课程介绍课程来自于董进宇-激发孩子的学习兴趣与动力董进宇博士认为，激发孩子的学习兴趣和动力是育儿教育中非常重要的一个方面。以下是一些董进宇博士提出的建议，可供家长参考：1.创造积极、支持的学习氛围：孩子在一个积极、支持的学习环境中成长会更有动力，家长应当创造这样一个氛围，在家里为孩子营造一个温馨、舒适的学习空间，让孩子能够感到自己被关注和支持。2.尝试多元化的学习方式：孩子们具有不同的性格、天赋和思维方式，同时也拥有不同的学习风格。因此，家长应该尝试不同的方式来激发孩子的学习兴趣，可以通过提供多样化的学习材料、游戏和活动来让孩子兴奋和享受学习过程。3.帮助孩子探索自己的兴趣爱好：每个孩子都独一无二，特别的兴趣和爱好也许是指引他们学习、成长和掌握技能的灯塔。因此，家长可以鼓励孩子尝试新的事物并支持他们深入地探索自己真正感兴趣的领域。4.勿过度干预：家长应当尊重孩子的学习节奏和思维方式，不要过度干预他们的学习进程，给孩子足够的空间去发掘、实践他们自己的理解和方法。5.着重强调学习的过程和目标：在激发孩子的学习热情时，需要注意强调学习的过程和目标（比如提醒孩子学习的意义、具体的学习方法和策略等），而不是仅仅关注成绩或赞扬孩子完成了某项任务。总之，家长们要注意在营造良好的学习氛围、尊重孩子的兴趣和学习节奏、帮助他们探索自己的方向等方面，以激发孩子的学习兴趣与动力，从而让学习成为他们学习、成长和探索的乐趣。文件目录董进宇【激发孩子的学习兴趣与动力】上.avi董进宇【激发孩子的学习兴趣与动力】下.avi...

2023-05-31 董进宇高端课的视频 董进宇讲座视频全集开发潜能

课程介绍课程来自于董进宇-创造巅峰学习状态董进宇，中国著名亲子教育专家、著名人生激励导师、成功学教育专家，吉林大学法学院教授，是国内最早推广“学习型家庭”理念的人之一。他全新的教育理念和方法已被中国越来越多的家庭接受、认可和应用。二十多年来经过对教育学、心理学、脑科学、神经语言学、成功学等的深入研究，结合父母的教育方法以及自己的成长经历和指导女儿的亲身实践，创设了一整套全新的家庭教育理念和方法即董博士1+1家庭系统解决方案，尤其是他在《家长突围》中创立的《亲子关系模型图》第一次清晰、明了地揭开了家庭教育的谜底。并且用一颗强烈的责任心和独特的教育方法，帮助两个弟弟完成了博士学位。多年后，董进宇博士在阅读大量的教育学的心理学著作后，再对父母的教育方法进行分析研究时发现，父母的作法无意中验证了书中的一些理论。例如卢梭的《爱弥儿》、洛克的《家庭学校》、苏霍姆林斯基的系列教育论著、卡尔.威特的《卡尔.威特的教育》等。这些理论所倡导的教育理念在于：教育重在育人。也就是心灵教育或人格培养重于智力教育和身体教育。董进宇博士在总结自己成长道路的基础上，摸索出一套“教育成功学理论”——董博士1+1家庭系统解决方案，主要由《家长突围》《唤醒巨人》组成。文件目录创造巅峰学习状态01.rm创造巅峰学习状态02.rm创造巅峰学习状态03.rm创造巅峰学习状态04.rm...

2023-05-31 董进宇爱的五个含义 董进宇原谅

课程介绍课程来自于【音乐人网】编曲新手如何学习扒带编曲扒带是把音乐别人歌曲的每种乐器分开记谱，比如说从歌曲中把主旋律、伴奏、唱声找出来。扒带不是把别人的歌曲还原，而是学习别人的歌曲怎么编的，再把有用部分融合到自己的编曲中，因此扒带用歌曲分析表述更为贴切。文件目录扒带的指导思想01.zi钢琴扒带示范02.zi鼓am过度小技巧扒带示范03.zi贝斯扒带示范04.rar弦乐扒带示范05.zi扒带问答环节06.zi音乐人网...

