基于机器学习的IP流量分类方法
数学一年级下册《分类与整理》教学设计
第三单元分类与整理 第一课时单一标准 总课时数： 授课时间： 教学目标 1、初步感知分类的意义，学会分类的方法。 2、学生通过分一分，看一看，提高操作能力，观察能力，判断能力，语言表达能力。 3、初步学会与他人合作交流。 4、体会到生活中处处有数学 教学过程 一、创设情景探究新知 1、感知分类 出示例1 你们都看到了什么？可以怎样分类呢? 揭示课题，生活中把一样的东西放在一起就叫分类。 （板书课题：分类） 2、巩固发展体验分类 按形状来分一分，怎样记录分的结果呢？ 讨论汇报。 板演分法。
还可以怎么分？ 二、巩固提升发散创新 1、课件出示练习七1、 2、3题，学生集体完成。 2、开放练习拓宽思路（分正方体）师：同学们拿出你们的另外一袋学具， 请给这些物品分类。学生小组活动（4分钟）汇报交流 三、课堂小结今天同学们都学到了哪些知识？这些知识对你有什么帮助？ 板书设计： 作业设计： 课后记： 第二课时不同标准 总课时数： 授课时间： 教学目标： 1．学会分同一类物品，并按照多种标准分类，感知分类的意义。 2．培养学生的动手操作能力，观察能力，语言表达能力。 3．让学生体会生活中处处有数学，数学能应用于生活中。 教学重点：按不同标准进行分类 教学过程： 一、引入新课 复习：上节课我们已经学了按一个标准进行分类，谁能说说什么是“分类”？ 引入：今天这节课我们继续学习“分类”。（板书课题：分类） 二、小组活动，探究新知
1．出示例2 观察这些人有什么不同？请你们根据观察到的不同把这些人进行分类。 2．小组交流。 要求：说说你是怎么分的，再听听别人是怎么分的。 3．指导看书。 a．说说书上两个小朋友是怎么分的。 b．小结：根据不同的标准，我们可以有不同的分法。 三、巩固练习，体验根据不同标准分类 1．分图形（第30页第4题） 要求：想一想，你会怎么分？你为什么这样分？ 在表格中表示分组结果。 2．分图片。（第31页的第5题。） 启发：现在请你们仔细观察这组动物，你能找出多少不同的地方？你们找到了这么多不同的地方，能不能根据每一个不同点都找到一种分法呢？ 3．小结分类方法。 师：通过活动，我们发现，每找到一种不同，就能相应地得到一种分法。这就是按不同标准分类。接着就请大家用今天学到的本领来做些练习。 4．混合练习。（第31页的第6题） 四、应用练习 1．给公园中的人分类。（第32页第7题） 引导：生活中到处都有数学，现在就让我们用学到的本领来解决一些生活中的问题。这是公园中的一个场景，请大家把他们分分类。
人工智能之机器学习常见算法
人工智能之机器学习常见算法 摘要机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里小编为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 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
工业机器人分类本体结构及技术指标
工业机器人分类、本体结构和技术指标 “工业机器人”专项技能培训——杜宇 英属哥伦比亚大学（UBC）博士 大连大华中天科技有限公司CEO 主要内容 一、常用运动学构型 二、机器人的主要技术参数 三、机器人常用材料 四、机器人主要结构 五、机器人的控制系统 一、常用运动学构形 1、笛卡尔操作臂 优点：很容易通过计算机控制实现，容易达到高精度。 缺点：妨碍工作, 且占地面积大, 运动速度低, 密封性不好。 ①焊接、搬运、上下料、包装、码垛、拆垛、检测、探伤、 分类、装配、贴标、喷码、打码、（软仿型）喷涂、目标跟 随、排爆等一系列工作。 ②特别适用于多品种，便批量的柔性化作业，对于稳定，提 高产品质量，提高劳动生产率，改善劳动条件和产品的快速 更新换代有着十分重要的作用。 2、铰链型操作臂（关节型） 关节机器人的关节全都是旋转的, 类似于人的手臂,工业机器人中最 常见的结构。它的工作范围较为复杂。 ①汽车零配件、模具、钣金件、塑料制品、运动器材、玻璃制品、陶 瓷、航空等的快速检测及产品开发。 ②车身装配、通用机械装配等制造质量控制等的三坐标测量及误差检 测。 ③古董、艺术品、雕塑、卡通人物造型、人像制品等的快速原型制作。 ④汽车整车现场测量和检测。 ⑤人体形状测量、骨骼等医疗器材制作、人体外形制作、医学整容等。 3、SCARA操作臂 SCARA机器人常用于装配作业, 最显著的特点是它们 在x-y平面上的运动具有较大的柔性, 而沿z轴具有 很强的刚性, 所以, 它具有选择性的柔性。这种机器 人在装配作业中获得了较好的应用。 ①大量用于装配印刷电路板和电子零部件 ②搬动和取放物件，如集成电路板等 ③广泛应用于塑料工业、汽车工业、电子产品工业、 药品工业和食品工业等领域. ④搬取零件和装配工作。
分类与教学设计
分类与教学设计 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-
