建筑装饰的基本概念

建筑装饰的基本概念：建筑装饰是指建筑物主体工程完成后所进行的装潢和修饰处理，是以美学原理为依据，以各种建筑及建筑装修材料为基础，从建筑的多功能角度出发，对建筑或建筑空间环境进行设计，加工的行为与过程的总称；它是美化建筑和建筑空间为主要目的而设置的空间环境艺术。

建筑装饰构造的内容包括构造原理、构造组成和构造做法。

饰面类构造根据材料的加工性能和饰面部位特点不同分为罩面类，贴面类和钩挂类。

建筑装饰构造的一般原则（1）、满足功能及精神生活的需求；（2）、合理选择材料，施工方便可行；（3）、满足经济合理要求；（4）、注意与相关专业，工种（水、暖、电、通风）的密切配合。

根据室内楼地面装饰构造做法的不同，可将室内楼地面装饰分为：整体式楼地面、板块式楼地面、木楼地面和人造软质制品楼地面等。

现浇水磨石地面的一般构造（P18图2.3）

陶瓷地面砖楼地面构造（P20图2.5）

板块式楼地面是指由各种不同形状的板块材料（如陶瓷锦砖。缸砖。大理石及花岗岩石等）铺砌而成的装饰地面。

大理石、花岗岩楼地面的构造做法：现将基层表面进行清扫，湿润，保证结合层粘接牢固，再在基层上抹30mm厚，1：3干硬性水泥砂浆，整平后在干硬性水泥砂浆上刷一层素水泥浆以提高粘接强度，然后在其上铺贴石材板块，并用素水泥填缝。

墙面装饰分为（1）、内墙面装饰的主要作用是保护墙体，美化室内环境，提高室内的舒适度，保证室内采光，保温，隔热，防腐，防尘和声学等使用功能（2）、外墙面装饰主要功能是美化建筑物和城市景观，保护建筑物的外界面免受外界环境的侵蚀，改善建筑外墙的保温，隔热及隔声等物理功能（不同的墙面有着不同的装饰效果和功能）。

墙面装饰按所用的装饰材料，构造方法和装饰效果的不同分为以下几类：（1）、抹灰类饰面构造，包括一般抹灰和装饰抹灰饰面装饰；（2）、涂饰类饰面构造，包括涂料和刷浆等饰面装饰；（3）、板块式类饰面构造，包括陶瓷制品和预制板材等饰面装饰；（4）、罩面类饰面构造，包括在墙柱面上粘贴，安装木质板材和金属板材等；（5）、卷材类饰面构造，包括裱糊墙柱面和软包墙柱面；（6）、其他材料，如玻璃幕墙等。

隔断的类型：常见的有屏风式隔断，漏空式隔断，玻璃隔断，移动式隔断以及家具式隔断等。顶棚装饰的分类：按顶棚的外观形式可将顶棚分为：平滑式，井格式，悬浮式和分层式等。分层式顶棚的特点：在同一室内空间根据使用要求，将局部顶棚降低或升高，构成不同形式，不同层次的小空间，利用错层来布置灯槽及送风口等设施，结合声光电及空调的要求，形成不同高度及不同反射角度，产生不同效果，这种顶棚适用于中型或大型室内空间，如活动室，会堂，餐厅，舞厅及功能厅及体育馆等。

幕墙的类型（按幕墙的饰面材料划分）：玻璃幕墙，金属板幕墙，石材幕墙，组合幕墙。

采光屋顶：是指建筑物屋顶材料全部或部分被玻璃，塑料及玻璃钢等透明材料所取代，从而形成兼有装饰和采光功能的顶部构件。

采光屋顶的特点：（1）建筑室内同时兼有内外空间双重环境特点（2）充分利用自然光，减少室内照明的费用，又能通过温室效应降低采暖费用，节约能源（3）具有较强的装饰性。采光屋顶主要由透光材料，骨架，连接件和嵌缝密封材料等组成。

门套的构造：门套是用各种装饰材料将门洞及周边镶嵌起来的装修做法，主要形式有两种：一种设计要求不设门框，直接在门洞墙体上镶钉细木工板并饰以装饰面板形成筒子板，门扇直接安装在筒子板上，另一种为改造工程，原设有门框，可将门框及洞口侧面用细木工板进行包装，表面饰以装饰面板。