2023-05-20

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集 盂县王占山

图书名称：《电工和电子技术学习指导与习题详解》【作者】郜志峰，李燕民，温照方编【页数】375【出版社】北京：北京理工大学出版社,2020.05【ISBN号】978-7-5682-8413-4【价格】50.00【分类】电工技术【参考文献】郜志峰，李燕民，温照方编.电工和电子技术学习指导与习题详解.北京：北京理工大学出版社,2020.05.图书封面：图书目录：《电工和电子技术学习指导与习题详解》内容提要：本书是“电工学”“电工和电子技术”“电路和电子技术”“电工技术与电子技术、“电工电子学”等课程的辅导教材，是与《电路和电子技术（上）电路基础》（第3版）、《电路和电子技术（下）电子技术基础》（第3版）和《电机与控制》（第3版）三本教材配套使用的。按照电路基础、电子技术基础、电机与控制三本教材的章节次序，每章分别以学习目标、学习指导、习题解答三部分进行编写。附录给出了电工和电子技术Ⅰ、电工和电子技术Ⅱ的考试样卷各2份，并附有参考答案。本书可作为高等学校学生的参考书，或供相关专业的工程技术人员自学和参考。《电工和电子技术学习指导与习题详解》内容试读第一部分电路基础第1章电路的基本概念和基本定律学习目标了解电路的作用与组成，理解电路模型的含义及电流、电压、电动势参考方向的含义。掌握电功率的计算方法。理解电阻元件及其伏安特性，掌握欧姆定律。理解电压源、电流源及其伏安特性。理解基尔霍夫电流定律和基尔霍夫电压定律，掌握电路节点的电流方程式和回路的电压方程式的列写方法。了解电路的有载工作状态、开路状态和短路状态。理解电路中电位的概念，掌握电位的计算方法。了解电气设备的额定值。学习指导1.电路的基本概念(1)电路的组成及作用电路由电源、负载及中间环节三部分组成。由理想元件构成的电路称为电路模型。电路的作用主要有两个，一个作用是传递、分配和转换电能；另一个作用是对信息进行传递、处理和运算。电路有三种状态：有载工作状态、开路状态和短路状态。在实际使用时不能使电路元件超过其额定值（额定电压、额定电流和额定功率）而工作。(2)电路元件电路元件主要分为两大类，一类是电源元件，另一类是负载元件。在对电路进行分析时通常将实际电路元件理想化，并称为理想电路元件。理想电路元件只具有一种电磁性质。理想负载元件有电阻元件、电感元件和电容元件：理想电源元件有理想电压源（又称恒压源）和理想电流源（又称恒流源）。电工和电子技术学习指导与习题详解电阻元件：对电流具有阻碍作用并将电能不可逆地转换为热能，是耗能元件。对于线性电阻元件，其电压与电流的关系为U=RI所消耗的功率为P=UI-RP-UR理想电压源：在电路中提供定值电压的电源。其定值电压与外电路无关，与流过的电流大小无关，流过电流的大小完全由与之相连的外电路所决定。实际电源的电压源模型是一个理想电压源与电阻的串联组合。理想电流源：在电路中提供定值电流的电源。其定值电流与外电路无关，与它两端的电压无关，它两端电压完全由与之相连的外电路所决定。实际电源的电流源模型是一个理想电流源与电阻的并联组合。(3)电压和电流的参考方向电压或电流的参考方向又称为正方向，是在对电路进行分析时，任意假定的一个方向。当电压或电流的参考方向与电压或电流的实际方向一致时，该电压或电流为正值，否则为负值。在分析和计算电路时必须首先标出电压和电流的参考方向。(4)电压与电流的关联参考方向在分析电路时，为了计算方便，常用关联参考方向，即将同一段电路的电流和电压参考方向选取一致。在关联参考方向下URRI,P=UI在非关联参考方向下Ur=-RI,P=-UI(5)电功率在直流电路中，某一段电路或某一电路元件的电功率为P=UⅢ（电压与电流为关联参考方向)或P=-Ⅲ（电压与电流为非关联参考方向），如果P为正值，表明这一段电路吸收(或消耗)电功率，如果P为负值，表明这一段电路提供（或产生）电功率。在一个电路中，电路所吸收的电功率与电路所提供的电功率相平衡。2.基尔霍夫定律(1)基尔霍夫电流定律在任一时刻，流人某个节点的电流总和等于从该节点流出的电流总和。广义基尔霍夫电流定律：对任意假设的封闭面，流入封闭面的电流总和等于从该封闭面流出的电流总和。(2)基尔霍夫电压定律在任一时刻，沿闭合回路绕行一周，各部分电压的代数和等于零。即∑U=0。回路电压方程式中的符号取决于回路绕行方向与电路中各部分电压的参考方向，若这两者方向一致，则方程式中的符号取正，反之则取负。也可将基尔霍夫电压定律推广应用到任意假想的闭合回路。基尔霍夫定律适用于任意线性和非线性电路。---------。002第1章电路的基本概念和基本定律习题解答1.1题图1.1是由电源和负载元件构成的电路，若已知11=1A,2=-2A,13=3A,U,=2V,U2=-3V,请标出I1、I2、I3和U、U的实际方向，并分别计算元件1、2的功率（指出是产生还是消耗功率）。解根据电压或电流的参考方向与电压或电流的实际方向一致时，其值为正，否则为负，得各电压、电流实际方向，如题解图1.1所示。根据题图1.1得P,=-U,I1=-2×1=-2(W)产生功率P2=-U2I3=-(-3)×3=9(W)消耗功率题图1.1题解图1.11.2在题图1.2中，若每个元件两端的电压U和通过它的电流1均为正值，问哪个元件提供功率，哪个元件消耗功率，为什么？(a)()(c)(d)题图1.2解题图1.2(a)、(d)的电压与电流为关联参考方向，P=UIgt0,元件消耗功率；题图1.2()、(c)的电压与电流为非关联参考方向，P=-UIlt0,元件提供功率。1.3如果人体电阻为8002，当通过人体的电流为50mA时就会引起呼吸器官麻痹，不能自U主摆脱电源，试求人体所能承受的最大安全工作电压Umoao解Um=800×50×10-3=40(V)题图1.41.4在题图1.4中，已知U,=10V,求U=？解根据KVL有Uh=-U,-2-U1+2-0.5U=-10-2-10+2-0.5×10=-25(V)1.5题图1.5是电位计的原理线路，中间的箭头是电位计U(的滑动触头，R。是电位计的总电阻，沿长度L均匀分布。问在U=10V、滑动端分别移动到a、、c三点时，输出电压U。各0等于多少伏？(是电位计的中点)题图1.5003----------电工和电子技术学习指导与习题详解解滑动端移动到a点时，输出电压U。=10(V)滑动端移动到点时，输出电压U。=0.5U=5(V)滑动端移动到c点时，输出电压U。=0(V)。1.6电路如题图1.6所示。(1)计算电压U:(2)计算电流I。20解1=10+2030=1(A),U=10L1=10(V)题图1.65÷30600.5(A)I=11+12=1+0.5=1.5(A)1.7电路如题图1.7所示。(1)求电压0；(2)求502电阻的功率P。102解101+401-20+501-40=040V40220+4050210+40+50=0.6(A)120VU=401=40×0.6=24(V)P=50P=50×0.62=18(W)题图1.71.8电路如题图1.8所示。(1)求电流；(2)求电压Ua824解81+4+21+61-6+41=01=6-4=0.1(A)8+2+6+4U=81+4+2I=101+4=10×0.1+4=5(V)22621.9电路如题图1.9所示。(1)求电流1；(2)求电压U:(3)求32电阻消耗的功率P。题图1.8-18V解I=-18V=-3A42+32∥624+220=-(32∥62)I=-22×(-3A)=6V02(6V)2P=32-32.=12W1.10题图1.10所示电路中，已知：w1=20V,w4=8V,i3=5A,i4=2A。(1)试求i和山2的值；(2)计算元件2的功率P2和元件3的功率P,并判断是吸收功率还是提供功率。2题图1.9题图1.10---------------。004第1章电路的基本概念和基本定律解i1=-3-i4=-5-2=-7(A)42=41-w4=20-8=12(V)P2=42i1=12×(-7)=-84(W),提供功率P3=-ui3=-8×5=-40(W),提供功率1.11电路如题图1.11所示，分别求理想电压源的功率P和理想电流源的功率P,并判断它们是提供3功率还是吸收功率。解1=9=3()，4=9=2()3题图1.11I=I1+12-1=3+2-1=4(A)P。=-61=-6×4=-24(W),提供功率P,=-6×1=-6(W),提供功率1.12在题图1.12电路中，已知：U=4V,1=2A,R1=42,R2=52。(1)求1和12；(2)求恒压源U的U功率P，,并说明恒压源是提供功率还是消耗功率。解2=0-4=1(A),1=h2+1=1+2=3(A0题图1.12P。=-U11=-4×3=-12(W),提供功率1.13图题1.13(a)是某电路中的一i/A个节点，支路电流1、2的波形分别如题图1.13()、(c)所示，求i3的波形。()解根据KCL有i1+i2+i3=0得i/Ai3=-i1-i2其波形如题图1.13(d)所示。1.14计算题图1.14所示电路中各元件的功率。i/A解电压与电流的参考方向如题解图(a)1.14所示。根据KVL与KCL有I=I1+1=2+1=3(A),U=-2×1+2=0(d)2V电压源的功率为-10-P2y=-21=-2×3=-6(W),产生功率1A电流源的功率为题图1.132】22题图1.14题解图1.14005---------------电工和电子技术学习指导与习题详解PA=U×1=0(W)电阻的功率为P,=×1=2×2=4(W)P2=2×12=2(W)1.15请写出题图1.15所示电路中节点A的KCL方程式和回路I的KVL方程式。解首先假定与节点A和回路I有关的各支路电流和电压的参考方向，如题解图1.15所示。题图1.15题解图1.15节点A的KCL方程式为1-2-13=0或1=12+1g回路I的KVL方程式为IR2+U+IRa+IR=0注意恒流源两端电压不为零，设为U。1.16计算题图1.16所示电路中U的值。解根据题图，R2上的电压为20-5=15(V),则UAB=10-(20-5)=-5(V)1.17已知一个电压源的电压等于10V,内阻为12，分U-20V别计算当它外接负载电阻为42和1Ω两种情况时，负载所得到的功率。试求在电源电压和内阻一定时，负载为何值时可获得最大功率。题图1.16解当它外接负载电阻为4Ω时，负载所得到的功率为P=(102×4=16(W)1+4+1当它外接负载电阻为1Ω时，负载所得到的功率为P=1012+1×1=25(w)当负载电阻与电源内阻的阻值相等时，可从电源获得10V最大功率。15】1.18求题图1.18所示电路中A点电位VA。舞4=5195=05(W.4=555=05(,题图1.18----------4006···试读结束···...