《分类与整理》教学设计 教学目标： 1、引导学生根据给定的标准进行分类，掌握分类的方法，初步感知分类的意义。 2、通过操作学会分类的方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题，整理物品的习惯。 过程与方法： 1、分一分，看一看，培养学生的操作、观察、判断和语言表达能力。 2、经历简单的数据收集和整理过程，尝试运用自己的方式把整理数据的结果记录下来。 情感态度与价值观： 在与实际生活的联系中，体会分类与整理的目的和作用。体会到生活中处处有数学，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重点：引导学生从生活中发现一些分类的方法，让学生思考得出一些分类规律。 教学难点：体验分类教学的标准的多样化，会自定标准对物体进行分类。 教具准备：多媒体课件，图片，学具。
教学过程： 一、创设情境，激趣导入： 师：小朋友们，今天小猴子想请我们去参观他的家，我们一起去看看小猴子的家吧。 哇，这也太乱了吧，怎么办呐谁能帮帮小猴子收拾一下 （我们想要收拾整理，首先要给东西分类一下是不是。） 板书：分类与整理 二、引导探究，探究分类 1、出示学具图，各种学具杂乱的摆放，你能帮老师整理整理吗？ 学生自由汇报。小棒放一起，圆片放一起，三角形放一起等等。 2、课件出示例1主题图 小朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。但小明却遇到了难题，你们能猜猜小明的难题是什么吗（这么多的气球，可以怎样分类呢）请小朋友们先独立思考，再小组里讨论讨论。看哪一组能帮小明分好类。 学生思考，汇报交流分类方法。
工业机器人种类介绍
工业机器人种类介绍 关键词：机器人,种类介绍移动机器人 （AGV） 移动机器人（AGV）是工业机器人的一种类型，它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，它可广泛应用于机械、电子、纺织、卷烟、医疗、食品、造纸等行业的柔性搬运、传输等功能，也用于自动化立体仓库、柔性加工系统、柔性装配系统（以AGV作为活动装配平台）；同时可在车站、机场、邮局的物品分捡中作为运输工具。 国际物流技术发展的新趋势之一，而移动机器人是其中的核心技术和设备，是用现代物流技术配合、支撑、改造、提升传统生产线，实现点对点自动存取的高架箱储、作业和搬运相结合，实现精细化、柔性化、信息化，缩短物流流程，降低物料损耗，减少占地面积，降低建设投资等的高新技术和装备。 点焊机器人 焊接机器人具有性能稳定、工作空间大、运动速度快和负荷能力强等 焊接机器人 特点，焊接质量明显优于人工焊接，大大提高了点焊作业的生产率。 点焊机器人主要用于汽车整车的焊接工作，生产过程由各大汽车主机厂负责完成。国际工业机器人企业凭借与各大汽车企业的长期合作关系，向各大型汽车生产企业提供各类点焊机器人单元产品并以焊接机器人与整车生产线配套形式进入中国，在该领域占据市场主导地位。 随着汽车工业的发展，焊接生产线要求焊钳一体化，重量越来越大，165公斤点焊机器人是当前汽车焊接中最常用的一种机器人。2008年9月，机器人研究所研制完成国内首台165公斤级点焊机器人，并成功应用于奇瑞汽车焊接车间。2009年9月，经过优化和性能提升的第二台机器人完成并顺利通过验收，该机器人整体技术指标已经达到国外同类机器人水平。 弧焊机器人 弧焊机器人主要应用于各类汽车零部件的焊接生产。在该领域，国际大 弧焊机器人 型工业机器人生产企业主要以向成套装备供应商提供单元产品为主。
《分类与整理》教学设计
《分类与整理》教学设计 教学内容：一年级下册第三单元第27页例题1。 教学目标： 1、学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 2、通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 3、让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。 难点是能够根据不同标准进行分类与整理。 教具准备：课件、气球卡片。 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 （板书：分类）今天我们就来学习分类与整理。（板书） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。 你们喜欢去游乐园吗？小明和他的朋友们到游乐园玩，手里拿着好多漂亮的气球，他们可高兴了。仔细观察这些气球有什么不同的地方？（颜色和形状）引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球各有几个？该怎么办呢？（分类）可以怎么分类呢？ （在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 现在我们就按形状来给这些气球分分类。气球在你们的桌上，快动手分一分吧！以小组为单位进行分类活动，并想办法记录分类结果) ①展示先分再数的方法 老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 他是按形状把气球分成3堆，你数了吗？这样摆成一堆一堆的，好数吗？ ②展示象形统计图的方法。 还有一位同学的方法和他的不一样，你上来在黑板上摆一摆。刚才的同学分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的？ 为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） 请认真看图，告诉我你能一眼看出哪种气球最多，哪种最少吗？你是怎么看的？ 我们在摆的时候就要注意，一个一个对齐，这样才能让别人一眼就看清楚最长的就是最多，最短的就是最少。 ③展示表格记录数据的方法 还有一些同学的记录方法很有创意。看明白了吗？请你来为大家介绍一下。你3表示什么？你怎么知道的？ 同样老师给他画上几条线。现在看它特别像什么？这样的记录真清楚。（板书：表）看下面的数字就知道，哪种最多，哪种最少。 这么多方法，你最喜欢什么方法？为什么？ 3、初步感受“一类”和“一个”的区别
