Andrew Ng 机器学习 笔记coursera ml notes

COURSERA机器学习课笔记by Prof. Andrew Ng

Notes by Ryan Cheung

Ryanzjlib@https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html,

目录

目录 (1)

Week1 机器学习介绍 (7)

1机器学习介绍 (7)

1.1什么是机器学习? (7)

1.2监督学习（Supervised Learning） (7)

1.3非监督学习（Unsupervised Learning） (9)

Week1 单变量线性回归 (11)

2单变量线性回归（Linear Regression with One Variable） (11)

2.1模型表达（Model Representation） (11)

2.2代价函数（Cost Function） (12)

2.3梯度下降（Gradient Descent） (13)

2.4对线性回归运用梯度下降法 (13)

Week2 多变量线性回归 (15)

3多变量线性回归（Linear Regression with Multiple Variables） (15)

3.1 多维特征（Multiple Features） (15)

3.2多变量梯度下降（Gradient descent for multiple variables） (16)

3.3特征缩放（feature scaling） (16)

3.4学习率(Learning rate) (17)

Week2 多项式回归和正规方程 (19)

4多项式回归和正规方程 (19)

1

4.1多项式回归（Polynomial Regression） (19)

4.2正规方程（Normal Equation） (19)

Week3 归一化 (21)

5 逻辑回归（Logistic Regression） (21)

5.1分类问题 (21)

5.2分类问题建模 (21)

5.3判定边界（Decision Boundary） (23)

5.4代价函数 (24)

5.5多类分类（Multiclass Classification） (26)

Week3 归一化 (28)

6归一化（Regularization） (28)

6.1过拟合问题（The Problem of Overfitting） (28)

6.2归一化代价函数（Regularization Cost Function） (29)

6.3归一化线性回归（Regularized Linear Regression） (30)

6.4归一化逻辑回归（Regularized Logistic Regression） (31)

Week4 神经网络：表达 (32)

7神经网络：表达 (32)

7.1非线性假设（Non-Linear Hypothesis） (32)

7.2神经网络介绍 (32)

7.3模型表达 (33)

7.4神经网络模型表达 (34)

7.5正向传播(Forward Propagation) (35)

2

7.6对神经网络的理解 (36)

7.7神经网络示例：二元逻辑运算符（Binary Logical Operators） (36)

7.8多类分类 (37)

Week5 神经网络：学习 (39)

8神经网络：学习 (39)

8.1神经网络代价函数 (39)

8.2反向传播算法（Backpropagation Algorithm） (39)

8.3梯度检验（Gradient Checking） (42)

8.4随机初始化（Random Initialization） (43)

8.5综合起来 (43)

Week6 机器学习应用建议 (45)

9机器学习应用建议 (45)

9.1决定下一步做什么 (45)

9.2假设的评估（Evaluating a Hypothesis） (45)

9.3模型选择（交叉验证集） (46)

9.4偏倚和偏差诊断（Diagnosis Bias vs. Variance） (46)

9.5归一化与偏倚/偏差 (47)

9.6学习曲线（Learning Curves） (49)

9.7决定下一步做什么 (50)

Week6 机器学习系统设计 (52)

10机器学习系统设计 (52)

10.1首先要做什么 (52)

3

10.2误差分析（Error Analysis） (52)

10.3类偏斜的误差度量（Error Metrics for Skewed Classes） (53)

10.4查全率和查准率之间的权衡 (54)

10.5机器学习的数据 (55)

Week7 支持向量机 (56)

11 支持向量机（Support Vector Machine） (56)

11.1优化目标（Optimization Objective） (56)

11.2支持向量机判定边界（SVM Decision Boundary） (58)

11.3核函数（Kernels） (59)

11.4逻辑回归与支持向量机 (63)

Week8 聚类 (64)

12 聚类（Clustering） (64)

12.1K-均值算法 (64)

12.2优化目标 (66)

12.3随机初始化 (66)

12.4选择聚类数 (66)

Week8 降维 (67)

13 降维（Dimensionality Reduction） (67)

13.1 动机一：数据压缩（Data Compression） (67)

13.2动机二：数据可视化（Data Visualization） (68)

13.3主要成分分析（Principal Component Analysis） (68)

13.4主要成分分析算法 (69)

4

13.5选择主要成分的数量 (70)

13.6应用主要成分分析 (71)

Week9 异常检测 (73)

14异常检测（Anomaly Detection） (73)

14.1密度估计（Density Estimation） (73)

14.2高斯分布 (74)

14.3异常检测 (74)

14.4评价一个异常检测系统 (75)

14.5异常检测与监督学习对比 (75)

14.6选择特征 (76)

14.7多元高斯分布(Multivariate Gaussian Distribution) (77)

Week9 推荐系统 (80)

15推荐系统（Recommender Systems） (80)

15.1问题形式化 (80)

15.2基于内容的推荐系统（Content-based Recommendations） (80)

15.3协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorithm） (82)

15.4均值归一化 (83)

Week10 大规模机器学习 (84)

16大规模机器学习（Large Scale Machine Learning） (84)

16.1大型数据集的学习 (84)

16.2随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent） (84)

16.3微型批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent） (85)

5

16.4随机梯度下降收敛（Stochastic Descent Convergence） (86)

16.5在线学习（Online Learning） (87)

16.6映射化简和数据并行（Map Reduce and Data Parallelism） (88)

Week10 应用示例:图像文字识别 (89)

17应用实例：图像文字识别（Photo OCR） (89)

17.1问题描述和流程图（Problem description and pipeline） (89)

17.3获得大量数据个人工数据 (91)

17.4上限分析（Ceiling Analysis） (92)

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WEEK1 机器学习介绍

1机器学习介绍

1.1什么是机器学习?

对于机器学习，并没有一个一致认同的定义，一个比较古老的定义是由Arthur Samuel在1959年给出的：

“机器学习研究的是如何赋予计算机在没有被明确编程的情况下仍能够学习的能力。(Field of study that fives computers the ability to learn without being explicitly programmed.)”

Samuel编写了一个跳棋游戏的程序，并且让这个程序和程序自身玩了几万局跳棋游戏，并且记录下来棋盘上的什么位置可能会导致怎样的结果，随着时间的推移，计算机学会了棋盘上的哪些位置可能会导致胜利，并且最终战胜了设计程序的Samuel.

另一个比较现代且形式化的定义是由Tom Mitchell在1998年给出的：

“对于某个任务T和表现的衡量P，当计算机程序在该任务T的表现上，经过P的衡量，随着经验E而增长，我们便称计算机程序能够通过经验E来学习该任务。( computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.)”