2023-05-15 电子技术电工学2 电子技术电工学2答案

图书名称：《联邦学习算法详解与系统实现》【作者】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著【丛书名】智能科学与技术丛书【出版社】北京：机械工业出版社,2022.04【ISBN号】978-7-111-70349-5【价格】99.00【分类】机器学习【参考文献】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著.联邦学习算法详解与系统实现.北京：机械工业出版社,2022.04.图书封面：图书目录：《联邦学习算法详解与系统实现》内容提要：本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法，再到系统实现，对该技术进行全盘梳理与总结……《联邦学习算法详解与系统实现》内容试读第一部分联邦学习基础知识CHAPTERI第章联邦学习概述随着人们对个人隐私泄露的担忧以及相关法律法规的出台，传统的人工智能技术急需适应新形势、新情况。联邦学习(FederatedLearig,FL)作为其中一种技术上的解决方案备受学术界和工业界人士的关注。本章将对联邦学习进行全面的介绍，以期达到服务大众、服务读者的目的1.1什么是联邦学习2016年是人工智能(ArtificialItelligece,AI)成熟的一年。随着AlhaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。最新的AlhaFold2技术甚至可以预测35万种蛋白质结构，这些结构涵盖了98.5%的人类蛋白质组。然而，这些技术的成功大都以大量的数据为基础。比如计算机视觉领域中图像分类、目标检测等技术的发展离不开众多大规模的图片数据集，如ImageNet、COCO和PASCALVOC。在自动驾驶领域，众多国内外厂商积累了数十万公里的道路测试数据。AlhaGo在2016年总共使用了30万场游戏的数据作为训练集。随着AlhaGo的成功，人们自然希望像AlhaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使A虹技术的落地比我们想象的更困难。是否可以通过跨组织传输数据，将数据融合在一个公共站点中呢？事实上，在许多情况下，打破数据源（数据拥有者）之间的障碍是非常困难的，甚至是不可能的。一般来说，任何A虹项目所需的数据都包含多种类型。例如，在人工智能技术驱动的产品推荐服务中，产品销售者拥有产品信息、用户购买数据，但没有描述用户购买能力和支付习惯的数据。在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在。由于行业竞争、隐私安全、复杂的管理程序等，即使是第1章联邦学习概述3同一公司不同部门之间的数据集成也面临着巨大的阻力，要整合分散在全国各地的数据和机构几乎是不可能的，或者在成本上是不可行的。与此同时，随着越来越多的公司意识到损害数据安全和用户隐私的严重性，数据隐私和安全己成为全球性的重大问题。公共数据泄露的相关新闻引起了公共媒体和政府的极大关注，如2018年国外某社交网站的数据泄露事件引发了广泛关注。作为回应，世界各国都在完善保护数据安全和隐私的法律。例如，欧盟于2018年5月25日实施的《通用数据保护条例》(GeeralDataProtectioRegulatio,GDPR)。GDPR(见图l-l)旨在保护用户的个人隐私和数据安全，要求企业在用户协议中使用清晰明了的语言，并授予用户“被遗忘权”，即用户的个人数据可以被删除或撤销，违反该条例的公司将面临高额罚款。我国也在实施类似的隐私和安全措施。例如，我国于2017年颁布的《网络安全法》和《民法通则》规定，互联网企业不得泄露或篡改其收集的个人信息，在与第三方进行数据交易时，需要确保拟议的合同遵守数据保护法律义务。这些法规的建立显然有助于建立个更文明的社会，但也对人工智能中常用的数据交易程序提出了新的挑战。GDPR2衫My2010图1-1GDPR具体来说，人工智能中的传统数据处理模型往往涉及简单的数据交易模型，一方收集用户数据并将数据传输给另一方，另一方负责清理和融合数据。最后，第三方将利用集成的数据来建立模型以供其他方使用。模型通常作为服务出售的最终产品。这一传统的流程面临上述新的数据法规的挑战。此外，由于用户可能不清楚这些模型的未来用途，这些交易可能会违反GDPR等法律法规的规定。结果，数据使用方会面临这样一个困境一数据以孤岛的形式存在，但在很多情况下，数据使用方被禁止收集、融合或者将数据传输给其他组织或个人进行AI处理。因此，如何合法合规地解决数据碎片化和孤岛问题，是人工智能研究人员和从业者将要面临的一个重要挑战。1.1.1联邦学习的发展历史联邦学习这个术语是由McMaha等人在2016年的论文中引入的：我们将我们的方法称为联邦学习，因为学习任务是通过由中央服务器协调的参与方设备（我们称之为客户机，即Cliet)的松散联邦来完成的。联邦学习：算法详解与系统实现跨大量通信带宽有限的不可靠设备的一些不平衡且非独立同分布(IdeedetlyadIdeticallyDitriuted,IID)数据的划分是联邦学习面临的挑战。在联邦学习这个术语出现之前，一些重要的相关工作已经开展。许多研究团体（来自密码学、数据库和机器学习等多个领域)追求的一个长期目标是分析和学习分布在许多所有者之间的数据，而不泄露这些数据。在加密数据上计算的加密方法始于20世纪80年代早期（参考Rivet等人于l982年发表的文章)，Agrawal、Srikat和Vaidya等人是早期尝试使用集中式服务器从本地数据中学习并同时保护隐私的典范。相反，即使自引入联邦学习这个术语以来，我们也没有发现任何一项研究工作可以直接解决FL面临的所有挑战。因此，术语“联邦学习”为这些经常在隐私敏感的分布式数据（又称中心化数据）的机器学习(MachieLearig,ML)应用问题中共同出现的特征、约束和挑战等提供了方便的简写。在联邦学习领域，许多开放式挑战的一个关键属性是，它们本质上是跨学科的。应对这些挑战可能不仅需要机器学习，还需要分布式优化、密码学、安全性、差分隐私、公平性、压缩感知、信息理论、统计学等方面的技术。许多最棘手的问题都处在这些学科的交叉点上，因此我们相信，各领域专家之间的协作对联邦学习的持续发展至关重要。联邦学习最开始被提出时，在移动和边缘设备等应用场景备受关注。之后，联邦学习的应用场景越来越多，例如，多个组织协同训练一个模型。联邦学习的上述相关变化引申出更广泛的定义。定义联邦学习是一种机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下协同解决机器学习问题。每个客户端的原始数据都存储在本地，并且不会交换或直接传输；取而代之的是，使用旨在即时聚合的有针对性的更新迭代来实现学习目标。有针对性的更新是指狭义的更新，以包含特定学习任务所需的最少信息；在数据最小化服务中，尽可能早地执行聚合操作。虽然对数据隐私保护的研究已经超过50年，但在最近l0年才有广泛部署的大规模解决方案（例如Raor)。跨设备联邦学习和联邦数据分析正在应用于消费数字产品中。例如Goard移动键盘以及Pixel手机和AdroidMeage中广泛使用了联邦学习；又例如在iOS13中，跨设备FL被应用于QuickTye键盘和Si的声音分类器等应用中。跨信息孤岛的一些应用在各领域提出，包括金融风险预测、药物发现、电子健康记录挖掘、医疗数据分割和智能制造。对联邦学习技术不断增长的需求激发了许多工具和框架的出现，包括TeorFlowFederated、FATE(FederatedAITechologyEaler)、PySyft、Leaf、PaddleFL和ClaraTraiigFramework等。关于各种框架之间的异同，读者可参考Kairouz等人2019年发表的综述。一些成熟的技术公司和较小的初创公司也正在开发利用联邦学习技术的商业数据平台。1.1.2联邦学习的工作流程在介绍联邦学习(FL)的训练过程之前，我们先考虑一个FL模型的生命周期。F工过程通常是由为特定应用程序开发模型的工程师驱动的。例如，自然语言处理领域的专家第1章联邦学习概述5可以开发一个用于虚拟键盘的下一个单词预测模型。图1-2显示了联邦学习的主要组件和参与者。从更高层次上看，典型的工作流程如下。管理员模型测试客户端服务器端模型部署分发联邦学习工程师回和分析师图1-2FL模型生命周期和联邦学习系统参与者口问题识别：模型工程师识别出需要用FL解决的问题。口客户端检测：如果需要的话，客户端（例如手机上运行的应用程序）将在本地存储必要的训练数据（有时间和数量限制）。在很多情况下，应用程序已经存储了这些数据（例如，一个短信应用程序已经存储短信，一个照片管理应用程序已经存储照片)。然而，在某些情况下，可能需要维护额外的数据或元数据，例如用户交互数据，以便为监督学习任务提供标签。口仿真原型（可选）：模型工程师可以使用代理数据集在FL模拟中对模型架构进行原型化并测试学习超参数。口联邦模型训练：启动多个联邦训练任务来训练模型的不同变体，或使用不同的超参数优化。口联邦模型评估：在任务得到充分训练之后（通常是几天），对模型进行分析并选择合适的候选者。模型分析可能包括在数据中心的标准数据集上计算指标或者联邦评估，其中模型被推送到保留的客户端，以对本地客户端数据进行评估。口部署：最后，一旦一个好的模型被选中，它将经历一个标准的模型发布过程，包括手动质量保证、实时A/B测试（通常是在一些设备上使用新模型，在其他设备上使用上一代模型来比较它们的性能)，以及阶段性推出（以便在影响太多用户之前发现和回滚不良行为)。模型的特定启动过程是由应用程序的所有者设置的，通常与模型是如何训练的无关。换句话说，这个步骤同样适用于经过联邦学习或传统数据中心方法训练的模型。FL系统面临的主要挑战之一是如何使上述工作流程尽可能简单，理想地接近集中训练(CetralizedTraiig)的ML系统所达到的易用性。6联邦学习：算法详解与系统实现接下来，我们将详细介绍一种常见的FL训练过程，它可以涵盖McMaha等人提出的联邦平均(FederatedAveragig)算法和许多其他算法。服务器（服务提供者）通过重复以下步骤来安排训练过程，直到训练停止（由监视训练过程的模型工程师自行决定)：口客户端选择：服务器从满足资格要求的一组客户端中抽取样本。例如，为了避免影响正在使用设备的用户，手机可能只有在插电、使用不计流量的WF连接且处于空闲状态时才会连接到服务器。口广播：选定的客户端从服务器下载当前的模型权重和一个训练程序（例如Teor-FlowGrah).口客户机计算：每个选定的设备通过在本地执行训练程序对模型进行更新，例如，训练程序可以在本地数据上运行SGD(如FederatedAveragig算法)。口聚合：服务器对设备的更新进行聚合。为了提高效率，一旦有足够数量的设备报告了结果，可能会删除掉队的设备。这一阶段也是许多其他技术的集成点，这些技术将在后面讨论，可能包括用于增强隐私的安全聚合、用于提高通信效率而对聚合进行的有损压缩，以及针对差分隐私的噪声添加和更新裁剪。口模型更新：服务器基于从参与当前轮次的客户端计算出的聚合更新，在本地更新共享模型。客户机计算、聚合和模型更新阶段的分离并不是联邦学习的严格要求，但它确实排除了某些算法类，例如异步SGD,即在使用其他客户机的更新进行任何聚合之前，每个客户机的更新都立即应用于模型。这种异步方法可能会简化系统设计的某些方面，而且从优化角度来看也是有益的。然而，上述训练过程在将不同研究方向分开考虑时具有很大的优势：压缩、差分隐私和安全多方计算的进步可以用于基础操作，如通过去中心化更新的方法计算和或均值，然后由任意优化或分析算法组合，只要这些算法以聚合操作的形式表示即可。值得强调的是，联邦学习的训练过程不应该影响用户体验。首先，如上所述，尽管模型参数通常会在每一轮联邦训练的广播阶段被发送到一些设备上，但这些模型只是训练过程中的一部分，不用于向用户显示实时预测。这是至关重要的，因为训练ML模型是具有挑战性的，而且一个超参数的错误配置可能产生一个做出错误预测的模型。相反，用户可见的模型使用被推迟到模型生命周期的第6步“部署”中的阶段性推出过程中。其次，训练本身是对用户不可见的，如在客户端选择步骤中描述的那样，训练不会使设备变慢或耗尽电池，因为它只在设备空闲和连接电源时执行。然而，这些限制所带来的有限可用性直接导致开放式的研究挑战，如半循环数据可用性(Semi-CyclicDataAvailaility)和客户端选择中可能存在的偏见。1.1.3联邦学习的分类根据样本和特征的分布方式不同，我们可以将联邦学习划分为两类：横向联邦学习···试读结束···...

