蔬菜栽培学各论课程总结

蔬菜栽培学各论课程总结
蔬菜栽培学各论课程总结

蔬菜栽培学各论课程总结

姓名:徐小清学号:1031100502 班级:园艺101

天地转,光阴迫,时间总是在我们不经意间流逝。这个学期蔬菜栽培学各论的学习也结束了,在于老师根刘老师的带领下,我们园艺专业六十几号人也对蔬菜各论知识以及栽培技术有了一定的了解。

经过上学期对总论的系统学习,这学期的学习过程就显得信手拈来,课堂上两位老师先后给我们讲解了根菜类、白菜类、甘蓝类、芥菜类、绿叶蔬菜、茄果类、瓜类、豆类蔬菜、葱蒜类蔬菜、薯竽类蔬菜、水生类蔬菜、多年生蔬菜进行了详细的讲解,让我们能辨认生活中的各类蔬菜、栽培要点以及其生活习性,并对生产实习这个时间环节起了指导性的作用。

课堂上,于老师讲课很认真详细,不仅罗列了课本上的重点知识,而且能在许多小细节上给我们讲解了各类蔬菜各方向的市场行情,并指出其特色所在,让我们能更形象的记住各类做学过的蔬菜。整个课程中刘老师的教学让给我的体会更深,刘老师有着很深厚的教学功底,在其课堂上从来不缺乏笑声,不仅让我们有一个良好的学习氛围,还让知识传达的更加高效、高质。刘老师最大的特点就是放羊式教学,不管课堂是满座还是虚席散落。我个人觉得这样的方式正是我们大学生所需要的,在我看来,大学四年是人生的一个分水岭,考研的就是学生的自觉、独立学习能力。大学生的学习不是靠例行课检跟考试周的考核就能抓起来的,需要更多的是学生的自觉。

这学期的生产实习不仅包含了我们四个小组的艰辛,也饱含了所谓丰收的喜悦。从挖畦到覆膜,从育苗到定植,从浇水到施肥,从搭架到培土,再到收获,农田里虽没洒下多少汗水,但也处处留下的我们的脚印。我们在做每一件事的时候,不能敷衍,不能随便了事,这样就是对生活的亵渎,对自己的不尊重。所以,对于蔬菜栽培这种既有意义又有意思的事情,我们需要的不说百分百投入,也得做到每一个步骤的严谨有效。这学期本小组栽种品种有西瓜、毛节瓜、黄瓜、南瓜、四季豆、空心菜六个品种。人们都说,人的感情在共事的时候是最容易培养起来的,我们小组在傅慧珍组长的带领下一起撒过汗水,一起哄抢别组的成果,一起笑过。人人茫海就六个人聚在了一起,我们应该珍惜,珍惜这份汗水,珍惜这份缘分。虽然,一个学期的生产实习的机会并不多,但是,却让我学到了很多,懂得了很多,让我们看到了许多光鲜的背后隐藏着多少汗水。超市蔬菜架子上陈列的各类的蔬菜,里面包含了多少辛勤的汗水,而没有真正经历过,体验过的人是不会了解到的。只有真的在农田里操作了,体验过了,才会更懂得,才会更加珍惜。

这学期的蔬菜生产实习,让我对自己的专业有了更近一步的了解,更多地喜欢上我的专业。生产实习让我学到了专业技能,技巧,提高了我动手,动脑的能力,为我以后走上社会积累了知识,经验,让我在以后的成长过程中更加的增长了见识。它让我学会做事的同时,也更加懂得做人,更加懂得做人的道理,我们生活在人群中,做任何事情都要三思而后行,不能盲目,也不能轻易放弃,要学会合作,合作使我们更懂得了齐心协力的快乐及重要性,齐心协力让我们事半功倍,考虑的更加全面。我们在合作中成长,在合作中增长知识,在合作中体会劳动的快乐,品味生活的乐趣。大家在一起不容易,在一起劳动更不容易,也许正是因为我们在一起,所以,在炎炎烈日下,我们依然可以聚精会神地听老师讲课,

认认真真的干活,而且,大家在一起,有了竞争,才会把事情做得更好,顺应时代发展,人人挣做第一,有了竞争,有了比较,才会给自己必要地压力,有了压力,就有了动力。有了动力,还会有什么事情做不好呢?因为我们在一起,所以农田里更多了一道亮丽的风景,因为我们在一起,一起把这学期的生产实习都好好完成了。我们在老师的带领下,学到了很多技巧,我相信在不久的将来一定会帮到我们,让我们在社会上奋斗的初期能够做到游刃有余。

非常感谢两位老师和师兄这学期来的教导,期待下学期的蔬菜学课程能更精彩,更丰富。

学习概率论总结报告(个人总结)

