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在股票市场中交易过两、三年的人，几乎都有一套自己的交易方法。虽然你有方法但如果还没有形成交易系统，那也先别着急去勉强建立,因交易系统是自然形成的.并不可人为刻意能建起来的。就好比计划经济与市场经济不断的适应市场的变化，时间长了，如果你还能在市场中生存.交易系统自然形成。而如果过早的固定自己的交易行为使之系统化，固定不变，在没有充分的了解市场的前提下，面临的只能是品尝失败。一套自己的交易系统，不是一劳永益的盖世绝招，而是你对市场每一个细微之处都能深入了解---达到很细微.并且很全面。要总结经验，形成框架，这个框架就是你对市场的初步认识，它决定着你的行为，也就是你的交易。随着研究的深入，逐渐系统化，而这个框架至关重要，决定你今后的发展方向，不要去计划什么，在你眼前只有一个目标，深入分析市场，不断实践总结，周而复始，直到有一天你的交易系统就会自然成型。曾有一个用波浪理论的高手和我交流，他说其经常能够预测到价格波动的高低点，并且因此而获利。但总体上的交易成绩并不是很理想。在我的大多数朋友开始向我学习的时候，几乎都有一些实战经验，事实上，很多人的成绩相当不错。但是在交易的系统性方面，却有明显的欠缺。如果你想长期稳定的获利，那么整体的交易应该是一个过程，而绝不是简简单单的一次预测或者一次全仓买入。其间至少包括：另一方面，大多数投机者相信有一个通向市场的魔术：一个指标，一个形态，或者一个机械的交易系统，他们还肯定一小部分人正在使用着-------我在网上还见过售价24万元的一个公式，据说可百战百胜--------他们努力的想揭开这个魔术的秘密，从此而获利。正确答案是:有，且答案就在你自己身上。我可明确的告诉你：成功交易的一个秘密就是找到一套适合你的交易系统。这交易系统是非机械的，适合你自己个性的，有完善的交易思想、细致的市场分析和整体操作方案的。交易系统，或说系统的交易方法，才是你长期稳定获利的正确方法。
TensorForce是怎样炼成的本文将围绕一个实际的问题进行介绍：应用强化学习的社区可以如何从对脚本和单个案例的收集更进一步，实现一个强化学习 API——一个用于强化学习的 tf-learn 或 skikit-learn？在讨论 TensorForce 框架之前，我们将谈一谈启发了这个项目的观察和思想。如果你只想了解这个 API，你可以跳过这一部分。我们要强调一下：这篇文章并不包含对深度强化学习本身的介绍，也没有提出什么新模型或谈论最新的最佳算法，因此对于纯研究者来说，这篇文章可能并不会那么有趣。开发动机假设你是计算机系统、自然语言处理或其它应用领域的研究者，你一定对强化学习有一些基本的了解，并且有兴趣将深度强化学习（deep RL）用来控制你的系统的某些方面。对深度强化学习、DQN、vanilla 策略梯度、A3C 等介绍文章已经有很多了，比如 Karpathy 的文章对策略梯度方法背后的直观思想就进行了很好的描述。另外，你也能找到很多可以帮助上手的代码，比如 OpenAI 上手智能体、rllab以及 GitHub 上许多特定的算法。但是，我们发现在强化学习的研究框架开发和实际应用之间还存在一个巨大的鸿沟。在实际应用时，我们可能会面临如下的问题：•强化学习逻辑与模拟句柄的紧密耦合：模拟环境 API 是非常方便的，比如，它们让我们可以创建一个环境对象然后将其用于一个 for 循环中，同时还能管理其内部的更新逻辑（比如：通过收集输出特征）。如果我们的目标是评估一个强化学习思想，那么这就是合理的，但将强化学习代码和模拟环境分开则要艰难得多。它还涉及到流程控制的问题：当环境就绪后，强化学习代码可以调用它吗？或者当环境需要决策时，它会调用强化学习智能体吗？对于在许多领域中实现的应用强化学习库，我们往往需要后者。•固定的网络架构：大多数实现案例都包含了硬编码的神经网络架构。这通常并不是一个大问题，因为我们可以很直接地按照需求加入或移除不同的网络层。尽管如此，如果有一个强化学习库能够提供声明式接口的功能，而无需修改库代码，那么情况就会好得多。此外，在有的案例中，修改架构（出人意外地）要难得多，比如当需要管理内部状态的时候（见下文）。•不兼容状态/动作接口：很多早期的开源代码都使用了流行的 OpenAI Gym 环境，具有平坦的状态输入的简单接口和单个离散或连续动作输出。但 DeepMind Lab 则使用了一种词典格式，一般具有多个状态和动作。而 OpenAI Universe 则使用的是命名关键事件（named key events）。理想情况下，我们想让强化学习智能体能处理任意数量的状态和动作，并且具有潜在的不同类型和形状。