建筑按承重材料分为：砖砼结构，钢砼结构，钢结构，砖木结构等。

基本模数：1M=100mm

室内的三大界面：顶棚，墙面，地面。

楼梯的组成：梯段，平台，栏杆，扶手。

伸缩缝：为了应对热胀冷缩而设置的缝隙，其构造为基础不断开，其他构件均断开。

地震：（1）震级：一次地震所释放的能量的多少；（2）烈度：地震对房屋的破坏力。

硬山：山墙出屋顶

幕墙：是一种悬挂在建筑物结构主体外侧的轻质围护墙，一般不承受其他构件的荷载，只承受自重和风荷载，形似挂幕，又称为悬挂墙。

排水方式（屋顶）：无组织排水，女儿墙内排水，檐沟外排水。

隔断：是限定空间而又不使限定的空间之间完全割裂，是一种非纯功能性构件，而不是实的墙，隔断注重装饰效果。

认知心理学复习重点

第一章绪论 认知：认知是一种心理活动，包括知识的获得、贮存、转化和使用。它是人类心理学研究的重要组成部分。（选择题） 认知心理学的特点：强调心理结构和过程。 认知心理学的起源： ●19世纪心理学的发展 1.冯特：心理学应该使用一种内省的技术，研究心理过程。 2.艾宾浩斯：无意义音节（如“DAP”），重学时的节省。 3.威廉.詹姆斯：更喜欢通俗的途径，他重视日常生活中人们遇到的心理问题。 ●20世纪心理学的发展 1.华生：行为主义。统治美国心理学近半个世纪。 ●认为内省法过于主观，是不科学的，意识太模糊，以至于不能恰当地进行研究。 ●拒绝研究隐含的过程，因此，心理活动的研究当然受到了阻碍。 ●强调概念应该小心地、仔细地进行定义。对当前认知心理学的方法做出了重要的贡献。 2.格式塔心理学 ●在欧洲大陆产生影响 ●强调人有一种将他们所看到的东西组织起来的倾向 ●强烈反对内省技术将经验分析成分开的各种成分这种做法 ●强调顿悟在问题解决中的重要性 3.英国心理学家巴特利特 ●拒绝艾宾浩斯的实验法 ●使用比较自然的、有意义的材料，如长篇小说 当代认知心理学出现的背景及有什么影响因素： ●背景： 1.把1956年9月11日定为认知心理学的生日。另一个重要的转折点1967年Ulric Neisser出版了《认知心理 学》。 ●影响因素： 1.对行为主义的观点越来越不满意。 2.乔姆斯基，拒绝语言获得的行为主义途径，而强调心理过程。 3.20世纪50年代末期，人类记忆研究开始兴旺起来。 4.皮亚杰建构了新的发展心理学的理论，该理论强调了儿童如何发展对概念的鉴别。 5.信息加工途径，即来自计算机科学和通讯科学。信息加工途径有两个重要的成分。一是心理过程能过通 过与计算机的操作相比较，而得到最好的理解。二是心理过程可以解释为，系统从刺激到反应的一系列阶段中，所完成的信息加工。 当前的认知心理学： 生态学效度是指，研究所获得的结果也应该能够适用于现实世界中自然发生的行为。 计算机模拟与纯粹的人工智能的区别： ●纯粹的人工智能是一种探索尽可能高效地完成任务的途径。 ●计算机模拟试图将人的局限考虑进去。计算机不能模拟任务，也不能模拟人在语言学习、识别日常情景中的 物体，或者通过类比其它情境来解决问题等方面，所表现出来的复杂的能力。 认知神经科学的研究手段： ●脑损伤病人的研究 ●正电子发射断层摄影术（PET扫描） ●功能性磁共振成像（fMRI） ●事件相关电位（ERP） ●单细胞记录技术

基于模板匹配算法的数字识别讲解

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师 2013年5月

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：2013年月日

摘要 (1) Abstract (1) 1 绪论 (2) 1.1 研究目的和意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 2 本文基本理论介绍 (3) 2.1 位图格式介绍 (3) 2.2 二值化 (3) 2.3 去噪 (3) 2.4 细化 (4) 2.5 提取骨架 (4) 3 图像的预处理 (5) 3.1 位图读取 (5) 3.2 二值化及去噪声 (5) 3.3 提取骨架 (6) 4 基于模板匹配的字符识别 (8) 4.1 样本训练 (8) 4.2 特征提取 (8) 4.3 模板匹配 (9) 4.4 加权特征模板匹配 (10) 4.5 实验流程与结果 (10) 5 结论 (16) 5.1 小结 (16) 5.2 不足 (16) 6 参考文献 (17)

