任务5——输送设备的选择
单元2 入库上架作业
任务5 输送设备的选择
一、判断题
1．装卸搬运设备机械化设备中常用的设备主要有起重机、输送机、叉车。
2．通用桥式起重机起重小车由起升机构、运行机构构成。
3．臂架类起重机由行走、起升、变幅、旋转四大机构组成。
4．在装卸搬运设备分类中起重机属于机械化设备，自动导引车属于半自动化设备。
5. 可以在路面不好的情况下作业，稳定性好，但运行速度低，并且容易损坏路面，一
般只适合于建筑工地使用的起重机是桥式起重机。
二、单选题
1．可以在路面不好的情况下作业，稳定性好，但运行速度低，并且容易损坏路面，一般只适合于建筑工地使用的起重机是。
A．履带起重机B．桥式起重机
C．汽车起重机D．流动式轮胎起重机
2．装卸搬运设备中的半自动化设备不包括。
A．机器人B．自动导引车
C．自动分拣系统D．输送机
3．运输量大，但不适用于破碎后品级降低的物料，也不适用于输送容易飞扬的粉尘状物料的输送设备是。
A．带式输送机B．斗式提升机
C．螺旋输送机D．气力输送机
三、多选题
1 是最简单的架空输送设备
A.带式输送机
B.辊子输送机
C.链条输送机
D.悬挂式输送机
2.按安装方式不同，输送机有和两大类
A.固定式
B.移动式
C.旋转式
D.滑动式
3.装卸搬运设备机械化设备中常用的设备主要有
A起重机B输送机C叉车
四、简答题
1．输送设备的优点有哪些？
2. 输送设备的缺点有哪些？
3. 带式输送机的适应什么场所？
4. 链条输送机的工作原理是什么？
5. 螺旋输送机主要适用什么材料？
【参考答案】
一、判断题
1．√2.× 3.√ 4.√ 5.×
二、单选题
1 A
2 D 3B
三，多选题
1. B 2 D 3 ABC
四、简答题
1．1）起动、制动次数少，速度较高且速度稳定，所以具有较高的生产率；
2）在同样生产率下，自重轻，外形尺寸小，成本低，驱动功率小；
3）传动机构的机械零部件负荷较低，冲击小；
4）结构紧凑，制造和维修容易；
5）输送货物线路固定，动作单一，便于实现自动控制；
6）工作过程中负载均匀，所消耗的功率几乎不变。
2. 1）只能按照固定的线路输送货物，每种机型只适合于一定类型的货物，且一般只能用于输送重量不大的货物，通用性差；
2）大多数连续输送机不能自动取货，因而必须配置相应的装卸载装置。
3. 适用场合：主要用于在水平和倾斜（倾角不大）方向输送大量散粒物料或中小型成件物品。
4. 链条输送机有多种型式，使用最广的、最简单的是链条输送机，由两根套筒辊子链条组成，链条由驱动链轮牵引，链条下面有导轨，支承着链节的套筒辊子。货物直接压在链条上，随着链条的运动而向前移动。
5. 螺旋输送机主要用于输送各种粉状、粒状、小块状物料并可同时完成混合、茭白、冷却的作业。不宜输送易变质、黏性大、块度大、易结块的物料。
常见的特征选择或特征降维方法
URL:https://www.wendangku.net/doc/656809364.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。
2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)
psp侠盗猎车手(罪恶都市)秘籍及攻略
这是，psp侠盗猎车手（罪恶都市）秘籍及攻略，保证好用！亲测！ 罪恶都市秘籍： ←, →, X, ↑, ↓, 口, ←, → 获取武器1 ←, →, 口, ↑, ↓, △, ←, → 获取武器2 ←, →, △, ↑, ↓, O, ←, → 获取武器3 ↑, ↓, ←, →, 口, 口, L, R 装甲100 ↑, ↓, ←, →, O, O, L, R 健康100 ↑, ↓, ←, →, X, X, L, R 获取$250,000 ↑, →, 口, 口, ↓, ←, O, O 提高通2星缉级别 ↑, →, △, △, ↓, ←, X, X 降低通缉级别 ↑, L, ↓, R, ←, L, →, R 坦克 L, R, R, ←, →, 口, ↓, R 毁坏在您附近汽车 ↓, ↑, →, △, L, △, L, △ 卡车 ↓，←，↑，L，R，△，○，× 汽车控制能力加强，按下键可以跳跃 车子可以在水上开 ○, X, ↓, ○, X, ↑, L, L 秘籍使用方法：进入游戏后，任何地方输入秘籍，即生效！！ 