如何成长为机器学习算法工程师

如何成长为一名机器学习工程师？

经常有人这么问，而这篇文章就尝试回答这个问题，其中会谈到关于机器学习的方方面面，从简单的线性回归到最新的神经网络。你不仅将学习如何使用这些技术，还将学习如何从头开始构建它们。

这个指南主要面向计算机视觉（CV），这也是掌握一般知识的最快方式，从CV 中获取的经验可以简单地应用到机器学习的其他领域。

我们将使用TensorFlow作为框架。这些课程需要你会Python，虽然不要求你是大师，但至少要懂基本的知识。（另外，都是英语授课）

温馨提示，学习知识与动手实践相结合效果更佳。

1. 课程

1.1 约翰霍普金斯大学的实用机器学习

课程总共4周，用户评分：4.4（5分制，下同）

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/learn/practical-machine-learning#syllabus 1.2 斯坦福大学的机器学习

课程总共11周，用户评分：4.9。授课教师是大名鼎鼎的吴恩达。

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/learn/machine-learning

上面两节课，会教给你数据科学和机器学习的基本知识，并为下面的学习做好准备。

1.3 CS231n：面向视觉识别的卷积神经网络

总共16个课时，目前已更新为2017春季的最新版本。李飞飞是这节课程的导师。

地址：

https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/

现在才算步入正轨。这是网上最好的机器学习与计算机视觉课程。

1.4 Google讲深度学习

整个课程大约耗时三个月，导师为Google首席科学家Vincent Vanhoucke，以及Google Brain的技术负责人Arpan Chakraborty。

在这个课程中，将会教授深度学习的原理、设计可以从复杂的大型数据集学习的智能系统、训练和优化基本的神经网络、CNN、LSTM等。

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/course/deep-learning--ud730

选修课。你可以只看其中练习的部分。

1.5 CS224d：面向自然语言处理的深度学习

总共17个课时。

地址：

https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/

选修课。推荐给那些需要用到NLP的同学。课程内容也很棒。

1.6 深度学习电子书

Leonardo Araujo dos Santos整理的深度学习电子书。

地址：

https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/content/ 选看。这是一本涉及诸多机器学习领域的好书。

2. 练习

这部分给了一堆教程和项目的清单，你应该逐一尝试并了解它们的工作原理，以及考虑如何进行改进提升。这个列表的存在，只是为了增加你对机器学习的兴趣，所以遇到一些困难也别气馁，当你准备好就可以随时上手练习。

2.1 TensorFlow上的简单练习

Kadenze学院出品，总共5个课时。

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/courses/creative-applications-of-deep-learni ng-with-tensorflow-iv/info

2.2 Tensorflow菜谱

这部分内容来自Nick McClure的电子书《TensorFlow Machine Learning Cookbook》。

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/nfmcclure/tensorflow_cookbook

2.3 Tensorflow-101教程部分

这是一个用Python和Jupyter Notebook编写的教程。试图为TensorFlow初学者提供尽可能的详细解释，希望对大家有用~

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/sjchoi86/Tensorflow-101

2.4 快速风格迁移网络

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/lengstrom/fast-style-transfer

这个教程展示了如何使用神经网络，将名画的风格迁移到任何一张照片上。

2.5 图像分割

这是一个使用TensorFlow实现的完全卷积网络。作者Marvin Teichmann还提供了如何把这部分代码集成到你的语义分割管道中的示例。

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/MarvinTeichmann/tensorflow-fcn

2.6 使用SSD实现物体识别

物体识别最快（也是最简单）的模型之一

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/balancap/SSD-Tensorflow

2.7 面向物体识别和语义分割的快速掩膜RCNN

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/CharlesShang/FastMaskRCNN

2.8 强化学习

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/dennybritz/reinforcement-learning

非常有用，特别是当你想搭建一个机器人或者下一个DotA AI时。

2.9 Google大脑团队的Magenta项目

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models 这个项目旨在通过神经网络创造出色的艺术和音乐作品。