在跳棋游戏的例子中，任务T是玩跳棋游戏，P是游戏的输赢，E则是一局又一局的游戏。

一些机器学习的应用举例：

1.数据库挖掘

2.一些无法通过手动编程来编写的应用：如自然语言处理，计算机视觉

3.一些自助式的程序：如推荐系统

4.理解人类是如何学习的

1.2监督学习（SUPERVISED LEARNING）

7

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在课程稍后阶段我们再给监督学习一个更加正式的定义，现在我们从一个例子开始：

假设你有下面这些房价数据，图表上的每个实例都是一次房屋交易，横坐标为交易房屋的占地面积，纵坐标为房屋的交易价格。

现在，假设你希望能够预测一个750平方英尺的房屋的交易价格可能是多少。一种方法是根据这些数据点的分布，画一条合适的直线，然后根据这条直线来预测。在房价预测这个例子中，一个二次函数可能更适合已有的数据，我们可能会更希望用这个二次函数的曲线来进行预测。

我们称这样的学习为监督学习。称其为监督式的学习，因为我们预先给了算法“正确结果”——即所有我们观察到的变量。

上面这个问题又称为回归问题（Regression ），因为我们能预测的结果是连续地值。 再来看另一种类型的监督学习问题：

假使你希望预测一个乳腺癌是否是恶性的，你现在有的数据是不同年龄的病人和她们身上肿瘤的尺寸以及这些肿瘤是否是恶性的。如果我们将这些信息绘制成一张2D 图表，以横坐标为肿瘤的尺寸，以纵坐标为病人的年龄，以O 代表良性肿瘤，以X 代表恶性肿瘤。则我们的算法要学习的问题就变成了如何分割良性肿瘤和恶性肿瘤。

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这样的问题是分类问题（Classification

），我们希望算法能够学会如何将数据分类到不同的类里。

上面的例子中我们只适用了两个特征（features ）来进行分类，现实中，我们会有非常多的特征，并且我们希望算法能够处理无限多数量的特征，在课程后面我们会介绍能够处理这样问题的算法，例如支持向量机（Support Vector Machine ）。

1.3非监督学习（UNSUPERVISED LEARNING ）

聚类问题（Clustering ），例如对一个大型的数据中心的网络传输数据情况进行分析，发现那些多数时候是在协作的计算机。

给定一些人和他们所有的基因，非监督学习可以根据是否具有某些基因而将这些

图中纵坐标为一个个人以及他们的基因，横坐标为各种类型的基因。

再一个非监督学习问题的例子是鸡尾酒会问题（Cocktail Party Problem），在一个满是人的人们都在互相对话，我们使用一些麦克风录下房间中的声音，利用非监督学习算法来识别房间中某一个人所说的话。

下面这个只有一行的机器学习算法（Octave）可以非常漂亮地将两个人的说话给分离开来：[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x');

10

WEEK1 单变量线性回归

2单变量线性回归（LINEAR REGRESSION WITH ONE VARIABLE）

2.1模型表达（MODEL REPRESENTATION）

以之前的房屋交易问题为例，假使我们回归问题的训练集（Training Set）如下表所示：

我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:

●m 代表训练集中实例的数量

●x 代表特征/输入变量

●y 代表目标变量/输出变量

●(x,y) 代表训练集中的实例

●(x(i),y(i) ) 代表第i个观察实例

●h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis）

因而，要解决房价预测问题，我们实际上是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进而学习得

11

一种可能的表达方式为：

即使得代价函数最小。

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则可以看出在三维空间中存在一个使得J(θ0,θ1)最小的点。

2.4对线性回归运用梯度下降法

对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即：

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时：

时：

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WEEK2 多变量线性回归

3多变量线性回归（LINEAR REGRESSION WITH MULTIPLE VARIABLES）

3.1 多维特征（MULTIPLE FEATURES）

目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,...,x n）。

增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：

代表特征矩阵中第

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其中上标T代表矩阵转置。

3.3特征缩放（FEATURE SCALING）

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其中是平均值，

3.4学习率(LEARNING RATE)

梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同，我们不能提前预知，我们可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛。

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WEEK2 多项式回归和正规方程

4多项式回归和正规方程

或者三次方模型：

正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的：

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斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

百度文库 - 让每个人平等地提升自我 1 CS 229 机器学习 (个人笔记) 目录 (1)线性回归、logistic回归和一般回归 1 (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10 (3)支持向量机SVM（上） 20

百度文库 - 让每个人平等地提升自我 (4)支持向量机SVM（下） 32 (5)规则化和模型选择 45 (6)K-means聚类算法 50 (7)混合高斯模型和EM算法 53 (8)EM算法 55 (9)在线学习 62 (10)主成分分析 65 (11)独立成分分析 80 (12)线性判别分析 91 (13)因子分析 103 (14)增强学习 114 (15)典型关联分析 120 (16)偏最小二乘法回归 129 2

百度文库 - 让每个人平等地提升自我 这里面的内容是我在2011年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人学习笔记，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视频。 另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。每章内容主要按照个人学习时的思路总结得到。 由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会存在。更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。如果有疑问的地方，请第一时间参考Andrew Ng教授的讲义原文和 视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。 博客上很多网友提出的问题，我难以回答，因为我水平确实有限，更深层次的内容最好找相关大牛咨询和相关论文研读。 如果有网友想在我这个版本基础上再添加自己的笔记，可以发送Email给我，我提供原始的word docx版本。 另，本人目前在科苑软件所读研，马上三年了，方向是分布式计算，主要偏大数据分布式处理，平时主要玩Hadoop、Pig、Hive、Mahout、NoSQL啥的， 关注系统方面和数据库方面的会议。希望大家多多交流，以后会往博客上放这些内容，机器学习会放的少了。 Anyway，祝大家学习进步、事业成功！ 3

机械制图基本知识和技巧.