攻略：（流程） 共计59个任务（也就是59个关卡） MISSION 1： 第一个任务一向很简单，不过这次还是比以往只开车转要难了些。骑上面前的摩托车，开到南边机场边的粉点处，进入剧情上船之后受到攻击，剧情过后人已经在水里了，在原地浮着是会被打死的，马上向岸边游，按X键可加速，上了岸就安全了，回到军营门口时接到呼机的命令，走进门前有个绿箭头的营房之后任务结束。 奖金：$50 在磁盘标志的地方可存档 任务结束后在军营中出现“军衔标志”的SGT JERRY MARTINEZ任务点 MISSION 2：（CLEANING HOUSE）
高考任务驱动型作文 7种方法+7篇范文
高考遇到任务驱动型作文：7种方法+7篇范文助你轻松拿满分！ 将近一年的高三教学实践中，我对任务驱动型作文有了一点粗浅的认识，写下了这份心得，不足之处，敬请指教！ 一、条陈理由，彻解问题 “任务驱动型作文”写作的基本框架 任务驱动型作文的全称是叙事体新材料任务驱动型作文。其实质也就是有些地方所说“时评类”作文，其本质还依然是材料作文，只是在材料的基础上，增加了明确的指向性任务，意在增强写作的目的性、防止套作。这种作文题重在考查学生对一事物或社会现象的态度与看法，思维的深度与广度，表达的清晰与晓畅。因此，在写作这类作文时，有些基本的东西是必不可少的，只有具备了其中的基本要素，才能达到要求；只有具备了其中的基本框架，才能在考场中立于不败之地。 任务驱动型作文的基本框架有哪些构件组成呢？笔者认为，有如下五部分。 就是在审题的基础上，明确立意，选择写作的角度，拟定一个有抢眼的题目。这个标题应尽量是从材料中抽取而出的“核心立意”，并就此选取材料中关键词句加以组合而成的简洁短语或句子。尽力不用态度而用看法或观点。能运用约定俗成的词句加以改造更为上策。能标新立异就更加理想。 正文第一段就用“引述+表态+ 观点”的形式，以达到“闪亮登场”的效果。引述可是直接的，也可以是间接的，但必须是有针对性的。表态一定要坚决、果断和明确。观点的呈现，不要拖泥带水，而要开门见山。 有了态度与观点，没有理由就站不住脚。因此，作文的第三步必然阐述你的理由。阐述一定要具有条理性，就是分点；还要注意内容的层次性，如由浅及深，由表及里，有具体到抽象等。如此才能展示一个学生思维的深广度。 这个步骤一般的同学很难发挥。到底要怎样才能深入呢？笔者认为，最基本的办法就是针对问题提出可行的有时代意义的解决方法，即解决问题。另外，还可以“横向拓展” “纵向挖掘”和进行简易的批驳。尤其是反驳，可以预设反方，然后，进行委婉的劝说，以体现作者思维的周密性，达到任务型作文“文明说理”的要求。 任何一篇文章都要考虑其现实意义，如果没有了现实意义，该文章就逊色许多。因此，学生习作也好，考场作文也好，联系实际是必需的。但是，这一环节不能太婆婆妈妈，应如一部乐曲演奏完毕，戛然而止、曲终人散、回味无穷。 一篇习作具备了上述五个部件构建而成，已是有模有样、中规中矩，若能加上一些必备的调味品，如菜肴之于姜葱蒜，而后定然可取得高分好评。 【实例品析】阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 为了督促学生学习，某职业技术学院的焦老师想出在课后用微信发红包的“新招”，对出勤率高、学习成绩好和上课认真的同学，都发了红包。此举一出，他的课学生没一个逃课，课堂气氛活跃，师 生关系变好。此事传出，该校老师和学生表示认可，觉得这个做法有新意。媒体报道后，引发争议，有家长明确反对老师这种做法，认为用“钱”引导学生上课，会让孩子变得功利，使教育变味。 对以上这件事，你怎么看？