基于模板匹配算法的数字识别 摘要 数字识别已经广泛的应用到日常生活中，典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰，数字笔画粗细不均匀，有较大的噪声，识别效率不高。本文采的主要思想就是对字符进行分类，之后对字符进行细化，提取细化后字符的特征矢量，与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的作为识别结果。本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。 关键词：模板匹配；数字识别；特征值加权；字符识别； Template matching algorithm-based digital identification Abstract Digital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate. Key words：Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;

大数据结构的基本概念

实用标准文档 文案大全第1章数据结构基础 结构之美无处不在： 说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？ 本章知识要点： 数据结构的基本概念 数据类型和抽象数据类型 算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念 计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。 计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求 1 2020年4月19日

文档仅供参考 数字图像处理课程设计内容、要求 题目一：图像处理软件 1、设计内容及要求： （1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。 （2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例 说明）： (1)实现图像处理的基本操作 学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。 (2)图像处理算法的实现与显示 1 2020年4月19日

文档仅供参考 针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。 (3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也能够设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。 题目二：数字水印 1、设计内容及要求： 为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，经过提取水印信息确认作品版权。一般情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。 （1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。 2 2020年4月19日

噶米数值计算的基本概念

课程名称 _______ 计算方法 ____________________ 实验项目名称 数值计算的基本概念（误差） _____________________________ 一.实验目的和要求 1?了解误差的种类及其来源； 2. 了解算法的数值稳定性的概念。 二.实验内容和原理 分析应用题要求将问题的分析过程、 算法的分析等写在实验报告上。 2-1分析应用题 函数sin x 有幕级数展开 3 5 7 X + X x , s i IX = x - 3 ! 5 ! 7 ! 利用幕级数计算sinx 的Matlab 程序为 fun cti on s=powers in(x) % POWERSIN. Power series for sin(x) % POWERSIN(x) tries to compute sin(x) from a power series s=0; t=x; n=1; while s+t~=s s=s+t; t=-x A 2/(( n+1)*( n+2))*t; n=n+2; end 1) 解释上述程序的终止准则； 当t=0时，程序终止。 2）对于X =M /2,11二/2,21二/2，计算的精度是多少？分别需要计算多少项? 实验成绩 _______ 指导老师（签名） 日期 2011-9-9 Matlab 源程序、运行结果和结果的解释、

dx X nx + 5 1—0 - 计算的精度是10 °6 。 分别计算11次，37次，60次。 fun cti on s=powers in(x) % POWERSIN. Power series for sin(x) % POWERSIN(x) tries to compute sin(x) from a power series s=0; t=x; n=1; m=0; while s+t~=s s=s+t; t=-x A 2/(( n+1)*( n+2))*t; n=n+2; m=m+1; end m 2-2分析应用题