1 常用绘图工具、用品及仪器 “工欲善其事，必先利其器”。正确地选择和使用绘图工具和用品是学好《制图》课程的前提。常用的绘图工具和用品共有10种，现一一介绍给大家 一、常用绘图工具 1、图板： 图板是用来固定图纸的矩形木板。其要求： （1）板面平整、光滑； （2）左侧的“导边”应平直。 ＃常用图板规格： 0号（900mm×1200mm）、1号（600mm×900mm）、2号（450mm×600mm） 2、丁字尺： 丁字尺由“尺头”和“尺身”组成。 ＃其用途： （1）与图板配合来画平行线。 （2）与图板、三角板配合来画角度线、垂直线。 3、三角板： 一副三角板由两块三角板组成，一块45o，另一块30o（或60o）。 ＃其用途： （1）与丁字尺配合来画垂直线、倾斜线（15o倍数角的角度线）：45o、30o、60o、75o、105o和15o等， （2）两块三角板配合来画已知直线的平行线或垂直线。 4、比例尺： 比例尺俗称“三棱尺”，共有六种常用的比例刻度，是供绘制不同尺寸比例的图形所用的。 注意：比例尺不能当作直尺来画线使用，只能用于量取不同比例的尺寸。

5、曲线板： 曲线板是用于绘制不规则的非圆曲线的工具（可正、反两面使用）。 其使用方法： （1）至少保证4个点（或4个以上的点）与曲线板的边缘相吻合，才能连接这4个点（或4个以上的点）。 （2）两段之间应有重复。 二、常用的绘图用品 1、铅笔： 铅笔分：硬、中、软三种。其标号有：6H、5H、4H、3H、2H、H、HB、B、2B、3B、4B、5B、6B共13种。其中：6H为最硬，HB为中等硬度，6B为最软。 铅笔的选择与使用： （1）绘制底稿时，应使用H或2H铅笔，并削成尖锐的圆锥形； （2）绘制图形时，应使用B或HB铅笔，并削成四棱柱形（扁铲形）。 （3）铅笔应从没有标号的一端开始使用，以便保留铅笔的软硬标号。 2、绘图纸： 绘图纸有正、反面之分，绘图时，应选用正面画图。其识别方法：用橡皮擦拭几下，不易起毛的一面就是正面，或采用观察法，反光较亮的一面就是正面。 三、常用绘图仪器 1、分规： 分规是用来截取尺寸、等分线段或圆周的工具。 其使用方法：两针尖并拢时应对齐。。 2、圆规： 圆规是用来画“圆”或“圆弧”的工具。 （1）其附件有：钢针插脚、铅芯插脚、鸭嘴插脚、延长杆等。

(完整版)机械制造技术基础知识点整理,推荐文档

Comment [u1]: 这几种属于传统的切 削加工，特种加工包括：电火花成型加工和电火花线切割加工,超声波加工等 1 1.制造工艺过程：技术准备，机械加工，热处理，装配等一般称为制造工艺过程。 2.机械加工由若干工序组成。工序又可分为 安装，工位，工步，走刀。 3.按生产专业化程度不同可将生产分为三种类型：单件生产，成批（小批,中批,大批）生产，大量生产。 4.材料去除成型加工包括 传统的切削加工和特种加工。 5.金属切削加工的方法有 车削，钻削，镗削，铣削，磨削，刨削。 6.工件上三个不断变化的表面 待加工表面，过渡表面（切削表面）， 已加工表面。（详见P58） 7.切削用量是以下三者的总称。 （1）切削速度，主运动的速度。 （2）进给量， 在主运动一个循环内刀具与工件之间沿进给方向相对移动的距离。（3）背吃刀量 工件上待加工表面和已加工表面件的垂直距离。8.母线 和 导线 统称为形成表面的 发生线。9.形成发生线的方法 成型法，轨迹法，展成法，相切法。10.表面的成型运动是保证得到工件要求的表面形状的运动。 11.机床的分类：（1）按机床万能性程度分为：通用机床，专门化机床，专用机床。 （2）按机床精度分为：普通机床，精密机床，高精度机床。（3）按自动化程度分为：一般机床，半自动机床，自动机床。（4）按重量分为：仪表机床，一般机床，大型机床，重型机床。 （5）按机床主要工作部件数目分为：单刀机床，多刀机床，单轴机床，多轴机床。（6）按机床具有的数控功能分:普通机床，一般数控机床，加工中心，柔性制造单元等。 12.机床组成：动力源部件，成型运动执行件，变速传动装置，运动控制装置，润滑装置，电气系统零部件，支承零部件，其他装置。 13.机床上的运动：（1）切削运动（又名表面成型运动），包括： 1、主运动 使刀具与工件产生相对运动，以切削工件上多余金属的基本运动。 2、进给运动 不断将多 建议收藏下载本文，以便随时学习！ 我去人也就有人！为UR扼腕入站内信不存在向你偶同意调剖沙

机械工程控制基础知识点整合

第一章绪论 1、控制论的中心思想、三要素和研究对象。 中心思想：通过信息的传递、加工处理和反馈来进行控制。 三要素：信息、反馈与控制。 研究对象：研究控制系统及其输入、输出三者之间的动态关系。 2、反馈、偏差及反馈控制原理。 反馈：系统的输出信号部分或全部地返回到输入端并共同作用于系统的过程称为反馈。 偏差：输出信号与反馈信号之差。 反馈控制原理：检测偏差，并纠正偏差的原理。 3、反馈控制系统的基本组成。 控制部分：给定环节、比较环节、放大运算环节、执行环节、反馈（测量）环节 被控对象 基本变量：被控制量、给定量（希望值）、控制量、扰动量（干扰） 4、控制系统的分类 1）按反馈的情况分类 a、开环控制系统：当系统的输出量对系统没有控制作用，即系统没有反馈回路时，该系 统称开环控制系统。 特点：结构简单，不存在稳定性问题，抗干扰性能差，控制精度低。 b、闭环控制系统：当系统的输出量对系统有控制作用时，即系统存在反馈回路时，该系 统称闭环控制系统。 特点：抗干扰性能强，控制精度高，存在稳定性问题，设计和构建较困难，成本高。 2）按输出的变化规律分类 自动调节系统 随动系统 程序控制系统 3）其他分类 线性控制系统连续控制系统 非线性控制系统离散控制系统 5、对控制系统的基本要求 1）系统的稳定性：首要条件 是指动态过程的振荡倾向和系统能够恢复平衡状态的能力。 2）系统响应的快速性 是指当系统输出量与给定的输出量之间产生偏差时，消除这种偏差的能力。 3）系统响应的准确性（静态精度） 是指在调整过程结束后输出量与给定的输入量之间的偏差大小。

第二章系统的数学模型 1、系统的数学模型：描述系统、输入、输出三者之间动态关系的数学表达式。 时域的数学模型：微分方程；时域描述输入、输出之间的关系。→单位脉冲响应函数复数域的数学模型：传递函数；复数域描述输入、输出之间的关系。 频域的数学模型：频率特性；频域描述输入、输出之间的关系。 2、线性系统与非线性系统 线性系统：可以用线性方程描述的系统。 重要特性是具有叠加原理。 3、系统微分方程的列写 4、非线性系统的线性化 5、传递函数的概念： 1）定义：初始状态为零时，输出的拉式变换与输入的拉氏变换之比。即 G(s) =Y(s)/X(s) 2）特点： （a）传递函数反映系统固有特性，与外界无关。 （b）传递函数的量纲取决于输入输出的性质，同性质的物理量无量纲；不同性质的物理量有量纲，为两者的比值。 （c）不同的物理系统可以有相似的传递函数，传递函数不反映系统的真实的物理结构。（d）传递函数的分母为系统的特征多项式，令分母等于零为系统的特征方程，其解为特征根。 （e）传递函数与单位脉冲响应函数互为拉氏变换与拉氏反变换的关系。

