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2023-05-21

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：《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

夏米为大家解答以下问题：动物分类。我们来谈谈动物分类的介绍。下面我们一起来看看吧！1.指动物的生物学分类。2。它通常分为两大类：无脊椎动物和脊椎动物。3。下面又可以分为几个小类。本文结束，希望对您有所帮助。...

2023-05-03

1.实践是检验真理的唯一标准。2.在西方哲学中，亚里士多德是第一个提出“实践”概念的人。3.但康德将实践的概念引入了现代哲学。...

2023-04-26 实践是检验真理的唯一标准亚里士多德 实践是检验真理的唯一标准 亚里士多德的观点

图书名称：《50种动物的世界简史》【作者】（英）雅各布·F.菲尔德著；陈盛译【页数】235【出版社】北京联合出版有限责任公司,2022.03【ISBN号】978-7-5596-5874-6【价格】68.00【分类】动物-进化-历史-普及读物【参考文献】（英）雅各布·F.菲尔德著；陈盛译.50种动物的世界简史.北京联合出版有限责任公司,2022.03.图书封面：图书目录：《50种动物的世界简史》内容提要：在我们这个星球的形成过程中，尽管人类贡献颇多，但其他动物产生的影响也是不容忽视的。审视其他动物的作用，有助于我们更加深入、全面地理解这个漫长且复杂的生命故事。《50种动物的世界简史》一书从一个全新的视角出发，追溯到数亿年前，甚至是在人类最远的祖先出现之前。它涵盖了地球上从丛林到沙漠、从海洋到天空的每个角落。本书讲述了50种最不可思议的动物的故事，展现了它们在重大历史事件或长期趋势中所扮演的角色。3.75亿年前，最早的鱼类之一-提塔利克鱼演化出了一些对它在陆地上生活有帮助的特征。多莉羊则象征着在人为创造生命方面所具有的科学潜力。从提塔利克鱼到多莉羊，书中的每种动物都在某种程度上影响了历史。其中有一些动物，比如马和狗，已经成了人类的伙伴和仆人。而另一些，比如鹰和狼，则成为神话和传说中的主角。从丁点大的蚊子到巨型的蓝鲸，每一种动物都对世界历史产生了重大影响。无论它们是个别生物、大型动物家族，还是一个特定的物种，不管是在文化、经济、科学上，还是在军事、政治领域上。《50种动物的世界简史》内容试读引言.。②gtP。本书通过50种不同动物的故事、影响和意义，讲述从最早生命形式诞生之时到21世纪的世界历史。从只有在显微镜下才看得见的到巨型的，从己灭绝的到繁衍兴旺的，从被驯化的到野生的，形形色色的动物从地球的每个角落被拉来加以审视。本书开篇探究了一些最重要的早期动物，包括水基动物怎样开始进化成适应陆地生活的起源动物，以及在地球上漫步了数百万年的恐龙。虽然大多数恐龙已灭绝了，但有一群却以鸟类的形式幸存了下来，并繁衍不息，延续到今天。第一章探讨了地球上的生命如何演化所引发的争论，以及加拉帕戈斯群岛上的雀鸟是如何启发达尔文提出进化论的。对于人类如何看待上帝创世说以及人类与大猿的进化联系，进化论都有着巨大的影响。第二章详细描述了人类是如何利用动物来帮助自己实现生存和发展的，而且人类对战时也会用到动物。其中包括一些最重要的被驯化的动物，从第一种被驯化的动物狗到马、鸡、猪、美洲驼等其他重要的农用物种，应有尽有。本章还详述了公元前390年左右鹅是如何拯救古罗马免于彻底毁灭的，以及鹂鹊是如何成为一场军事战役的焦点但最终却赢得了胜利的。第三章展现了动物在神话、宗教和文化中所扮演的具有重大象征意义的角色。一些动物很大程度上受到了污蔑，比如狡猾的赤狐、爱恶作剧的猴子和具毁灭性的蝙蝠：其他的动物，例如欧亚棕能作为保护图腾而受人尊崇，鸽子则象征爱和纯洁：另一些动物，例如灰狼、狮子和鹰，还跟一些伟大的帝国和政治权力有关。第四章考察了动物是如何为科学、卫生与医疗作出贡献的。其中包括一些从绝对意义上来说是最要人命的动物，比如跳蚤和蚊子，也包括那些有助于治病的动物，比如水蛭和豚鼠。动物同样也是认真研究的对象，这种研究尤其涉及它们的智力，就像聪明的汉斯马和黑猩猩灰胡子大卫的故事所展现的那样。最后一章提供了一些动物是如何被用在贸易和工业中的例子，最早的例子追溯到被驯化的首批动物，比如牛。接着还看了看两种动物蚕和单峰驼，看在数百年间它们是如何刺激和促进长途贸易的发展的。最后，文末考察了人类是如何充分利用海洋生物的，其中特别关注了史上最大的动物一蓝鲸。从动物塑造人类历史并为之作出贡献的历史进程中，我们还可以学到很多。无论它们是个别生物、大型动物家族，还是一个特定的物种，不管是在文化、经济、科学上，还是在军事、政治领域，它们都产生了重要的影响。·2·1早期物种,·9乙2。·1早期物种提塔利克鱼404年。40◆44.4年：00年4年年年进化史上意义最重大的事件之一是：鱼开始从水中到陆地上生活，它们的鳍还进化成了肢翼。这标志着四足动物的起源。四足动物是一大群四肢动物的总称，包括两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物。动物一旦上岸，生命就会变得丰富多彩，因为陆地上的生存环境更多样化，而且为了适应水外的呼吸、繁殖、进食，动物所面临的挑战也更多元化。结果就是，陆地上的物种数量是海洋的十倍。这个里程碑式的转变发生在泥盆纪，距今4.19亿至3.59亿年。2010年，在位于波兰东南部的圣十字山中发现了一些四足脊椎动物的足迹化石。它们可追溯到大约3.95亿年前。这是已知最早的有关四足动物的证据。但尚未找到动物本身的化石。能展示动物可能是如何从水生转变为陆生的最古老的动物是一种被称为“提塔利克鱼”的史前鱼类。在泥盆纪，海洋占地球面积的85%。水中满是为生存、壮大而奋斗的生命形式和物种。早在发现提塔利克鱼之前，古生物学家就己提出理论认为：在泥盆纪的中晚期，许多动物正朝着能够在浅水、沼泽和河床中生活的方向转变，因此它们会既有水生动物的常见特征，又有陆生动物的。正因如此，研究者们就在·5···试读结束···...