2.10 深度双边学习实时图像增强

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/graphics/hdrnet/

一个很棒的图像增强算法，来自Google。

2.11 自动驾驶汽车项目

地址：

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/udacity/self-driving-car

想造一辆自动驾驶汽车么？这是一个很好的入门。

3. FAQ

如果中途卡住了怎么办？

首先，你得明白机器学习不是100%精确的东西，大多数情况下只是一个很好的猜测，并且需要大量的调整迭代。大多数情况下，想出一个独特的点子是非常困难的，因为你的时间和资源将耗费在训练模型上。

所以，不要自己想解决方案。去搜索论文、项目，以及求助他人，积攒的经验越多，你会干的越好。给几个可能有用的网站：

https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,

https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,

https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,

为什么论文不能完全解决这个问题，为什么论文有些地方是错的？

很遗憾，并不是所有的科技人员都想把他们的成果公之于众，但他们都需要发表论文来获得“名“或者”利”。所以一些人可能只发布部分素材，或者给出错误的公式。所以找到代码永远比找到论文更有用。

哪里可找到最新的资料？

参考上面推荐过的几个网站，尤其是https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,，不仅仅能找到论文，而且还能找到代码，所以特别实用。

我应该用云计算还是台式机/笔记本电脑？

云更适用于有大量计算需求的情况。对于学习和测试来说，使用台式机/笔记本电脑要便宜得多，当然前提是配有支持CUDA的显卡。比方，我自己就用一个笔记本训练模型，显卡是带有690CUDA核心的GTX GeForce 960M。

当然，如果有免费的云资源可用，当然要用。

如何更好地调整超参数？

训练的主要问题是时间。你不可能一直坐在那看着训练数据。因此，我建议你使用Grid Search。基本上，只需要创建一组超参数和模型架构，然后一个接一个的运行，并保存结果。这样就能晚上训练，白天比较结果，找到最有希望的那个。详情可以参考这个网址：

https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/stable/modules/grid_search.html

大连理工大学《社会学原理与方法》20秋在线作业3答案

1.以下各项中，不属于根据参与者之间人际关系的性质划分的社会互动情景是()。 A.社交关系 B.情感关系 C.工具关系 D.混合关系 答案：A 2.统计学抽样调查中，一般以()为界。 A.30 B.50 C.100 D.120 答案：A 3.询问调查对象对某一事物或现象的看法、态度以及社会心理状态的问题属于()。 A.事实问题 B.行为问题 C.态度问题 D.观念问题 答案：C 4.通过表彰模范行为来弘扬正气的社会控制属于()。 A.消极的控制 B.积极的控制 C.非正式控制 D.外在控制 答案：B 5.以下各项中，不属于社会工作的主要对象的是()。 A.未成年人 B.生理上有某种残缺或受到某种损害的人或群体 C.心理上有某种障碍和创伤的人 D.社会关系上出现某种不适应或对立的人、群体或社区

答案：A 6.社会互动的理论包括()。 A.符号互动论 B.戏剧理论 C.社会交换论 D.本土方法论 答案：ABCD 7.简单随机抽样包括()。 A.抽签法 B.随机数表法 C.等距抽样法 D.分层抽样法 答案：AB 8.个人社会化的基本内容包括()。 A.技能社会化 B.结构社会化 C.政治社会化 D.行为社会化 E.性别角色社会化 答案：ACDE 9.马克思主义阶级理论基本内容包括()。 A.私有化社会的阶级斗争 B.阶级的历史发展趋势 C.阶层分析 D.阶级分析 答案：ABCD 10.社会问题的一般特征包括()。

A.普遍性和变异性 B.复合性和周期性 C.破坏性和集群性 D.结构性和功能性 答案：ABC 11.率先实现城市化的国家是美国。() A.正确 B.错误 答案：B 12.回报都是有形的。() A.正确 B.错误 答案：B 13.负向社会化是年轻一代用新知识新观念影响前辈的过程。() A.正确 B.错误 答案：A 14.对比值就是两变量值的比值。() A.正确 B.错误 答案：A 15.频数分布是不同类别在总体中的相对数量分布，而频率分布则是不同类别在总体中的绝对数量分布。() A.正确 B.错误 答案：B