AndrewNg机器学习笔记

编程练习1：线性回归 机器学习 介绍 在这个练习中，您将实现线性回归，并能看到它的数据。开始对这种编程练习之前，我们强烈建议观看视频讲座，并完成对相关主题的复习题。 要开始使用的练习中，您将需要的内容下载启动代码，并解压到你想要完成练习的目录。如果需要，可使用 光盘 在八度/ MATLAB命令来开始这个练习前切换到该目录。 您也可以Fi，可在课程网站的“环境安装说明”安装八度/ MATLAB次指令。 文件包含在此锻炼 ex1.m - 八度/ MATLAB程序，引导您完成练习 EX1 multi.m - 八度/ MATLAB脚本演练的后面部分 ex1data1.txt - 数据集用于与一个变量线性回归 ex1data2.txt - 数据集用于与多个变量线性回归 submit.m - 提交脚本发送您的解决方案，我们的服务器 warmUpExercise.m [？] - 在八度/ MATLAB简单的例子功能 plotData.m [？] - 功能来显示数据集 computeCost.m [？] - 函数来计算线性回归的成本 gradientDescent.m [？] - 函数运行梯度下降 [ ?] computeCostMulti.m - 多变量成本函数 [ ?] gradientDescentMulti.m - 梯度下降的多个变量 [ ?] featureNormalize.m - 功能正常化的功能 [ ?] normalEqn.m - 函数来计算法方程 ？ 表明科幻LES，你将需要完成 ? 表示可选演习

在整个练习中，您将使用脚本 ex1.m 和 EX1 multi.m。 这些脚本建立数据集的问题，并作出你会写函数的调用。你并不需要修改其中任何。您只需要修改的功 能在其他科幻LES，按照此任务的指示。 对于这种编程练习中，您只需要完成练习的第一个部分来实现线性回归一个变量。运动，这是可选 的第二部分，覆盖多变量线性回归。 从哪里获得帮助 本课程的练习用八度 1 或MATLAB，一个高级语言非常适合于数字计算。如果您尚未安装倍频或MATLA B有别，请参阅安装说明在课程网站的“环境设置说明”。 在八度/ MATLAB命令行，输入 帮帮我 随后是一个内置函数的函数名称显示的文档。例如， 帮助情 节 将弹出帮助信息绘制。用于八度音功能的进一步文档可在找到 八度文档页面 。MATLAB文档可以在 找到 MATLAB文档页面 。我们还大力鼓励使用在线 讨论 讨论与其他学生练习。但是，不看别人写的任 何源代码或与他人分享你的源代码。 1个简单的八度/ MATLAB功能 的第一个部分 ex1.m 为您提供了八度/ MATLAB语法和作业提交过程练习。在网络连接文件 warmUpExercise.m，你会科幻ND的八度/ MATLAB功能的概要。修改它以在下面的代码返回通过网络连接灌装的5×5单位矩 阵： A =眼（5）; 1 Octave是一个免费的替代MATLAB。对于编程练习，您可以自由使用任何八度或MATLAB。

《机械基础》教心得体会1

《机械基础》教学心得体会 《机械基础》是中等职业学校机械专业的一门综合性基础课。它所涉及的内容较广，包括工程力学、金属材料、机械基础、液压与气压传动等。而近年来中职生素质普遍下降，文化基础知识较差，又缺乏机械方面的感性认识，学习该课程难度较大。怎样才能讲好好这门专业课？我总结了自己的教学经验，归纳为以下几点： 一、明确课程目标，使学生树立学好课程的信心。 大多数中职学生都是以失败者的心态进入职业学校的，多多少少存在着心态上的自卑和自暴自弃，在学习基础、行为习惯、学习动力上都存在着欠缺。许多学生是本着不得不来的想法进来的，对机械专业根本不了解，在专业课学习上体现出不同程度的学习障碍。所以应经常向学生介绍机械的发展史，让他们了解自己所学的专业，在任何现代化产业和工程领域里都要应用的到，就是人们的日常生活，也离不开各种机械，如火车、汽车、自行车、手表、家用电器等等。让他们知道自己的选择是对的。只有先树立他们的信心，我们才能进一步培养、激发他们对专业课——《机械基础》的兴趣。 二、根据学生实际情况，合理驾驭教材。 我们面对的学生基础差，如果再照本宣科显然是很不适合的，教师必须对教材进行取舍，教材内容取舍原则：以够用、实用为准。例如根据学生和我校的实际情况，第二章构件的静力分析和第三章杆件的基本变形涉及到工程力学中的受力分析、计算以及强度计算，大部分学生学起来有困

难，而且学生在今后工作中不一定用得上，教师对本部分知识应少讲、浅讲。第四章机械工程材料为金属工艺的内容，学生二年级时开设此课程，教师在该部分只需简单讲解常用的材料即可。同时，应适当调整教材的结构顺序，使其与学生的认知结构相适应。如：在最新版《机械基础》教材中《螺纹连接与螺旋传动》，在第五章作为一节的内容来讲解，而有关机械传动的章节要到第七章才能讲到。讲完螺纹连接之后直接按书中顺序讲螺旋传动，学生因为还没有学到机械传动的内容，所以学起来感很吃力，可把螺旋传动的内容移到后面的机械传动中去讲。这样组织教学内容，考虑了前后教材的内容联系，使知识更加系统化、合理化，便于学生对知识的掌握理解。 三、精心设计，提高课堂教学效果。 在《机械基础》课程中，很多理论知识是来源于实践，而又用于实践。作为理论老师，我们很少参与生产实践，有很多东西也不一定见过。如果照本宣科，那么学生就会既无兴趣又无法理解，只好采用死记硬背的学习方法，这对今后的学习是极为不利的。因此，在教学过程应注意以下几点： 1、备好课。在一堂课中，先讲什么，后讲什么，如何开头，如何结尾，哪些内容采取什么教学方法和手段。教具模型如何配合演示等等，都要精心组织。通过教师在课堂上的语言和活动，启迪学生的思维，打开学生的思路，发挥其积极性和主观能动性，开发学生智力，激发学生学习和探求知识的兴趣，培养学生的能力，真正做到启发式教学。例如：在讲解“凸轮机构”时，首先以“凸轮机构”的模型导入，然后边演示边讲解。随着