实用汇总报告 学习概率论心得思想到 在大二刚开学我接触到了概率论与数理统计这门课程,虽然在高中时已经接触到了许多跟概率相关的东西,比如随机事件、古典概型以及一系列的计算方法但是在接触到更加高深的层次后还是有许多不一样的感受。 在课程开始之初老师就告诉我们这门课不是很难,关键还在于上课认真听讲。通过老师的简单介绍,我了解到概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门数学学科,其理论与方法的应用非常广泛,几乎遍及所有科学技术领域、工农业生产、国民经济以及我们的日常生活。对于作为信息管理与信息系统专业的我,其日后的帮助也是很大的,尤其是对于日后电脑方面的操作有着至关重要的辅助作用。 在这门课程中我们首先研究的是随机事件及一维随机变量二维随机变量的分布和特点。而在第二部分的数理统计中,它是以概率论为理论基础,根据试验或者观察得到的数据来研究随机现象,对研究对象的客观规律性做出种种估计和判断。整本书就是重点围绕这两个部分来讲述的。初学时,就算觉得理解了老师的讲课内容,但是一联系实际也会很难以应用上,简化不出有关所学知识的模型。在期末复习中,自己重新对于整个书本的流程安排还有每个章节的重点重新复习一遍,才觉得有了点头绪。 在长达一个学期的学习中,我增长了不少课程知识,同时也获得了好多关于这门课程的心得思想到。整个学期下来这门课程给我最深刻的思想到就是这门课程很抽象,很难以理解,但是这门课程给我带来了一种新的思维方式。前几章的知识好多都是高中讲过的,接触下来觉得挺简单,但是后面从第五章的大数定理及中心极限定理就开始是新的内容了。我觉得学习概率论与数理统计最重要的就是要学习书本中渗透的一种全新的思维方式。统计与概率的思维方式,和逻辑推理不一样,它是不确定的,也就是随机的思想。这也是一我思维能力最主要的体现,整个学习过程中要紧紧围绕这个思维方式进行。这些都为后面的数理统计还有参数估计、检验假设打下了基础。其次,在所有数学学科中,概率论是一门具有广泛应用的数学分支,是一门真正是把实际问题转换成数学问题的学科。在最后一章中,假设检验就是一个很好的例子。由前面所讲的伯努利大数定律知,小概率事件在N次重复试验中出现的概率很小,因此我们认为在一次试验中,小概率事件一般不会发生,如果发生了就该怀疑这件事件的真实性。正是根据这个思想去解决实际中的检验问题,总之概率与数理统计就是一门将现实中的问题建立模型然后应用理论知识解决掉的学科,具有很强的实际应用性。 在整个学期学习过程中,老师生动的讲解让我一直对这门课程保持着浓厚的兴趣,课上总是会讲解一些实际中的问题,比如抽奖先后中奖概率都一样,扔硬币为什么正反面的概率都是二分之一……一些问题还会让我们更理性的对待实际中的一些问题,比如赌博赢的概率很小,彩票中奖概率也是微乎其微,所以不能迷恋那些,不能期望用投机取巧来赚取钱财。总之,概率论与数理统计给予我的帮助是很大的。不仅拓展了我的数学思维,而且还帮助我把课堂上的知识与生活中的例子联系了起来。当然,这些与老师的辛勤劳动是分不开的,在此,十分感谢马金凤老师对我们一学期以来的谆谆教诲。 1 / 1

概率论重要知识点总结

概率论重要知识点总结 概率论重要知识点总结 第一章随机事件及其概率 第一节基本概念 随机实验:将一切具有下面三个特点: (1)可重复性 (2)多结果性 (3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用表示。 随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为。必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω.样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间.样本空间用Ω表示.一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集,复合事件—多点集一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件发生必然导致事件B发生,则称B 包含A,记为,则称事件A与事件B 相等,记为A=B。 事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 事件的积:称事件“事件A与事件B 都发生”为A 或AB。事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为A-B。用交并补可以表示为互斥事件:如果A,B两事件不

能同时发生,即AB=Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A+B。对立事件:称事件“A不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。对立事件的性质:事件运算律:设A,B,C为事件,则有: (1)交换律:AB=BA,AB=BA A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A(BC)=(AB)(AC)ABAC (4)对偶律(摩根律): 第二节事件的概率 概率的公理化体系:第三节古典概率模型1、设试验E 是古典概型,其样本空间Ω个样本点组成.则定义事件A 的概率为的某个区域,它的面积为μ(A),则向区域上随机投掷一点,该点落在区域假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可.第四节条件概率条件概率:在事件B 发生的条件下,事件A 发生的概率称为条件概率,记作乘法公式: P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设第五节事件的独立性两个事件的相互独立:若两事件A、B 满足P(AB)=相互独立.三个事件的相互独立:对于三个事件A、B、C,若P(AB)=相互独立三个事件的两两独立:对于三个事件A、B、C,若P(AB)=两两独立独立的性质:若A 均相互独立总结: 1.条件概率是概率论中的重要概念,其与独立性有密切的关系,在不具有独立性的场合,它将扮演主要的角色。 2.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式在概率论的计算中经常使用,应