比如说，TensorForce 的一位作者正在 NLP 中使用强化学习并且想要处理多模态输入，其中一个状态在概念上包含两个输入——一张图像和一个对应的描述。•不透明的执行设置和性能问题：写 TensorFlow 代码的时候，我们很自然地会优先关注逻辑。这会带来大量重复/不必要的运算或实现不必要的中间值。此外，分布式/异步/并行强化学习的目标也有点不固定，而分布式 TensorFlow 需要对特定的硬件设置进行一定程度的人工调节。同样，如果最终有一种执行配置只需要声明可用设备或机器，然后就能在内部处理好其它一切就好了，比如两台有不同 IP 的机器可以运行异步 VPG。明确一下，这些问题并不是要批评研究者写的代码，因为这些代码本来就没打算被用作 API 或用于其它应用。在这里我们介绍的是想要将强化学习应用到不同领域中的研究者的观点。TensorForce APITensorForce 提供了一种声明式接口，它是可以使用深度强化学习算法的稳健实现。在想要使用深度强化学习的应用中，它可以作为一个库使用，让用户无需担心所有底层的设计就能实验不同的配置和网络架构。我们完全了解当前的深度强化学习方法往往比较脆弱，而且需要大量的微调，但这并不意味着我们还不能为强化学习解决方案构建通用的软件基础设施。TensorForce 并不是原始实现结果的集合，因为这不是研究模拟，要将原始实现用在实际环境的应用中还需要大量的工作。任何这样的框架都将不可避免地包含一些结构决策，这会使得非标准的事情变得更加恼人（抽象泄漏（leaky abstractions））。这就是为什么核心强化学习研究者可能更倾向于从头打造他们的模型的原因。使用 TensorForce，我们的目标是获取当前最佳研究的整体方向，包含其中的新兴见解和标准。接下来，我们将深入到 TensorForce API 的各个基本方面，并讨论我们的设计选择。创建和配置智能体这个示例中的状态和动作是更一般的状态/动作的短形式（short-form）。比如由一张图像和一个描述构成多模态输入按如下方式定义。类似地，也可以定义多输出动作。注意在整个代码中，单个状态/动作的短形式必须被持续不断地用于与智能体的通信。配置参数依赖于所用的基本智能体和模型。TensorForce 目前提供了以下强化学习算法：•随机智能体基线（RandomAgent）•带有 generalized advantage estimation 的 vanilla 策略梯度（VPGAgent）•信任区域策略优化（TRPOAgent）•深度 Q 学习/双深度 Q 学习（DQNAgent）•规范化的优势函数（NAFAgent）•对专家演示的深度 Q 学习（DQFDAgent）•Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）（可以隐含地通过 distributed 使用）最后一项的意思是说并没有 A3CAgent 这样的东西，因为 A3C 实际上描述的是一种异步更新的机制，而不是一种特定的智能体。因此，使用分布式 TensorFlow 的异步更新机制是通用 Model 基类的一部分，所有智能体都衍生于此。正如论文《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》中描述的那样，A3C 是通过为 VPGAgent 设置 distributed flag 而隐含地实现的。应该指出，A3C 并不是对每种模型而言都是最优的分布式更新策略（对一些模型甚至完全没意义），我们将在本文结尾处讨论实现其它方法（比如 PAAC）。重要的一点是要在概念上将智能体和更新语义的问题与执行语义区分开。我们还想谈谈模型（model）和智能体（agent）之间的区别。Agent 类定义了将强化学习作为 API 使用的接口，可以管理传入观察数据、预处理、探索等各种工作。其中两个关键方法是 (state) 和 (reward, terminal)。(state) 返回一个动作，而 (reward, terminal) 会根据智能体的机制更新模型，比如离策略记忆回放（MemoryAgent）或在策略批处理（BatchAgent）。注意，要让智能体的内在机制正确工作，必须交替调用这些函数。Model 类实现了核心强化学习算法，并通过 get_action 和 update 方法提供了必要的接口，智能体可以在相关点处内在地调用。比如说，DQNAgent 是一个带有 DQNModel 和额外一行（用于目标网络更新）的 MemoryAgent 智能体。神经网络配置强化学习的一个关键问题是设计有效的价值函数。在概念上讲，我们将模型看作是对更新机制的描述，这有别于实际更新的东西——在深度强化学习的例子中是指一个（或多个）神经网络。