二级建造师继续教育机电自学小结精编WORD版

二级建造师继续教育机电自学小结精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

二级注册建造师继续教育是为了进一步提高注册建造师的职业素质，进一步提升注册建造师的职业能力，从而提高建设工程项目管理水平，保证工程质量安全，促进建设行业发展。 通过这次学习，使我对工程建设项目管理中的新方法、新技术、以及工作中的经验教训总结，又有了一个新的认识。这次学习就我个人而言，有如下的一些学习体会和心得。因为参加工作的原因，已经不能够让自己有太多的精力、时间放在学习上，只能利用休息日和晚上空闲的时间进行教学外学习，我拟定的学习计划是： 1、按时参加学校组织的面授课，认真做好课堂笔记，对教材上的重点、难点进行标注，课后巩固复习。 2、通过熟悉教材的目录，以及对各相关知识点要求掌握的程度，进行相应的了解、熟悉、掌握学习。 3、对涉及本职工作的知识点进行重点学习，已填补工作中的不足之处，特别是其中的项目管理案例分析，更要做到学以致用。 通过对工程法律、法规的相关知识的学习，不但巩固了以前所学的法律、法规方面知识，同时对近几年产生的新规范、条文得到了一个新的认识，在工程管理中要加强对新法规条文的引用，及时更新工程管理相关程序应用条文，确保应用条文及时更新。 通过对项目总控理论知识、国际工程管理的学习，使我了解了一些项目管理的新知识，对以前未涉及的机电工程项目集成化管理有了一个较全面的认识，相信随着项目管理先进技术的推广，此类管理知识会不断的出现在我们面前。

通过对注册建造师的职业道德章节学习，使我更加深刻理解了职业道德的好坏，对社会、企业、个人都有着很大的影响。 职业道德是从业人员在一定的职业活动中应遵循的、具有自身职业特征的道德要求和行为规范，是人们通过学习和实践养成的优良职业品质，它涉及了从业人员与服务对象、职业与职工、职业与职业之间的关系。教师的有教无类、法官的秉公执法、官员的公正廉洁、商人的诚实守信、工人的质量与安全、医生的救死扶伤等，都反映出自身的行业道德特点。 当今社会职业道德方面存在的问题相当严重，在利益面前，到的越来越被人们所忽视，各行各业的职业道德缺失问题愈演愈烈，这必然会阻碍我国社会的健康发展，企业和个人的自身发展也将会受到威胁。 因此，加强职业道德建设具有十分重要的现实意义和必要性。 加强职业道德建设，是提高职业人员责任心的重要途径；加强职业道德建设，是促进企业和谐发展的迫切要求；加强职业道德建设，是提高企业竞争力的必要措施；加强职业道德建设，是个人健康发展的基本保障。 因此，作为一名职业从业人员，我们必须进行不断学习和不断提高，在职业活动中进行自我教育、自我改造、自我完善，使自己形成良好的职业道德品质和达到一定的职业道德境界。 职业道德素质提高的途径有：1、树立正确的人生观是职业道德素质提高的前提。2、职业道德素质提高要从培养自己良好的行为习惯着手。3、要学习先进人物的优秀品质，

机械制图识图基本知识1

机械制图基本知识 一.零件图的作用与内容 1.零件图的作用 任何机械都是由许多零件组成的，制造机器就必须先制造零件。零件图就是制造和检验零件的依据，它依据零件在机器中的位置和作用，对零件在外形、结构、尺寸、材料和技术要去等方面都提出了一定的要求。 2.零件图的内容 一张完整的零件图应该包括以下内容，如图1所示 图1 INT7 2”的零件图 （1）标题栏 位于图中的右下角，标题栏一般填写零件名称、 标题栏 技术要求

材料、数量、图样的比例，代号和图样的责任人签名和单位名称等。标题栏的方向与看图的方向应一致。 （2）一组图形用以表达零件的结构形状，可以采用视图、剖视、剖面、规定画法和简化画法等表达方法表达。 （3）必要的尺寸反映零件各部分结构的大小和相互位置关系，满足零件制造和检验的要求。 （4）技术要求给出零件的表面粗糙度、尺寸公差、形状和位置公差以及材料的热处理和表面处理等要求。 二、视图 基本视图:物体向６个基本投影面(物体在立方体的中心，投影到前后左右上下6个方向)投影所得的视图，他们是他们是:

前视图（主视图）、左视图、右视图、顶视图、底视图及后视 图。 三、全剖半剖 为了辅助了解物体内部结构及相关参数，有时候需要对物体进行剖切所得的视图分为全剖视图和半剖视图。 全剖视图：用剖切面完全的剖开物体所得到的剖视图称为全剖试图

半剖视图：当物体具有对称平面时，向垂直于对称平面的投影面上投影所得的图形，可以对中心线为界，一半画成剖视图，另一半画成视图，称为半剖视图。 四、尺寸及其标注

1、尺寸的定义：以特定单位表示线性尺寸值的数值 2、尺寸的分类： 1）基本尺寸通过它应用上、下偏差可计算出极限尺寸的尺寸。 2）实际尺寸通过测量获得的尺寸。 3）极限尺寸一个尺寸允许的两个极端，其中最大的一个称为最大极限尺寸；较小的一个称为最小极限尺寸。 4）尺寸偏差最大极限尺寸减其基本尺寸的所得的代数差称为上偏差；最小极限尺寸减其基本尺寸所得代数差称为下偏差。上下偏差统称为极限偏差，偏差可正可负。 5）尺寸公差简称公差最大极限尺寸减去最小极限尺寸之差，它是允许尺寸的变动量。尺寸公差永为正值 ；其中Φ20为基本尺寸，0.81为公差。0.5为上偏差，-0.31例如：Φ200.5 -0.31 为下偏差。20.5和19.69分别为最大最小极限尺寸。 6）零线 在极限与配合图中，表示基本尺寸的一条直线，以其为基准确定偏差和公差。 7)标准公差 极限与配合制中，所规定的任一公差。国家标准中规定，对于一定的基本尺寸，其标准公差共有20个公差等级。 公差分为CT 、IT、JT 3个系列标准。CT系列为铸造公差标准，IT是ISO 国际尺寸公差，JT为中国机械部尺寸公差