管理学原理与方法周三多第六版

第一篇 第一章管理与管理学 第一节人类的管理活动 一：人类活动的特点(目的性、依存性、知识性) 二：管理的必要性 三：管理的概念 第二节管理的职能与性质 一：管理的职能（计划、组织、领导、控制、创新） 二：管理的自然属性 三：管理的社会属性 第三节管理者的角色与职能 一：管理者的角色（人际角色、信息角色、决策角色） 二：管理者的职能 罗伯特卡次的研究，管理者必须具备三种技能：（技术技能、人际技能、概念机能）第四节管理学的对象与方法 一：管理学的研究对象 二：管理学的研究方法 （一）归纳法（二）试验法（三）演绎法 第二章管理思想的发展 第一节中国传统管理思想 一：中国传统思想形成的社会文化背景 二：中国传统管理思想的要点 第二节西方传统管理思想 一：西方早期管理思想的产生 1：亚当斯密《国富论》1776（英国） 2：查理巴贝奇（英国） 3：罗伯特。欧文（英国的空想主义家） 二：科学管理理论的产生和发展（19世纪末20世纪初） （一）“泰罗”的科学管理理论——科学管理之父 亨利。甘特：布雷斯及他的妻子： （二）对“泰罗制”的评价 （三）法约尔的“组织管理理论” 第三节西方现代管理思想的发展 一：行为科学学派 霍桑试验： 1：需求层次理论——马斯洛 2：双因素理论——赫茨伯格 3：X、Y理论 4：Z理论——威廉。大内 二：“管理科学”学派 三：“决策理论”学派 四：对现代管理理论的思考 五：新经济时代管理思想的变革

（一）管理思想的创新 （二）管理原则的创新 （三）经营目标创新 （四）经营战略创新 （五）生产系统创新 （六）企业组织创新 第三节中国现代管理思想的发展 一：中国现代管理思想形成的历史背景 （一）中国官僚资本企业和民族资本企业的管理 （二）我国革命根据地公营企业的管理 （三）全面学习西方的管理模式 （四）探索中国现在管理模式 二：社会主义经济管理体制改革 （一）由国内管理向国际化管理转化 （二）由科学管理向信息化管理转化 （三）由首长管理向人性化管理转化 （四）由政府管理向民营化管理转化 （五）由封闭式实体管理向开放式虚拟管理转化 第三章管理的基本原理 第四章第一节管理原理的特征 第五章一：管理原理的主要特征 第六章二：研究管理原理的意义 第七章第二节系统原理 第八章一：系统的概念 第九章二：系统的特征 第十章三：系统原理要点 第十一章第三节人本原理 第十二章一：职工是企业的主体 第十三章二：有效管理的关键是职工参与 第十四章三：现代管理的核心是使人性得到最完美的发展 第十五章四：管理是为人服务的 第十六章第四节责任原理 第十七章一：明确每个人的职责 第十八章二：职位设计和权限委任要合理 第十九章三：奖惩要分明，公正而及时 第二十章第五节效益原理 第二十一章一：效益的概念 第二十二章二：效益的评价 第二十三章三：效益的追求 第四章信息化管理 第一节信息与信息化 一、信息的含义 二、信息化的内涵 三、信息化的影响

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用 作者：宁志豪周璐雨陈豪文 来源：《科技风》2019年第15期 摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。 关键词：机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分 随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类 机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两

移动机器人完全遍历路径规划算法研究

东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名：胡正聪 申请学位级别：硕士 专业：机械电子工程 指导教师：张赤斌 20080403

第一章绪论 第一章绪论 １．１移动机器人的发展史 社会的主体是人类，历史的推动者是人类，伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明，不断推动社会的发展。邓小平同志说过：“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力，所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力，致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力，这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在１９２０年的科幻小说中提出的，而早期的机器人如１９３９年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Ｅｌｅｋｔｒｏ和１９５６年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人，它们是现代机器人的雏形。上世纪６０年代，由于传感器和计算机技术的发展及应用，兴起了全世界第二代机器人的研究热潮，并向人工智能进发。１９６８年，美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Ｓｈａｋｅｙ。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木。Ｓｈａｋｅｙ可以算是世界第一台智能机器人，它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪８０年代，发达国家都组建各种机器人研究机构，尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划，带动各国把机器人的研究推上了高潮，日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入９０年代后，机器人的应用领域除了工业和军事外，还涉及到了服务和娱乐领域，以日本本田公司的ＡＳＩＭＯ人型机器人和索尼公司的ＡＩＢＯ娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲，２００２年丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出了吸尘器机器人Ｒｏｏｍｂａ，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Ｒｏｏｍｂａ是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。２００６年６月，微软公司推出ＭｉｃｒｏｓｏＲＲｏｂｏｔｉｃｓＳｔｕｄｉｏ，机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显，比尔?盖茨预言：“家用机器人很快将席卷伞球。” 图１．１丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出的吸尘机器人Ｒｏｏｍｂａ［