因此，模型中并没有硬编码的网络，而是根据配置不同的实例化。在上面的例子中，我们通过编程创造了一个网络配置作为描述每一层的词典列表。这样的配置也可以通过 JSON 给出，然后使用一个效用函数将其变成一个网络构建器（network constructor）。默认的激活层是 relu，但也还有其它激活函数可用（目前有 elu、selu、softmax、tanh 和 sigmoid）。此外也可以修改层的其它性质.我们选择不使用已有的层实现（比如来自 ），从而能对内部运算施加明确的控制，并确保它们能与 TensorForce 的其余部分正确地整合在一起。我们想要避免对动态 wrapper 库的依赖，因此仅依赖于更低层的 TensorFlow 运算。我们的 layer 库目前仅提供了非常少的基本层类型，但未来还会扩展。到目前为止，我们已经给出了 TensorForce 创建分层网络的功能，即一个采用单一输入状态张量的网络，具有一个层的序列，可以得出一个输出张量。但是在某些案例中，可能需要或更适合偏离这样的层堆叠结构。最显著的情况是当要处理多个输入状态时，这是必需的，使用单个处理层序列无法自然地完成这一任务。我们目前还没有为自动创建对应的网络构建器提供更高层的配置接口。因此，对于这样的案例，你必须通过编程来定义其网络构建器函数，并像之前一样将其加入到智能体配置中。内部状态和 Episode 管理和经典的监督学习设置（其中的实例和神经网络调用被认为是独立的）不同，强化学习一个 episode 中的时间步取决于之前的动作，并且还会影响后续的状态。因此除了其每个时间步的状态输入和动作输出，可以想象神经网络可能有内部状态在 episode 内的对应于每个时间步的输入/输出。下图展示了这种网络随时间的工作方式：这些内部状态的管理（即在时间步之间前向传播它们和在开始新 episode 时重置它们）可以完全由 TensorForce 的 agent 和 model 类处理。注意这可以处理所有的相关用例（在 batch 之内一个 episode，在 batch 之内多个 episode，在 batch 之内没有终端的 episode）。在这个示例架构中，稠密层的输出被送入一个 LSTM cell，然后其得出该时间步的最终输出。当向前推进该 LSTM 一步时，其内部状态会获得更新并给出此处的内部状态输出。对于下一个时间步，网络会获得新状态输入及这个内部状态，然后将该 LSTM 又推进一步并输出实际输出和新的内部 LSTM 状态，如此继续……对于带有内部状态的层的自定义实现，该函数不仅必须要返回该层的输出，而且还要返回一个内部状态输入占位符的列表、对应的内部状态输出张量和一个内部状态初始化张量列表（这些都长度相同，并且按这个顺序）。预处理状态我们可以定义被应用于这些状态（如果指定为列表的词典，则可能是多个状态）的预处理步骤.这个 stack 中的每一个预处理器都有一个类型，以及可选的 args 列表和/或 kwargs 词典。比如 sequence 预处理器会取最近的四个状态（即：帧）然后将它们堆叠起来以模拟马尔可夫属性。随便一提：在使用比如之前提及的 LSTM 层时，这显然不是必需的，因为 LSTM 层可以通过内部状态建模和交流时间依赖。探索探索可以在 configuration 对象中定义，其可被智能体应用到其模型决定所在的动作上（以处理多个动作，同样，会给出一个规范词典）。比如，为了使用 Ornstein-Uhlenbeck 探索以得到连续的动作输出，下面的规范会被添加到配置中。用 Runner 效用函数使用智能体让我们使用一个智能体，这个代码是在我们测试环境上运行的一个智能体，我们将其用于连续积分——一个为给定智能体/模型的工作方式验证行动、观察和更新机制的最小环境。注意我们所有的环境实现（OpenAI Gym、OpenAI Universe、DeepMind Lab）都使用了同一个接口，因此可以很直接地使用另一个环境运行测试。Runner 效用函数可以促进一个智能体在一个环境上的运行过程。给定任意一个智能体和环境实例，它可以管理 episode 的数量，每个 episode 的最大长度、终止条件等。Runner 也可以接受 cluster_spec 参数，如果有这个参数，它可以管理分布式执行（TensorFlow supervisors/sessions/等等）。通过可选的 episode_finished 参数，你还可以周期性地报告结果，还能给出在最大 episode 数之前停止执行的指标。正如在引言中说的一样，在一个给定应用场景中使用 runner 类取决于流程控制。如果使用强化学习可以让我们合理地在 TensorForce 中查询状态信息（比如通过一个队列或网络服务）并返回动作（到另一个队列或服务），那么它可被用于实现环境接口，并因此可以使用（或扩展）runner 效用函数。