2023-04-07 epub 动物庄园 epub动物园

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

图书名称：《儿童简笔水墨画动物》【作者】孙荣福编著【页数】143【出版社】上海：上海科学技术文献出版社,2006.04【ISBN号】7-5439-2841-8【价格】15.00【分类】儿童画：简笔画：水墨画-技术（美术）【参考文献】孙荣福编著.儿童简笔水墨画动物.上海：上海科学技术文献出版社,2006.04.图书目录：《儿童简笔水墨画动物》内容提要：本书以儿童喜欢的动物为主题，以水墨画的方式，一步一步教儿童学习水墨画的基本笔法，步骤等。《儿童简笔水墨画动物》内容试读1学习简笔动物水墨画的方法儿童简笔水墨画·物朋友，特别是四五岁上幼儿园的小朋友中，有没有一点都不喜欢画画，或者说从来没有画过画的？恐怕极少极少。这是由小朋友的形象识记的特征决定的客观规律。小朋友的眼睛看到越来越多的事物，但在他们识字之前，不可能用文字记下来，例如看到一条鱼，不识“鱼”字，也不会写“鱼”字，但已经知道鱼的模样，渐渐地形成记忆，看到“鱼”不会说这是“鸡”的。而且，会很自然地画出一条鱼来，三笔两笔，非常简单，虽然大人会说画得不像，但是大致上具有“鱼”的模样、形态，这已经是很可喜的事。这时候的大人，无论是家长还是老师，及时地给予赞美和鼓励，并指出需要改进的地方，添上几笔或减少几笔，使他（她）画得越来越好，同时会产生浓厚的兴趣。所以教育专家认为，图画教学是通过形象来发展儿童认识事物的能力的有效途径。小朋友在形象识记的同时，很喜欢用画画的方法来表现形象，把所看到的东西画出来，还要加上自己的想象，想怎么画就怎么画，甚至是随心所欲，面对这种情况时，开明的家长或老师，不会阻止反而会鼓励。我的孙女在三岁时就喜欢画画，她的父母常常鼓励她，她对画画的兴趣也越来越浓，在画画的时候，她会全神贯注，一小时两小时都不会开小差。有一次，她画恐龙，我说用淡咖啡色的笔来画，她却说“我想用红、黄、蓝…各种颜色来画”，结果恐龙就成了彩色恐龙，这就是她心目中的想象。当然谁都没看见过真正的恐龙，更没见过彩色的恐龙，她在自然博物馆里看过恐龙的标本模型，那也不是彩色的，但她说“恐龙是彩色的就更漂亮”。大人总是用“涂鸦”一词来评论小朋友的画，其实这并没错，小朋友的“涂鸦”也完全是正常的。关键是切不可因其“涂鸦”而加以否定，“涂鸦”之中往往蕴含着未来成功的因素。古代人用“涂鸦”谦称自己的诗书作品，并说“以求指教，岂肯自暴自弃！”（语出《镜花缘》）得到名家的指教，便是好事。般来说，小朋友画画常用铅笔、蜡笔、油画棒、水彩笔、彩色铅笔等，使用简便，方法也较灵活，效果却很好，所以广受欢迎。如果使用毛笔，用墨和水的组合来画画，效果会怎样呢？我说很好，儿童简笔水墨画但小朋友可能没试过，不知它的好处，更没体会其中的妙趣，因此这本书就来帮助小朋友试试、画画，也许慢慢就会喜欢这种方法。水墨画常识(一)什么是水墨画？中国古代人就喜欢用毛笔来写字、画画。写字，我们叫“书法”，用毛笔蘸墨，写在宣纸上，这一世界上独一无二的表现方式，始于东汉，已有将近两千年的历史。画画，我们叫“中国画”，用毛笔蘸墨、颜料，画在宣纸上或绢丝上，这同样是世界上无与伦比的艺术，也是历史悠久的瑰宝。自古以来，历来有“书画同源”的说法。