机器学习算法分类与趋势分析
机器学习算法分类与趋势分析
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络等 但从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。
因此，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。
1.1。（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中（即当你只有两个变量的时候，你只能得到一条直线）。正如您可能猜到的那样，当数据集的变量之间存在线性关系时，它的效果是非常好的。 实际上，简单的线性回归经常被正则化的同类算法（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术，以避免过度拟合，它应该调整其惩罚的力度。
设计学概论考研笔记第章设计的类型
第五章设计的类型 1、对于设计类型的划分，不同的设计师和理论家曾根据各自不同的观点进行过不同的归类。近几年来，越来越多的设计师和理论家倾向于按设计目的之不同，将设计大致分为三大类型：为了传达的设计―；为了使用的设计―和为了居住的设计―。 2、上述划分方法的原理，是将构成世界的三大因素：“一一”作为设计类型划分的坐标点，由它们的对应关系，形成相应的三大基本设计类型，这种划分具有相对广泛的、和。 3、不同的设计类型，各有其特殊的现实性和规律性，同时又都遵循着设计发展的共同规律，并在此基础上相互联系、相互渗透、相互影响。 分析题：从构成世界的三大要素“自然-人-社会”来论述产品设计、视觉传达设计及环境设计与三大要素间的关系。 5.1第一节视觉传达设计 5.1.1什么是视觉传达设计 一、几个概念 1、符号： ○1、广义的符号，是利用来代表或的东西。 ○2、符号是实现的工具，又是表达的物质手段。 ○3、符号具有、和的功能，是的载体。 ○4、广义的符号包括系统、系统、系统、和系统等。 2、视觉符号：是指人类的视知觉器官——眼睛所能看到的，表现事物一定性质的符号。 3、传达：是指利用向接受者传递信息的过程。它既可能是传达，也可能是传达。包括所有的、、以及传达。一般可以归纳为“”、“”、“”、“、”这四个程序。 二、视觉传达设计 1、定义：是利用来进行的设计。是信息的发送者，是信息的接受者。信息的发送者和接受者必须具备部分相同的，只有这样，传达才能实现。 2、原则：视觉传达设计中作为发送者的设计师必须针对接受者，根据接受者的与来选择，这是传达设计的基本原则。 3、功能：视觉传达设计的主要功能是，有别于直接使用功能为主的产品设计和环境设计。它是凭借进行传达，不同于靠语言进行的的传达。视觉传达的过程，就是设计者将思想和概念转变为视觉符号形式的过程，而对接收者来说，则是个相反的过程。现代视觉传达设计是以为中心的印刷品设计发展起来的。
机器学习常见算法分类汇总
机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 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：
分类与教学设计
分类与教学设计文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
分类与整理教学设计 教学内容： 义务教育教科书一年级下册第三单元第27页例题1，练习七第1、2题。 教学目标： 知识与技能： 学生通过分一分的活动，初步体会分类的思想，培养初步的分类能力。 过程与方法： 通过操作学会分类方法，能选择一定的标准对物体进行分类，并对分好的物体进行简单的统计。初步养成有条理地思考问题、整理物品的习惯。 情感态度与价值观： 让学生体会到生活中处处有数学，养成有条理的生活习惯，能用学到的知识解决生活中的实际问题。 教学重难点： 学会对问题进行分类的方法，并进行简单的统计。让学生体会到生活中处处有数学。 教具准备：课件、一些铅笔、气球卡片。 学具准备：气球卡片，白纸 教学过程: 一、创设情境，导入新课。 展示礼物 师：今天老师给你们带来了一些礼物，看看一共有多少件礼物想一想你是怎么知道的 师：谁还有不同的意见 师：那老师有一个疑问，同样都是为了解决一共有几个礼物的问题为什么方法都不一样啊 其实不管是按大小来分，还是颜色来分，你们都是把这些礼物进行分类 （板书：分类） 二、教学互动。 1、描述感知分类的标准。
