 中数据并不总是比算法更重要，那么在范围更广的AI 领域，数据的重要性应该更小。 正如我在另一个问题“市场认为AI 与ML 间的区别是什么？”的答案中提到的，大多数人可能不太在意ML 和AI 之间的区别，往往将它们混合使用。实际上，今天大多数人把AI 当做深度学习的同义词，而深度学习其实是一种特殊的机器学习方法。所以，我认为从深度学习的最新进展的观点来看这个问题更好： 在现代深度学习方法中，数据是否比算法更重要？ 是，也不是。的确，深度学习方法非常的“数据饥渴”。深度学习算法有很多参数需要微调，因此需要大量的数据以得出可概括的模型。所以，在这层意义上，拥有大量的数据是
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7f18212044.html, 如何优化教学方式促使学生深度学习 作者：阚王琛 来源：《新校园(下)》2017年第10期 摘要：对于高中数学而言，表浅式学习会导致学生在学习中出现各种各样的问题。教师 要充分认识到深度学习的理论实践意义，实施有效的课堂教学，有机结合学生的学习兴趣，应用能够吸引学生深度学习的方法技巧，积极主动地引导学生养成自主学习、自我提问、自我反思和自主复习的学习习惯，引导学生领悟教学思想和策略，使学生明白学习的真谛和意义，帮助学生建构更加开放的知识体系。 关键词：教学方式；数学教学；深度学习 一、什么是表浅式学习 在数学教学中，往往会有很多这样的现象，教师上课讲了很多，学生也表示听懂了、理解了，但是在课后独立做题时，学生往往发现自己并没有掌握知识点，有很多知识理解得并不透彻，“上课会、下课忘”的现象在学生数学学习中频频出现，这就是所谓的表浅式学习。表浅式学习对于数学学习来说，不利于学生数学成绩的提高。所以教师应积极地引导学生进行深度学习。深度学习有利于学生对于数学知识和数学概念的理解，对于数学题型的理解记忆，还有利于学生提高自己的数学学习成绩。 二、开展深度学习的必要性 深度学习对于数学学习来说是十分必要的，笔者结合自己多年的教学经验，更加深刻地认识到深度学习的重要性。深度学习并不是指教师教得深入，而是学生的学习参与程度高，认知理解程度深。 深度学习是理性和思考相结合的一种学习方式，它是一种学习习惯和学习方法，深度学习有利于学生对数学知识的理解和记忆。深度学习所要求的主体对象是学生，深度学习同样也是对学生学习能力挑战的过程，促进其大脑思维能力的发展。深度学习追求的是学生学得多，教师教得少，目的在于促进学生主动学习及可持续发展学习。深度学习对于数学学习来说是十分重要且有效的学习方式。 三、如何培养学生的深度学习习惯 1. 使学生形成开放的知识结构 教育者首先应该明确深度学习的主体是学生，所以一定要从主体的角度入手，去考虑各种各样有效的策略和办法。
建筑设计方案优化的策略与方法 摘要：现代工业建筑是国民经济发展的支柱，在新的历史条件下，要树立工业建筑设计的新观念，工厂设计要顺应时代，研究创新新时代工业建筑的新特点、新模式。加强建筑工程设计方案优化已经成为现代工程建筑投资方的重要工作。 关键词：建筑设计方案优化 一、建筑工程设计方案优化概述 建筑工程方案设计是依据设计任务书而编制的文件。主要由设计说明书、设计图纸、投资估算、透视图等四部分组成。是关着国家及地方有关工程建设政策和法令的基础文件，是建筑工程投资有关指标、定额和费用标准的规定。建筑工程设计方案对建设投资有着重要的影响，通过科学的建筑工程设计方案优化能够有效降低工程造价10%左右，同时还能够对工程施工成本、施工质量起到简介的促进作用。因此，加强现代建筑工程设计方案优化对提高投资使用率、提高企业综合市场竞争力都有着重要的影响。加强建筑工程设计方案优化已经成为现代工程建筑投资与建设的首要工作。 二、建筑设计方案优化的必要性 建筑设计方案优化是在建筑设计招标工作结束后，建设单位与中标设计单位需要立刻展开的一项重要工作，其必要性在于： 1、集思广益，博采众长 中标方案仅为一家单位的设计成果，其设计思路的局限性在所难免。而设计招标过程中，少则三家，多则十几家单位参与设计，各投标方案的设计手法、设计亮点对开拓建设单位和中标设计单位的思路是有价值的，可以在设计方案优化阶段集思广益、博采众长，充分借鉴其他投标方案的优点，对中标方案进行优化完善。鉴于这些情况，对于工程建设项目，尤其是大型复杂建设项目，方案优化工作已成为工程建设过程中不可或缺的工作程序和环节。建设单位要摒弃建筑设计方案优化可有可无的思想误区，在设计招标结束后不要急于展开后续设计，而要发挥各方优势，对中标方案进行充分的优化和深化，使各项功能指标及技术措施更为合理，建筑风格定位更为准确，造价与运营成本更为经济，并为后续工程设计、工程施工等环节提供科学、系统的工作依据。 2、建设单位的技术要求有待明确与落实 目前的建设项目，尤其是大型复杂建设项目，面临功能、交通、环保、景观、法规等越来越复杂的内外部环境条件和设计约束，在缺乏建筑设计方案雏形的情况下，建设单位很难提出明确详细的设计要求，其在设计招标文件中对功能需求、建筑风格的描述往往是模糊的或是框架的。因此，在明确中标方案后，应该基于中标方案的建筑布局，对各项技术要求、功能需求及设计约束进行逐一细