信息论与编码课程总结

信息论与编码 《信息论与编码》这门课程给我带了很深刻的感受。信息论是人类在通信工程实践之中总结发展而来的,它主要由通信技术、概率论、随机过程、数理统计等相结合而形成。它主要研究如何提高信息系统的可靠性、有效性、保密性和认证性,以使信息系统最优化。学习这门课程之后,我学到了很多知识,总结之后,主要有以下几个方面: 首先是基本概念。信息是指各个事物运动的状态及状态变化的方式。消息是指包括信息的语言、文字和图像等。信号是消息的物理体现,为了在信道上传输消息,就必须把消息加载到具有某种物理特性的信号上去。信号是信息的载荷子或载体。信息的基本概念在于它的不确定性,任何已确定的事物都不含有信息。信息的特征:(1)接收者在收到信息之前,对其内容是未知的。(2)信息是能使认识主体对某一事物的未知性或不确定性减少的有用知识。(3)信息可以产生,也可以消失,同时信息可以被携带、存储及处理。(4)信息是可以量度的,信息量有多少的差别。编码问题可分解为3类:信源编码、信道编 码、加密编码。= 理论上传输的最少信息量 编码效率实际需要的信息量。 接下来,学习信源,重点研究信源的统计特性和数学模型,以及各类离散信源的信息测度 —熵及其性质,从而引入信息理论的一些基本概念和重要结论。本章内容是香农信息论的基础。重点要掌握离散信源的自信息,信息熵(平均自信息量),条件熵,联合熵的的概念和求法及其它们之间的关系,离散无记忆的扩展信源的信息熵。另外要记住信源的数学模型。通过学习信源与信息熵的基本概念,了解了什么是无记忆信源。信源发出的序列的统计性质与时间的推移无关,是平稳的随机序列。当信源的记忆长度为m+1时,该时刻发出的符号与前m 个符号有关联性,而与更前面的符号无关,这种有记忆信源叫做m 阶马尔可夫信源。若上述条件概率与时间起点无关,则信源输出的符号序列可看成齐次马尔可夫链,这样的信源叫做齐次马尔可夫信源。之后学习了信息熵有关的计算,定义具有概率为 () i p x 的符号i x 的自信息量为:()log ()i i I x p x =-。自信息量具有下列特性:(1) ()1,()0i i p x I x ==(2)()0,()i i p x I x ==∞(3)非负性(4)单调递减性(5)可加 性。信源熵是在平均意义上来表征信源的总体特征,它是信源X 的 函数,一般写成H (X )。信源熵:()()log ()i i i H X p x p x =-∑,条件熵:(|)(,)log (|) i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑联合 熵(|)(,)log (,)i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑,联合熵 H(X,Y)与熵H(X)及条件熵H(Y|X)的关系: (,)()(|)()(|)H X Y H X H Y X H X H X Y =+=+。互信息: ,(|)(|)(;)(,)log ()(|)log () () j i j i i j i j i ij i j j j p y x p y x I X Y p x y p x p y x p y p y = = ∑ ∑ 。熵的性质:非负性,对称性,确定 性,极值性。 接下来接触到信道,知道了信道的分类,根据用户数可以分为,单用户和多用户;根

概率论与数理统计期末总结

第1章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 称满足以下三个条件的试验为随机试验: (1)在相同条件下可以重复进行; (2)每次试验的结果不止一个,并且能事先明确所有的可能结果; (3)进行试验之前,不能确定哪个结果出现。 1.2 样本点 样本空间 随机事件 随机试验的每一个可能结果称为一个样本点,也称为基本事件。 样本点的全体所构成的集合称为样本空间,也称为必然事件。必然事件在每次试验中必然发生。 随机试验的样本空间不一定唯一。在同一试验中,试验的目的不同时,样本 空间往往是不同的。所以应从试验的目的出发确定样本空间。 样本空间的子集称为随机事件,简称事件。 在每次试验中必不发生的事件为不可能事件。 1.3 事件的关系及运算 (1)包含关系 B A ?,即事件A 发生,导致事件B 发生; (2)相等关系 B A =,即B A ?且A B ?; (3)和事件(也叫并事件) B A C ?=,即事件A 与事件B 至少有一个发生; (4)积事件(也叫交事件) B A AB C ?==,即事件A 与事件B 同时发生; (5)差事件 AB A B A C -=-=,即事件A 发生,同时,事件B 不发生; (6)互斥事件(也叫互不相容事件) A 、 B 满足φ=AB ,即事件A 与事件B 不同时发生; (7)对立事件(也叫逆事件) A A -Ω=,即φ=Ω=?A A A A ,。

1.4 事件的运算律 (1)交换律 BA AB A B B A =?=?,; (2)结合律 ()()()()C AB BC A C B A C B A =??=??,; (3)分配律 ()()()()()()C A B A BC A AC AB C B A ??=??=?,; (4)幂等律 A AA A A A ==?, ; (5)差化积 B A AB A B A =-=-; (6)反演律(也叫德·摩根律)B A AB B A B A B A B A ?==?=?=?,。 1.5 概率的公理化定义 设E 是随机试验,Ω为样本空间,对于Ω中的每一个事件A ,赋予一个实数P (A ),称之为A 的概率,P (A )满足: (1)1)(0≤≤A P ; (2)1)(=ΩP ; (3)若事件 ,,, ,n A A A 21两两互不相容,则有 () ++++=????)()()(2121n n A P A P A P A A A P 。 1.6 概率的性质 (1)0)(=φP ; (2)若事件n A A A ,, , 21两两不互相容,则())()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=??? ; (3))(1)(A P A P -=; (4))()()(AB P B P A B P -=-。 特别地,若B A ?,则)()(),()()(B P A P A P B P A B P ≤-=-; (5))()()()(AB P B P A P B A P -+=?。