师：你知道3月8日是什么节日一年级的小朋友决定为我们亲爱的女老师举行一场联欢会。看他们准备了什么来布置教室。 师：仔细观察，都有哪些气球呢（颜色和形状） 引出问题：是啊！这些各式各样的气球可真漂亮啊！可老师想知道每种气球都有几个该怎么办呢（分类）可以怎么分类呢 生答略（按形状，按颜色） 师：真了不起！你们有这么多分类的方法。（在黑板上板书：按形状分，按颜色分） 2、操作体会分类过程，尝试整理、分析数据 师：那这样吧，今天我们就按形状来给这些气球分分类。接下来你们要完成三件事，请看这是老师对你们的要求。(读要求） 师:听清楚了吗，那气球呢现在陈老师就来变个魔术，闭上眼睛，一、二、三，它们已经在你的抽屉里的1号信封里，快动手分一分吧！（多巡视） 学生动手操作 ①展示先分再数的方法 师：老师发现很多同学都整理的特别好，现在咱们一起来看一看小朋友们都是怎么做的。 生：我先把圆形的放在一起，它有5个…… 师：他是按形状把气球分成3堆，你数了吗这样摆成一堆一堆的，好数吗（贴出作品） ②展示象形统计图的方法。 师：还有一位同学的方法和他的不太一样，请你上来给我们摆一摆，（直接在黑板上摆）老师特别想问你一个问题：刚才的同学它是分成一堆一堆的，你为什么要排成一列列的呢 生：整齐、清楚 生：这种方法（第一种）它们容易叠在一起，数的时候不是特别方便，而排成一列一列的清楚的多 师：说的可真好！那你数出每种形状的有几个了吗快给大家数数吧！ 师：为了让这个图更清晰一些，我还想给它再加上一些东西。 你真棒！可以用图来表示你整理的结果。（这里要板书：图） ③展示表格记录数据的方法
工业机器人分类介绍
1.2 Industrial robots - definition and classification 1.2.1 Definition (ISO 8373:2012) and delimitation The annual surveys carried out by IFR focus on the collection of yearly statistics on the production, imports, exports and domestic installations/shipments of industrial robots (at least three or more axes) as described in the ISO definition given below. Figures 1.1 shows examples of robot types which are covered by this definition and hence included in the surveys. A robot which has its own control system and is not controlled by the machine should be included in the statistics, although it may be dedicated for a special machine. Other dedicated industrial robots should not be included in the statistics. If countries declare that they included dedicated industrial robots, or are suspected of doing so, this will be clearly indicated in the statistical tables. It will imply that data for those countries is not directly comparable with those of countries that strictly adhere to the definition of multipurpose industrial robots. ?Wafer handlers have their own control system and should be included in the statistics of industrial robots. Wafers handlers can be articulated, cartesian, cylindrical or SCARA robots. Irrespective from the type of robots they are reported in the application “cleanroom for semiconductors”. ?Flat panel handlers also should be included. Mainly they are articulated robots. Irrespective from the type of robots they are reported in the application “cleanroom for FPD”. Examples of dedicated industrial robots that should not be included in the international survey are: ?Equipment dedicated for loading/unloading of machine tools (see figure 1.3). ?Dedicated assembly equipment, e.g. for assembly