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
深度游标卡尺使用说明书 感谢您对我们的信任,欢迎您选用本公司的产品,本公司将热诚为您服务。为使您更方便、更快捷地使用本产品,请您在使用前认真阅读此说明书,并放于方便位置以备日后查阅。 深度游标卡尺是利用游标原理对深度进行测量的工具。 结构简图 基本参数: 测量范围mm 游标读数值
mm 量爪长(桥长 mm 型式 0 ~ 200 0.02,0.05100 普通、钩型、 针型 0 ~ 300 0.02,0.05100,125,150 普通、钩型 0 ~ 500 0.02,0.05150 普通、钩型 性能特点: * 采用不锈钢或优质碳素钢材料。 * 尺身刻线面无光泽镀铬,激光刻线。 几种不同款式及其应用: 1.普通直杆深度尺(如图2所示。
2.钩型深度尺可用来测量阶梯孔槽的深度和壁厚 (如图3所示。 3.针型深度尺主要用来测量小孔的深度(如图4 所示。 读数方法: 如图5所示,当尺身刻度值为1 mm,游 标读数值为0.02 mm时,如尺身读数是10 mm,游标读数是0.56 mm,测量结果就是: 10.56 mm 注意事项: * 使用前,松开尺框上紧固螺钉,并将尺框 平稳拉开,用布将测量面、导向面擦干净。 * 测量时,尺身与被测工件底面相垂直。 ?使用完毕,要把尺身退回原位,用紧固螺 钉固定住,擦净上油,放到卡尺盒内。 ?不要将卡尺放在磁性物体上。发现卡尺带有磁性,应及时退磁后方可使用。信誉卡(保修单 *本公司产品合格证即信誉卡,保修及服务内容请见信誉卡有关条目。
*本公司致力于追求完美无止境,实际产品和说明书可能略有不同,恕不另行通知,敬请见谅。 靖江量具有限公司
Win7系统深度优化 系统启动时用所有资源：运行-->msconfig-->boot-->高级选项-->勾选CUP和内存选项卡、 1、通过关闭特效，有效提高windows7的运行速度： 右键单击我的电脑-->属性-->高级系统设置-->性能-->设置-->视觉效果 留下五项"平滑屏幕字体边缘"、"启用透明玻璃"、"启用桌面组合"、"在窗口和按钮启用视觉样式"、"在桌面上为图标标签使用阴影"，其余的把勾全拿了，可以马上感觉到速度快了不少，而视觉上几乎感觉不到变化。另外还可以勾选上“显示缩略图，而不是显示图标”
2、据说可提高文件打开速度10倍的设置： 控制面板-->硬件和声音-->显示【显示或缩小文本及其他项目】-->设置自定义文本大小(DPI) 去掉“使用Windows XP 风格DPI 缩放比例”的勾选，确定。【按照提示，注销计算机】 3、轻松访问：控制面板-->轻松访问-->轻松访问中心-->使计算机易于查看-->勾选“关闭所有不必要的动画(如果可能)” 4、更改“Windows资源管理器”的默认打开的文件夹： 启动参数的命令格式为：%SystemRoot%explorer.exe /e,〈对象〉/root, 〈对象〉/select, 〈对象〉开始-->所有程序-->附件-->Windows 资源管理器-->右击-->属性-->“快捷方式”选项卡-->目标 修改为“%windir%\explorer.exe /e, D:\Downloads”，确定。 然后右击“Windows资源管理器”--> 锁定到任务栏 5、修改“我的文档”、“桌面”、“收藏夹”、“我的音乐”、“我的视频”、“我的图片”、“下载”等文件夹的默认位置 方法一：CMD-->regedit，修改“[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows \CurrentVersion\Explorer\User Shell Folders]” 方法二：系统盘-->用户-->“当前用户名”，分别右击上述文件夹-->属性-->位置-->移动 6、更改临时文件夹位置(%USERPROFILE%\AppData\Local\Temp) 右击“计算机”-->属性-->高级系统设置-->“高级”选项卡-->“环境变量”按钮-->X用户环境变量 7、更改“IE临时文件夹”位置：IE-->Internet 选项-->“常规”选项卡-->“设置”按钮-->“移动文件夹”按钮-->选择 8、系统自动登录：cmd-->“control userpasswords2”-->去掉“要使用本机，用户必须输入用户名和密码”复选勾 9、关闭系统休眠：cmd-->“powercfg -h off” 10、去除历史纪录 cmd-->“gpedit.msc”-->打开“本地组策略编辑器” (1) 计算机配置-管理模板-系统-关机选项-关闭会阻止或取消关机(启动)
大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