更常见的情况可能是将 TensorForce 用作驱动控制的外部应用库，因此无法提供一个环境句柄。对研究者来说，这可能无足轻重，但在计算机系统等领域，这是一个典型的部署问题，这也是大多数研究脚本只能用于模拟，而无法实际应用的根本原因。另外值得提及的一点是声明式的中心配置对象使得我们可以直接用超参数优化为强化学习模型的所有组件配置接口，尤其还有网络架构。进一步思考我们希望你能发现 TensorForce 很有用。到目前为止，我们的重点还是让架构先就位，我们认为这能让我们更持续一致地实现不同的强化学习概念和新的方法，并且避免探索新领域中的深度强化学习用例的不便。在这样一个快速发展的领域，要决定在实际的库中包含哪些功能是很困难的。现在的算法和概念是非常多的，而且看起来在 Arcade Learning Environment (ALE) 环境的一个子集上，每周都有新想法得到更好的结果。但也有一个问题存在：许多想法都只在易于并行化或有特定 episode 结构的环境中才有效——对于环境属性以及它们与不同方法的关系，我们还没有一个准确的概念。但是，我们能看到一些明显的趋势：•策略梯度和 Q 学习方法混合以提升样本效率（PGQ、Q-Prop 等）：这是一种合乎逻辑的事情，尽管我们还不清楚哪种混合策略将占上风，但是我们认为这将成为下一个「标准方法」。我们非常有兴趣理解这些方法在不同应用领域（数据丰富/数据稀疏）的实用性。我们一个非常主观的看法是大多数应用研究者都倾向于使用 vanilla 策略梯度的变体，因为它们易于理解、实现，而且更重要的是比新算法更稳健，而新算法可能需要大量的微调才能处理潜在的数值不稳定性（numerical instabilities）。一种不同的看法是非强化学习研究者可能只是不知道相关的新方法，或者不愿意费力去实现它们。而这就激励了 TensorForce 的开发。最后，值得考虑的是，应用领域的更新机制往往没有建模状态、动作和回报以及网络架构重要。•更好地利用 GPU 和其他可用于并行/一步/分布式方法的设备（PAAC、GA3C 等）：这一领域的方法的一个问题是关于收集数据与更新所用时间的隐含假设。在非模拟的领域，这些假设可能并不成立，而理解环境属性会如何影响设备执行语义还需要更多的研究。我们仍然在使用 feed_dicts，但也在考虑提升输入处理的性能。•探索模式（比如，基于计数的探索、参数空间噪声……）•大型离散动作空间、分层模型和子目标（subgoal）的分解。比如 Dulac-Arnold 等人的论文《Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces》。复杂离散空间（比如许多依赖于状态的子选项）在应用领域是高度相关的，但目前还难以通过 API 使用。我们预计未来几年会有大量成果。•用于状态预测的内部模块和基于全新模型的方法：比如论文《The Predictron: End-To-End Learning and Planning》。•贝叶斯深度强化学习和关于不确定性的推理总的来说，我们正在跟踪这些发展，并且将会将此前错过的已有技术（应该有很多）纳入进来；而一旦我们相信一种新想法有变成稳健的标准方法的潜力，我们也会将其纳入进来。在这个意义上，我们并没有与研究框架构成明确的竞争，而是更高程度的覆盖。
DQN特点 以值为基础，可以单步更新。这种结构只需要输入一个state，然后输出是所有动作的Q-value，当Action太多时，这种结构明显的就不适用。适合小动作空间。 Policy Gradients的特点 1.可以不分析奖惩，直接输出行为，甚至可以为 Policy Gradients 加上一个神经网络来输出预测的动作。对比起以值为基础的方法, Policy Gradients 直接输出动作的最大好处就是, 它能在一个连续区间内挑选动作, 而基于值的, 比如 Q-learning, 它如果在无穷多的动作中计算价值, 从而选择行为，则可能崩溃。 2.观测的信息通过神经网络分析, 选出了行为, 我们直接进行 反向传递 , 使之下次被选的可能性增加, 但是 奖惩信息 却告诉我们, 这次的行为是不好的, 那我们的动作可能性增加的幅度随之被减低. 这样就能 靠奖励来左右我们的神经网络反向传递 。 Gradients没有误差。 但是他的确是在进行某一种的反向传递，这种反向传递的目的是让 这次被选中的行为更有可能在下次发生 。这次被选中的行为在下次发生的概率由 奖惩 决定。 4.适合大动作空间 Actor Critic的特点 1.