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機械設(shè)備

機械設(shè)備學什么外語好學,機械設(shè)備學什么外語好學些

2024-04-07 17:53:04 機械設(shè)備 0人已圍觀

大家好,今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,就是關(guān)于機械設(shè)備學什么外語好學的問題,于是小編就整理了2個相關(guān)介紹機械設(shè)備學什么外語好學的解答,讓我們一起看看吧。

本科機械電子工程學過哪些專業(yè)課,對此你有什么感受?

很高興回答您的問題。本科機械電子工程有以下幾個課程:

機械設(shè)備學什么外語好學,機械設(shè)備學什么外語好學些

1.主干課程

工程力學、機械原理及機械零件、電工與電子技術(shù)、微型計算機原理及應用、熱加工工藝基礎(chǔ)、熱加工工藝設(shè)備及設(shè)計、檢測技術(shù)及控制工程、CAD/CAM基礎(chǔ)。

教學注重學生的工程實踐能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng),依托光、機、電、計算機、信息控制等方面的綜合優(yōu)勢,提供計算機測控系統(tǒng)、自動化儀表及裝置、機電工程智能檢測、光電轉(zhuǎn)換與通信技術(shù)等系列選修課程,供學生自主選讀。

使學生能綜合運用所學知識設(shè)計、開發(fā)各行業(yè)所需的測控系統(tǒng)及測試儀器。

2.培養(yǎng)要求:

該專業(yè)主要學習力學、機械學、微電子技術(shù)、電力電子技術(shù)、信號處理技術(shù)、計算機應用技術(shù)、信息處理技術(shù)和現(xiàn)代設(shè)計方法的基本知識,受到現(xiàn)代工程師的基本訓練,具有機電產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)、制造、運行、試驗與生產(chǎn)組織管理的基本能力。

3.相近專業(yè)

機械設(shè)計制造及其自動化、機械工程及自動化、自動化、機械設(shè)計制造、材料成型及控制工程、材料物理、化工制造、工業(yè)設(shè)計、過程裝備與控制工程、車輛工程等。


機械電子工程專業(yè),是機械工程與自動化的一種。機械電子工程專業(yè)包括基礎(chǔ)理論知識和機械設(shè)計制造方法,計算機軟硬件應用能力。集諸多技術(shù)于一體:機械技術(shù)、電子技術(shù)、自動控制技術(shù)、檢測傳感技術(shù)、信息處理技術(shù)、伺服驅(qū)動技術(shù)、系統(tǒng)總體技術(shù)

主要專業(yè)課程有:

電工與電子技術(shù)、機械制圖、工程力學、機械設(shè)計基礎(chǔ)、機械原理、機械制造基礎(chǔ)、液壓與氣動技術(shù)、機械制造技術(shù)基礎(chǔ)、電氣控制與PLC、單片機原理與接口技術(shù)、數(shù)控原理與維修、機電一體化系統(tǒng)設(shè)計、先進制造技術(shù)導論、C語言程序設(shè)計、理論力學、材料力學、公差測量。

感受:

1、單論純粹的學習機械專業(yè)知識,感覺很乏味,而且特別不易接受,尤其是制造方面的,沒有親身實踐過,理論很難消化!那些工藝什么的,像天書一樣!

2、涉及的技術(shù)方面太廣,上面所羅列的都有7種,所以不能來者不拒,要偏向某一塊或某幾塊,即機械、電子、自動化、傳感器、液壓等等!像我自己對自動化控制方面興趣就很濃厚,PLC、自動化控制基礎(chǔ)等課程重點學習!

3、機械設(shè)計基礎(chǔ)很重要,專業(yè)基礎(chǔ)課必須學好,這是學好該專業(yè)的必備技能!

4、興趣是最好的老師,沒有興趣確實會影響到很多,不僅學習成績,而且實習、工作都不太順利,還是要把興趣培養(yǎng)起來

5、確定今后的發(fā)展方向,就是第2點說的那樣,選擇一個側(cè)重的方面,重點攻克

機器學習需要哪些數(shù)學基礎(chǔ)?

過去的幾個月中,有幾人聯(lián)系我,訴說他們對嘗試進入數(shù)據(jù)科學的世界,以及用機器學習的技術(shù)去探索統(tǒng)計規(guī)律并構(gòu)建無可挑剔的數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品的熱忱。然而,我發(fā)現(xiàn)一些人實際上缺乏必要的數(shù)學直覺和知識框架去得到有用的結(jié)果。這便是我決定寫這篇博文的主要原因。最近涌現(xiàn)出了很多易于使用的機器學習和深度學習的軟件包,例如 scikit-learn, Weka, Tensorflow 等等。機器學習理論是統(tǒng)計學、概率學、計算機科學以及算法的交叉領(lǐng)域,是通過從數(shù)據(jù)中的迭代學習去發(fā)現(xiàn)能夠被用來構(gòu)建智能應用的隱藏知識。盡管機器學習和深度學習有著無限可能,然而為了更好地掌握算法的內(nèi)部工作機理和得到較好的結(jié)果,對大多數(shù)這些技術(shù)有一個透徹的數(shù)學理解是必要的。

邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)的計算方法


為什么要重視數(shù)學?