中国画，简称“国画”，从画科门类来区分，主要有人物画、山水画、花鸟画三大类，从技法和表现形式上来区分，主要有工笔、写意、钩勒、设色、水墨等，在线条、色彩、墨色等方面，变化多端，异彩纷呈，神韵兼备。水墨画，指的是只用水和墨所作的画，始于唐代，至今已有一千三百多年历史。虽然水墨画只用水和墨，但是自古有“墨即是色”、“墨分五彩”之说。水是清的，墨是黑的，那为什么有色彩呢？其实，古人说水墨的色彩，并不是红、黄、蓝、绿、青、橙、紫等颜色，而是指以水调节墨色多层次的浓淡墨湿的变化效果，如焦、浓、重、淡、清，或浓、淡、干、湿、黑等“五色”，也有人说加上“白”便称为“六彩”。唐代评论家张彦远在他的《历代名画记》中说：“运墨而五色具，是为得意。”据传，唐代著名的诗人、画家王维是水墨画的创始人，他提出“水墨为上”的主张，使水墨画在中国画的悠久历史上独树一帜，并成为后代人直到如今效法的一大宗派，奠定了水墨画在中国绘画领域的重要地位。(二)怎样使用毛笔？毛笔的“毛”又称“毫”，按毛笔的笔头所用的“毫”来分，有羊毫笔、狼毫笔、鼠须笔、兔毫笔、鹿毛笔、猩猩毛笔，以及羊毫和狼毫兼配的兼毫笔。一般水墨画可选用市场上能买到的羊毫笔、狼毫笔或兼毫笔。4儿童简笔水墨画。动物毛笔的毛头有长锋、中锋、短锋等区别，都可用来画水墨画，但据富有经验的画家讲，用长锋狼毫笔较好，用长锋羊毫笔次之，而之所以取“长锋”为佳，主要因为长锋的毫比较长，无论蘸水还是蘸墨，也无论是线条的粗细还是干湿浓淡，均比较容易掌握其变化。学过书法的小朋友，一定懂得五指执笔的方法。对了，别像握铅笔那样，而应该像练书法写字那样用五指执笔法，按、押、钩、格、抵在押五个手指上运用自如，就能写出好字，也能画出美妙的画。大拇指的“按”、食指的“押”和中指的“钩”，在笔杆的中心部位上，形成主要的用力点，再用无名指第一关节和指甲之间的力点，在中指的“钩”的钩相反部位、一左一右将笔杆夹住，称为“格”，小指放在无名指下面起辅助作用，称为“抵”。（如图1一1）五指执笔法要注意两个主要窍门，一是“指实掌虚”，用力的点都在五个手指的第一关节与指尖之间，即格“指实”，而掌心部位是空的，即“掌虚”。二是手腕略微拾起，使毛笔竖直，手腕不要压在纸面上，叫做“悬腕正笔”。这样，运笔自如，在纸面上作画时就能恰到好处，点、线的粗细浓淡变化会有图1一1五指执笔法较好的效果。无论写字还是作画均如此。(三)基本笔迹有哪些特点？在学书法练写字的起始阶段，必须练写汉字的基本笔画，如横、竖、点撇、捺、折、勾这被称为“基本功”。学水墨画的基本功是什么呢？由于都使用毛笔、水、墨和宣纸的独特之处，因此既有共同点又有不同点。笔根枝毛笔的毛头又可以分为笔锋、笔腹、笔根三个部位（如图1一2），笔腹大致上各占三分之一。运笔的方法主要是中锋、侧锋、顺锋、逆锋和卧锋。笔锋蘸墨的“量”则根据画的需要，可多可少，可以蘸满，可以蘸一半，可以只在笔锋的尖部位蘸一点，这与书法写字有区别。图1-2毛笔结构当你知道了这些特点之后，就容易领会和掌握水墨画的方法，对于练儿童简笔水墨画。动物好水墨画的基本功也就不难了。从水墨画的基本笔迹来看，或者说它的常用笔画，主要有勾线、墨点、墨晕、淡染、浓淡笔等区别。如下：勾线（中锋运笔）如图1一3。图1-3墨点（中锋、侧锋运笔）如图1一4。●图1-4···试读结束···...