概率论知识点总结

概率论总结 目录 一、前五章总结 第一章随机事件和概率 (1) 第二章随机变量及其分布 (5) 第三章多维随机变量及其分布 (10) 第四章随机变量的数字特征 (13) 第五章极限定理 (18) 二、学习概率论这门课的心得体会 (20) 一、前五章总结 第一章随机事件和概率 第一节:1.、将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结 果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E表示。 在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随 机事件,简称为事件。 不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为S或Ω。 2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点,记作e 或ω. 全体 样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示.

一个随机事件就是样本空间的一个子集。 基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件间的关系及运算,就是集合间的关系和运算。 3、定义:事件的包含与相等 若事件A发生必然导致事件B发生,则称B包含A,记为B?A 或A?B。 若A?B且A?B则称事件A与事件B相等,记为A=B。 定义:和事件 “事件A与事件B至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件 A与事件B的和事件。记为A∪B。用集合表示为: A∪B={e|e∈A,或e∈B}。 定义:积事件 称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件,记为A∩ B或AB,用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。 定义:差事件 称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差 事件,记为A-B,用集合表示为 A-B={e|e∈A,e?B} 。 定义:互不相容事件或互斥事件 如果A,B两事件不能同时发生,即AB=Φ,则称事件A与事件 B是互不相容事件或互斥事件。 定义6:逆事件/对立事件 称事件“A不发生”为事件A的逆事件,记为ā。A与ā满足:A ∪ā= S,且Aā=Φ。

概率论知识点总结及心得体会

概率论总结及心得体会 2008211208班 08211106号 史永涛 班内序号:01 目录 一、前五章总结 第一章随机事件和概率 (1) 第二章随机变量及其分布 (5) 第三章多维随机变量及其分布 (10) 第四章随机变量的数字特征 (13) 第五章极限定理 (18) 二、学习概率论这门课的心得体会 (20) 一、前五章总结 第一章随机事件和概率 第一节:1.、将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用E表示。 在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。

不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为S或Ω。 2、我们把随机试验的每个基本结果称为样本点,记作e 或ω. 全体 样本点的集合称为样本空间. 样本空间用S或Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。 基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件间的关系及运算,就是集合间的关系和运算。 3、定义:事件的包含与相等 若事件A发生必然导致事件B发生,则称B包含A,记为B?A 或A?B。 若A?B且A?B则称事件A与事件B相等,记为A=B。 定义:和事件 “事件A与事件B至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件 A与事件B的和事件。记为A∪B。用集合表示为: A∪B={e|e∈A,或e∈B}。 定义:积事件 称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件,记为A∩ B或AB,用集合表示为AB={e|e∈A且e∈B}。 定义:差事件 称“事件A发生而事件B不发生,这一事件为事件A与事件B的差 事件,记为A-B,用集合表示为 A-B={e|e∈A,e?B} 。

概率论知识点总结

概率论知识点总结 第一章 随机事件及其概率 第一节 基本概念 随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。 随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。 不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω. 样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示. 一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件—单点集,复合事件—多点集 一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。 事件的关系与运算(就是集合的关系和运算) 包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为A B ?或B A ?。 相等关系:若A B ?且B A ?,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。 事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。记为 A ∪B 。 事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。 事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。 用交并补可以表示为B A B A =-。 互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。互斥时B A ?可记为A +B 。 对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为A 。对立事件的性质: Ω=?Φ=?B A B A ,。 事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)对偶律(摩根律):B A B A ?=? B A B A ?=? 第二节 事件的概率 概率的公理化体系: (1)非负性:P(A)≥0; (2)规范性:P(Ω)=1 (3)可数可加性: ????n A A A 21两两不相容时

信息技术学习心得体会5篇(20200813040521)