原来 Actor-Critic 的 Actor 的前生是Policy Gradients, 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作 , 而 Q-learning 做这件事会瘫痪. 那为什么不直接用 Policy Gradients 呢? 原来 Actor Critic 中的 Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法 , 能进行单步更新, 而传统的Policy Gradients 则是回合更新, 这降低了学习效率。 Gradients中, 现实中的奖惩会左右 Actor 的更新情况。 Policy Gradients 也是靠着这个来获取适宜的更新. 那么 何时会有奖惩这种信息 能不能被学习呢? 这看起来不就是以值为基础的强化学习方法做过的事吗。那我们就拿一个 Critic 去学习这些奖惩机制, 学习完了以后，由 Actor 来指手画脚, 由 Critic 来告诉 Actor 你的那些指手画脚哪些指得好, 哪些指得差, Critic 通过学习环境和奖励之间的关系, 能看到现在所处状态的潜在奖励, 所以用它来指点 Actor 便能使 Actor 每一步都在更新, 如果使用单纯的 Policy Gradients, Actor 只能等到回合结束才能开始更新。 3.适合大的动作空间。 小结：Actor的前生是Policy Gradients，而Policy Gradients是回合更新，学习效率低。Critic的前生是Q-learning或者其他的以值为基础的学习法，可以进行单步更新，效率更高。Actor输入一个具体的state，输出一个action，然后Critic输入这个state和Actor输出的action，得到一个Q-value。Actor根据Critic的反馈来更新自身的策略。 1 2 3 4 5
因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。
对于论文，首先就是要有创新点，或者实际应用。不改进就是别人的东西，改进了就是你自己的了。建议模仿别人的混合其他算法或者改进参数，或者参数自动生成等。这样有了改进的东西的论文才有创新点。
这要看你改进的内容是什么。如果你的改进是对针那个经典算法的内容而不是改进算法的使用方法，并且改进的内容对经典算法本身作了比较大的改进或补充。那也许可以算作创新。不然，仅仅是因为只需用到算法的一部分而采取了比较直接的使用方法，那大概不能算作创新吧。
【如何提高小学生计算能力】学生的计算能力是小学数学教学的一项重要任务，是学生今后学习数学的重要基础。那么，作为低年级的数学教师，怎样培养小学生的计算能力呢？我是从以下几方面入手的：一、激发学习计算的兴趣。 “兴趣是最好的老师”。有趣的游计算能力是每个人必须具备的一项基本能力，培养戏、生动的故事、都会使相对单一、枯燥的计算学习变得生动、有趣起来，会让学生学得兴味盎然，从而收到事半功倍的效果。游戏激趣。例如：教学数的分与合，可以采用“拍手”的数学游戏，以10的分与合为示范。教师边拍手边发问：廖小荷，我问你，我的4拍几？学生边拍手边回答：邓老师，告诉你，你的4拍6.这一游戏可根据学习内容的变化随时调整互拍的结果，根据学生的熟练程度随时调整节奏的舒缓；可随时改变形式，如集体回答，小组回答，个别学生单独回答、教师问学生答、学生问学生答等多种形式交叉进行。故事激趣。以中外数学家的典型事例或与课堂内容有关的小故事激发兴趣。教学中，适时地列举中外数学家的典型事例，比如，我国著名的数学家陈景润为了攻克“哥德巴赫猜想”，不断演算，草稿纸就演算了几麻袋。通过这样生动典型的事例能激发学生的意志，唤起他们对计算的兴趣；或者以学生喜闻乐见的小故事来活跃课堂气氛，吸引学生的注意力。例如，在两位数加一位数的进位加法中，有意出现“小马虎”做题时经常出现的错误，让学生先指出错误，再看看自己所犯的错误，既引起学生的重视，又可以激发学生对数学学习的兴趣，使学生集中精力进行计算，提高课堂上的学习效果。二、培养良好的计算习惯。良好的计算习惯是迈向成功的催化剂，使人终身受益。学生计算习惯的优劣直接影响着计算能力的形成和提高。因此，要提高学生的计算能力首先要培养学生良好的审题习惯、书写习惯、验算习惯。审题习惯。良好的审题习惯是提升计算能力的关键因素，而运算的准确性很大程度上取决于审题的正确与否。审题是计算过程中关键的第一步。审题可以克服思维定势的影响，消除强信息集中产生的思维干扰。例如，计算18-7+3时，受“凑整”这一强信息的干扰，有好多学生算成18-7+3=18。学生一看到题目就做，没有认真审题，没有思考先算什么再算什么。结果这样简单的一道计算题就算错了，因此，加强良好的审题习惯的培养已迫在眉睫。