on printed circuit boards (see figure 1.3). ?Integrated Circuit Handlers (pick and place) ?Automated storage and retrieval systems ?Automated guided vehicles (AGVs) (see “World Robotics Service Robots”) The submission of statistics on industrial robots is mandatory for IFR member associations. In some countries, however, data is also collected on all types of manipulating industrial robots, that is, both multipurpose and dedicated manipulating industrial robots. Optionally, national robot associations may therefore also submit statistics on all types of manipulating industrial robots, which will be included in the publication World Robotics under the respective country chapter. Industrial robot as defined by ISO 8373:2012: An automatically controlled, reprogrammable, multipurpose manipulator programmable in three or more axes, which can be either fixed in place or mobile for use in industrial automation applications
盘点的种类和方法教学设计
《盘点的种类和方法》教学设计 一、设计思想 以“教师主导、学生主体”的教学基本理念为依托，以学生的发展为本，进行了本课的教学设计。在盘点的种类和方法的研究过程中，引导学生进行实践操作与对比，使学生亲身经历“发现的过程”。这样学生通过实践获取直接经验，培养了科学精神和科学态度，形成主动建构知识、发展能力、形成正确的情感态度与价值观的过程。另外，通过多媒体与传统教学的结合，调动学生学习积极性、主动性和创造性，使学生以多种方式、多种途径主动地参与到学习中来，增强学生的学习兴趣。 二、教材分析 （一）教材内容 本课内容节选于《仓储基础知识与技能》（中国劳动社会保障出版社）第五章物资在库管理第二节物资的盘点，《仓储基础知识与技能》是研究现代仓库作业及管理的综合性学科，是现代物流专业的必修课程，主要任务是使学生较系统地掌握现代仓储管理的理论知识与实践技术，并培养学生分析和解决现代仓储管理中的实际问题。而盘点作业属于物资在库作业内容，是保证在库储存物品数量相符的重要作业，掌握盘点作业，有助于学生系统掌握仓储作业内容，了解保证仓库物资数量的重要性，养成细致严谨的作业习惯。在本节课之前，学生已经学习了物资的出入库作业和管理，以及盘点作业的基本概念和要求，对盘点有了一个初步的认识，本节课的主要任务在于理解盘点的类别，掌握盘点的方法。（二）教学目标 1、知识与技能：了解盘点的类别，理解不同盘点方法的适用情况，掌握盘点机的使用，能进行盘点作业。 2、过程与方法：提高分析及评价能力，促进观察、分析、归纳、概括等一般能力的发展。 3、情感态度：培养学生细致观察、认真负责的良好作业习惯，创新解决问题的意识，以及协作探究、合作交流的团队意识。 （三）教学重点、难点 教学重点：区分不同的盘点方法及其应用范围、掌握盘点机盘点的操作。 教学难点：掌握新式盘点方式盘点机盘点的操作，分析对比盘点机盘点与人工盘点的优缺点。 突破重难点：通过学生分组实践活动让学生在做中学，让学生自己发现并体会知识。 三、学情分析 1、学生已经学习了盘点作业的概念、要求等相关内容，对盘点作业的实质及其重要性有较好的认识。 2、对新知识、新技术好奇，个性活泼、思维活跃，动手实践、合作探究的积极性高。 3、学生基础参差不齐，个体差异比较明显，在教学中要关注不同层次的学生的学习和发展。
机器学习实战之分类算法
机器学习实战之分类算法 第一章机器学习概论 (4) 机器学习基本概念 (4) 机器学习的主要任务以及相应的算法 (4) 如何选择合适的算法？ (4) 机器学习应用的步骤 (5) 第二章 K近邻算法(KNN) (5) 工作原理 (5) 实现步骤 (6) K近邻算法的优缺点 (6) 第三章决策树 (7) 基本思路 (7) 集合无序程度测量 (7) 应用场景 (7) 优缺点 (7) 第四章朴素贝叶斯分类 (8) 基本思路 (8) 基本假设 (8) 条件概率 (8) 词袋模型和词集模型 (9) 优缺点 (10) 标称型和数值型数据的区别 (10)