****新能源股份有限公司 文件发布/更改记录
*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 1.0 目的： 标准化深度尺的使用方法，保证深度尺的正确操作与检测数值的准确性。 2.0 范围： 根据生产现场检测、实验需求，所使用的深度尺。 3.0 权责： 工程技术中心-品质部：深度尺的日常保管、使用。 工程技术中心-计量室：深度尺的定期校准、维护、维修等。 4.0 定义： 深度尺，深度游标卡尺用于测量凹槽或孔的深度、梯形工件的梯层高度、长度等尺寸。 如图所示： 5.0 检验项目：测量电池壳深度等 检验范围：0-150mm、0-200mm 精度：0.02mm 尺座底面
*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 6.0检验操作流程： 准备——检查——校零——测量——读数——清理现场。 6.1 准备：选择合适规格的深度尺，用干净软布擦净深度尺，准备好待测样品； 6.2 检查：使用前要确认深度尺有检定标签，确认在有效期内。检查深度尺的两个尺座底面和测量刃口是否 平直无损，尺身移动灵活、平稳无晃动，不应有阻滞或松动现象。 6.3 校零：打开开关键，将测量面合起来，当外爪紧贴时，按下置零键进行归零，读数无跳动。 6.4 测量：深度尺探测时，将尺座底面贴放在被测件的定位面上，左手压住尺座，右手慢慢往下推尺身，尺 身应保持垂直（不能歪斜，否则将导致测量不准），当尺身的测量端面与被测件的被测底部接触 时，即可读出被测数值。 如图所示： 6.5 读数：读取卡尺数显数据，并及时记录。 6.6 清理现场：测量完毕，将深度尺清洁保养后放入盒内，归还到深度尺存放处，记录表归放至报表存放处。 7.0 注意事项： 7.1 深度尺是比较精密的测量工具，要轻拿轻放，不得碰撞或跌落地下。 7.2 使用时不得用来测量粗糙的物体，以免损坏量爪；避免与刃具放在一起，以免刃具划伤深度尺的表面； 不使用时应置于干燥中性的地方，远离酸碱性物质，防止锈蚀。 7.3 用深度尺测量待测样品时，不允许过分地施加压力，所用压力应使测量端面与被测底部刚好接触。 7.4 为了获得正确的测量结果，可以多测量几次计算平均值。 8.0 支持文件： 8.1《记录控制程序》 8.2《监视和测量仪器控制程序》 8.3《过程检验作业指导书》 9.0 使用表单： 9.1《过程检验记录表》 9.2《内校记录表》 编制：秦琦审核：批准：
大数据概念：史上最全大数据解析 来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者： 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，
这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法 分类：机器学习信息抽取Deep Learning2013-01-07 22:18 24356人阅读评论(11) 收藏举报 深度学习（Deep Learning），又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法。 一. 什么是Deep Learning？ 实际生活中，人们为了解决一个问题，如对象的分类（对象可是是文档、图像等），首先必须做的事情是如何来表达一个对象，即必须抽取一些特征来表示一个对象，如文本的处理中，常常用词集合来表示一个文档，或把文档表示在向量空间中（称为VSM模型），然后才能提出不同的分类算法来进行分类；又如在图像处理中，我们可以用像素集合来表示一个图像，后来人们提出了新的特征表示，如SIFT，这种特征在很多图像处理的应用中表现非常良好，特征选取得好坏对最终结果的影响非常巨大。因此，选取什么特征对于解决一个实际问题非常的重要。 然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式的方法，能不能选取好很大程度上靠经验和运气；既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？答案是能！Deep Learning就是用来干这个事情的，看它的一个别名Unsupervised Feature Learning，就可以顾名思义了，Unsupervised的意思就是不要人参与特征的选取过程。因此，自动地学习特征的方法，统称为Deep Learning。 二. Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,...Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>.....=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，..., Sn。