书写习惯。良好的书写习惯可以帮助学生减少不必要的失误。书写不规范也是计算出现错误的一个常见原因。学生在计算时，有时因为字迹潦草分辨不清而误看，如：6和0、3和8；有的擦擦写写，写写擦擦，模糊不清；有的竖式书写不规范，数位不对齐等等，都可能使计算出现错误。因此，在教学中，要要求学生书写工整，格式规范，要督促学生把数字写端正，写清楚。检查验算的习惯。检查和验算不仅是保障计算正确的有效措施，而且是一种促进学生理解计算过程和计算技能的手段，学生可以通过验算进一步理解加和减之间的逆运算关系。但小学生由于意志力薄弱，往往不能自觉地检查和验算。因此，在计算教学中注意教会学生验算的方法，如：要求学生计算要做到“四查”：一查数字是否抄对了；二查符号是否准确；三查运算顺序是否正确；四查结果是否算对和写上。学生良好习惯的养成非一日之功，它需要我们持之以恒地付诸努力。这是有益学生终身的好事情，我们必须切实抓好。三、在动手操作中理解算理，优化算法。算理是运算正确的前提和依据。学生头脑中算例理清楚，计算起来就有条不紊。探究20以内进位加法的算理是一个难点。在学习20以内进位加法时，可以让学生动手摆一摆，体会“凑十”的过程，领悟“凑十”的方法。如：。上课的开始学生通过情境、问题，列出相应的算式：8+5。有学生马上汇报出了答案：老师，8+5=13。我说：你真聪明！还有多少小朋友也知道结果？知道的小朋友想办法验证一下你的结果是否正确；不知道的小朋友可以借助学具帮助我们进行计算。在我的引导下，学生用学具分别表示8和5，按照各自不同的思路进行操作，在操作活动过程中感悟加法进位的算理。汇报时我尽量让学生叙述 、补充，收集各种信息，展示多种算法，在此基础上引导学生发现这些算法相通的地方，都是通过凑10来达到口算的目的，使学生懂得这种题目通过“看大数，拆小数，先凑十，再加几”的方法口算，及时对“多样化”进行“优化”，寻求简洁、快速的方法，从而提高学生的计算能力。四、在计算教学中重视口算训练。在小学阶段要使学生具有较高的计算能力，必须重视口算，加强口算训练。因为口算是计算能力的一个重要组成部分，又是笔算、珠算、估算的基础，它在日常生活及学习中有着较广泛的应用，因此在数学教学中，我很重视对学生加强口算训练，在每节数学课前，我都会利用3至5分钟时间对学生进行形式多样的口算训练。如：（1）口算比赛，让学生在书上口算练习题的后面直接写得数，比赛后组织校对、评价。并让算得又对又快的学生说说自已的诀窍。（2）看口算卡片直接写得数，可以将书上的口算题或一些重点口算式题写在卡片上，学生依次写出得数，最后出示口算题组织学生校对、评价。（3）看口算题直接口答，让学生自已先口算一遍后再指名回答。（4）听算，教师念口算题，让学生直接写出口算题，听算结束后出示口算题，组织学生校对，评价听算结果。（5）找朋友：让学生拿着口算卡片找到得数等。这种紧张有序的训练形式，既能关注每一个学生，又能引起学生的极大兴趣，大大地提高了群体学生口算练习的质量。五、精心设计计算练习。练习是学生巩固知识、形成技能的重要途径。设计练习时应注意以下几点：1、突出方法重点练。可以设计一些能体现算理基础和算法形成的习题让学生练，如9+5= □的凑十计算过程，这样，学生既搞清了算理，又掌握了计算方法，起到了事半功倍的作用。2、用易混淆对比练。将用易混淆的题目放在一起，让学生区分比较，以提高学生的鉴别能力和计算的准确率。3、经常出错反复练。把学生利用新算法计算时出现的一些典型错例板书出来，让学生找出错误之处，改正过来，可以为学生算法扫清障碍。4练习要因人施教，分层提出练习目标。对于计算能力强的学生，可以提高要求；对于思维较慢的学生，要求就低些；对于差生，让他们做最基本的习题，在练习中给予帮助和鼓励，让他们克服自卑，树立信心，真正调动他们的学习积极性。六、加强错题的整理和分析。要重视学生错题的收集和整理，分析其错误的思想根源。在平时的批改作业中，我准备一本记录本，将学生计算中的错误分类记录下来，从中发现共性错误并找出典型错例，便于教学中“对症下药”，特别是找出算理不清、方法不对的典型错例，组织学生剖析根源，找出“病因”，然后再有针对性地设计一定数量的练习，有目的的进行“活疗”。同时，也要求学生每人准备一本错题本，要求学生进行“错题整理”，把自己作业本、练习本、试卷里的错误及时记录在错题本里，找出错误原因，并及时订正、归类整理。培养学生的计算能力是一个长期而艰辛的过程,让我们每个数学教师，携起手来，坚持不懈，为提高学生的计算能力而共同努力吧﹗
二十一世纪的现在,计算机技术已经普及全球并且已经处在快速发展的阶段。当前世界已是信息化的世界,社会各行各业都有着计算机技术的影子。下文是我为大家搜集整理的关于计算机毕业论文3000字的内容，欢迎大家阅读参考!