2023-04-07 epub格式书籍 epubpdf

图书名称：《儿童简笔动物画》【作者】张秋菊，王丰等编绘【页数】118【出版社】北京：金盾出版社,2001.07【ISBN号】7-5082-1495-1【价格】6.50【参考文献】张秋菊，王丰等编绘.儿童简笔动物画.北京：金盾出版社,2001.07.图书目录：《儿童简笔动物画》内容提要：本书立足于童趣，寓教于乐。涂画诱导、几何图形巧用等玩偶的画法，均落脚在一个“趣”字上。书中介绍了简笔动物画的画法、步骤，还列有大量儿童喜爱的动物的简笔画附图，以便临摹练习。《儿童简笔动物画》内容试读简笔动物画画法不同的动物居住在地球的不同区域，有着不同的生活习性和外貌特征。它们的外貌都可用几何图形来概括，如七星瓢虫用圆形画出，乌龟的侧面用半圆形概括，青蛙用三角形来表现。（见第3页例图)而大多数甫乳动物的形体则是由椭圆形构成的，如猫、猪等。（见第4页例图)不论是身躯庞大的大象还是小巧玲珑的小鸟，它们的躯体都是椭圆形的。所以，简笔动物画只要先用椭圆形勾勒出动物的形体，再加上头部和四肢，就画出了动物的基本形体。（见第5~10页例图)书中近百幅附图都体现了简笔动物画的基本特点：线条简练，动态夸张，表情丰富，都像一个个纯真可爱的孩童。小朋友可以带着对动物浓浓的爱意去临画它们，表现它们。简笔动物画法步骤例图·2简笔动物的躯体分别是由圆形、半圆形和三角形组成的23···试读结束···...