编译：《机器翻译基本分类与基本工作原理》

机器翻译基本分类与基本工作原理 编译：洪洁传神语联网网络科技股份有限公司多语工程中心 编译：洪雷中国科学院大学外语系文章来源：多语工程技术研究中心《云翻译技术》第12期，转载请注明出处 摘要本篇综述对机器翻译基本工作原理和基本分类进行了归纳总结，并且对机器翻译的未来发展方向进行了初步探讨。 关键词机器翻译工作原理分类 机器翻译（Machine Translation，MT）是建立在多学科基础上的综合学科，现代理论语言学的发展，计算机科学的进步，信息学和概率统计学的应用，对机器翻译的发展和演变产生了重要影响。机器翻译的基本思想是利用计算机对自然语言进行翻译，而各种机器翻译系统采用的技术和理念不尽相同；面对各种各样的机器翻译系统，文献上有各种分类方式。本文根据所应用的基本工作原理对机器翻译系统分类作一综述。 1.基本类型的机器翻译系统：现有的机器翻译系统按照其基本工作原理，可以分为基于规则的（Rule-Based）机器翻译，基于实例的（Example-Based）机器翻译和统计型的（Statistical）机器翻译这三种基本类型。 1.1.基于规则的机器翻译系统（Rule-Based Machine Translation, RBMT）：其基本工作原理基于一个假设，即语言无限的句子可以由有限的规则推导出来。基于这个假设的机器翻译方法又可以分为三类：直接翻译法（Direct Translation），中间语言法（Interlingual Approach），和转换法（Transfer Approach）。它们都需要用到大规模的双语词典，需要用到源语言推导规则，语言转换规则和目标语言生成规则；其不同点在于对语言进行的分析深度不同。如直译法几乎不需要进行语言分析，中间语言法和转换法需要对源语言和目标语言进行某种程度的语言分析。 1.1.1直接翻译法（Direct Translation）：这种翻译方法直接对源文字中的字词进行逐个翻译，译后文字顺序按照原文顺序进行排列。这是基于规则的机器翻译的最早的工作方法。这种译法简单、直观，其弊端也是明显的：由这种方法得到的翻译结果质量很不令人满意。人们已经逐渐不再使用这种直接翻译法。

机器学习的十种经典算法详解

机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概

一种移动机器人的路径规划算法

一种移动机器人的路径规划算法 作者：霍迎辉，张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源：自动化技术与应用点击数：1419 更新时间：2005-1-24 摘要：本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词：移动机器人；路径规划；机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物［1］。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划［2］是智能机器人研究的重要课题之一，由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种，一种是基于模型的路径规划，作业环境的全部信息都是预知的；另一种是基于传感器的路径规划，作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究，世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法，主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点［3］，也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法，其涉及的理论并不高深，计算简单，容易实现，可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理，最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示，以B代表目标位置，其坐标 为(x Ｂ，y Ｂ ），以R、A分别代表机器人及障碍物，坐标为(x Ｒ ，y Ｒ )、(x Ａ ，y Ａ )。Ｒr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径，也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明，碰撞半径越小，发生碰撞的危险度越大，但切线路径越短；碰撞半径越大，发生碰撞的危险度越小，但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物，机器人可走直线直接到达目标位置，此时的直线方程可由两点式确定：