浅谈网络安全治理路径
计算机网络无可厚非的是在世界发展史一个里程碑式的发明，计算机能够穿越时空，使我们的生产生活方便了很多，并且用计算机办公我成为了人们的首选，越来越深的影响着人们的生活。但是计算机网络的安全问题也同样的越来越深地影响着人们，使人们身处越来越危险的网络环境下，那么就应该赶紧地对网络安全进行管理。本文接下来将要沦述的就是解决这种网络安全问题所带来的恶性影响，还有其相应的管理手段和影响因素。
1当前网络安全威胁因素分析
现在，人们越来越多的运用网络，同时其安全问题也在日益严重。网络在这些威胁下使其收到极大的影响，不能发挥出其有益的运用，所以尽快解决网络安全问题极为重要。接下来就简析一下造成网络安全隐患的因素有哪些:
第一，当前网络所面对的最关键的问题是木马和病毒入侵。一些不法分子把各种信息资料当做病毒的载体，在这些信息中编写一些木马程序或者恶意的指令来破坏网络系统，对网络存在的漏洞进行入侵，从而破坏网络的一部分功能，甚至造成数据丢失，比如熊猫烧香病毒、特洛伊木马病毒等
木马程序病毒是一种窃取用户个人信息的程序，不法分子通过将程序编辑到计算机中，达到能够控制别人计算机的目的，从而进行信息的窃取和恶意操控
第二，垃圾信息的传播和非授权访问也是现在计算机网络急于解决的问题，因为其影响了计算机网络的安全。不法分子通过对计算机程序设计的精通来编制一些程序，运用这些程序来进行非法操作，侵染授权公司的网络，从而做到授权信息的窃取。但是一些垃圾信息的传播，是作为信息传播的介质，将程序编写到信息中，此信息一经浏览，程序就会强制性的写入到用户的计算机内，不法分子便会有机可乘，实行信息盗窃。
第三，电磁波的干扰，自然灾害的影响和计算机陈旧的因素也会影响到计算机网络，一旦受到这些因素的影响而产生了系统漏洞，便会给一些不法分子可乘之机，入侵计算机网络。
2 计算机网络实施安全管理的相关技术措施
当下，网络普及程度高，网络用户不断增加，对于网络使用的依赖程度也日益增加，网络安全不可忽视，保护私人信息安全，维护网络使用者的合法权益，防止利用网络犯罪等问题日益成为重要的议题。在新的信息时代中，如何对网络安全进行有效的保护和管理，是我们应该着重考虑的。以下是对于应对网络安全管理措施的具体介绍：
防火墙技术的应用
防火墙技术在计算机网络安全管理中的应用历史较久，这中技术的操作原理主要是通过控制访问量和筛选访问信息实现的，防护墙对于进入个人网络的信息进行筛选，利用特定的软硬件结合的方式，审视各种信息的安全程度，并进行严格的限定，增强网络内部抵御不安全信息的能力。防火墙技术只要是由不允许访问和不允许通过两个地址表构成，再利用 IP地址匹配和信息包过滤两种算法对网络进行安全保护，他的作用就是在内部网络和外部网络之间形成一个保护屏障，通过对外部信息进行安全筛选，限制危险程度高的信息进入内部网络，保护内部网络的相对安全。就当下而言，具体应用于防火墙的方法主要是代理服务器、动态以及静态分组过滤等。
数据加密技术的应用
数字化不断发展的当下，数据加密技术被广泛应用于计算机的信息安全管理工作之中，并成为众多安全措施中的关键技术，其特点就是网络保护人员设置的各种不同算法进行网络保护，具有低投入高收益的优势。举一个具体的实例，密钥管理之所以被广泛应用，是应为它的运行方式占据优势，网络保护人员运用独特的方法将访问系统的信息发乱，以至于未经授权的用户，无法破解该信息排布方式，从而无法完成非法访问。相比之下，公钥的使用是利用两条新的加密和解密程序对网络进行保护，私钥则是利用一条信息的加密和解密。这两者都是从保护网络安全出发，防止信息被非法分子利用为所欲为。
身份认证技术的应用
认证技术广泛应用于计算机安全防护，工作人员将独特的身份与客户绑定，使得符合身份认证要求的用户进入，而将不持有有效身份认证的用户阻止在外，避免非法分子的非法访问。在计算机的安全管理技术中，身份认证、授权访问、数字签名等的应用也有所体现。具体的操作说明如下：身份认证是网络用户自己设定属于自己的用户名和密码。在访问时需要登录进行核对，核对无误方可访问。
授权访问时针对部分用户而言的，系统仅仅授予一小部分用户特殊的访问权而不具有权限者，无法进行内容的浏览。数据签名是一种函数算法技术，通过用户设施个人私钥实现的。报文认证则是从双方文件传递的内容出发，在经过双方认证之后确认内容准确无误，未受到损害和破坏，从未送达受传者手中。
3结语
网络安全关乎每一位使用网络的用户，其所设计的安全面广泛，包括财产安全、人生安全等等，这就可以看出网络安全的重要性。这样给我们启示，需要我们每一位网络用户携手合作，关注网络安全，积极营造安全的网络环境。更重要的是，从事网络安全工作的专业人员，需要提高创新能力，研发应用相关治理网络的软件，联合网民利用入侵检测系统技术和虚拟专用技术，打击破坏网络安全的行为。
参考文献
[1] 白兆辉 . 浅析计算机网络安全防范的几种关键技术 [J]. 科技信息 ,2013,23.
[2] 戴锐 . 探析防火墙技术在计算机网络安全中的应用 [J]. 信息与电脑 ( 理论版 ),2011,11.
[3] 李传金 . 浅谈计算机网络安全的管理及其技术措施 [J]. 黑龙江科技信息 ,2011,26.