请就焦老师、学生或家长的表现，表明自己的态度，阐述自己的看法。要求综合材料内容及含意，选好角度，确定立意，完成写作任务。 范文： 教书育人也应有“新招”（标题简洁、响亮） 为了督促学生学习，某职业技术学院的焦老师想出在课后用微信发红包的“新招”，对出勤率高、学习成绩好和上课认真的同学，都发了红包。此举一出，师生认可，又在社会上引发了争议，还有家长认为这样会使教育变味。我认为，焦老师是个敢于创新的老师。在如此沉闷的教育背景下，教书育人也的确应该有新招，才能激活教育的正能量。（引述+态度+观点） 首先，传统的育人方式是以班级集体授课制为主，以灌输为主的应试教育让学生们抵触厌烦，远远达不到教育的目的。在这样的情况下，老师们“八仙过海，各显神通”，采用一些新的顺应时代的招数，本是理所应当的，只有不断更新方法，才能不断激活学习的动力。 其次，微信发红包的新招效果明显。大焦老师的课没有一个逃课，课堂气氛活跃，师生关系很好。暂且不论其效果的持久性，但就这点，已经证明新招的可行性。 其三，如果能把“发红包”这种新事物与传统的教书育人方法有机整合起来，还可以给人们提供一种新的思维和教育理念。如在互联网时代，用好移动技术，对学生进行时时处处地引导与教育，定能激发出无数的能量。因此，焦老师的新招肯定能在教育界激发波波涟漪。（分点分层阐述理由） 有家长明确反对老师这种做法，认为用“钱”引导学生上课，会让孩子变得功利，使教育变味。的确，现代学生本就生长在“物欲横流”的环境中，一味用钱去引导学习，极有可能变得功利，使教育变味。但是，教育不能因存在某种风险而畏首畏尾或举步不前。只要是“在课后”，“用小钱”，方式恰当，不变本加厉，在红包激励的同时仍以精神感化、正面教育为主线，发红包这样的新举动一定能在教育中起到重要的激活辅助作用。（预设反方，简易批驳） 古语云：亲其师，信其道。发红包能让学生更亲近其师，“信其道”就不言而喻了。又云：教学相长。学生的学习热情因红包而唤起，那么，学生的热情必然会影响老师的激情，终将达到“相长”的目的。教师的魅力关键在于学术与人格。一个教师若能紧紧依靠自身的学术与人格魅力，辅以新巧的方法，定能让各种因素相得益彰，形成合力，促进教书育人功能的巨大提高。（横向拓展） 如今，我国的教育因各种原因而困难重重，多几个像焦老师那样不甘平庸、敢于创新的老师，拿出更多的新招，必然能冲破重重阴霾，走向教育强国的康庄大道。（联系实际，快速收尾） 【点评】这一篇习作基本按照五部分基本框架来写，说理清晰，有条理，有深度，也有广度，适度的引用名言，具有较强的时代意义，是一篇难得的考生值得参照的优秀作文。 二、依事设问，分层论述 面对叙事体新材料任务驱动型作文，许多同学不知所措，莫衷一是。在此，介绍一种十分基本实用的方法，即“依事设问，分层论述”，它既能解决无话可说的问题，又可以凭此提升深入阐述事理的能力。 方法指导： 1.依据任务梳理材料，选定角度，表明你的态度，发表你的看法或观点。 2.从材料出发，引述材料，分析并提出新颖、与众不同的中心论点（标题）。
《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
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高考语文任务驱动型作文范文十篇 1.阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 2015年10月7日，经过连续搜救，17名擅自进入广西来宾市自然保护区露营被困失联的驴友，成功获救。来宾市为此次营救，耗费了巨大的公共资源，更严重的是营救中救援人员也面临巨大的危险。这一事件引起了社会的强烈反响：当地政府呼吁驴友要严格遵守相关法律法规，不要擅自行动。有网友认为，驴友是公民，作为纳税人，有权享受公共服务，不应为救援买单；又有网友说“人生需要…说走就走?的旅行”，并为他们的行为点zan。 对此你有何看法？