[标签:标题] 篇一:信息技术能力提升学习感想 信息技术应用能力提升学习感想 当今社会是一个信息化的社会,人们无时无刻都处在一个信息交互的状态,随着信息技术的不断发展,多媒体教学成为活跃课堂、调动学生学习积极性的一种主要手段。因而,对于教师而言,信息技术手段的掌握和应用是我们必须掌握的一门技术。接到学校部署的“信 息技术应用能力提升”的网络学习任务,故而倍加珍惜这次研修学习的机会。 通过这次培训,我收获颇丰。在教学中必然要打破传统的传授式的教学模式,而构建出适应信息社会的新型教学模式来。我深深体会到: 信息技术对教师的重要作用。我清楚地认识到随着以计算机为核心的信息技术在教育中的广泛应用,教师不是像以前那样,单凭一张嘴、一支粉笔、一块黑板即可进行教学,而是综合应用多种媒体技术,利用多媒体和微机网络,开展教学。教师不能只停在原有知识的认识上,要不断学习,不断完善自己,不断充实自己。现在的学生更是聪明,他们不仅能在学校里学习知识,还能通过电视、网络等多种途径学到更多的知识。因而,教师必须有一种超前 意识。 在教育系统中,教育信息是最活跃的因素。教育系统本身要求教师具备一定的信息素养, 教师可以通过网络学习新知识,可以与同行交流经验,可以与学生进行沟通,可以,多渠道 掌握计算机操作技术,提升信息技术应用能力。 这次培训的时间虽然短些,但我通过学习认识到计算机的重要性,我会在今后的工作中,充分利用学到的知识进行教育教学,创新信息技术教学手段,提高信息技术应用能力。篇二:信息技术提升培训心得体会 小学语文信息技术提升工程 培训心得体会 关市镇盘石完小綦恒柏这次我有幸参加了小学语文信息技术提升工程培训,通过这次培训,对我今后的语文教育教学方法产生极大影响,感受到教学工作的艰巨。同时对我们各方 面的能力有了很大提高,特别是对信息技术的综合运用能力,现在已不只停留在课件的简单 制作上。使我们认识到做为一名语文教师应积极主动吸纳当今最新的技术,并致力于把它们 应用于课堂内的教与学活动中,在这短短的培训中深深的体会到: 1、通过本次的培训分清楚了教育技术和信息技术这两个概念。教育技术必须以信息技术为 基础,但却并不同于信息技术。教育技术中的技术包括有形技术和无形技术。有形技术是教育技术的依托,无形技术是教育技术的灵魂。教育技术的有效运用,是要在先进的教育思想、理论的指导下合理地选择有形技术,将其有机的结合在一起,应用到实际教学中。而信息技 术是指一切能够扩展人类有关器官功能的技术。我们在日常的教育教学中,要合理的运用现 代教学技术为我们的课堂增添情趣,为我们的教育教学有一个良好的结果奠定基础。 2、通过培训对信息技术的运用有了一个质的飞跃,一改过去的“多媒体可有可无”的落后 思想,我们积极采用信息技术与各学科的整合并初显成效,可以说终于尝到了信息化教学的 甜头。听了六堂课后,充分相信这些对课堂教学质量的提高提供了很好的保证。 3、教师具备良好的信息素养是终生学习、不断完善自身的需要。信息素养是终生学习者具 有的特征。在信息社会,一名高素质的教师应具有现代化的教育思想、教学观念,掌握现代 化的教学方法和教学手段,熟练运用信息工具(网络、电脑)对信息资源进行有效的收集、 组织、运用;这些素质的养成就要求教师不断地学习,才能满足现代化教学的需要;信息素

概率论与数理统计知识点总结(详细)

《概率论与数理统计》 第一章概率论的基本概念 (2) §2.样本空间、随机事件..................................... 2.. §4 等可能概型(古典概型)................................... 3.. §5.条件概率.............................................................. 4.. . §6.独立性.............................................................. 4.. . 第二章随机变量及其分布 (5) §1随机变量.............................................................. 5.. . §2 离散性随机变量及其分布律................................. 5..§3 随机变量的分布函数....................................... 6..§4 连续性随机变量及其概率密度............................... 6..§5 随机变量的函数的分布..................................... 7..第三章多维随机变量. (7) §1 二维随机变量............................................ 7...§2边缘分布................................................ 8...§3条件分布................................................ 8...§4 相互独立的随机变量....................................... 9..§5 两个随机变量的函数的分布................................. 9..第四章随机变量的数字特征.. (10)

信息技术学习心得体会5篇

信息技术学习心得体会5篇 篇一:信息技术能力提升学习感想 信息技术应用能力提升学习感想 当今社会是一个信息化的社会,人们无时无刻都处在一个信息交互的状态,随着信息技术的不断发展,多媒体教学成为活跃课堂、调动学生学习积极性的一种主要手段。因而,对于教师而言,信息技术手段的掌握和应用是我们必须掌握的一门技术。接到学校部署的“信息技术应用能力提升”的网络学习任务,故而倍加珍惜这次研修学习的机会。 通过这次培训,我收获颇丰。在教学中必然要打破传统的传授式的教学模式,而构建出适应信息社会的新型教学模式来。我深深体会到: 信息技术对教师的重要作用。我清楚地认识到随着以计算机为核心的信息技术在教育中的广泛应用,教师不是像以前那样,单凭一张嘴、一支粉笔、一块黑板即可进行教学,而是综合应用多种媒体技术,利用多媒体和微机网络,开展教学。教师不能只停在原有知识的认识上,要不断学习,不断完善自己,不断充实自己。现在的学生更是聪明,他们不仅能在学校