2023-05-15 联邦国际快递 联邦快递单号查询

图书名称：《Scikit-lear机器学习详解上》【作者】潘风文，潘启儒著【丛书名】人工智能开发丛书【页数】276【出版社】北京：化学工业出版社,2021.01【ISBN号】978-7-122-37849-1【分类】机器学习-指南-英文【参考文献】潘风文，潘启儒著.Scikit-lear机器学习详解上.北京：化学工业出版社,2021.01.图书封面：图书目录：《Scikit-lear机器学习详解上》内容提要：本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pada、SciPy库、Matlotli（可视化）四个基础模块，Scikit-lear算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。《Scikit-lear机器学习详解上》内容试读CHAPTER1TheMachieLearigLadcaeWhemoteolehear"MachieLearig,"theyicturearoot:adeedaleut-leroradeadlyTermiator,deedigowhoyouak.ButMachieLearigiotjutafuturiticfatayit'alreadyhere.Ifact,ithaeearoudfordecadeiomeecializedalicatio,uchaOticalCharacterRecogitio(OCR).ButthefirtMLalicatiothatreallyecamemaitream,imrovigtheliveofhudredofmillioofeole,tookovertheworldackithe1990:theamfilter.It'otexactlyaelf-awareSkyet,utitdoetechicallyqualifyaMachieLearig(ithaactuallylearedowellthatyoueldomeedtoflagaemailaamaymore).ItwafollowedyhudredofMLalicatiothatowquietlyowerhudredofroductadfeaturethatyouueregularly,frometterrecommedatiotovoiceearch.WheredoeMachieLearigtartadwheredoeited?Whatexactlydoeitmeaforamachietolearomethig?IfIdowloadacoyofWikiedia,hamycomuterreallylearedomethig?Iituddelymarter?IthichaterwewilltartyclarifyigwhatMachieLearigiadwhyyoumaywattoueit.The,eforeweetouttoexloretheMachieLearigcotiet,wewilltakealookatthemaadlearaoutthemairegioadthemototaleladmark:uerviedveruuuerviedlearig,olieveruatchlearig,itace-aedverumodel-aedlearig.ThewewilllookattheworkflowofatyicalMLroject,dicuthemaichallegeyoumayface,adcoverhowtoevaluateadfie-tueaMachieLearigytem.Thichateritroducealotoffudametalcocet(adjargo)thateverydatacietithouldkowyheart.Itwilleahigh-leveloverview(it'theolychaterwithoutmuchcode),allratherimle,utyouhouldmakeureeverythigicrytalcleartoyoueforecotiuigototheretoftheook.Sograacoffeeadlet'gettarted!IfyoualreadykowalltheMachieLearigaic,youmaywattokidirectlytoChater2.Ifyouareoture,trytoawerallthequetiolitedattheedofthechatereforemovigo.WhatIMachieLearig?MachieLearigitheciece(adart)ofrogrammigcomuterotheycalearfromdata.Hereialightlymoregeeraldefiitio:[MachieLearigithe]fieldoftudythatgivecomutertheailitytolearwithouteigexlicitlyrogrammed.-ArthurSamuel,1959Adamoreegieerig-orietedoe:AcomuterrogramiaidtolearfromexerieceEwithreecttoometakTadomeerformacemeaureP,ifiterformaceoT,ameauredyP,imrovewithexerieceE.-TomMitchell,1997YouramfilteriaMachieLearigrogramthat,giveexamleofamemail(e.g.,flaggedyuer)adexamleofregular(oam,alocalled"ham")email,caleartoflagam.Theexamlethattheytemuetoleararecalledthetrai-iget.Eachtraiigexamleicalledatraiigitace(oramle).Ithicae,thetakTitoflagamforewemail,theexerieceEithetraiigdata,adtheerformacemeaurePeedtoedefiedforexamle,youcauetheratioofcorrectlyclaifiedemail.Thiarticularerformacemeaureicalledaccuracy,aditiofteuediclaificatiotak.IfyoujutdowloadacoyofWikiedia,yourcomuterhaalotmoredata,utitiotuddelyetterataytak.Thu,dowloadigacoyofWikiediaiotMachieLearig.WhyUeMachieLearig?Coiderhowyouwouldwriteaamfilteruigtraditioalrogrammigtechi-que(Figure1-1):1.Firtyouwouldcoiderwhatamtyicallylooklike.Youmightoticethatomewordorhrae(ucha“4U,”“creditcard,”“free,”ad“amazig")tedtocomeualotitheujectlie.Perhayouwouldalooticeafewotherat-teritheeder'ame,theemail'ody,adotherartoftheemail.21Chater1:TheMachieLearigLadcae2.Youwouldwriteadetectioalgorithmforeachoftheatterthatyouoticed,adyourrogramwouldflagemailaamifaumeroftheeatterweredetected.3.Youwouldtetyourrogramadreeatte1ad2utilitwagoodeoughtolauch.Lauch!StudytheEvaluaterolemWriteruleAalyzeerrorFigure1-1.ThetraditioalaroachSicetherolemidifficult,yourrogramwilllikelyecomealoglitofcomlexrule-rettyhardtomaitai.Icotrat,aamfilteraedoMachieLearigtechiqueautomaticallylearwhichwordadhraearegoodredictorofamydetectiguuuallyfre-quetatterofworditheamexamlecomaredtothehamexamle(Figure1-2).Therogramimuchhorter,eaiertomaitai,admotlikelymoreaccurate.Whatifammeroticethatalltheiremailcotaiig"4U"arelocked?Theymighttartwritig"ForU"itead.Aamfilteruigtraditioalrogrammigtechiquewouldeedtoeudatedtoflag"ForU"email.Ifammerkeework-igaroudyouramfilter,youwilleedtokeewritigewruleforever.Icotrat,aamfilteraedoMachieLearigtechiqueautomaticallyoti-cethat"ForU"haecomeuuuallyfrequetiamflaggedyuer,adittartflaggigthemwithoutyouritervetio(Figure1-3).WhyUeMachieLearig?3Lauch!DataStudytheTraiMLEvaluaterolemalgorithmolutioAalyzeerrorFigure1-2.TheMachieLearigaroachUdateLauch!dataDataCaeautomatedTraiMLEvaluatealgorithmolutioFigure1-3.AutomaticallyadatigtochageAotherareawhereMachieLearighieiforrolemthateitheraretoocom-lexfortraditioalaroacheorhaveokowalgorithm.Forexamle,coidereechrecogitio.Sayyouwattotartimleadwritearogramcaaleofdi-tiguihigtheword"oe'”ad“two”Youmightoticethattheword“two”tartwithahigh-itchoud("T"),oyoucouldhardcodeaalgorithmthatmeaurehigh-itchouditeityaduethattoditiguihoeadtwo-utovioulythitechiquewillotcaletothouadofwordokeymillioofverydiffer-eteoleioiyevirometadidozeoflaguage.Theetolutio(atleattoday)itowriteaalgorithmthatlearyitelf,givemayexamlerecord-igforeachword.Fially,MachieLearigcahelhumalear(Figure1-4).MLalgorithmcaeiectedtoeewhattheyhaveleared(althoughforomealgorithmthicaetricky).Foritace,oceaamfilterhaeetraiedoeougham,itcaeailyeiectedtorevealthelitofwordadcomiatioofwordthatitelievearetheetredictorofam.SometimethiwillrevealuuectedChater1:TheMachieLearigLadcaecorrelatioorewtred,adthereyleadtoaetterudertadigofthero-lem.AlyigMLtechiquetodigitolargeamoutofdatacaheldicoverat-terthatwereotimmediatelyaaret.Thiicalleddatamiig.StudytheTraiMLrolemalgorithm入SolutioIectthe"Lot"ofdataolutioIterateifeededUdertadtherolemetterFigure1-4.MachieLearigcahelhumalearToummarize,MachieLearigigreatfor:Prolemforwhichexitigolutiorequirealotoffie-tuigorloglitofrule:oeMachieLearigalgorithmcaofteimlifycodeaderformet-terthathetraditioalaroach.Comlexrolemforwhichuigatraditioalaroachyieldogoodolu-tio:theetMachieLearigtechiquecaerhafidaolutio.Fluctuatigeviromet:aMachieLearigytemcaadattoewdata.Gettigiightaoutcomlexrolemadlargeamoutofdata.ExamleofAlicatioLet'lookatomecocreteexamleofMachieLearigtak,alogwiththetech-iquethatcatacklethem:AalyzigimageofroductoaroductiolietoautomaticallyclaifythemThiiimageclaificatio,tyicallyerformeduigcovolutioaleuralet-work(CNNeeChater14).DetectigtumoriraicaThiiematicegmetatio,whereeachixelitheimageiclaified(awewattodetermietheexactlocatioadhaeoftumor),tyicallyuigCNNawell.ExamleofAlicatio5AutomaticallyclaifyigewarticleThiiaturallaguageroceig(NLP),admoreecificallytextclaifica-tio,whichcaetackleduigrecurreteuraletwork(RNN),CNN,orTraformer(eeChater16)AutomaticallyflaggigoffeivecommetodicuioforumThiialotextclaificatio,uigtheameNLPtool.SummariziglogdocumetautomaticallyThiiarachofNLPcalledtextummarizatio,agaiuigtheametool.CreatigachatotoraeroalaitatThiivolvemayNLPcomoet,icludigaturallaguageudertadig(NLU)adquetio-awerigmodule.Forecatigyourcomay'reveueextyear,aedomayerformacemetricThiiaregreiotak(i.e.,redictigvalue)thatmayetackleduigayregreiomodel,uchaaLiearRegreioorPolyomialRegreiomodel(eeChater4),aregreioSVM(eeChater5),aregreioRadomForet(eeChater7),oraartificialeuraletwork(eeChater10).Ifyouwattotakeitoaccoutequeceofaterformacemetric,youmaywattoueRNN,CNN,orTraformer(eeChater15ad16).MakigyourareacttovoicecommadThiieechrecogitio,whichrequireroceigaudioamle:icetheyarelogadcomlexequece,theyaretyicallyroceeduigRNN,CNN,orTraformer(eeChater15ad16).DetectigcreditcardfraudThiiaomalydetectio(eeChater9).SegmetigclietaedotheirurchaeothatyoucadeigadifferetmarketigtrategyforeachegmetThiicluterig(eeChater9).Rereetigacomlex,high-dimeioaldataetiaclearadiightfuldiagramThiidataviualizatio,ofteivolvigdimeioalityreductiotechique(eeChater8)Recommedigaroductthataclietmayeiteretedi,aedoaturchaeThiiarecommederytem.Oearoachitofeedaturchae(adotheriformatioaoutthecliet)toaartificialeuraletwork(eeCha-ter10),adgetittooututthemotlikelyexturchae.Thieuraletwouldtyicallyetraiedoatequeceofurchaeacroallcliet.6Chater1:TheMachieLearigLadcae···试读结束···...