機器學習中的數(shù)學是重要的,有很多原因,下面我將強調(diào)其中的一些:

1. 選擇正確的算法,包括考慮到精度、訓練時間、模型復雜度、參數(shù)的數(shù)量和特征數(shù)量。

2. 選擇參數(shù)的設(shè)置和驗證策略。

我是一枚ios開發(fā),目前已經(jīng)在從事機器學習工作,主要做圖像識別和推薦算法,從我的角度來講一下需要哪些數(shù)學知識:

  1. 初級知識:
  • 一元一次方程y=kx+b
  • 二元一次方程組解法
  • 余弦定理
  • 勾股定理
  • 三角函數(shù)
  • 冪次運算
  • 平方運算
  • 分數(shù)運算

2. 高級知識
  • 微分學
  • 積分學
  • 求導
  • 統(tǒng)計學
  • 線性代數(shù)
  • 貝葉斯原理
  • 最小二乘法
  • sigmoid函數(shù)

對于搞機器學習的同學來說,高等數(shù)學、線性代數(shù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最重要的三門的數(shù)學基礎(chǔ)了。下面我來分別說明這三方面在機器學習中的作用

一. 高等數(shù)學

高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒展開等等知識點在機器學習中都有應用到。例如在邏輯回歸模型求梯度時候需要求偏導、優(yōu)化目標使用的牛頓迭代方法、帶約束優(yōu)化問題的SVM需要用到拉格朗日乘數(shù)法等等,還有其它高等數(shù)學的知識點在機器學習中或多或少都有體現(xiàn)。

二. 線性代數(shù)

推薦系統(tǒng)使用的SVD分解、張量分解、非負矩陣分解NMF,PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼一下之前我用矩陣求導解最小二乘問題的公式推導過程,可以體會一下線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解,可以通過梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解,但也可以基于矩陣求導來計算,它的計算方式更加簡潔高效,不需要大量迭代,只需解一個正規(guī)方程組。

總之,線性代數(shù)對于機器學習來說比高數(shù)還重要。

三. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計

概率論與數(shù)理統(tǒng)計那就更重要了,比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型用到的貝葉斯公式,高斯過程、最大熵模型,采樣方法,NLP領(lǐng)域的大部分算法都與概率論相關(guān),像基于LDA的主題模型、基于CRF的序列標注模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以要搞機器學習,高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計都是必不可少的數(shù)學基礎(chǔ)。

數(shù)學作為機器學習的理論基礎(chǔ)。如果不懂數(shù)學可能導致機器學習流于表面,不能深入理解其本質(zhì),因此學好數(shù)學是很必要的。但并不是所有的數(shù)學都需要學習,如果作為初學者,我建議可以從以下幾方面出發(fā),能夠快速的入門機器學習。

1)概率論

包括概率密度,聯(lián)合概率,條件概率,和各種概率分布等概念,該數(shù)學知識點可應用于貝葉斯模型,決策樹,最大期望等算法模型中;

2)線性代數(shù)

包括特征值,特征向量,矩陣運算等相關(guān)數(shù)學知識點,因為機器學習基本都是按照矩陣進行運算。該知識點主要應用于主成分分析,奇異值分解,因子分解,邏輯回歸,線性回歸等算法中。

3)微積分

包括導數(shù)、梯度、偏導數(shù),泰勒公式,凸函數(shù)等數(shù)學知識點,其實求解模型需要運用到該知識,如梯度下降法等。

以上僅供參考。

1.高等數(shù)學:微積分。

2.線性代數(shù):矩陣、向量、特征值和特征向量。

3.概率論:隨機變量、數(shù)理統(tǒng)計、參數(shù)估計、貝葉斯定理。

4.數(shù)值計算:最優(yōu)化方法。

5.離散數(shù)學:集合、圖論、數(shù)理邏輯。

6.信息論:信息熵、交叉熵、相對熵。

機器學習是概率論、線性代數(shù)、數(shù)值計算、信息論、最優(yōu)化理論和計算機科學等多個領(lǐng)域的交叉學科。機器學習中的模型其實可以看作是一個函數(shù),這就需要用到高數(shù)的微積分知識。機器學習算法模型的輸入、輸出等通常不是一個數(shù)值,而是線性代數(shù)里的向量、矩陣等。機器學習通常處理的市不確定量或隨機量,所以需要概率論知識。在機器學習中,計算機通過不斷迭代計算得到的是一些近似的數(shù)值,這就需要用到數(shù)值分析。機器學習中的某些問題例如流形學習、譜聚類可以用圖論的方法解決。在構(gòu)造目標函數(shù)、分析證明算法、決策樹的訓練過程都需要信息論中的熵作為指標。

到此,以上就是小編對于機械設(shè)備學什么外語好學的問題就介紹到這了,希望介紹關(guān)于機械設(shè)備學什么外語好學的2點解答對大家有用。

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