2014二建施工管理笔记第13讲 第二章第二节：建设工程定额

2Z102020建设工程定额 2Z102021掌握建设工程定额的分类 建设工程定额是工程建设中各类定额的总称。为对建设工程定额有一个全面的了解，可以按照不同的原则和方法对其进行科学的分类。 一、按生产要素内容分类 1．人工定额 人工定额，也称劳动定额，是指在正常的施工技术和组织条件下，完成单位合格产品所必需的人工消耗量标准。 2．材料消耗定额 材料消耗定额是指在合理和节约使用材料的条件下，生产单位合格产品所必须消耗的一定规格的材料、成品、半成品和水、电等资源的数量标准。 3．施工机械台班使用定额 施工机械台班使用定额也称施工机械台班消耗定额，是指施工机械在正常施工条件下完成单位合格产品所必需的工作时间。它反映了合理、均衡地组织劳动和使用机械时该机械在单位时间内的生产效率。 二、按编制程序和用途分类 1．施工定额 施工定额是以同一性质的施工过程——工序，作为研究对象，表示生产产品数量与时间消耗综合关系编制的定额。施工定额是施工企业（建筑安装企业）组织生产和加强管理在企业内部使用的一种定额，属于企业定额的性质。施工定额是工程建设定额中分项最细、定额子目最多的一种定额，也是建设工程定额中的基础性定额。施工定额由人工定额、材料消耗定额和机械台班使用定额所组成。 施工定额是建筑安装施工企业进行施工组织、成本管理、经济核算和投标报价的重要依据，属于企业定额性质。施工定额直接应用于施工项目的施工管理，用来编制施工作业计划、签发施工任务单、签发限额领料单，以及结算计件工资或计量奖励工资等。施工定额和施工生产结合紧密，施工定额的定额水平反映施工企业生产与组织的技术水平和管理水平。施工定额也是编制预算定额的基础。 练习： 1：施工定额是以（）为对象编制的。 A.同一性质的施工过程——工序

机械基础知识点整理

1)疲劳强度与改善方法。就是指材料经过无数次的交变应力仍不断裂的最大应力——1合理选材2合理结构3提高加工质量4表面处理 2)焊接开破口就是为了保证焊透, 间隙与钝边目的就是为了防止烧穿破口的根部 3)焊条由焊芯与药皮组成焊芯—传到电流填充焊缝药皮—1机械保护2冶金处理渗合金3改善焊接工艺 带传动 1:带传动的组成:主动轮、从动轮、封闭环行带、机架 2:弹性滑动——带的弹性变形(不可避免);打滑——过载(可避免) 3打滑→小带轮,包角太小传动比(n1/n2=w1/w2=d2/d1) 4合适的中心距:带速V↑传动能力降低、V带根数不超过10根,过多受力不均匀。 5类型:摩擦型,啮合型(不出现弹性滑动,打滑现象) 按横截面分:平带V带圆带多楔带同步带 带传动的特点应用:优点①适用于两轴中心较大的传动;②具有良好的挠性;③可以缓冲吸振④过载时带在轮上打滑对机器有保护;⑤结构简单制造方便,成本低;缺点①外廓尺寸较大;②不能保证准确的传动比③传动效率低,寿命较短④需要张紧装紧。应用:带传动多用于两轴中心距较大,传动比要求不严格的机械中。①imax＝7②V＝5~25m/s③效率＝0、9 链传动 1特点及其应用:保持平均传动比不变;传动效率高;张紧力小;能工作于恶劣环境中。缺点:稳定性差,噪声大,不能保持恒定传动比,急速反向转动性能比较低,成本高 2链轮的材料要求:强度、耐磨、耐冲击。低速轻载→中碳钢;中速重载→中碳钢淬火 3链传动的主要失效形式:链传动的运动不均匀性(多边形效应:多边形的啮合传动引起传动速度不均匀) 4链传动不适合于高速(中心线最好水平的,调整:加张紧轮) 5组成:主从动链轮与闭合的扰性环形链条,机架。链传动属于有中间扰性件的啮合传动 6传动比i≤7 传动效率p≤100kw 速度v≤15m/s (n1/n2=z2/z1) 齿轮传动 1原理:刚性啮合。特点:①i瞬时恒定②结构紧凑③效率高④寿命长⑤10∧5kw 300m/s 2类型:平行轴齿轮传动(圆柱齿轮传动)粗交轴齿轮传动(链齿轮传动)交错轴齿轮传动 3渐开线齿轮:平稳→i瞬＝n1／n2＝w1／w2→合适齿轮; 4压力角:离rb越远,α↑→不利于传动。α＝20° 5㈠斜齿圆柱齿轮传动的平稳性与承载能力都高于直齿圆柱齿轮传动适用于高速与重载传动的场合㈡锥齿轮传动一般用于轻载﹑低速的场合。 轴 1分类:转轴－传递扭矩又承受弯矩(汽车);传动轴－只传递扭矩(自行车);心轴－只承受弯矩; 结构:①满足力学性能(强度,刚度) 2轴向定位:轴肩、套筒、轴承端盖、弹性挡圈、螺母、圈锥表面 3周向定位:键联接销钉焊接过盈配合 轴承 1分类:滑动滚动轴承(按工作表面的摩擦性而分) 2滑动轴承:①非液体摩擦滑动轴承一般用于转速荷载不大与精度要求不高的场合;目的: 减

机械制图基础知识大全

机械制图基础知识大全 1.纸幅面按尺寸大小可分为5种，图纸幅面代号分别为A0、A1、A2、A3、A4。图框右下角必须要有一标题栏，标题栏中的文字方向为与看图方向一致。 2.图线的种类有粗实线、细实线、波浪线、双折线、虚线、细点划线、粗点划线、双点划线等八类 3.图样中，机件的可见轮廓线用粗实线画出，不可见轮廓线用虚线画出，尺寸线和尺寸界线用细实线画出来，对称中心线和轴线用细点划线画出。虚线、细实线和细点划线的图线宽度约为粗实线的1/3。 4.比例是指图中图形尺寸与实物尺寸之比。 5.比例1：2是指实物尺寸是图形尺寸的2倍，属于缩小比例。 6.比例2：1是指图形尺寸是实物尺寸的2倍，属于放大比例。 7.在画图时应尽量采用原值比例的比例，需要时也可采用放大或缩小的比例，其中1：2为缩小比例，2：1为放大比例无论采用那种比例图样上标注的应是机件的实际尺寸。 8.图样中书写的汉字、数字和字母，必须做到字体工整，笔画清楚，间隔均匀，排列整齐，汉字应用长仿宋体书写。 9.标注尺寸的三要素是尺寸界限、尺寸线、尺寸数字。 10.尺寸标注中的符号：R表示圆半径，ф表示圆直径，Sф表示球直径。 11.图样上的尺寸是零件的实际尺寸，尺寸以毫米为单位时，不需标注代号或名称。 12.标准水平尺寸时，尺寸数字的字头方向应向上；标注垂直尺寸时，尺寸数字的 字头方向应朝左。角度的尺寸数字一律按水平位置书写。当任何图线穿过尺寸数字时都必须断开。 13.斜度是指斜线对水平线的倾斜程度，用符号∠表示，标注时符号的倾斜方向应 与所标斜度的倾斜方向一致。 所标锥度方向一致。 15.符号“∠1：10”表示斜度1：10，符号“：5”表示锥度1：5。 16.平面图形中的线段可分为已知线段、中间线段、连接线段三种。它们的作图顺 序应是先画出已知线段，然后画中间线段，最后画连接线段。 17.已知定形尺寸和定位尺寸的线段叫已知线段；有定形尺寸，但定位尺寸不全的 线段叫中间线段；只有定形尺寸没有定位尺寸的线段叫连接线段。 18.主视图所在的投影面称为正投影面，简称正面，用字母V表示。俯视图所在的 投影面称为水平投影面，简称水平面，用字母H表示。左视图所在的投影面称为侧投影面，简称侧面，用字母W表示。 19.三视图的投影规律是，主视图与俯视图等长；主视图与左视图等高；俯视图与 左视图等宽。 20.零件有长、宽、高三个方向的尺寸，主视图上能反映零件的长和高，俯视图上 只能反映零件的长和宽，左视图上只能反映零件的高和宽。