2023-05-15 机器学习算法 机器学习与数据挖掘

图书名称：《学会学习》【作者】吴翠环【页数】300【出版社】杭州：浙江大学出版社,2017.10【ISBN号】978-7-308-17374-2【价格】39.00【分类】学习方法【参考文献】吴翠环.学会学习.杭州：浙江大学出版社,2017.10.图书封面：图书目录：《学会学习》内容提要：本书从五个篇章（准备篇、学习篇、拓展篇、活动篇、成果篇），既有对学习力课程本身的总结，又有现代教育视野下对教育要义的新角度解读。《学会学习》内容试读准备篇学会学习究复杂的问题。讨论是指提出不同看法，并加以辩护。具有集中性，它通过分析、衡量，选择一个较佳的想法，用于作目标决策。经常深度汇谈的团体，成员之间会逐渐形成一种独特的关系。虽然这种关系对讨论不一定有所帮助，但是他们发展出一种彼此间深深的信任。他们对每一位成员独特性的观点，逐渐有了充分的了解。另外，他们体会如何温和地主张自己的看法而使更广泛的见解逐次出现。他们也学习如何持有立场，而不被自己的立场所“持有”。当需要为自己的看法辩护时，他们不会冲动或固执己见或把输赢当作第一要务。需要提醒的是，如果有学生在不该讨论时开始把过程转向讨论，教师要能及时识别并给予引导，使之转向深度汇谈而不是讨论。③授课教师、小组长是深度汇谈中的“辅导者”。在课程教学的早期阶段，授课教师扮演着对话中的“辅导者”，小组长在组织教师缺席的自由研讨时也需要扮演这一角色。为保证每次的小组对话顺畅进行而有效率，一个深度汇谈的“辅导者”要做好四项基本工作：帮助参与学生明白他们必须对深度汇谈的结果负责；保持平等开放的学习小组交流氛围，把握好汇谈的方向；准确地拿捏汇谈时机并有技巧性地给予启发或直接协助，切忌不要以专家的姿态出现，以免有些学生过分注意辅导者而分散了注意力或忽略了自己的想法及责任：比较了解深度汇谈的技巧和熟悉其发展过程。辅导者可以是汇谈的提醒者，也可以是技巧的示范者；当团队形成了深度汇谈的经验和技能后，辅导者的角色变得不那么重要，或可以成为参与者之一，甚至此阶段可以不需要指定深度汇谈的辅导者。④深度汇谈的“对话”形式多种多样，面见、网络等不拘一格。为完成课程的任务，在无固定授课时间和地点的自由课堂里，教师和学习小组选择对话的形式也多种多样，利用网络QQ群、微信群等进行深度汇谈。需要提醒的是，在利用网络平台进行深度汇谈时，需要更多地发挥辅导者的角色，以保证汇谈的效果和课题任务完成进度。⑤及时总结、反思深度汇谈的成果，记录详实的课程状态。为详实记录学习小组每一次研讨课题的收获，尤其是，便于教师在缺席的情况下，监测学习小组课题开展情况，也便于课程组在考核评价这种自由课堂的教学过程中有所凭据，课程组分别设计了“学会学习”课程状态记录本（教师用和学生用）两种版本，学生版的课程状态记录本每个学习小组一本，每完成一个课题任务学6···试读结束···...

2023-04-10 学会自学epub 学会读书 百度网盘

图书名称：《超简单的机器学习人气讲师为你讲解AI在工作中的应用》【作者】（日）韭原佑介作；李远超译【页数】191【出版社】北京：中国青年出版社,2022.06【ISBN号】978-7-5153-6627-2【价格】79.80【分类】机器学习【参考文献】（日）韭原佑介作；李远超译.超简单的机器学习人气讲师为你讲解AI在工作中的应用.北京：中国青年出版社,2022.06.图书封面：图书目录：《超简单的机器学习人气讲师为你讲解AI在工作中的应用》内容提要：这是一本面向对AI和机器学习的活用感兴趣的经营层、企划部门、事业部门和IT部门等从业人员的书籍。从打消“为什么现在应该努力呢”这样的疑问开始，到即便对AI和机器学习的前提知识没有了解，也能够理解“如何建立项目，怎样创造出成果”的方法论。本书旨在作为咨询公司和系统开发公司等寻求外部AI支援的参考书。《超简单的机器学习人气讲师为你讲解AI在工作中的应用》内容试读1第章开拓今后业务的机器学习机器学习作为构成AI的技术受到高度关注。在理解机器学习的结构之前，请先理解A在社会、产业中的地位，以及着手从事机器学习的意义。[人工智能现状与本书概要01什么是机器学习项目第首先，我们一起来了解AI到底是什么，以及A1与机器学1习的关联性，在此基础上介绍本书的概要。本书主要面章向对将A!和机器学习导入工作现场感兴趣的读者，讨论本节要点实现性内容。开拓今后业务的器学引起社会轰动的AI到底是什么关于A!(人工智能)，首先应该理由于这两个技术领域的发展和大量数据解的是，A并没有技术性的定义，它只的存在，使得机器对于特定的任务，会是单纯的“概念”。A的研究者之间也发挥出超越人类的能力。典型的事例有没有达成一致的定义，而是将某些人类AlhaGo学习模拟了几百年人类棋手智力行为的自动化这件事统称为A!。的海量对战经验，最终战胜了围棋世界现如今，在社会上引起轰动的AI,冠军。而支撑这一技术的核心，则是是集合了处理数据的机器学习等数据科“深度学习”和“强化学习”等机器学习学（信息科学）的发展，以及处理大量方法，和处理大量对战数据的计算机数据的高性能计算机科学发展的结果。：(图表01-)。支撑A1的数据科学技术图表01-]被称为AI的概念机器学习基于规则等监督学习无监督学习强化学习神经网络深度学习若用数据科学的语言来替换当前的A!,就是这样的包含关系。002人工智能并非超越了人类智能现在实现的以机器学习为中心的A,处理方法而已。尽管如此，世界各国的并没有拥有人类的感觉和意识。只是识政府和企业都在关注A的广泛应用，加别和预测特定任务，有比人类更正确的：强技术投资。第1本书概要章本书关注应用到实际业务场景和商：机器学习工程师和从事数据科学等技术开业应用的A与机器学习，而非研究室的职位的人员进行对话讨论。在接下来的科学研究。并将这一系列为了取得业务第4章到第8章中，我们将讨论实际推成果而采取的措施称为“机器学习项进项目时的技术诀窍和方法论，对项目目”。为了实际致力于机器学习项目，机应该进行的作业和应该注意的要点进行我们解说必要的知识、实践所需的经解说。在最后的第9章中，通过学习笔器学习验、技术和方法论者所涉及过的机器学习课题，加深对如首先，在第1章到第3章中，我们何将机器学习应用于业务现场的理解。介绍在进行机器学习项目之前应该知道虽然市场上已经有了涉及A!和机器学习的知识，理解致力于机器学习的意义和的好书，但是与它们不同，本书的定位基本的框架结构。使得您可以顺利地与：如图表01-2所示。已经出版的好书和本书的定位图表012(对象商业/策划人员、技术人员把AI作为科普书籍《人工智能超越了人类吗》本书《强AI·弱AI》《AIv看不懂教科书的针对商务人员的孩子们》等实践指南（内容)教育/学术→实践类型类型针对技术人员的讲解理论的实践指南专业书籍《工作中的机器学习入门》《Pytho机器学习编程》等技术者本书的重点在于非技术职位的商务人员在业务现场所需的经验技术。003[AI优先]02了解AI优先的时代背景第1本节旨在让读者理解丛事机器学习的意义。为了这个目章标，首先我们要从时代的背景来探讨现在的生活状况。开拓今后业本节要点的器学习互联网和移动手机普及的世界要从技术方面来理解现今社会是怎根据AdreeeHorowitz的调查，样的时代，首先应该知道我们居住的地手机的使用人数(SM卡的数目)接近球已经成为互联网和移动手机普及的世全球成年人口的总数，而另一方面，个界。虽然各地区的普及率有差异，但网人计算机(PC)的使用台数（安装）】络已经在世界范围内普及，覆盖了全球开始减少。半数以上的人口（图表021）。另外，gt不同区域的网络普及率和使用人数图表02-](普及率)100%13.5亿90%7.0亿80%0.3亿70%4.2亿60%1.5亿50%19.9亿欧洲40%4.1亿30%奈寞亚洲东20%非洲10%(人数)出自：笔者根据IteretWorldStat(2017年12月31日)的数据作成。网络的普及率，超过地球总人口数的五成(517%)。004顶尖科技公司的变迁个人计算机不光是使用台数，连出算机上的占有率超过八成的情况也在持货台数也在减少。根据T服务管理公司续着，大家也都有在个人计算机上看到Garter的调查统计，2016年全世界贴着iteliide标签的情况吧。个人计算机的出货量为2.697亿台，比在移动设备用户接近全球成年人口上年减少了6.2%。如今这种移动设备的2018年，代表科技行业的领先阵容1增长、个人计算机开始衰退的状况，代发生了变化。大家所熟悉的Google、表科技行业的顶尖公司成员也发生了变Amazo、Faceook和Ale四家公化。大约20年前，随着互联网的发司（统称GAFA),在互联网和移动空展，个人计算机开始逐渐普及，代表科间上开展事业，不仅在科技行业，在全后技产业的领先企业有微软(Microoft)行业都成为具有代表性的企业，市值总务和英特尔（Itel)。操作系统（OS)额排名也说明了这一点（图表02-2）。的机使用微软的Vidow、CPU使用英特另外，到2017年，在市值总额排器学行榜To100的公司中，科技行业的数习尔的计算机被称为Vitel,此类计算机在行业中占主导地位。顺便说一下，在目也处于领先地位。2017年，Vidow操作系统在个人计gt世界企业市值总额排行图表02220年前（约1997年12月底)现在（2017年12月底)第一位通用电气GE（制造业/美国)。第一位苹果Ale(科技/美国)】第二位可口可乐CocaCola(饮料。第二位Alhaet(谷歌Google)(科美国)技/美国】第三位微软Microoft(科技/美国)。第三位微软Microoft(科技/美国)第四位埃克森美孚ExxoMoil(石油第四位亚马逊Amazo(科技，零售/美国)美国)第五位荷兰皇家壳牌RoyalDutch。第五位脸书Faceook(科技/美国)Shell(石油/荷兰)◆第六位腾讯Tecet(科技/中国)】第六位日本电信电话NTT(通信/日本)第七位伯克希尔哈撒韦Berkhire第七位默克Merck(制药/美国)Hathaway(金融/美国)。第八位英特尔Itel(科技/美国)。第八位阿里巴巴Aliaa(科技/中国)第九位菲利普莫里斯PhiliMorri（烟第九位强生JohoamJoho(制药草/美国)/美国第十位丰田Toyota汽车/日本)第十位JP摩根JPMorgaChae(金融/美国)出自：笔者根据Bloomerg.ThomoReuterEiko的调查作成，2017年12月底，美国的科技公司占据市值总顾的05。005每年7.5兆日元的研究开发费用市值总额是指企业价值的多少。但出。截至2017年9月，GAFA+MiCr0是在今天，它并不一定能表现收益能$of什五家公司的每季度研究开发费用总力，而是表现开拓未来的潜力高度。例计186.8亿美元（约2.05兆日元)，到第如，Amaz0的净利润率在2017年度2017年9月一年的研发费用则高达6821只有1.7%，比起收益能力，可以看出亿美元（约7.5兆日元)（图表02-3）。该Amazo开创未来的潜力更高。开创未金额相当于日本企业前25位的研究开来的潜力往往通过研究开发费用能够看发费用的总和（图表02-4)。开今gt市值总额前五位公司的研究开发费用进展（每季度）图表02-3业(亿美元】200■Faceook180器学160Ale■Google140120■Amaz0GAFA+Microofti的100Microoft研究开发费用为每年8060682亿美元（约7.540兆日元)20出自：笔者根据YChart.0com的数据作成。005201020152017日本企业前25位研究开发费用合计7.5兆日元圈表02-4排名公司名研究开截至该排研究开截至该排发费用名的总计排名公司名发费用名的总计丰田汽车105561055614三菱电机2029584402本田71981775415大冢控股2010604503日产汽车53192307316富士通179862248索尼46812775417富士胶片控股1630638785松下44983225218爱信精机1626655046电通39923624419住友化学1557670617东艺36093985320三菱重工业1506685678武田制药工业34594331221三菱化学控股1384699519日立制作所33374664922铃木13107126110佳能32854993423夏普13017256211安斯泰来制药22565219024NEC12407380212日本电信电话21345432425卫才药业12237502513第一三共208756411(亿日元)出自：笔者根据东洋经济在线2017年4月7日公布的数据作成。日本超一流的25家企业的研究开发费用006···试读结束···...