主要应用及步骤 (10) 第五章逻辑回归 (12) 基本思想 (12) 使用场景 (12) 优缺点 (12) Sigmoid函数 (13) 回归系数 (13) 梯度上升法 (14) 特征缺失处理 (14) 标签缺失处理 (14) 第六章支持向量机SVM (14) 基本思想 (14) SVM第一层理解 (15) 超平面的确定 (15) 函数间隔和几何间隔 (15) 最大间隔分类器 (16) SMO优化算法 (16) 核函数 (19) 应用场景 (19) 第七章 AdaBoost分类 (19) Bagging (20) Boosting (20) Adaboost (20) Adaboost的优点 (20)
Adaboost实现步骤 (21) 第八章非均衡分类问题 (23) 分类性能指标 (23) 混淆矩阵 (23) ROC曲线 (24) 处理非均衡问题的数据抽样 (24)
第一章机器学习概论 机器学习基本概念 机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有n个特征，由n列组成。机器学习最主要的任务就是分类，另一个就是回归，回归中比较典型的就是线性拟合。分类和回归都属于监督学习，因为这类算法必须知道要预测什么，即已知目标变量的分类信息。与监督学习对应的是无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫做聚类。将描述数据统计值的过程称之为密度估计。分类首先要进行训练，训练样本集必须确定目标变量的值，以便发现特征与目标变量之间的关系。特征或者属性通常是训练样本集的列，他们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。 机器学习的主要任务以及相应的算法 如何选择合适的算法？ 如果要预测目标变量的值：
工业机器人的分类
1.1工业机器人的分类 工业机器人对现在新兴产业的发展和传统产业的转型都起着至关重要的作用。现在越来越广泛的应用于各行各业，随着工业机器人市场的火爆，其种类也是花样百出。关于工业机器人的分类，国际上并没有制定统一的标准，有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按结构分，有的按应用领域分，按机器人的发展等级可大致分为以下几种，见表1。 表1机器人的分类及功能概要 以下是按照设备的机械机械结构（坐标形式）和用途对机器人进行分类。 1.1.1根据机械结构（坐标形式）分类 工业机器人按其几何结构形式来分，可归为两大类：串联机器人与并联机器人。 串联机器人是开式运动链，它是由一系列连杆通过转动关节或移动关节串联而成。关节由驱动器驱动，关节的相对运动导致连杆的运动，使手爪到达一定的位姿。如图1-1所示。
图1-1 KUKA六轴关节机器人 并联机器人可以定义为动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接，机构具有两个或两个以上自由度，且以并联方式驱动的一种闭环机器人，如图1-2所示。 图1-2 IRB 360 FlexPicker并联机器人 1.1.1.1串联机器人 串联机器人的机构运动特征是用其坐标特性来描述的。按基本动作机构，工业机器人通常可分为柱坐标机器人、球坐标机器人、笛卡尔坐标机器人和多关节型机器人。 1.柱坐标机器人 当水平臂或杆架安装在一垂直柱上，而该柱又安装在一个旋转基座上，这种结构可称为柱坐标机器人，如图1-3所示。柱坐标机器人具有一个回转和两个平移自由度，其动作空间
呈圆柱体。其运动特点如下： ●手臂可伸缩（沿r方向） ●滑动架（或托板）可沿柱上下移动（z轴方向） ●水平臂和滑动架组合件可作为基座上的一个整体而旋转（绕z轴） 一般旋转不允许超过360°，因为有液压、电气或气动联接机构或连线造成的这种约束。 根据机械上的要求，其手臂伸出长度有一最小值和最大值，所以机器人总的体积或其工作包络范围呈圆柱体。 图1-3柱坐标机器人示意图 2.球坐标机器人 球坐标机器人的空间位置分别由旋转、摆动和平移3个自由度确定。由于机械和驱动连线的限制，机器人的工作包络范围是球体的一部分，如图1-4所示。 θβ R 图1-4球坐标机器人示意图
设计的分类与方法
设计的分类与方法学（英语） 1设计Design 2现代设计Modern Design 3工艺美术设计Craft Design 4工业设计Industrial Design 5广义工业设计Genealized Industrial Design 6狭义工业设计Narrow Industrial Design 7产品设计Product Design 8传播设计Communication Design 8环境设计Environmental Design 9商业设计Comercial Design 10建筑设计Architectural 11一维设计One-dimension Design 12二维设计Tow-dimension Design 13三维设计Three-dimension Design 14四维设计Four-dimension Design 15装饰、装潢Decoration 16家具设计Furniture Design 17玩具设计Toy Design 18室内设计Interior Design 19服装设计Costume Design 20包装设计ackaging Design 21展示设计Display Design 22城市规划Urban Desgin 23生活环境Living Environment 