里学习知识,还能通过电视、网络等多种途径学到更多的知识。因而,教师必须有一种超前意识。 在教育系统中,教育信息是最活跃的因素。教育系统本身要求教师具备一定的信息素养,教师可以通过网络学习新知识,可以与同行交流经验,可以与学生进行沟通,可以…多渠道掌握计算机操作技术,提升信息技术应用能力。 这次培训的时间虽然短些,但我通过学习认识到计算机的重要性,我会在今后的工作中,充分利用学到的知识进行教育教学,创新信息技术教学手段,提高信息技术应用能力。 篇二:信息技术提升培训心得体会 小学语文信息技术提升工程 培训心得体会 关市镇盘石完小綦恒柏这次我有幸参加了小学语文信息技术提升工程培训,通过这次培训,对我今后的语文教育教学方法产生极大影响,感受到教学工作的艰巨。同时对我们各方面的能力有了很大提高,特别是对信息技术的综合运用能力,现在已不只停留在的简单制作上。使我们认识到做为一名语文教师应积极主动吸纳当今最新的技术,并致力于把它们应用于课堂内的教与学活动中,在这短短的培训中深深的体会到:

概率论与数理统计知识点总结(免费超详细版)

《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=??

分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事 件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ), 称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P (3)可列可加性:设n A A A ,,,21Λ是两两互不相容的事件,有∑===n k k n k k A P A P 1 1 )()(Y (n 可 以取∞) 2.概率的一些重要性质: (i ) 0)(=φP (ii )若n A A A ,,,21Λ是两两互不相容的事件,则有∑===n k k n k k A P A P 1 1 )()( Y (n 可以取∞)

信息论基础总结

?? ? ???=??????)()()()(2 211 I I x q x x q x x q x X q X Λ Λ∑==I i i x q 1 1 )(?? ? ???=??????)()()()(2211 m q q q q x x x x x x X X m ΛΛ∏ =N i i x q 1 )(第1章 信息论基础 信息是物质和能量在空间和时间上分布的不均匀程度,或者说信息是关于事物运动的状态和规律。 消息是能被人们感觉器官感知的客观物质和主观思维的运动状态或存在状态。 通信系统中形式上传输的是消息,实质上传输的是信息,消息中包含信息,消息是信息的载体。 信息论是研究信息的基本性质及度量方法,研究信息的获取、传输、存储和处理的一般规律的科学。 狭义信息论 信息论研究的范畴: 实用信息论 广义信息论 信息传输系统 信息传输系统的五个组成部分及功能: 1. 信源 信源是产生消息的源。 2. 编码器 编码器是将消息变换成适合于信道传送的信号的设备。 编码器分为信源编码器和信道编码器两种。 3. 信道 信道是信息传输和存储的媒介,如光纤、电缆、无线电波等。 4. 译码器 译码器是编码器的逆变换,分为信道译码器和信源译码器。 5. 信宿 信宿是消息的接收者,可以是人,也可以是机器。 离散信源及其数学模型 离散信源—消息集X 为离散集合,即时间和空间均离散的信源。 连续信源—时间离散而空间连续的信源。波形信源—时间和空间均连续的信源。 无记忆信源—X 的各时刻取值相互独立。有记忆信源—X 的各时刻取值互相有关联。 离散无记忆信源的数学模型—离散型的概率空间: x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤I 0≤q(x i )≤1 离散无记忆N 维扩展信源的数学模型: x =x 1x 2…x N x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤N q (x )=q (x 1x 2 … x N )= 离散信道及其数学模型 离散信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值离散的随机序列。离散信道有时也称为数字信道。 连续信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值连续的随机序列,又称为模拟信道。 半连续信道—输入序列和输出序列一个是离散的,而另一个是连续的。 波形信道—信道的输入和输出都是时间上连续,并且取值也连续的随机信号。 无记忆信道—信道的输出y 只与当前时刻的输入x 有关。 有记忆信道—信道的输出y 不仅与当前时刻的输入x 有关,还与以前的输入有统计关系。

概率论与数理统计总结

第一章 随机事件与概率 第一节 随机事件及其运算 1、 随机现象:在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象 2、 样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合,记为Ω={ω},其中ω 表示基本结果,又称为样本点。 3、 随机事件:随机现象的某些样本点组成的集合常用大写字母A 、B 、C 等表 示,Ω表示必然事件,?表示不可能事件。 4、 随机变量:用来表示随机现象结果的变量,常用大写字母X 、Y 、Z 等表示。 5、 时间的表示有多种: (1) 用集合表示,这是最基本形式 (2) 用准确的语言表示 (3) 用等号或不等号把随机变量于某些实属联结起来表示 6、事件的关系 (1)包含关系:如果属于A 的样本点必属于事件B ,即事件 A 发生必然导致事 件B 发生,则称A 被包含于B ,记为A ?B; (2)相等关系:若A ?B 且B ? A ,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。 (3)互不相容:如果A ∩B= ?,即A 与B 不能同时发生,则称A 与B 互不相容 7、事件运算 (1)事件A 与B 的并:事件A 与事件B 至少有一个发生,记为 A ∪B 。 (2)事件A 与B 的交:事件A 与事件B 同时发生,记为A ∩ B 或AB 。 (3)事件A 对B 的差:事件A 发生而事件B 不发生,记为 A -B 。用交并补可以表示为B A B A =-。 (4)对立事件:事件A 的对立事件(逆事件),即 “A 不发生”,记为A 。 对立事件的性质:Ω=?Φ=?B A B A ,。 8、事件运算性质:设A ,B ,C 为事件,则有 (1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA (2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC (3)分配律:A ∪(B ∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C)、 A(B ∪C)=(A ∩B)∪(A ∩C)= AB ∪ AC (4)棣莫弗公式(对偶法则):B A B A ?=? B A B A ?=? 9、事件域:含有必然事件Ω ,并关于对立运算和可列并运算都封闭的事件类ξ 称为事件域,又称为σ代数。具体说,事件域ξ满足: (1)Ω∈ξ; (2)若A ∈ξ,则对立事件A ∈ξ; (3)若A n ∈ξ,n=1,2,···,则可列并 ∞=1n n A ∈ξ 。