2023-04-07 机器学习实战

潘佳生2023高一数学全体系规划学习卡下学期(寒春)目录：01.2023年1-6月Math学习指南.m402.【规划篇】如何利用寒假避免两极分化.m403.【方法篇】我们该如何学习平面向量？.m404.【方法篇】如何理解正弦定理？.m405.【方法篇】如何进行题型分类？.m406.【规划篇】高一下重难点展望与规划.m407.【高一】2023年1-6月数学学习指南.m408.【规划篇】高一下新学期如何制定目标和计划.m409【规划篇】教辅书的正确打开方式.m410.【方法篇】月考名次不理想怎么办？.m411.【策略篇】为什么我们要学习复数？.m412【方法篇】如何让周围更多人帮到自己学习.m4（3.24更新）知识视频:01.平面向量的概念与表示.m402.向量的加法和减法.m403.平面向量基本定理.m404.数乘运算及平面向量共线定理.m405.等和线之x+y1.m406.等和线之x+y型最值.m407.等和线之ax+y型最值.m408.数量积概念及基本运算1.m409.数量积概念及基本运算2.m410.投影法解决数量积问题.m411.极化恒等式1.XS12.极化恒等式2.XS13.奔驰定理.XS14.平面向量与运算的坐标表示1.XS15.平面向量与运算的坐标表示2.XS16.数量积的综合应用1.XS17.数量积的综合应用2.XS18.三角形四心1.XS19.三角形四心2.XS20.余弦定理.XS21.正弦定理.m422.求边求角问题.m423.判断三角形形状.m424.求三角形面积.m425.一般多三角形问题.m426.高线与投影.m427.角平分线问题.m428.中线问题.m429.解三角形的应用.m430.定角三角形的最值问题.m431.定比三角形的最值问题.XS32.解三角形的代数最值问题.XS33.四边形与多边形问题.XS34.代数特殊问题.XS35.模的几何意义.XS36.复数三角形式与欧拉公式.XS37.棣莫弗定理与复数的乘除法运算.XS38.复数的相关概念与表示.XS39.复数四则运算.XS40.柱锥球台的结构特征.XS41.直观图与三视图.m442.圆柱和棱柱的表面积、体积.m443.圆锥和棱锥的表面积、体积.m444.圆台和棱台的表面积、体积.m445.球的表面积、体积.m446.规则几何体的外接球问题.m447.不规则几何体的外接球问题.m448.外接球的补形法1.m449.外接球的补形法2.m450.内切球1.m451.内切球2.XS52.四面体对棱体积公式.XS53.祖暅原理.XS54.欧拉公式.XS55.平面的确定.XS56.空间中点线面的位置关系.XS57.平面延展与截面.XS58.线面平行的判定.XS59.线面平行的性质.XS60.面面平行的判定.XS61.面面平行的性质.m462.空间中的平行关系综合.m463.线面垂直的判定.m464.线面垂直的性质.m465.面面垂直的判定.m466.面面垂直的性质.m467.空间中的垂直关系综合.m468.垂直与平行在大题中的综合应用1.m469.垂直与平行在大题中的综合应用2.m470.存在性问题探究1.m4...