2023-04-07 金盾出版社书目 金盾出版社图书目录

音乐剧动画《动物合唱团》第一季全53集下载内容简介：《动物合唱团》由央视动画和企鹅影视联合出品的动画，它借鉴了音乐剧的表现方式，每集以ldquo叙事+MVrdquo的短视频来展开，故事单元，每个故事单元都主推一首精彩的主打歌曲。一段段逐梦音乐的小故事中，完美融入了风格迥异、异彩纷呈的音乐，彩好看，让音乐更具表现力和感染力，为小朋友们带来酷炫欢乐的视听体验，同时还能在不知不觉中学到不少音乐知识呢！《动物合唱团》围绕着ldquo哆来吧rdquo乐队的音乐旅行展开。乐队成员熊猫美美、驴灰灰、鹦鹉雪儿开着ldquo哆来吧rdquo音乐大巴车去极演唱会，路上因为大巴车陷到了泥里，邂逅了爱唱歌的熊猫和和，和和集合了森林里所有的小伙伴解决了大巴车的困境。为ldquo哆来吧rdquo乐队协同和和和他的朋友们共同演唱了乐队成名曲，大家尽情欢唱！后来和和竟然偷偷上了大巴车......有了和和加入乐队更加热闹，音乐大巴车乘着歌声的翅膀继续前行。《动物合唱团》以音乐和旅行为特点，展现了热爱音乐、坚持梦想的精资源介绍：名称：动物合唱团第一季类型：动画语言：中文无字幕格式：m4集数：53集每集时长：6分钟左右分辨率：1920time1080适合年龄：3-7岁下载方式：百度网盘百度网盘部分截图文件目录/学习智库15/1639614559113211906/动物合唱团第一季全53集|├──第9集.m452.0MB|├──第8集.m449.0MB|├──第7集.m453.0MB|├──第6集.m466.0MB|├──第5集.m467.0MB|├──第53集.m4117.0MB|├──第52集.m4107.0MB|├──第51集.m4117.0MB|├──第50集.m496.0MB|├──第4集.m459.0MB|├──第49集.m481.0MB|├──第48集.m4104.0MB|├──第47集.m471.0MB|├──第46集.m475.0MB|├──第45集.m4106.0MB|├──第44集.m488.0MB|├──第43集.m4124.0MB|├──第42集.m4117.0MB|├──第41集.m488.0MB|├──第40集.m499.0MB|├──第3集.m461.0MB|├──第39集.m479.0MB|├──第38集.m479.0MB|├──第37集.m481.0MB|├──第36集.m4118.0MB|├──第35集.m4105.0MB|├──第34集.m4116.0MB|├──第33集.m4109.0MB|├──第32集.m471.0MB|├──第31集.m499.0MB|├──第30集.m4101.0MB|├──第2集.m478.0MB|├──第29集.m493.0MB|├──第28集.m4102.0MB|├──第27集.m478.0MB|├──第26集.m478.0MB|├──第25集.m478.0MB|├──第24集.m478.0MB|├──第23集.m477.0MB|├──第22集.m467.0MB|├──第21集.m450.0MB|├──第20集.m472.0MB|├──第1集.m473.0MB|├──第19集.m452.0MB|├──第18集.m465.0MB|├──第17集.m477.0MB|├──第16集.m476.0MB|├──第15集.m474.0MB|├──第14集.m461.0MB|├──第13集.m470.0MB|├──第12集.m478.0MB|├──第11集.m467.0MB|├──第10集.m465.0MB...

2023-11-10

狮子。狮子是一种捍卫自己和家园的动物，它们有强大的力量和勇气，可以强不凌弱。老虎和狗属于强不凌弱的动物。强不凌弱的意思是强大的不欺凌弱小的，原本出自战国·韩·韩非《韩非子·奸劫弑臣》：“故其治国也，正明法，陈严刑，将以救群生之乱，去天下之祸，使强不凌弱，众不暴寡。”后来则用来形容动物，后来也用在形容人类上。点评：这句话准确地把老虎和狗做了比较，表达了它们属于强不凌弱的动物，并且给出了这个词语的来源，是一段很有意义的文字。...

2023-02-24

奥运精神是一种以友谊、尊重、公平、和平为基础的运动精神，由现任国际奥林匹克委员会主席罗格·巴拉克提出。1、现代奥林匹克精神：“每一个人都应享有从事体育运动的可能性，而不受任何形式的歧视，并体现相互理解、友谊、团结和公平竞争的奥林匹克精神”。2、奥运会是体育精神、民族精神和国际主义精神于一身的世界级运动盛会，象征着世界的和平、友谊和团结。3、这就是奥林匹克精神的体现。点评：上述文字描述的是奥林匹克精神的内涵，即每个人都应该享有参与体育运动的权利，并体现相互理解、友谊、团结和公平竞争的精神。奥运会作为一个国际性的运动盛会也体现着这种精神，象征着世界的和平、友谊和团结。总之，奥林匹克精神是全人类共同的精神。...

2023-02-22 国际奥林匹克委员会的精神 奥林匹克委员会的精神是什么