《认知心理学》试题及参考

1、试述认知心理学的产生条件并对这一心理学流派进行评价。（10分） 内部条件（4分）：（1）早期实验心理学的影响；（2）行为主义的影响；（3）格式塔学派的影响；（4）二战后心理学的发展 外部条件（3分）：（1）哲学思潮及方法论的影响；（2）计算机科学发展的影响；（3）语言学发展的影响 评价（3分）：（1）进步性：具有较强的生命力，理论贡献大；（2）应用的前景十分广泛；（3）存在缺陷，受到批评。 1.认知心理学的研究原则是什么？（10分） 用实验、分析的方法研究过程。（1分） （1）经验性原则：相对于哲学思辨而言，认知心理学强调以实验、统计为主，用实证、科学的方法来研究人的认知过程。（3分） （2）分解性原则：分解实验，研究大问题中的小问题，即把复杂的心理活动分解为一个个小的部分来研究，题目小便于严格控制实验条件。但严格的实验控制带来较低的外部效度，因此要求“分解”之后再“组装”才能形成较完整的理论。（3分） （3）过程性原则：在动态的过程中（作用、交互作用、变化）分析问题。一个过程的理论模型代表了假定的信息加工阶段。过程的研究有利于确定信息加工各阶段的顺序，有利于建立精细的理论模型。（3分） 2.以实验为例评述研究反应时的主要技术。（20分） （1）相减因素法： 理论逻辑：通常安排两种不同的反应时作业，其中一种作业包含另一种作业所没有的某个心理过程，即所要测量的过程，这两种反应时的差即为该过程所需的时间。（2分）以Donders （1868）实验为例进行分析。（2分）评价：可以分解出大脑内一个完整的认知加工过程各阶段的反应时。但以系列加工为前提，研究者必须对S——R之间的阶段过程有着精确的认识，这很难；减法的观点与“整体大于部分之和”矛盾，某一阶段单独加工的反应时不一定等于他放在整体中所占的反应时。（2分） （2）相加因素法： 理论逻辑：如果两个因素的效应是相互制约的，即一个因素的效应可以改变另一个因素的效应，那么这两个因素只作用于同一个信息加工阶段；如果两个因素的效应是分别独立的，即可以相加，那么这两个因素各自作用于某一特定的加工阶段。（2分）以Sternberg（1969）短时记忆信息的提取实验为例进行分析。（2分）评价：通过严密地推理，可以间接地确定一个系列加工各阶段的存在。但仍然是一种间接测量，其系列加工假设的合理性有待检验。（2分） （3）开窗法： 一种直接测量RT的方法，在各个加工阶段的转换之际给一个外部指标（如按键），以便直接记录下每个阶段的RT。（2分）以Hamilton（1977）字母转换实验为例进行分析。（2分）评价：能够直接测量RT，但是在认知加工的后面阶段可能存在对前面阶段的复查、提取和整合等，难以区分。（2分） （4）反应时技术应注意的问题：反应速度和正确率的关系（2分） 3.以实验为例述评模式识别的三种理论模型（20分）。 （1）模板匹配理论： 基本思想：模板是长时记忆中储存的外部模式（图式）的袖珍复本，当一个外部刺激的编码和某一个模板有最佳匹配时，这个刺激就被确认为和这个模板属于同一类型，于是得到了识别。（2分）实验简析。（2分）优缺点简评。（2分） （2）原型匹配理论：

图像匹配程序设计——模板匹配

摘要 模板匹配就是把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法。模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 本文主要主要介绍了灰度相关的匹配方法，灰度相关的图像匹配算法是图像匹配算法中比较经典的一种，很多匹配技术都以它为基础进行延伸和扩展。它是从待拼接图像的灰度值出发，对待匹配图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置，从而使用MATLAB软件实现图像匹配。 当以两块区域像素点灰度值的差别作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，则两块图像的匹配程度越高。该方法的匹配效果要更好，匹配成功率有所提高。 关键词：图像匹配；MATLAB；灰度相关

目录 1 需求分析 (1) 1.1 问题描述 (1) 1.2 基本要求 (1) 2 设计方案 (2) 2.1 相关概念 (2) 2.2 算法设计 (2) 3 仿真内容 (5) 3.1 相关函数说明 (5) 3.2 模版匹配源代码 (8) 4 仿真结果及分析 (9) 结束语 (11) 参考文献 (12)

1 需求分析 1.1 问题描述 计算机模式识别所要解决的问题，就是用计算机代替人去认识图像和找出一幅图像中人们感兴趣的目标物。在机器识别物体的过程，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间，不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式，这就叫做匹配。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。研究某一特定对象物位于图像的位置，进而识别对象，这就是匹配的问题。利用模板匹配可以在一幅图像中找到已知的物体。这里的模板指的是一幅待匹配的图像，相当于模式识别的模式。基本要求如下: (1).进行匹配的两幅图像为JPG格式或BMP格式。 (2).能够进行对两幅数字图像的匹配。 (3).采用交互式程序对图像进行匹配。 1.2 基本要求 通过分析题目的基本要求，我将此使用两种方法实现匹配:一个是基于灰度的模板匹配，另一个是基于灰度的快速匹配。在以上两种方法中，用户可以对两张图像进行匹配并显示匹配结果。