请选好角度，自定立意，自拟标题作文；不要套作，不得抄袭。 旅游遵法，顾全大局 近日，一些擅自进入旅游区露营被困失联的驴友，经过连续搜救，耗费巨大公共资源之后被成功获救。对此我认为，驴友应当自觉遵循相关法规，顾全大局。 驴友擅自露营失联使得救援人员耗费巨大人力物力去营救，究其原因，无外乎两个：表面看是驴友的贪玩心理的驱使，使其忽视法度；然而从深层次看，则是当代人们以自我为中心，不顾大局的缩影。擅自露营的驴友，有没有想过失联后给救援人员造成麻烦的后果?这样不负责任的行为与损人不利己大同小异。 驴友持着贪玩好奇之心便任意作为，这实质上也是自我保护意识不高、思想浅薄的表现。在这个信息发展的时代，人们依赖于新技术给人们带来的便利，对于自己错误的行为竟不加纠正。然而，从另一方面上看，营救人员又何其不是耗费了巨大的资源、甚至奋不顾身投身于救援之中、陷入危险境地才得以成功营救他们?王小波说：“现代技术的发展使人们过度依赖技术，人们以为自己征服了技术，而我们又何尝不是被技术捆绑着不能自主行走。”由此可见，当驴友们过度依赖技术，将自我保护意识蒙蔽于此，被困失联也便是自然而然的事了。 深究其源，驴友无视法度、抛弃责任心的行为更是整个时代自我中心观强烈的表现。信息技术的蒸蒸日上，带来经济利益的同时人们也渐渐利欲熏心，让自我中心观肆意膨胀泛滥，驴友的行为便是个很好的例证。获诺贝尔医学奖的大禹良点坦言：”制造出的新型病菌是为了服务于人民!”自我中心观一旦在社会上泛滥成灾，那么谁会像大禹良点一样为社会服务?长此以往，试问社会的和谐发展由何而来?民族国家的复兴壮大又该怎么继续? 诚然，有人认为驴友们这么做值得肯定，纳税人有权享受公共服务，不应为救援买单。而我认为，这样忽视法度、不顾全大局的行为，是这个文明不断发展的时代的滥觞! 驴友被困失联已是既定的事实，如今我们需要做的，就是加强公民的道德修养，加大法律的监管力度，使法制为先的观念深入人心。龙应台有言：“做事应得三思，切勿让个人主义滋长而使他人步入危险的境地。”旅游遵法，顾全大局，是一个公民应当遵循的基本准则。 2.阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。(60分) 每天下午五点，南京市盐仓桥附近都会有一对老夫妇在道路停车带搬凳子坐下，“人肉”占车位，等待儿女开车回家，如果孩子回来迟，两人就轮换着坐，直到孩子归来。针对此事，各方有不同反应。有的人感叹，可怜天下父母心；附近车主气愤又无奈：那是社会公共车位，不是他家私人的，但总不能出手对两个人怎么样吧？老夫妇的儿女也很委屈：附近车位确实太紧张，但也劝父母不要这样风雨无阻，却拗不过两位老人。 对于以上事情，你怎么看？请你就其中某一个或某一群人的表现，表明你的态度，阐述你的看法。要请综合材料内容及含意，选好角度，确定立意，自拟标题，不得抄袭。 在一定限度内给予温情理解 南京市一位老夫妇“人肉”占车位等待下班归来的儿女，让附近车气愤又无奈。此事也引起社会不同的反应。我认为，在一定限度内，应给予中国的父母温情的理解。 这对夫妇的儿女曾劝自己的父母不要风雨无阻，而结果是拗不过两位老人。此时就不
大数据复习提纲
1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况； 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一：ppt上的 1、模型构建（归纳） 通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论） 根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。 答案二：老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理） 7、分类评价标准