大工18春社会学原理与方法在线作业2辅导资料

大工18春《社会学原理与方法》在线作业2 1、C 2、A 3、B 4、A 5、C 一、单选题共5题，20分 1、大量日常生活中的角色都是（）。 A不自觉角色 B自致角色 C开放性角色 D规定性角色 正确答案是：C 2、（）年，法国大革命为标志的政治大革命（思想大革命），到19世纪30－40年代，在欧洲基本完成。 A1789 B1790 C1791 D1792 正确答案是：A 3、人一出生就具有的角色叫做（）。 A自致角色 B先赋角色 C规定性角色 D自觉角色 正确答案是：B 4、个人社会化中第一要素是()。 A家庭 B学校 C朋友 D大众传播媒介 正确答案是：A 5、（）的著作《自杀论》被许多社会学家誉为社会学的“圣经”，标志着社会学与社会哲学的彻底分离。 A奥古斯特?孔德 B赫伯特?斯宾塞 C埃米尔?迪尔凯姆 D马克斯?韦伯 正确答案是：C 二、多选题共5题，20分 1、社会角色失调的类型有（）。 A角色冲突 B角色不清 C角色中断 D角色失败 E角色矛盾 正确答案是：ABCD 2、西方资本主义国家战后四十余年来的发展，带来了经济、社会、政治领域的一系列变化，

具体表现在()。 A产业结构的变化 B物质生活水平提高 C闲暇时间的增加 D劳动力结构的变化 E生产关系的变化 正确答案是：ABCD 3、“镜中我”理论认为，自我作为一种社会产物，它的出现有三个阶段：() A我们观察到我们在他人面前的行为方式 B我们领悟了别人对我们行为的判断 C基于对他人反应的理解，我们评价我们的行为 D我们根据想象别人对我们自己行为及外表的感觉来理解自我，自我在初级群体中得到了最充分的发展 正确答案是：ABC 4、社会化的内容有（）。 A传授基本生活技能 B内化价值观念、传递社会文化 C指点人生进取目标 D培养担当社会角色 正确答案是：ABCD 5、认为社会是代表具有同样特征的许多人的名称而已，是空名，而非实体的社会唯名派代表人物有（）。 A韦伯 B吉丁斯 C斯宾塞 D迪尔凯姆 正确答案是：AB 三、判断题共10题，60分 1、功能主义的视角强调这样一种模式，即社会的每一个部分都对总体发生作用，由此维持了社会稳定。社会非常像人类的机体或任何活的有机体。 A错误 B正确 正确答案是：B 2、社会是人类生活的共同体，是以共同的物质生产活动为基础而相互联系的人们的有机总体。在本质上是生产力的总和。 A错误 B正确 正确答案是：A 3、没有社会化的人也就没有社会 A错误 B正确 正确答案是：B 4、继续社会化是个人适应社会变迁所必经的途径 A错误

管理学原理与方法_试题及答案

一、判断题： （）1、管理是任何组织集体劳动所必需的活动，因此任何社会的管理性质都是相同的。 （）2、泰罗是科学管理学派的杰出代表人物。 （）3、我们将管理层次少而管理幅度大的组织结构称作直式结构，它可以密切上下级之间的关系。 （）4、根据菲德勒的权变理论，在情境较好的情况下，采用高LPC领导，效果较好。 （）5、计划工作之所以是一项普遍的工作，是因为一个组织无论大小，它的管理过程都是完整的。 （）6、根据公平理论，当获得相同结果时，员工会感到他们是被公平对待的。 （）7、当重要细节必须被传递时，非语言沟通是最适宜的方式。 （）8、衡量绩效是控制活动的最终目的。 答案：1、×2、√3、×4、×5、√6、×7、×8、× 1、（）科学管理对人性的假设是“社会人”的假设。 2、（）经验管理学派认为学生和管理者通过研究各种成功与失败的管理案例，就能理解管理问题，但并不能因此学会有效地进行管理。 3、（）目标并不决定未来，但它们是动员企业中各种资源和力量去创造未来的手段。 4、（）在计划中体现的灵活性越大，则所制定的计划越实际，越能保证得到切实完成。 5、（）决策就是要选择一个最好的方案去实现组织的目标。