2023-03-25 数量积平面向量 平面向量数量积的作用

冷士强2023高一化学全年规划学习卡暑秋寒春合集目录：高一化学全体系规划学习卡（春季班）:01.[心态篇]如何调整高一下化学开学考心态.m402.[方法篇]变废为宝硫氮工厂.m403.[方法篇]揭秘化学中的数学套路.m404.[方法篇]如何成功的做成-次实验.m405[策略篇]高新技术材料专业相关介绍.m4（3.24更新）知识视频:51.有机物的特征及成键规则.XS52.有机物的表示方法.XS53.有机物的结构特点.XS54.甲烷与烷烃.XS55.甲烷的化学性质.XS56.甲烷的取代实验.XS57.乙烯与烯烃.XS58.乙烯的化学性质.XS59.乙烯实验综合.XS60.高分子材料与加聚反应.XS61.苯的结构与物理性质.m462.苯的化学性质.m463.实验室制溴苯.m464.苯的性质综合.m465.共线共面问题.m466.烃类燃烧.m467.烃类分子式和实验式确定.m468.混合气体成分确定.m469.有机计算综合.m470.烃的衍生物和官能团.m4高一化学全体系规划学习卡（寒假班）02.【规划篇】高一化学寒假学习计划制定.m4【高一】2023年1-6月Chem.学习指南.m4（1.24更新）03.【方法篇】高一上化学期末考试复盘反思.m404.【方法篇】美丽化学之硫氮.m405.【方法篇】生活中的化学原理.m406.【高一】2023年1-6月化学学习指南.m407.【规划篇】高一下化学春季学习计划制定.m4（2.5更新）│││││└─知识视频││01.硫单质及硫化物.m4││02.酸性氧化物.m4││03.二氧化硫的氧还性.m4││04.二氧化硫的漂白性.m4││05.二氧化硫的性质检验.m4││06.二氧化硫的性质进阶.m4││07.浓硫酸的性质.m4││08.工业制硫酸.m4││09.二氧化硫的制备实验.m4││10.硫的含氧酸盐.m4││11.硫元素性质进阶.XS││12.硫元素实验综合.XS││13.氮气的性质.XS││14.氨气的性质.XS││15.氨气的制备实验.XS││16.铵盐的通性.XS││17.喷泉实验.XS││18.硝酸的性质.XS││19.氮元素计算模型.XS││20.氮元素性质进阶.XS││深造加密.jg│││├─高一化学全体系规划学习卡（暑假班）││├─1.知识视频│││├─1.物质及其变化││││├─1.1物质的分类及转化│││││1.1.1物质分类方法.m4│││││1.1.2化合物的分类.XS│││││1.1.3电解质及其分类.m4│││││1.1.4分散系的定义和分类.XS│││││1.1.5胶体的性质和应用.m4│││││1.1.6物质分类进阶.XS│││││││││├─1.2离子反应│││││1.2.1电解质易错概念辨析.m4│││││1.2.2电离方程式的书写.XS│││││1.2.3物质的导电性.m4│││││1.2.4离子反应的基本概念.XS│││││1.2.5离子方程式的书写.m4│││││1.2.6离子方程式书写进阶.XS│││││1.2.7常见离子方程式书写错误.m4│││││1.2.8离子共存.XS│││││││││└─1.3氧化还原反应││││1.3.1化合价的判断.m4││││1.3.10优先律与强弱律.XS││││1.3.11氧化还原反应方程式配平的一般方法.m4││││1.3.12离子氧化还原反应方程式的配平.XS││││1.3.13氧化还原反应方程式配平的进阶方法.m4││││1.3.14氧化还原反应综合应用.XS││││1.3.2氧化还原反应的特征和本质.XS││││1.3.3氧化还原反应与四大基本反应的关系.m4││││1.3.4氧化还原反应的核心概念.XS││││1.3.5常见的氧化剂与还原剂.m4││││1.3.6氧化性与还原性.XS││││1.3.7电子转移的表示方法.m4││││1.3.8氧化还原反应概念进阶.XS││││1.3.9守恒律与价态律.m4│││││││└─2.海水中的重要元素-钠和氯│││├─2.1钠及其化合物││││2.1.1钠单质的性质初步.m4││││2.1.10钠及其化合物图像综合.XS││││2.1.11钠及其化合物计算综合.m4││││2.1.2钠与水的反应.XS││││2.1.3钠的氧化物.m4││││2.1.4过氧化钠.XS││││2.1.5钠的氧化物性质进阶.m4││││2.1.6焰色反应与钠盐性质初步.XS││││2.1.7钠盐性质进阶.m4││││2.1.8钠盐的转化与鉴别.XS││││2.1.9侯氏制碱法.m4│││││││├─2.2氯及其化合物││││2.2.1氯气的性质初步.m4││││2.2.10氯及其化合物综合应用.XS││││2.2.2氯气的性质进阶.XS││││2.2.3氯水的性质初步.m4││││2.2.4氯水的性质进阶.XS││││2.2.5氯气的实验室制法.m4││││2.2.6氯气的制备方法进阶.XS││││2.2.7漂白液与漂白粉.m4││││2.2.8漂白性探究.XS││││2.2.9卤素.m4│││││││└─2.3物质的量│││2.3.1物质的量基本概念.XS│││││└─2.规划服务││├─7月│││01.高一化学开班第一课.m4│││02.【规划】初高中化学学习衔接指导.m4│││03.【方法】“复盘”中考化学.m4│││04.【方法】养成化学自主规划意识.m4│││05.【规划】高一上化学预习指导.m4│││06.【专业】大学化学相关专业简介.m4│││07.【方法】如何整理元素化合物知识点.m4│││08.【规划】准备好高一上化学开学考.m4│││09.【心理】如何克服开学恐惧症.m4│││││├─8月│││1.高一化学-帮你搞定开学第一次大考.m4│││││└─9月││01.【开学】合理分配每周化学学习时间.m4││02.如何准备高一上化学第一次月考.m4││03.如何调整化学复习节奏.m4││04.药学专业简介.m4│││└─高一化学全体系规划学习卡（秋季班）││深造加密.jg│││├─1.知识视频││├─2海水中的重要元素—钠和氯│││└─2.3物质的量│││2.3.10物质的量浓度基本概念.m4│││2.3.11物质的量浓度相关计算.XS│││2.3.12溶液配制的基本方法.m4│││2.3.13溶液配制的实验评价.XS│││2.3.14化学计量综合.m4│││2.3.2阿伏伽德罗常数基本概念.m4│││2.3.3微粒数量计算进阶.XS│││2.3.4摩尔质量基本概念.m4│││2.3.5影响体积的因素.XS│││2.3.6气体摩尔体积初步.m4│││2.3.7气体摩尔体积进阶.XS│││2.3.8阿伏伽德罗定律初步.m4│││2.3.9阿伏伽德罗定律进阶.XS│││││├─3铁金属材料│││├─3.1铁及其化合物││││3.1.1铁单质的性质.XS││││3.1.2铁氧化物和氢氧化物.m4││││3.1.3氢氧化物铁的制备.XS││││3.1.4亚铁盐的性质.m4││││3.1.5铁盐的性质.XS││││3.1.6亚铁离子和铁离子的检验.m4││││3.1.7铁及其化合物计算综合.XS││││3.1.8铁元素的少量过量进阶计算.m4││││3.1.9铁及其化合物的实验综合.XS│││││││└─3.2金属材料│││3.2.1铝与合金.XS│││3.2.2铝单质的化学性质.m4│││3.2.3氧化铝和氢氧化铝.XS│││3.2.4铝盐.m4│││3.2.5铝三角.XS│││3.2.6铝及其化合物的图像综合.m4│││3.2.7铝及其化合物的计算综合.XS│││3.2.8金属元素化综合实验.m4│││3.2.9金属元素化合综合物推断.XS│││││└─4物质结构元素周期律││├─4.1原子结构与元素周期表│││4.1.1原子结构.m4│││4.1.1原子结构.XS│││4.1.3元素周期表.m4│││4.1.3元素周期表.XS│││││├─4.2元素周期律│││4.2.1碱金属.m4│││4.2.1碱金属.XS│││4.2.3金属性的比较.m4│││4.2.3金属性的比较.XS│││4.2.5位构性关系的应用.m4│││4.2.5位构性关系的应用.XS│││4.2.7元素推断.m4│││4.2.7元素推断.XS│││││└─4.3化学键││4.3.1化学键分分类.XS││4.3.2化合物的分类.m4││4.3.3电子式的书写.XS││4.3.4用电子式表示物质形成与结构.m4││4.3.510电子18电子微粒.XS││4.3.6分子间作用力.m4││4.3.7化学键综合应用.XS│││└─2.规划服务│├─10月││1.【方法】如何进行化学题型错题整理.m4││2.【方法】如何克服化学选择题耗时过长问题.m4││3.【方法】如何调整化学复习节奏.m4││4.【规划】如何准备高一上化学期中考试.m4│││├─11月││1.【方法】如何充分利用化学错题本.m4││2.学期过半，到底如何总结得失在期末取得好成绩.m4││3.【方法】如何将抽象的知识化为具体？.m4││4.【方法】如何搭建知识体系.m4│││└─12月│1.【方法】如何培养化学思维.m4...

2023-03-25 高一化学化学方程式 高一化学化学键教学视频

《海北老师-带娃学习》视频课程全101集下载内容简介：海北老师，名校硕士，留学英国，14年教学经验，国家二级心里咨询师，抖音账号100万家长粉丝。3-6岁孩子学习习惯的养成语、数、外和兴趣班如何选择资源介绍：名称：海北老师带娃学习类型：视频课程语言：中文中文字幕格式：m4集数：101集每集时长：2-4分钟左右分辨率：848×480适合年龄：5-10岁孩子家长下载方式：百度网盘《海北老师-带娃学习》视频课程全101集目录：01第1节课程介绍和个人介绍52亲戚朋友的话不要太当真02总长12年的长期规划53不要把孩子丢给老人03小学生家长注意事项54夫妻教育理念不一样怎么办04小学六年的三大阶段55单亲妈妈带娃必读05超前学习和预习56单亲爸爸带娃必读06文科像拼图理科搭积木57陪读的目的是不陪07小学培养四大学习习惯58家长要把孩子当同事08小学的四大学习兴趣59家长立规矩和奖惩制度09语数外的学习方法60家长的情绪控制能力10小学家长三大注意事项61老师常见的表扬手段11一年级注意事项62老师常见的表扬手段12二年级注意事项63学校老师常见的惩罚方式13三年级注意事项64学校老师工作的主要内容14四年级注意事项65孩子被老师忽视了怎么办15五年级注意事项66班风的相关问题16六年级注意事项67学习风气的问题17小升初以及初中的选择68如何跟学校老师打交道18家长没有专业知识怎么办69如何选择学校19家教和辅导班的选择70公立学校和私立学校20教辅资料怎么选择71学校不布置作业怎么办21晨读读三类东西72学校考试少了怎么办22早上拖拖拉拉怎么办73学校考试没有排名怎么办23为什么要自己收书包74学校试卷的质量如何24上课前的准备工作75如何把试卷变成复习资料25上课讲话和走神76语文的错题本26上课笔记和问题77数学的错题本怎么记27上课说话怎么办78英语的错题本怎么记28上课回答问题79错题本需要孩子自己记录吗29课间休息注意事项80其他学习相关的本子30家校沟通几个问题81使用手机的注意事项31午休零碎时间安排82孩子爱撒谎怎么办32下午上课犯困怎么办83饮食的注意事项33上学放学路上干什么84孩子坐不住调皮怎么办34先玩耍还是先做作业85孩子太内向怎么办35做作业之前先订计划86孩子太懒惰怎么办36作业过程中的专注力87孩子的学习习惯不好37学校作业和课外练习88粗心大意分三类38作业之后必须反思89儿童财商如何培养39预习功课的几个问题90少儿情商如何培养40睡觉前可以做2个事情91考试考不好心态怎么办41周六安排建议92孩子厌学怎么办42周日安排建议93孩子叛逆怎么办43长假安排建议94为什么孩子不愿意动脑子44寒假安排建议95做作业拖拉怎么办45暑假安排建议96孩子不求上进怎么办46劳逸结合的重要性97孩子不爱阅读怎么办47制订任何计划都要和孩子商量98孩子睡眠的问题48兴趣班选择要尊重孩子的兴趣99孩子害怕失败怎么办49兴趣班选择要动静结合100孩子被人欺负怎么办50兴趣班迟早是要放弃的101带娃是一场修行51和同学家长交流注意事项...