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《概率论与数理统计》 第一章 概率论的基本概念 §2.样本空间、随机事件 1.事件间的关系 B A ?则称事件B 包含事件A ,指事件A 发生必然导致事件B 发生 B }x x x { ∈∈=?或A B A 称为事件A 与事件B 的和事件,指当且仅当A ,B 中至少有一个发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ∈∈=?且A B A 称为事件A 与事件B 的积事件,指当A ,B 同时发生时,事件B A ?发生 B }x x x { ?∈=且—A B A 称为事件A 与事件B 的差事件,指当且仅当A 发生、B 不发生时,事件B A —发生 φ=?B A ,则称事件A 与B 是互不相容的,或互斥的,指事件A 与事件B 不能同时发生,基本事件是两两互不相容的 且S =?B A φ=?B A ,则称事件A 与事件B 互为逆事件,又称事件A 与事件B 互为对立事件 2.运算规则 交换律A B B A A B B A ?=??=? 结合律)()( )()(C B A C B A C B A C B A ?=???=?? 分配律 )()B (C A A C B A ???=??)( ))(()( C A B A C B A ??=?? 徳摩根律B A B A A B A ?=??=? B — §3.频率与概率 定义 在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事 件A 发生的频数,比值n n A 称为事件A 发生的频率 概率:设E 是随机试验,S 是它的样本空间,对于E 的每一事件A 赋予一个实数,记为P (A ),称为事件的概率 1.概率)(A P 满足下列条件: (1)非负性:对于每一个事件A 1)(0≤≤A P (2)规范性:对于必然事件S 1)S (=P

概率论知识点总结

概率论知识点总结 基本概念随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。 必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。 样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω、样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间、样本空间用Ω表示、一个随机事件就是样本空间的一个子集。基本事件多点集一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件A 发生必然导致事件B发生,则称B包含A,记为或。 相等关系:若且,则称事件A与事件B相等,记为A=B。事件的和:“事件A与事件B至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A与事件B的和事件。记为A∪B。事件的积:称事件“事件A与事件B都发生”为A与B的积事件,记为A∩ B或AB。事件的差:称事件“事件A发生而事件B不发生”为事件A 与事件B的差事件,记为 A-B。用交并补可以表示为。互斥事件:如果A,B两事件不能同时发生,即AB=Φ,则称事件A与事件B是互不相容事件或互斥事件。互斥时可记为A+B。对立事

件:称事件“A不发生”为事件A的对立事件(逆事件),记为。对立事件的性质:。事件运算律:设A,B,C为事件,则有(1)交换律:A∪B=B∪A,AB=BA(2)结合律: A∪(B∪C)=(A∪B)∪C=A∪B∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB∪AC(4)对偶律(摩根律): 第二节事件的概率概率的公理化体系:(1)非负性: P(A)≥0;(2)规范性:P(Ω)=1(3)可数可加性:两两不相容时概率的性质:(1)P(Φ)=0(2)有限可加性:两两不相容时当AB=Φ时P(A∪B)=P(A)+P(B)(3)(4)P(A-B)=P(A)- P(AB)(5)P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)第三节古典概率模型 1、设试验E是古典概型, 其样本空间Ω由n个样本点组成,事件A由k个样本点组成、则定义事件A的概率为 2、几何概率:设事件A是Ω的某个区域,它的面积为 μ(A),则向区域Ω上随机投掷一点,该点落在区域 A 的概率为假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可、第四节条件概率条件概率:在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为条件概率,记作 P(A|B)、乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设是一个完备事件组,则

概率论学习心得总结

竭诚为您提供优质文档/双击可除 概率论学习心得总结 篇一:《概率论与数理统计》课程学习心得 《概率论与数理统计》课程学习心得 1004012033陈孝婕10计本3班 有人说:“数学来源于生活,应用于生活。数学是有信息的,信息是可以提取的,而信息又是为人们服务的。”那么概率肯定是其中最为重要的一部分。巴特勒主教说,对我们未来说,可能性就是我们生活最好的指南,而概率即可能。 概率论与数理统计是现代数学的一个重要分支。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。主要包括:极限理论、随机过程论、数理统计学、概率论方法应用、应用统计学等。极限理论包括强极限理论及弱极限理论;随机过程论包括马氏过程论、鞅论、随机微积分、平稳过程等有关理论。概率论方法应用是一个涉及面十分广泛的领域,包括随机力学、统计物理学、保险学、随机网络、排队论、可靠性理论、随机信