建筑设备读书笔记

建筑设备读书笔记 【篇一：建筑设备课程学习心得】 通过一学期的建筑设备课程学习，使我在学习房屋建筑工程相关知 识后了解到，原来要建成一套完整的房子，不是简单地将混泥土， 钢筋结合在一起就可以完成的，它还需要结合建筑设备工程里面的 各项工程才能系统的完成一套房子。 从本书的知识，让我学习的内容包括：建筑给排水、建筑采暖、通 风与空气调节、建筑供配电及照明、防雷及安全用电、建筑弱电及 智能化等内容，主要介绍了建筑给水排水、热水、消防、供暖、通风、空调、供配电、照明、防雷与接地等系统的基础理论、应用技术、简要计算方法、常用材料设备等基础知识，书中还介绍了建筑 结排水、采暖空调、建筑电气工程施工图的组成、表示方法、识图 技巧及相关的规范，并在各章节讲述了建筑设备工程和土建工程的 关系和设计、施工相配合等相关的内容。 随着人们物质生活水平的日益提高，对建筑的使用功能和质量提出 了越来越高的要求，建筑设备工程的重要性在建筑投资的比列中变 得越来越大，因为一个现代化的工业与民用的建筑是由建筑、结构、给排水、暖通、电气、通讯等相关的工程所构成，建筑设备这一门 课程是现代建筑的重要组成部分，他的设备的完善程度与技术水平，是已经衡量社会生产、房屋建筑和物质生活水平的重要标志。 “建筑设备”会给人们营造一个安全合理舒适、信息畅通的生活与生 产环境的一门学科，在社会中起着重要的作用。同时，学习他，也 让我了解到建筑设备技术的发展也会促进建筑整个行业的发展，新 材料、新技术的应用以及建筑的发展也促进了建筑设备的发展，建 筑设备的建设，在建筑总投资中，占着举足轻重的重要地位，因此，建筑设备不仅关系到建筑物的使用功能，而且更影响到建筑物的经 济性！ 在每一节课程的教学中，我做到了上课听老师授课以及自己的独立 思考，通过课内课外的吸收，是我掌握了建筑设备的主要任务：她 是使从事建筑工程施工与管理工作的人员具有建筑设备工程的系统 组成，工程原理，常用设备等专业基础知识，掌握一般的建筑设备 施工图的识图的方法，以及掌握这些基础知识和技术设备的基础理论，了解各种建筑设备的工作原理，各种设备系统的特点、工程简 要设计计算的有关知识，用以解决建筑施工、管理、监理工作和建

机器学习个人笔记完整版v5(原稿)

摘要 本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程 视频做的个人笔记 黄海广 haiguang2000@https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html, qq群：554839127

斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记 课程概述 Machine Learning(机器学习)是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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。 本人是中国海洋大学2014级博士生，2014年刚开始接触机器学习，我下载了这次课程的所有视频和课件给大家分享。中英文字幕来自于https://https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html,/course/ml，主要是教育无边界字幕组翻译，本人把中英文字幕进行合并，并翻译剩余字幕，对视频进行封装，归类，并翻译了课程目录，做好课程索引文件，希望对大家有所帮助。部分视频中文字幕由中国海洋大学的博士生翻译。视频已经翻译完毕，如果下载了视频，可以直接在文档中打开视频，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。 这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作，部分来源于网络，如“小小人_V”的笔记，并持续更新。 视频下载链接：https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html,/s/1pKLATJl 密码：xn4w 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过3万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小

机械制图基本知识

青岛市技师学院课时授课计划 编号：QGJ-QR-JW-50L 版本：A/0 流水号：课时授课计划（一体化）

可见轮廓线 尺寸线及尺寸界线 剖面线、过渡线 重合断面的轮廓线 不可见轮廓线 轴线、对称中心线 断裂处的边界线 视图与剖视图的分界线同波浪线 限定范围表示线 相邻辅助零件的轮廓线轨迹线、中断线 极限位置的轮廓线 允许表面处理的表示线

平行。角度的尺寸界线应沿径向引出。 （2）尺寸线 尺寸线由细实线和箭头组成。 尺寸线用细实线绘制在尺寸界线之间, 如图1-7（a ）所示。尺寸线必须单独画出，不能与图线重合或在其延长线上，如图1-7（b ）中尺寸3和8的尺寸线，并应尽量避免尺寸线之间及尺寸线与尺寸界线之间相交，图1-7（b ）尺寸14和18标注不正确。 标注线性尺寸时，尺寸线必须与所标注的线段平行，相同方向的各尺寸线的间距要均匀，间隔应大于7mm ，以便注写尺寸数字和有关符号。标注角度和弧长时，尺寸线应画成圆弧，圆心是该角的顶点，尺寸线不得用其他图线代替。 24 8 16 18 14 R42×φ4 箭头尺寸线数字尺寸界限 2-R416 8 24 3 φ4 18 14 (a)正确 (b)错误图1-7 标注尺寸的要素 尺寸线终端有两种形式：箭头和细斜线。 箭头适用于各种类型的图形，箭头尖端与尺寸界线接触，不得超出也不得离开，如图1-9所示。 （a ）箭头的画法 （b ）正确注法 （c ）错误注法 图1-9 箭头画法 箭头的尾部宽度等于图形中可见轮廓线的宽度b ，长度约为 4b ～5b 。箭头的位置应与尺寸界线接触，不得留有间隙。细45° 斜线的方向和画法如图1-8所示，当尺寸线终端采用斜线形式 时，尺寸线与尺寸界线必须相互垂直，并且同一图样中只能采用 一种尺寸线终端形式。画箭头地方不够时，允许用圆点或斜线代 替箭头，也可用单边箭头。 （3）尺寸数字 讲解， 结讲解 强的画法