2023-03-25 培训机构错题本 错题本的优势

新概念英语1-4册，涵盖小学零基础到大学六级阶段英语学习，MP4视频课程+笔记讲义沪江网校：英语零基础直达大学六级，课程官方售价1796元，本套课程包含零基础入门和新概念1-4册；课程安排也是非常合理的，零基础入门课程主要是教大家看到单词会读，会拼；新概念一册主要是一些简单语法讲解；新概念二册目标是构建完整的语法体系；新概念三册主要是培养英语技能，能够写出简单的短文；新概念四册目标是能够流利的阅读外刊且能够与人进行正常的交流。课程非常零基础学员系统化的学习，如果有基础的学员可以根据自身水平跳跃式学习。...

2023-03-25 新概念英语大学生适合吗 新概念英语大学教材

2023朱汉琪30天学习计划精选真题目录：│├─30天学习计划视频││├─朱博士学习课堂@01-动词时态（一般现在时）.m4││├─朱博士学习课堂@02-动词时态（一般过去时）.m4││├─朱博士学习课堂@03-动词时态（一般将来时）.m4││├─朱博士学习课堂@04-动词时态（现在进行时）.m4││├─朱博士学习课堂@05-动词时态（过去进行时）.m4││├─朱博士学习课堂@06-动词时态（现在完成时）.m4││├─朱博士学习课堂@07-动词时态（过去完成时）.m4││├─朱博士学习课堂@08-动词时态（主动表被动）.m4││├─朱博士学习课堂@09-阅读理解（猜词题）.m4││├─朱博士学习课堂@10-阅读理解（主旨题）.m4││├─朱博士学习课堂@11七选五（段首题）.m4││├─朱博士学习课堂@12七选五（段中题）.m4││├─朱博士学习课堂@13七选五（段尾题）.m4││├─朱博士学习课堂@14-语法填空（名词题）.m4││├─朱博士学习课堂@15-语法填空（动词题）.m4││├─朱博士学习课堂@16-语法填空（形容词@副词）.m4││├─朱博士学习课堂@17-完形填空（动词题-名词题）.m4││├─朱博士学习课堂@18-完形填空（形容词@副词）.m4││├─朱博士学习课堂@19-完形填空（逻辑问题）.m4││├─朱博士学习课堂@20-句子写作（时态@语态）.m4││├─朱博士学习课堂@21-书面表达（邀请信）.m4││├─朱博士学习课堂@22-定语从句（关系代词）.m4││├─朱博士学习课堂@23-定语从句（关系副词）.m4││├─朱博士学习课堂@24-定语从句（关系词）.m4││├─朱博士学习课堂@25-定语从句（介词+关系代词）.m4││├─朱博士学习课堂@26-定语从句（限制+非限制）.m4││├─朱博士学习课堂@27-名词性从句（宾从连接词）.m4││├─朱博士学习课堂@28-名词性从句（宾从时态）.m4││├─朱博士学习课堂@29-名词性从句（宾从语序）.m4││└─朱博士学习课堂@30-名词性从句（it做形式宾语）.m4│││├─A计划—巩固精选真题││├─第10讲情态动词.df││├─第11讲句子的成分、种类和结构.df││├─第12讲动词的时态和语态.df││├─第13讲非谓语动词.df││├─第14讲主谓一致.df││├─第15讲名词性从句.df││├─第16讲定语从句.df││├─第17讲状语从句.df││├─第18讲特殊句式.df││├─第19讲虚拟语气.df││├─第1讲名词.df││├─第2讲冠词.df││├─第3讲代词.df││├─第4讲形容词.df││├─第5讲副词.df││├─第6讲介词和介词短语.df││├─第7讲数词.df││├─第8讲连词.df││├─第9讲动词和动词短语.df││└─固基精选真题——语法填空+短文改错.df│││├─B计划—进阶精选真题││├─进阶精选真题练习——完形填空.df││├─进阶精选真题-阅读理解.df││└─进阶真题精选-七选五.df│││├─C计划—拔高精选真题││├─拔高精选真题练习——完形填空.df││├─拔高精选真题-阅读理解.df││├─拔高真题精选-七选五.df││├─北京卷-听口.df││├─北京卷-阅读表达.df││├─读后续写高考真题集锦.df││├─概要写作高考真题集锦.df││├─上海卷——选句填空.df││└─天津卷——阅读表达.df│││├─D计划—培优精选真题││├─北京卷-听口.df││├─北京卷-阅读表达.df││├─读后续写高考真题集锦.df││├─概要写作高考真题集锦.df││├─培优精选真题练习——完形填空.df││├─培优精选真题-阅读理解.df││├─培优真题精选-七选五.df││├─上海卷——选句填空.df││└─天津卷——阅读表达.df│││├─课件PPT笔记││├─13500核心词汇巧记（1-500）.df││├─23500核心词汇巧记（501-1000）.df││├─33500核心词汇巧记（1001-1500）.df││├─43500核心词汇巧记（1501-2000）.df││├─53500核心词汇巧记（2001-2500）.df││├─63500核心词汇巧记（2501-3000）.df││├─73500核心词汇巧记（3001-3500）.df││└─840篇英语短文熟记3500核心词汇.df│││└─每天打卡│││├─第八天.jg│├─第二天.g│├─第九天.jg│├─第六天.jg│├─第七天.g│├─第三天.g│├─第十二天.jg│├─第十三天.g│├─第十四天.g│├─第十天.jg│├─第十一天.jg│├─第四天.jg│├─第五天.g│└─第一天.jg...

2023-03-25 语法填空动词时态 语法填空动词时态语态

温爸教子《家长怎么抓二三四五年级小学生的学习》全50集音频m3下载内容简介：《家长怎么抓二三四五年级小学生的学习》课程对家长0要求，不需要家长有任何基础。也就是说，不管你有没有经验，只要按的方法去做，你就完全可以把你们家孩子的学习抓上去。音频里讲的所有方法，都是经过实践检验过的，行之有效的。三十多结。三十多年的实践过程中提炼出来的。课程由老温亲自撰稿，亲自讲解，通俗易懂，人人都能听懂，一学就会。资源介绍：名称：温爸教子家长怎么抓二三四五年级小学生的学习类型：音频课程语言：中文格式：m3集数：50集适合年龄：8-11岁孩子家长下载方式：百度网盘温爸教子《家长怎么抓二三四五年级小学生的学习》全50集音频m3目录：01音频介绍02怎么保证孩子学习不塌腰？03学习成绩不太理想的，怎么快速提高成绩？04学习成绩好的，怎么再想办法提提分？05教会孩子又快又牢背诵06五步法则：教会孩子审题读题07五步法则：向草稿纸上转移转化，规范答题08五步法则am三大法宝：教会孩子用草稿纸09五步法则：教会孩子检查10五步法则：教会孩子用五步法则11五步法则：解题流程过程综合训练步骤12三大法宝：写计划执行计划13三大法宝：教会孩子写随笔14孩子在家里学习，怎么安排效率高？15怎么复习当天学的内容？16怎么辅导孩子写作业和拓展？17家长怎么给孩子讲题效果更好？18怎么才能让孩子自觉学习？19教会孩子课堂上听课听讲20教会孩子记课堂笔记21教会孩子跟老师同学互动22教会孩子预习23教会孩子写一手好字24教会孩子用错题本25怎么提高孩子的阅读兴趣？26怎么帮孩子选择课外班？27怎么培养孩子的专注力？28孩子磨蹭拖拉怎么办？29怎么才能保证计算结果准确无误？30怎么学好语文？（一）31怎么学好语文？（二）32怎么学好英语？33怎么学好数学？34怎么教会孩子写作文（一）35怎么教会孩子写作文（二）36阅读理解，怎么才能得高分？37考试技巧之一：考前怎么复习？38考试技巧之二：考场上出现状况怎么办？39考试技巧之三：规范答题得高分40考试技巧之四：考试遇上难题怎么办？41考试技巧之五：先挑软柿子捏42孩子考试前，家长怎么配合孩子？43孩子考试成绩出来后，家长怎么做？44家长会怎么开？45教会孩子总结归纳提炼46教会孩子多动脑筋思考47怎么培养孩子的自学能力？48孩子的时间不够用怎么办？49家长还要特别注意什么？——必听、必做的十四条自查指南50如何使用这套音频？...

2023-03-25 音频教室 音频教学