号处理等有关方面。应用统计学方法的产生主要来源于实质性学科的研究活动中,例如,最小二乘法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归分析源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集等等。本研究方向在学习概率论、统计学、随机过程论等基本理论的基础上,致力于概率统计理论和方法同其它学科交叉领域的研究,以及统计学同计算机科学相结合而产生的数据挖掘的研究。此外,金融数学也是本专业的一个主要研究方向。它主要是通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。 生活中会遇到这样的事例:有四张彩票供三个人抽取,其中只有一张彩票有奖。第一个人去抽,他的中奖概率是25%,结果没抽到。第二个人看了,心里有些踏实了,他中奖的概率是33%,结果他也没抽到。第三个人心里此时乐开了花,其他的人都失败了,觉得自己很幸运,中奖的机率高达50%,可结果他同样没中奖。由此看来,概率的大小只是在效果上有所不同,很大的概率给人的安慰感更为强烈。但在实质上却没有区别,每个人中奖的概率都是50%,即中奖与不中奖。 同样的道理,对于个人而言,在生活中要成功做好一件

高中数学概率统计知识点总结

高中数学概率统计知识 点总结 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

高中数学概率统计知识点总结 一、抽样方法 1.简单随机抽样 2.简单随机抽样常用的方法:(1)抽签法;⑵随机数表法。 3.系统抽样:K (抽样距离)=N (总体规模)/n (样本规模) 4.分层抽样: 二、样本估计总体的方式 1、用样本的频率分布估计总体分布 (1)频率分布直方图的画法;(2)频率的算法;(3)频率分布折线图;(4)总体密度曲线;(5)茎叶图。 茎叶图又称“枝叶图”,它的思路是将数组中的数按位数进行比较,将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主干的后面,这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数,每个数具体是多少。 2、用样本的数字特征估计总体的数字特征 (1)众数、中位数、平均数的算法;(2)标准差、方差公式。 3、样本均值:n x x x x n +++= 21 4、.样本标准差:n x x x x x x s s n 2 22212)()()(-++-+-== 三、两个变量的线性相关 1、正相关 2、负相关 正相关:自变量增加,因变量也同时增加(即单调递增) 负相关:自变量增长,因变量减少(即单调递减) 四、概率的基本概念 (1)必然事件(2)不可能事件(3)确定事件(4)随机事件 (5)频数与频率(6)频率与概率的区别与联系 必然事件和不可能事件统称为确定事件 1他们都是统计系统各元件发生的可能性大小; 2、频率一般是大概统计数据经验值,概率是系统固有的准确值; 3频率是近似值,概率是准确值

《信息论与编码》课程小结

《信息论与编码》课程小结 《信息论与编码》课程小结信息论是应用概率论、随机过程和数理统计和近代代数等方法,来研究信息的存储、传输和处理中一般规律的学科。它的主要目的是提高通信系统的可靠性、有效性和安全性,以便达到系统的最优化。 关于信息论的基本理论体系,1948年,香农在贝尔系统技术杂志

上发表“通信的数学理论”。在文中,他用概率测度和数理统计的方法系统地讨论了通信的基本问题,得出了几个重要而带有普遍意义的结论,并由此奠定了现代信息论的基础。香农理论的核心是:揭示了在通信系统中采用适当的编码后能够实现高效率和高可靠地传输信息,并得出了信源编码定理和信道编码定理。然而,它们给出了编码的性能极限,在理论上阐明了通信系统中各种因素的相互关系,为寻找最佳通信系统提供了重要的理论依据。 对信息论的研究内容一般有以下三种理解: (1) 狭义信息论,也称经典信息论。它主要研究信息的测度、信道容量以及信源和信道编码理论等问题。这部分内容是信息论的基础理论,又称香农基本理论。 (2) 一般信息论,主要是研究信息传输和处理问题。除了香农理论以外,还包括噪声理论、信号滤波和预测、统计检测与估计理论、调制理论、信息处理理论以及保密理论等。后一部分内容以美国科学家维纳为代表,其中最有贡献的是维纳和苏联科学家柯尔莫哥洛夫。 (3) 广义信息论。广义信息论不仅包括上述两方面的内容,而且包括所有与信息有关的自然和社会领域,如模式识别、计算机翻译、心理学、遗传学、神经生理学、语言学、语义学甚至包括社会学中有关信息的问题,是新兴的信息科学理论。 信息论已经成为现代信息科学的一个重要组成部分,它是现代通信和信息技术的理论基础。现代信息论又是数学概率论下的一个分支,与遍历性理论、大偏差理论以及统计力学等都有密切关系。 关于信息论与编码课程的特点,信息论课程中运用了大量的数学知识。例如:在讨论纠错编码中生成矩阵和一致校验矩阵的关系时,需要用到矩阵的运算和性质;在讨论连续信源熵时,需要对连续信源概率密度进行积分运算;在讨论离散信源熵的最大值或信道容量的最大值时,要计算多元函数的条件极值。此外,信息论与编码中很多定理都伴随着复杂的数学证明,其中最明显的就是香农三定理(无失真信源编码定理、有

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