1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate； 3）灵敏度（sensitive） sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力； 4）特效度（specificity) specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision） 精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall） 召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。 召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。 综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。 本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。
任务驱动型作文范文10篇
高考全国卷任务驱动型作文汇总，十个题目十篇参考作文！ 作者：厦大附中郭培旺 2016年高考有26个省市使用全国卷，且这一数字将有增无减，针对2015年高考语文全国卷作文，任务驱动型作文的概念逐渐深入人心。 第一篇：教育部考试中心命制（全国一卷） 18.阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。（60分） 因父亲总是在高速路上开车时接电话，家人屡劝不改，女大学生小陈迫于无奈，更出于生命安全的考虑，通过微博私信向警方举报了自己的父亲；警方查实后，依法对老陈进行了教育和处罚，并将这起举报发在官方微博上。此事赢得众多网友点赞，也引发一些质疑，经媒体报道后，激起了更大范围、更多角度的讨论。 对于以上事情，你怎么看？请给小陈、老陈或其他相关方写一封信，表明你的态度，阐述你的看法。 要求：综合材料内容及含意，选好角度，确定立意，完成写作任务。明确收信人，统一以“明华”为写信人，不得泄露个人信息。 有一种爱或许无需别人理解（中国青年报曹林） 小陈： 你好，我叫明华，看到有关你的新闻后深有感触。很惭愧，像你父亲一样，我以前开车时也有接听和拨打电话的陋习，受你爱父之心和此举的感动，以后一定会改掉。想起前几天，我的孩子批评我吃饭时还在刷手机，内心也无比温暖。谨以此信向你表达支持与敬意。 你的行为赢得了多数人的支持，也有少数人质疑和反对——你要宽容这种七嘴八舌的杂音，这就是舆论，当有关你的新闻变成一个大众传播事件后，很多评论就跟你、跟事件本身无关了，你不要被这些争议所干扰，不要被“举报父亲”这个渲染性标签压得喘不过气来，坚信自己是以这种父亲能接受的方式表达对父亲的爱。我知道，你这样做，绝不是“吾爱吾父，吾更爱原则”——而就是纯粹的爱父亲，以这种让父亲记忆深刻的方式改掉陋习。这种爱，只要父亲能够理解就足够了，无须别人的理解。 之所以有一些争议和质疑，是因为他们没有站在一个爱父亲的女生的角度来看这个问题，没有将心比心，没有同情的理解，而是一个凑热闹的看客和冰冷的旁观者。当这件事成为一个大众话题时，你已经成为一个被消费的热点。大众传媒工业从这条新闻中各取所需：网友需要的是伦理冲突和情法争议，媒体需要的是劲爆新闻和反常故事，评论员需要的是噱头和谈资，交警需要的是普法案例，律师需要的是以案说法，道学家需要的是道德高地，微博需要的是能增加点击的热点，微信圈需要的是能刷屏的温暖鸡汤。 而这一切，与你的需要没有关系。作为一个曾一直努力想让父亲改掉抽烟习惯的我知道，作为女儿的你，要的只是父亲能改掉这个开车陋习，要的是父亲免于被这种陋习所伤害，要的是开车的父亲平平安安回到家中和你一起吃晚餐。从新闻看，你的目的已经达到，父亲老陈后来领悟到“觉得女儿确实说的很有道理，她是在对家人的生命负责，也是对家人爱的一种体现”。——父亲理解了你的良苦用心，读到了你的爱，那就足够了。