数据挖掘及决策树

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。

项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功

《基本概念与运算法则》读书笔记

《基本概念与运算法则》读书笔记 在朱老师的推荐下，我有幸借阅了图书室中《基本概念与运算法则》这本书，这本书于我就像一扇通向提升专业素养的门，给我带来无限的启迪和很大的影响。随着阅读的越多，我能从中汲取的便越多，而想要学习提升的变更多。 小学数学所涉及的内容，无论是基础概念，还是基本法则，都是最基础的、最本质的，要把这些本质的东西讲述清楚往往比较困难。而《基本概念与运算法则》一书结构简洁，通俗易懂。主要讲述小学数学教学内容中的一些核心问题，在理解内容的基础上，探讨实现“四基”课程目标、适合小学生认知规律的教学方法。分为三个部分：“问题篇”、“话题篇”和“案例篇”。“问题篇”包括30个问题，大部分问题来自数学教育工作者和教学一线的数学教师，本书尝试以回答问题的方式进行讲述，读者能够通过对这些问题的理解把握小学数学的核心。“话题篇”设定了30个话题，拓展对教学核心问题的理解。“案例篇”呈现了20个教学设计，每一个案例，都有详细的教学设计以及对设计的分析，特别的实用，可供教师在设计自己的教学活动时参考。 《基本概念与运算法则》一书有这样一段话，令我有着深思：“我们在前面的30个问题中反复强调，要在数学教学的过程中引导学生学会从头思考问题，要知道自己思考问题的开始是什么。可以知道，这样强调的目的就是让小学生从小养成良好的思维习惯，一个人的思维习惯是从小养成的。”可见，数学思考对于数学教学的重要性。如

何培养学生独立思考，体会数学的基本思想和思维方式？值得我们每一位数学老师认真思考与研究。传统的数学教学往往追求标准的答案，从而忽视解决问题的过程。而恰恰是解决问题的过程，才是培养学生独立思考，发展数学思维的时机。数学教学中让学生“说”，表面上是语言的交流，其实是思维过程的展示，学生说对概念的理解、思考的困惑等等，使教师的引导、讲解更具针对性和实效性。在“说”的过程中，教师和学生都可以对叙述者进行进一步的追问，以发现问题的不同表达形式、解决的方法和出现的错误，所有学习者之间相互启发，促进全体学习者在叙述过程中的共同成长。 对于教学经验匮乏的我而言，这本书的内容和理念都对我今后的教学工作会大有帮助。小学数学的教学，一定要围绕现实问题开展，让孩子从对现实问题的处理中找寻数学学习的乐趣以及学习的价值,从而促进学生思维发展。

模板匹配

图像模式识别中模板匹配的基本概念以及基本算法 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，他的内部常同时存在着多种输入和其他知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事先已有表达结合的过程，而识别与需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。（摘自章毓晋《图像工程》） 1、模板匹配法： 在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。 一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标； 2、基本算法： 我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示： 利用以下公式衡量它们的相似性： 上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。当模板和子图匹配时，该项由

最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数： 当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为： 计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。 最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大； 3、改进的模板匹配算法 将一次的模板匹配过程更改为两次匹配； 第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少，匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0： E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中：e0为各点平均的最大误差，一般取40~50即可； m,n为模板的长宽； 第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点（imin, jmin)的邻域内，即在对角点为（imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。

对数的基本概念及运算

第十讲 对数的基本概念及运算 一：问题思考 问题1：一尺之棰，日取其半，万世不竭。 （1）取5次，还有多长？ （2）取多少次，还有0.125尺? (1)为同学们熟悉的指数函数的模型,易得 (2)可设取x 次,则有 二:新知引入 1. 对数的概念：一般地，如果，那么数叫做以为底的对 数，记作： ，其中叫做对数的底数， 叫做真数。 注意：①是否是所有的实数都有对数呢？ 负数和零没有对数 ②底数的限制:a>0且a ≠1。 思考：为什么对数的定义中要求底数a>0且a ≠1？ 对数的书写格式 2、对数式与指数式的互化 N x N a a x log =?= 幂底数 ← a → 对数底数 指数（指数函数的自变量） ← b → 对数 幂（指数函数的函数值） ← N → 真数