24都市景观Townscape 25田园都市Gardon City 26办公室风致Office Landscape 27设计方法论Design Methodology 28设计语言Design Language 29设计条件Design Condition 30结构设计Structure Design 31形式设计Form Design 32设计过程Design Process 33构思设计Concept Design 34量产设计，工艺设计Technological Design 35改型设计Model Change 36设计调查Design Survey 37事前调查Prior Survey 38动态调查Dynamic Survey 39超小型设计Compact type 40袖珍型设计Pocktable Type 41便携型设计Protable type
工业机器人分类有哪些
工业机器人分类有哪些 所谓，工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。 工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构，包括臂部、腕部和手部，有的机器人还有行走机构。大多数工业机器人有3～6个运动自由度，其中腕部通常有1～3个运动自由度；驱动系统包括动力装置和传动机构，用以使执行机构产生相应的动作；控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号，并进行控制。 工业机器人按臂部的运动形式分为四种： 1.直角坐标型的臂部可沿三个直角坐标移动； 2.圆柱坐标型的臂部可作升降、回转和伸缩动作； 3.球坐标型的臂部能回转、俯仰和伸缩；
4.关节型的臂部有多个转动关节。 多轴机器人又称单轴机械手，工业机械臂，电缸等，是以XYZ直角坐标系统为基本数学模型，以伺服电机、步进电机为驱动的单轴机械臂为基本工作单元，以滚珠丝杆、同步皮带、齿轮齿条为常用的传动方式所架构起来的机器人系统，可以完成在XYZ三维坐标系中任意一点的到达和遵循可控的运动轨迹。 多轴机器人采用运动控制系统实现对其的驱动及编程控制，直线、曲线等运动轨迹的生成为多点插补方式，操作及编程方式为引导示教编程方式或坐标定位方式。 串联机器人其串联式结构是一个开放的运动链，其所有运动杆并没有形成一个封闭的结构链。串联机器人的工作空间大，运动分析比较容易可以避免驱动轴之间的耦合效应。但其机构各轴必须要独立控制，并且需要搭配编码器和传感器来提高机构运动时的精准度。 自由度并联机构种类较多，形式较复杂，一般有以下形式： 1.平面3自由度并联机构，如3-RRR机构，它们具有2个移动和一个转动； 2.球面3自由度并联机构，如3-UPS-1-S球面机构，该类机构的运动学正反解都很简单，是一种应用很广泛的3维移动空间机构；
设计的分类与方法学(英语)
设计的分类与方法学（英语） 1 设计Design 2 现代设计Modern Design 3 工艺美术设计Craft Design 4 工业设计Industrial Design 5 广义工业设计Generalized Industrial Design 6 狭义工业设计Narrow Industrial Design 7 产品设计Product Design 8 传播设计Communication Design 8 环境设计Environmental Design 9 商业设计Commercial Design 10 建筑设计Architectural 11 一维设计One-dimension Design 12 二维设计Two-dimension Design 13 三维设计Three-dimension Design 14 四维设计Four-dimension Design 15 装饰、装潢Decoration 16 家具设计Furniture Design 17 玩具设计Toy Design 18 室内设计Interior Design 19 服装设计Costume Design 20 包装设计packaging Design 21 展示设计Display Design 22 城市规划Urban Design 23 生活环境Living Environment 24 都市景观Townscape 25 田园都市Garden City 26 办公室风致Office Landscape 27 设计方法论Design Methodology 28 设计语言Design Language 29 设计条件Design Condition 30 结构设计Structure Design 31 形式设计Form Design 32 设计过程Design Process 33 概念设计Concept Design 34 量产设计，工艺设计Technological Design 35 改型设计Model Change 36 设计调查Design Survey 37 事前调查Prior Survey 38 动态调查Dynamic Survey 39 超小型设计Compact type 40 袖珍型设计Pocket able Type 41 便携型设计Portable type
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：