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
任务二 选择型流程设计答案
任务二选择型流程设计习题答案 班级：学号：姓名：时间： 一、单项选择题 1．在C语言中，能代表逻辑真的是（D） A. true B. 大于0的数 C.非0整数 D. 非0的实数 2．设以下变量均为int类型，则值不等于7的表达式是 ( C )。 A. (x=y=6,x+y,x+1) B. (x=y=6,x+y,y+1) C. (x=6,x+1,y=6,x+y) D. (y=6,y+1,x=y,x+1) 3、下面（ B ）是错误的if语句（设int x, a, b;） A. if (a=b) x++; B. if (a=
罪恶都市通关秘籍
没有这个秘籍，但是能通过一些别的方法过去。 PSP版《GTA 罪恶都市》主线流程攻略 主线流程功略 MISSION 1： 第一个任务一向很简单，不过这次还是比以往只开车转要难了些。骑上面前的摩托车，开到南边机场边的粉点处，进入剧情上船之后受到攻击，剧情过后人已经在水里了，在原地浮着是会被打死的，马上向岸边游，按X键可加速，上了岸就安全了，回到军营门口时接到呼机的命令，走进门前有个绿箭头的营房之后任务结束。 奖金：$50 在磁盘标志的地方可存档 任务结束后在军营中出现“军衔标志”的SGT JERRY MARTINEZ任务点 MISSION 2：（CLEANING HOUSE） 任务开始前可先在军营里打巡逻兵抢来M16，现在军营里的士兵是不会还手的。在“军衔标志”任务点开始任务。 先到东南方港口处的粉点射击场找到PHIL CASSIDY（GTA系列的老熟人了，VC中的兵器狂和酒疯子，因醉酒后玩炸弹而丢掉了一条手臂，在系列中一向经营武器店），跟着PHIL上他的卡车，向北开到粉点的地方，PHIL在给你指点了目标之后离开，用之前抢来的M16轻松干掉街对面2个红箭头标着的人，进到他们身后有蓝箭头的屋里，再干掉屋里两个空手的人就能拿到钱，把钱带回军营接任务的地方结束任务。 奖金：$100 任务结束后港口找到PHIL的那个射击场可以进入，在里面可进行射击练习，打掉持枪的目标加分，打中空手的目标扣分，达到要求以上的分数可进入下一种武器的练习，全部共5种武器，都完成后在武器店买东西时可得到优惠；此外在得分、命中率或时间上创下新纪录时，每项可得到$500的奖励。 MISSION 3： 任务开始前可以多抢点M16来发泄，以后就没机会了。 在“军衔标志”任务点开始任务。 到东南方粉点处PHIL那里拿到车，向南到港口方向找MARY，半路会遇到别的女人提供MARY的消息，拉上那女人一起向北到地图中间的STARFISH岛的粉点，打倒两个和你起冲突的人（非常弱，空手都搞得定），开车带MARY回军营，结果才回到门口就被人家解雇鸟，奖金也就浮云了。
罪恶都市全部任务
侠盗飞车之罪恶都市 罪恶都市 ==在自由城监狱里度过了15年铁窗生涯的我，今天终于出狱了。但当地的黑手党老大Sonny 为了在罪恶城发展势力，选中我去罪恶之城，发展他在那里的势力。迫于生计，我只能重操旧业......在罪恶城机场我们和Sonny的律师Ken碰面，驱车向码头交易地点赶去。谁知遇到埋伏，Harry和Lee死了，钱也被抢了，万幸的我，在枪战中捡回一条命，逃到了Ken的办公室。来到Ocean View后上楼，与Sonny通话，当他得知钱被抢后，要我还钱，不然就派人干掉我，愤怒的我将电话摔到了地上。 第一章:==主流任务== A. Ken Rosenberg(律师处)的任务 1.The party 来到的办公室，交谈后Ken让我去码头的游艇上参加本地黑帮的聚会。(要先去商店换衣服)在游艇上与Cortez交谈后，认识了他的 女儿Mercedes，Mercedes给我指了指当地的主要黑帮头头。然后让我送她到Pole Position Club(脱衣舞俱乐部) 报酬:100 2.Back Alley Brawl 我来到Malibu Club，找到Kent Paul了解情况后。