3、对数的形式 ①常用对数：以10为底的对数 ,简记为: lgN ②自然对数：以无理数e=2.71828…为底的对数的对数 简记为: lnN . (在科学技术中,常常使用以e 为底的对数) ③一般对数：（含有常用对数和自然对数） 注意：对数的书写 课堂练习 1 将下列指数式写成对数式： （1） （2） （3） （4） 2 将下列对数式写成指数式： （1） （2） （3） 3 求下列各式的值： （1） （2） 2. 对数运算 （1） 基本性质 ①0和负数没有对数，即N>0 ②1的对数是0，即01log =a ③底数的对数等于1，即1log =a a ④对数恒等式：N a N a =log （2） 运算法则 如果,0,0,0,0>>≠>N M a a 则 1）N M MN a a a log log )(log +=； 2）N M N M a a a log log log -=； 3 ） ∈=n M n M a n a (log log R ）。（例题 p111，例 4 ，计

基于Matlab图像匹配——模板匹配

课程名称数字图像处理 实验序号实验8 实验名称图像匹配——模板匹配 实验地点综B207 实验学时 2 实验类型验证性 2017年10 月16 日

一、实验目的及要求 在机器识别物体的过程，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间，不同成像条件下对同 一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模 式，这就叫做匹配。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。 利用模板匹配可以在一幅图像中找到已知的物体。这里的模板指的是一幅待匹配的图 像，相当于模式识别的模式。基本要求如下: (1).进行匹配的两幅图像为JPG格式或BMP格式。 (2).能够进行对两幅数字图像的匹配。 (3)采用交互式程序对图像进行匹配。 二、实验原理与内容 模板匹配是指用一个较小的图像，即模板与源图像进行比较，以确定在源图像中是 否存在与该模板相同或相似的区域，若该区域存在，还可确定其位置并提取该区域。 模板匹配常用的一种测度为模手术台与源图像对应区域的误差平方和。设f(x,y)为M×N的源图像，t(j,k)为J×K(J≤M,K≤N)的模板图像,则误差平方和测度定义为: DS(x,y)称为源图像中与模板对应区域的能量，它与像素位置（x,y）有关，但随像素位置（x,y）的变化，DS(x,y)变化缓慢。DST(x,y)模板与源图像对应区域的互相关，它随像素位置（x,y）的变化而变化，当模板t(j,k)和源图像中对应区域相匹配时取最大值。DT(x,y)称为模板的能量，它与图像像素位置(x,y)无关，只用一次计算便可。显然，计算误差平方和测度可以减少 计算量。 基于上述分析，若设DS(x,y)也为常数，则用DST(x,y)便可进行图像匹配，当DST(x,y)取最大值时，便可认为模板与图像是匹配的。但假设DS(x,y)为常数会产生误差，严重时将无法 下确匹配，因此可用归一化互相关作为误差平方和测度，其定义为：

小学数学基本概念与运算法则

小学数学基本概念与运算法则 小学数学法则知识归类 （一）笔算两位数加法，要记三条 1、相同数位对齐； 2、从个位加起； 3、个位满10向十位进1。 （二）笔算两位数减法，要记三条 1、相同数位对齐； 2、从个位减起； 3、个位不够减从十位退1，在个位加10再减。 （三）混合运算计算法则 1、在没有括号的算式里，只有加减法或只有乘除法的，都要从左往右按顺序运算； 2、在没有括号的算式里，有乘除法和加减法的，要先算乘除再算加减； 3、算式里有括号的要先算括号里面的。 （四）四位数的读法 1、从高位起按顺序读，千位上是几读几千，百位上是几读几百，依次类推； 2、中间有一个0或两个0只读一个“零”； 3、末位不管有几个0都不读。 （五）四位数写法 1、从高位起，按照顺序写； 2、几千就在千位上写几，几百就在百位上写几，依次类推，中间或末尾哪一位上一 个也没有，就在哪一位上写“0”。 （六）四位数减法也要注意三条 1、相同数位对齐； 2、从个位减起； 3、哪一位数不够减，从前位退1，在本位加10再减。