二级建造师考试科目《机电工程》复习笔记完整版

二级建造师考试科目《机电工程》复习笔记1 7月27日 1.传动的作用是传递运动和力，类型：齿轮传动、蜗轮蜗杆传动、带传动、链传动、轮系 2.齿轮传动的基本要求之一是其瞬时角速度之比必须保持不变 3.齿轮传动的主要特点：适用的圆周速度和功率范围广;传动比准确、稳定、效率高;工作可靠性高，寿命长;可实现平行轴和任意轴之间的传动。 4.轴、键、联轴器和离合器-常见的传动件 5.联轴器和离合器主要用于轴与轴的连接 6.轴承分滑动轴承和滚动轴承 7.滑动轴承适用于低速、高精度、重载和结构上要求剖分的场合 8.滚动轴承与滑动轴承相比，缺点是抗冲击能力交差、高速时出现噪声、工作寿命不如液体润滑的滑动轴承。 9.轴承润滑的目的：降低摩擦、减少磨损，冷却、吸振、防锈等。 10.润滑剂分类：润滑油、润滑脂、固体润滑剂三类。 11.润滑方法;油杯润滑、油环润滑、油泵循环供油润滑。 12.支流电源G不随时间变化而变化 13.交流电源g随时间作周期性变化。 14.负载是不随电压、电流及时间而改变其量值的，称谓线性负载。 15.电容有储能作用，以免电击对人身伤害。 16.欧姆定律：I=U/R 点击【二级建造师学习资料】或打开https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html,/category/jzs2?wenkuwd，注册开森学（学尔森在线学习平台）账号，免费领取学习大礼包，包含：①精选考点完整版

17.正弦交流电源其初相角超前于电压的出相角90度。 18.有载状态对电安装工程而言，电路有载是处于正常工作状态。最明显的特点是电路中既有电压又有电流，发生电能与其他能的转换。电路空载是处于备用状态，可分为热备用和冷备用。最明显特征是电路可能存在电压，但决无电流流通，不发生电能与其他能的转换。电路短路是处于故障状态，其特征是供电电源电压下降，电路中电流剧增，发生非预期的能量转换。 19.测量系统由测量电路、非电量显示、及处理电路三部分组成。 20.变压器的冷却方式：空气、油自然循环、强迫油循环、强迫油循环导向和水冷却 21.流体的物理性质：质量、密度、比容、重量、重度、压缩性、膨胀性、黏性。 22.流体的静压力是指流体单位面积上所受到的垂直与该表面的力。有两个特性：一是方向总是和作用的面相垂直且指向流体表面;二是静止流体内部任意处的静压力在各个方向的大小都是相等的。 23.运动流体的基本方程式：连续方程式V1A1=V2A2;动量方程式：Σ F=m(V1-V2);能量方程式。 24.两个截面有能量的输入或输出是，应将输入的单位能量项加在方程左侧，输出的加在右侧 25.能量损失有：沿程阻力损失和局部阻力损失。 26.流体在流动时存在着性质不同的两种质点运动形态，即层流运动和紊流运动。 27.雷诺数用Re表示，Re=平均流速X管径/运动黏滞系数。 28.减小阻力的措施：减小管壁粗糙度等4点 点击【二级建造师学习资料】或打开https://www.wendangku.net/doc/e51763765.html,/category/jzs2?wenkuwd，注册开森学（学尔森在线学习平台）账号，免费领取学习大礼包，包含：①精选考点完整版

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理 作者：Zouxy version1.02013-04-08 目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、Deep learning与Neural Network

八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源

一、概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。 图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。 但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，Deep Learning。借助于Deep Learning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。

机械基础实习心得体会

机械基础实习心得体会 范文一：经过两个月的实习，这段时间是我人生中弥足珍贵的经历，其中有着美好的回忆，在实习的这段时间里我们实习生有着欢乐、难过、高兴，但是在我们动手实习中，我们学到了很多东西，这些都是学校课堂里学不到的。学校安排我们外出实习的目的就是，让我们了解社会工作，还有自己学习的专业，为以后的工作做准备打好坚实的基础。 我们选择的一家煤矿是我们市比较大的一家煤矿，因为企业比较大，设备和规矩和机械技术操作要求都比较高，所以在里面实习，可以提高我们的竞争能力工作素质等，收获就比一些设备不齐，工作散漫的煤矿要高很多。刚来到煤矿，负责人没有让我们动手做事，而是跟我们讲起规章制度和安全防范，这些我们都一一记下，避免以后犯下大错，听过负责人长时间的教导我们知道，煤矿安全生产最大最危险的隐患是人的不安全意识和行为所造成的，但安全事故都是由违章造成的，“违章作业就是自杀，违章指挥就是杀人、犯罪”，从而牢固树立安全第一、人的生命高于一切的安全价值观，自觉地抵制三违，远离三违，在以后的工作中我们会认真负责，严格遵守规章制度。然后就带着我们到操作现场参观了解，首先我们要做的是了解这个地方，如果出现情况就不会迷茫，知道离开的方向。然后就带我们到那些前辈们操作的地方，刚开始我们没有操作经验，所以不会让我们操作，而

我们刚开始就只能在前辈们的旁边，看着他们操作，前辈们也会教给我们操作方法和传授一些工作经验和技巧给我们，使我们受益匪浅。慢慢的我们熟悉了以后，前辈们就在旁边指导我们进行操作，直到我们熟练了以后才会离开左其他的工作，相对来说我们操作的机械没有什么难度，因为在外围，旁边没有人，但是我们还是操作的很仔细，不敢出现一丝纰漏。 经过长时间的工作，我们已经摆脱了实习生的身份，和那些前辈一起我们做起了正式的员工。实习即将结束了，我们都没有想到时间过的这么快，马上要离开了，我们拥有的是深深的不舍。 通过实习，我们将学到的理论知识结合到实践工作当中，培养了我们的动手能力，增加了我们的工作经验，让我们得到提高。我们现在没有了刚开始的好奇和不在意，现在我们对以后的工作充满了信息，在以后的工作中我会加倍努力，在工作上还是一样的认真、仔细、勤快。 范文二：时间飞逝，寒气逼人，寒假在不知不觉中到来了。在学校，主要是学习专业知识，利用每次活动的机会表现自己，增长自己的经验。但我深知在学校学到的经验远不足以将来在社会上立足，所以我要利用寒假时间到社会中实习，积累更多的经验，进一步提高和完善自己。 放假回到家除夕将至，虽然给予我的空闲时间不多，但