6、（）当组织处于不稳定的环境之中，较宽的管理幅度能确保更有效的管理。 7、（）赫茨伯格认为企业政策、工资水平、人际关系都属于保健因素。 答案：1、×2、√3、√4、√5、×6、√7、√ 1.管理既是一门科学，又是一门艺术.（） 2.管理者权力比权威更重要。（） 3.未来企业竞争将主要是企业文化的竞争。（） 4.霍桑实验证明：人是“经济人”，不是“社会人”。（） 5.管理效益原理认为现代管理的核心是使人性得到最完美的发展。（） 6.管理原理和管理原则基本没什么区别，可以等同。（） 7.按决策的重要程度可将决策分为高层决策、中层决策和基层决策。（） 8.头脑风暴法、德尔菲法和哥顿法属于集体决策方法。（） 9.运用期望值法进行决策时，期望值大的方案较优。（） 10.经济批量模型中库存费用与订货费用是成反比的。（） 11.决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续。（） 12.边际分析法是制订计划时经常采用的一种方法。（） 13.力求维持最少部门是部门划分的原则之一。（） 14.领导者不一定是管理者，但管理者一定是领导者。（） 答案：1~5√×√××6~10××√×√11~14√×√× 1.管理的双重性是指不确定性和复杂性。（） 2.管理者权力比权威更重要。（）

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；

遗传算法与机器人路径规划

遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法

管理学原理与方法学习心得

管理学原理与方法学习心得 管理学原理与方法学习心得 管理学原理与方法学习心得1 ——对管理学的认识和学习管理学的重要性 一、对管理学的认识： 通过对《管理学原理》的学习，使我充分认识到：管理是社会中存在的最普遍的社会现象。从个人、家庭、企事业单位乃至其他社会组织，从农村、城市、国家乃至世界都需要管理，都存在管理活动。凡是有人群活动的地方或领域，都存在与之相适应的管理。 管理是在一定环境中、组织中的管理者，通过实施计划、组织、领导和控制等职能，有效地利用各种资源，以达到组织目标的过程。管理总是存在于一定的组织之中，组织是管理的载体，是人类集体协作的产物。其管理的基本含义大致包括以下几点： (1)、管理是在一定环境中进行的。任何一个组织都有一定的生存环境，包括组织的外部环境和内部环境。管理始终处于不断变化的环境之中。能否适应环境的变化，是决定管理成败的重要因素。 (2)、管理是在一定的组织中进行的。由两个以上的人组成的、有共同目标的组织，就像一个乐队要演奏出动人心弦的乐

章，就需要指挥使演奏不同乐器的人员分工协作。指挥就是管理。管理是一切有组织的集体活动所不可缺少的因素。 (3)、管理的主体是管理者。所谓管理主体，是指在管理过程中具有主动支配和影响作用的要素。一切管理职能都要通过管理主体去发挥作用。要成为一名管理者，必须具备一定的素质和技能。 (4)、管理的客体是组织中的各种资源。所谓管理客体也就是管理的对象，指的是管理过程中管理者所作用的对象。在一个组织中，管理客体主要是指人、财、物、信息、技术和时间等一切资源，其中最重要的是人力资源，是对人的管理。 (5)、管理是一个过程。管理是实施计划、组织、领导和控制管理职能的过程，这四个管理职能构成了管理过程。 (6)、管理的目的是实现组织的目标。管理本身并不是目的，管理是围绕组织目标进行的，其最终目的是实现组织的目标，管理没有目标就是一种盲目的行动。世界上不存在没有目标的管理，也不可能实现无管理的目标。即管理的目的是协助企业组织实现宗旨，完成任务，达到目标。 (7)、管理的任务是设计和维持一个良好的工作环境，使员工在这个环境里能积极主动、热情高效并愉快地工作，使组织有效地完成任务。 另外，管理学的产生对人类社会的影响是史无前例的。在当今社会，管理已成为全社会普遍关注的焦点问题，大到国家、政

基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,/10.12677/csa.2019.911227 Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu* School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019 Abstract Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen. Keywords Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm 基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现 杨子弘，杨文杰，刘佳* 武汉商学院信息工程学院，湖北武汉 收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日 摘要 现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv *通讯作者。

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.wendangku.net/doc/f015606016.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.