（七）一位数乘多位数乘法法则 1、从个位起，用一位数依次乘多位数中的每一位数； 2、哪一位上乘得的积满几十就向前进几。 （八）除数是一位数的除法法则 1、从被除数高位除起，每次用除数先试除被除数的前一位数，如果它比除数小再试除前两位数； 2、除数除到哪一位，就把商写在那一位上面； 3、每求出一位商，余下的数必须比除数小。 （九）一个因数是两位数的乘法法则 1、先用两位数个位上的数去乘另一个因数，得数的末位和两位数个位对齐； 2、再用两位数的十位上的数去乘另一个因数，得数的末位和两位数十位对齐； 3、然后把两次乘得的数加起来。 （十）除数是两位数的除法法则 1、从被除数高位起，先用除数试除被除数前两位，如果它比除数小， 2、除到被除数的哪一位就在哪一位上面写商； 3、每求出一位商，余下的数必须比除数小。 （十一）万级数的读法法则 1、先读万级，再读个级； 2、万级的数要按个级的读法来读，再在后面加上一个“万”字； 3、每级末位不管有几个0都不读，其它数位有一个0或连续几个零都只读一个“零”。 （十二）多位数的读法法则 1、从高位起，一级一级往下读； 2、读亿级或万级时，要按照个级数的读法来读，再往后面加上“亿”或“万”字； 3、每级末尾的0都不读，其它数位有一个0或连续几个0都只读一个零。 （十三）小数大小的比较 比较两个小数的大小，先看它们整数部分，整数部分大的那个数就大，整数部分相同的，十分位上的数大的那个数就大，十分位数也相同的，百分位上的数大的那个数就大，依次类推。

习题1(第一章数据挖掘基础概念)

习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分 析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 解答： 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。 最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答：

整式基本概念及加减运算.讲义学生版

< % 考试内容 A （基本要求） B （略高要求） C （较高要求） 代数式 理解用字母表示数的意义 — 会列代数式表示简单的数量关 系；能解释一些简单代数式的实际背景或几何意义 代数式的值 了解代数式的值的概念 会求代数式的值；能根据代数式 的值或特征推断代数式反映的规 律 能根据特定的问题查阅资料，找到 所需要的公式，并会代入具体的值 进行计算；能通过代数式的适当变 形求代数式的值 整式 了解整式的概念，理解单项式的系数与次数、多项式的次数、项 与项数的概念，明确它们之间的关系 / 整式的加减运算 理解整式加、减运算的法则 会进行简单的整式加、减运算 能合理运用整式的概念及其加减 运算对多项式进行变形，进一步解决有关问题 板块一 代数式、单项式、多项式 代数式的定义：用基本的运算符号(加、减、乘、除、乘方等)把数或表示数的字母连结而成的式子叫做 代数式. 单独的一个数或字母也是代数式. 列代数式：列代数式实质上是把“文字语言”翻译成“符号语言”. 列代数式的关键是正确地分析数量关系，要掌握和、差、积、商、幂、倍、分、大、小、多、 ^ 例题精讲 中考要求 整式基本概念及加减运算

? 在列代数式时，应注意以下几点： （1） 在同一问题中，要注意不同的对象或不同的数量必须用不同的字母来表示； （2） 字母与字母相乘时可以省略乘号； （3） 在所列代数式中，若有相除关系要写成分数形式； （4） 列代数式时应注意单位，单位名称在代数式后面写出来，如果结果为加减关系，必须用括号将代 数式括起来； （5） 代数式中不要使用带分数，带分数与字母相乘时必须把带分数化成假分数. 单项式： 像2-a ，2 r π，2 13 -x y ，-abc ，237x yz ，……这些代数式中，都是数字与字母的积，这样 的代数式称为单项式.也就是说单项式中不存在数字与字母或字母与字母的加、减、除关系，特别的单项式的分母中不含未知数.单独的一个字母或数也叫做单项式，例：a 、3-. 单项式的次数：是指单项式中所有字母的指数和.例如：单项式21 2 -ab c ，它的指数为1214++=，是四次 单项式.单独的一个数(零除外)，它们的次数规定为零，叫做零次单项式. } 单项式的系数：单项式中的数字因数叫做单项数的系数.例如：我们把4 7叫做单项式247x y 的系数. 同类项： 所含字母相同，并且相同字母的指数也分别相同的项叫做同类项. 多项式： 几个单项式的和叫做多项式.例如：27 319 -+x x 是多项式. 多项式的项： 其中每个单项式都是该多项式的一个项.多项式中的各项包括它前面的符号.多项式中不含 字母的项叫做常数项. 多项数的次数：多项式里，次数最高项的次数就是这个多项式的次数. 整式： 单项式和多项式统称为整式. 【例1】 指出下列各式，哪些是代数式，哪些不是代数式 % ⑴21+x ⑵23ab ⑶0 ⑷10?n a ⑸+=+a b b a ⑹32> ⑺2πS R = ⑻347+= ⑼π 【巩固】 a ， b ， c 都是有理数，试说出下列式子的意义： ① 0a b +=； ② 0abc >； ③ 0ab ≠； ④ 1ab =-； ⑤ 2||0a b +=； ⑥ ()()()0a b b c c a ---=； ⑦ 22a b +；⑧ ()2 a b + %