赶到Ocean Beach的一个小巷找到一个厨师，干掉他夺到电话并遇到Lance 这时，来了三个大厨子。不要恋战，开Lance的车和他一起逃到枪店然后返回Ocean View. 报酬:200 3.Jury Fury 去Ken的办公室，他让我去恐吓两个陪审员。出门时，有个工人被车压死，捡起他的锤子赶到指定地点，不要将陪审员打死 只须将他们的车砸坏就行。报酬:400 4.Riot 在Ken的办公室结识了Carrinton，一个建筑公司老板。得到的任务是让我去一处建筑仓库引发一场暴动!先去换衣服，然后赶往 建筑仓库(最好到警察局停车场捡手雷，那样过关会容易些)。发现工人在示威，我过去随便打了四个工人。暴动开始了!趁乱进入 建筑仓库，炸毁三辆卡车。报酬:1000 B. Avery Carrington(建筑工地处)的任务 1.Four Lron 在工地与Carrington交谈，将要去干掉一个爱打高尔夫的工头。先去衣店换一身高尔夫装(真难看)后去高尔夫球场，由于无 法将武器带入高尔夫球场，只得用高尔夫球棒了。开小车到那个工头练球的地方，先上去放到一个守楼梯的保镖，然后下楼
任务驱动型作文指导和例文
任务驱动型作文指导和例文 任务驱动型作文指导和例文 一．关于任务驱动型作文题的认识 任务驱动型作文写作是2015年高考语文作文新出现的题型。旨在着重考查阅读能力、写作能力，特别是思维能力。要求学生读懂材料，在读懂的基础上按照任务指令作文，所以审题时的阅读能力和领悟能力要求较高。 与以往传统作文不同的是，任务驱动型作文写作具有一定的封闭性。写作目的、要求，更加明确、单一。考生在真实的情境中辨析关键概念，在多维度的比较中说理论证。【2015年全国课标1卷】阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 因父亲总是在高速路上开车时接电话，家人屡劝不改，女大学生小陈迫于无奈，更出于生命安全的考虑，通过微博私信向警方举报了自己的父亲；警方查实后，依法对老陈进行了教育和处罚，并将这起举报发在官方微博上。此事赢得众多网友点赞，也引发一些质疑，经媒体报道后，激起了更大范围、更多角度的讨论。 对于以上事情，你怎么看？请给小陈、老陈或其他相关方写一封信，表明你的态度，阐述你的看法。要求综合材料内容及含义，选好角度，确定立意。完成写作任务。明确
收信人，统一以“明华”为写信人，不得泄露个人信息。【2015年全国课标Ⅱ卷】阅读下面的材料，根据要求写一篇不少于800字的文章。 当代风采人物评选活动已产生最后三名候选人：大李，笃学敏思，矢志创新，为破解生命科学之谜作出重大贡献，率领团队一举跻身国际学术最前沿。老王，爱岗敬业，练就一手绝活，变普通技术为完美艺术，走出一条从职高生到焊接大师的“大国工匠"之路。小刘，酷爱摄影，跋山涉水捕捉世间美景，他的博客赢得网友一片赞叹：“你带我们品味大千世界”“你帮我们留住美丽乡愁“。 这三人中，你认为谁更具风采？请综合材料内容及含意作文，体现你的思考、权衡与选择。要求选好角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭。 任务驱动型作文 材料通过增加任务型指令，发挥材料引导写作任务的功能，使考生在真实的情境中辨析关键概念，在多维度的比较中说理论证。 如全国一卷要求考生给“女儿举报”事件相关方写信来入情入理地谈问题、讲道理。 全国二卷要求考生在深入思考“当代风采人物”推选标准的基础上优中选优， 都引导考生就一个具体明确的任务来写作，从而更有
北邮_大数据技术课程重点总结
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机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； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