《基本概念与运算法则》史宁中

小学数学教学中的若干问题 史宁中 东北师范大学数学与统计学院

目录 前言 第一部分数的认识 问题1数量是什么？数量关系的本质是什么？ 数量是对现实生活中事物量的抽象 / 数量关系的本质是多与少 问题2如何认识自然数？ 数是对数量的抽象/ 数关系是对数量关系的抽象：大与小 / 可以有两种方法实现这种抽 象：对应的方法和定义的方法 问题3表示自然数的关键是什么？ 十个符号和数位 / 数位法则是依次相差十倍 / 自然数集合 问题4如何认识自然数的性质？ 依据性质可以对自然数进行分类 / 奇数与偶数 / 素数与合数 问题5如何认识负数？ 负整数是与自然数数量相等意义相反的数 / 绝对值表示数量 问题6如何认识分数？ 分数本身是数而不是运算 / 整体与等分关系/ 整比例关系 问题7如何认识小数？ 对应的方法 / 重新理解十进制 / 基底与线性组合 / 表示有理数与无理数问题8什么是数感？ 数与现实的联系 / 抽象的核心是舍去现实背景 / 联系的核心是回归现实背景 第二部分数的运算 问题9如何解释自然数的加法运算？ 可以有两种方法解释加法：对应的方法和定义的方法 / 如何体现数学思想问题10为什么说减法是加法的逆运算？ 四则运算源于加法 / 减法是加法的逆运算 / 相反数/ 整数集合 问题11 乘法是加法的简便运算吗？ 自然数集合上的乘法 / 乘法运算的性质 / 整数集合上的乘法不是加法的简便运算

问题12整数集合上的乘法是如何得到的？ 整数集合上的乘法运算是一种推广 / 为什么负负为正 / 运算与算理等价问题13为什么说除法是乘法的逆运算？ 如何表示除法 / 得到的商是一个整数 / 得到的商不是整数 / 倒数 / 有理数集合问题14 为什么混合运算要先乘除后加减？ 运算次序的两个基本法则 / 所有混合运算都是在讲述两个以上的故事问题15 为什么要学习估算？ 精算有利于培养抽象能力 / 估算有利于培养直观能力 / 估算问题要有合适的实际背 景：合适的量纲 / 大多数的估算问题是为了得到上界或者下界 问题16 什么是符号意识？ 用字母表示数 / 代数学的开始 / 两类符号：概念符号和关系符号 / 基于符号的运算/ 符号的表达具有一般性 问题17 方程的本质是什么？ 用字母表示未知的量 / 讲述的是现实世界中的两个故事 / 两个故事的共同点 / 要用等 式的性质解方程 问题18什么是模型？小学数学中有哪些模型？ 用数学的语言讲述现实世界中一类与数量有关的故事 / 总量模型 / 路程模型 /植树 模型 / 工程模型 问题19发现问题和提出问题有什么不同？ 从双基到四基 / 发现问题与创新意识 / 提出问题与创新能力 第三部分图形与几何 问题20为什么要把“空间与图形”修改为“图形与几何”？ 时间和空间是人类认识世界最为基本的概念 / 几何学是研究如何构建空间度量方法的 学科 / 欧几里得几何是平直的 / 欧几里得几何的核心是直线距离 问题21如何理解点、线、面、体、角？ 看到的物体都是立体的 / 点、线、面、体、角是从立体图形中抽象出来的概念 / 如何用 描述的方法给出几何概念 问题22认识图形的教育价值是什么？ 更重要的是让学生学会分类 / 制定标准和遵循标准 / 培养学生的抽象能力问题23如何理解长度、面积、体积？