代理人任务选择指南EVE
代理?任务选择指南 EVE 很多?对于代理?任务并不了解，其实每个族的并?只能接受本种族势?集团的任务（打开星图显?设置中，我的代理?选项，星图上的绿点即是?前对你开放的代理?）。只要代理?对你开放，你就可以去接受相应任务，这?所推荐的代理?都是拥有?质量等级4任务的代理?或者有良好回报的科研任务的势?集团，只要你能专?与某?集团的代理?坚持做下去定能有所收获。 简??之，任务就是认准了我们所推荐某?集团的代理?，反复做，坚持做！ 在?物与地点?搜索范围“军团”输?下列军团名称搜索所得搜索结果内容的“显?信息”?代理??栏下展开，就可以看到，代理?部门了，选择对你开放的代理?，把代理?“设置成终点”即可飞去寻找所选的代理?。艾玛 1．军务部 2．帝国学院 3．杜厦铸造 4．民事法庭 5．艾玛海军 6．艾玛商管局 7．天主凝聚会 8．内凡达矿业协会 9.佐洱??集团?? ?玛塔尔 1．共和国司法部 2．?玛塔尔矿业联合体 3．罗述集团 4．?由扩张集团 5.核?局?公司 加达? 1.加达?海军 2.加达?商业法庭 3.卡拉集塔集团 4.异株湖集团 5.莱戴集团 盖伦特 1.联邦情报处 2.星形矿业 3.酷菲集团 4.飞马集团 5.莱登船业 6.西顿?业 7.度沃勒试验室 其他各?势?（不推荐新?做） 1.天使企业联合体——主天使集团，?天使集团，守护天使集团，救赎天使集团 2.天蛇——天蛇集团
2.?迪加财团——印塔基联合财团，印塔基银? 3.萨沙共和国——实?派，忠实制造 4.古斯塔海盗——古斯塔集团 5.图尔克部落——信任伙伴集团 6.艾玛达共和国——艾玛达舰队 个?建议C族的做加达?海军或者卡拉吉塔集团中司令部或者安全部的代理?任务，这两?集团能够提供?些?常强?的C族改装型舰船。 还有就是天使集团，你会发现许多?级装备货?都是天使的最好，不过好像做起来有难度。 科研任务代理?所在军团（S P E E D） 在?物与地点?搜索范围“军团”输?下列军团名称搜索所得搜索结果内容的“显?信息”?代理??栏下展开“科研”把代理?“设置成终点”即可飞去寻找科研任务的代理?如果声望不够代理?会表?对你不开放就?法开展科研任务可以在当地杀N P C海盗或做任务提升声望 ?、种族：加达? 1、军团名称:卡拉吉塔集团主要科研?向:电磁物理学&引?物理学 2、军团名称:异株湖集团主要科研?向:磁流体物理学&C族飞船 3、军团名称:莱戴集团主要科研?向:C族飞船,引?物理学&?箭学 ?、种族:?玛塔尔 1、军团名称:核?局?公司主要科研?向:M族飞船&原?物理学 2、军团名称:?限创造主要科研?向:机械?程学&M族飞船 三、种族：艾玛 1、军团名称:天主凝聚会主要科研?向:激光物理学& A族飞船 2、军团名称:维鲜集团主要科研?向: A族飞船 3、军团名称:内凡达矿业协会主要科研?向:?能物理学& A族飞船 四、种族:盖伦特 1、军团名称:西顿?业主要科研?向:电??程学,C族飞船&G族飞船 2、军团名称:莱登船业主要科研?向:G族飞船,离?物理学&量?物理学 3、军团名称:度沃勒实验室主要科研?向:离?物理学&G族飞船 五、其他势? 1.天使企业联合体——主天使集团，?天使集团，守护天使集团，救赎天使集团 2.天蛇——天蛇集团 2.?迪加财团——印塔基联合财团，印塔基银? 3.萨沙共和国——实?派，忠实制造 4.古斯塔海盗——古斯塔集团 5.图尔克部落——信任伙伴集团 接到任务后就开始研究，随着持续的研究，玩家累积的研究分数(R P s)就可以当作是蓝图(B P)博彩的?场卷了。每个?时都有?个博彩在已选择的研究领域进?，把2级物品的蓝图随机地派发给玩家。在接受了蓝图的提案并拿到蓝图的玩家，研究分数会在分别的研究领域?归零。 P S：科研部门都有可能拿到T2图，主要是靠你多做任务积累声望。
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