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1、技术含量。以本科生为例，如果题目涉及到的是进销存管理系统，那么当前的进销存管理系统如何面对大数据时代的要求，以及能否满足互联网业务的需求，这些都是可能会面临的问题。
2、技术方案的合理性。常见的关键点有三个，如何进行技术选型；是否具有扩展空间；是否能够落地应用。
以进销存系统为例，技术选型的方案有很多种，包括采用Java方案、PHP方案、C#方案、Python方案等等，每一种方案都有不同的技术体系，需要根据实际情况来描述如何选择具体的方案，另外要注重系统的扩展性，是否采用云平台部署等等。
3、技术细节。目的是检验学生对于技术的掌握情况和动手能力。技术细节通常有三个大的方面，描述某一个功能是实现流程；针对于数据库操作进行提问；针对于算法问题进行提问。
答辩注意事项
1、注意开场白、结束语的礼仪。
2、坦然镇定，声音要大而准确，使在场的所有人都能听到。
3、听取答辩小组成员的提问，精神要高度集中，同时，将提问的问题一一记在本上。
4、对提出的问题，要在短时间内迅速做出反应，以自信而流畅的语言，肯定的语气，不慌不忙地一一回答每个问题。
5、对提出的疑问，要审慎地回答，对有把握的疑问要回答或辩解、申明理由；对拿不准的问题，可不进行辩解，而实事求是地回答，态度要谦虚。
6、回答问题要注意的几点：
（1）正确、准确。正面回答问题，不转换论题，更不要答非所问。
（2）重点突出。抓住主题、要领，抓住关键词语，言简意赅。
（3）清晰明白。开门见山，直接入题，不绕圈子。
（4）有答有辩。既敢于阐发自己独到的新观点、真知灼见，维护自己正确观点，反驳错误观点，又敢于承认自己的不足，修正失误。
（5）辩才技巧。用词准确，讲究逻辑，助以手势说明问题；力求深刻生动；对答如流，说服力、感染力强，给听众留下良好的印象。
答辩一般都会根据你的设计论文和展板内容问。最通常的就是询问你的设计想法是什么。然后让你讲解你做的设计的设计风格和手段用的是哪种？设计特点体现在哪里。
最关键的是老师会找到一些你在设计中出现的问题来问你。有可能回答的出来，也有可能回答不出来，不管哪种，你都需要冷静一些，学会自圆其说，但是不能跟老师犟嘴，知道自己错的前提下尽量回答的圆满，把主要矛盾会比过去。
参加答辩的老师也能是一些曾经教过你的老师，不用担心什么，他们基本上不会为难你的。
扩展资料：
课程设计是培养学生综合运用所学知识，发现、提出、分析和解决实际问题，锻炼实践能力的重要环节，是对学生实际工作能力的具体训练和考察过程。
随着科学技术发展的日新日异，当今计算机应用在是生活中可以说得是无处不在。因此作为二十一世纪的大学来说掌握计算机开发技术十分重要的。
就是问你的程序里用到了些什么算法，你是怎么实现这个功能的，有的时候还会问你的那个代码是什么意思，你的某个功能在哪里，你的这样的算法有什么优点，有什么缺点，你的这个程序可以怎么改进等
不一定，要看毕业设计课题是什么，有结合科研的，有结合实际生产的。一般都要，我的课题就是开发一个基于安卓平台的手机软件（需要实物），有的是研究算法，还有的开发管理系统（需要实物）等等
就是测试机扫描，将扫出的影像与标准图形做对比，把不同之处报告出来，然后人员检板作出判断与处理。PCB制造前几步就要进行AOI测试了，蚀刻脱膜后的裸铜板一般都要过AOI，以免后段发现不良无法补救造成损失。后段成品也有AOI，不过不是很了解。
aoi的意思：自动光学检测。
AOI的中文全称是自动光学检测，是基于光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。AOI是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。当AOI自动检测时，机器通过摄像头自动扫描PCB，采集图像。
测试的焊点与数据库中的合格的参数进行比较，经过图像处理，检查出PCB上缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷显示/标示出来，供维修人员修整。【分支机构，遍布全国】。AOI从镜头数量来说有单镜头和多镜头，这只是技术方案实现的一种选择，很难说那种方式就一定好。
因为单镜头通过多个光源的不同角度照射也能得到很好的检测图像。特别是针对无铅焊接的表面比较粗糙，会产生形状不同的焊点，容易形成气泡，并且容易出现零件一端翘立的特点，新的AOI设备也都进行了适应性的硬件和算法的更新。
RegemMarr研祥金码“屏检专家”——屏检检测解决方案，基于独家AI人工智能、核心图像处理算法、极速光学成像等业界领先技术，搭载多套高分辨率相机和光学系统，精于智慧屏、智能电规、显示屏、一体机等显示设备智能化综合检测，助力客户降本、增效、降存、提质。
回流焊前AOI就是测试PCB板的贴片质量，焊后AOI主要测试焊接情况，是否有虚焊，短路，连锡，引脚变型等。
1、一般AOI可以检测的项目包括:元件的缺件、多件、错件、便宜、侧立、立碑、反贴、极反、换件、IC引脚弯曲,文字识别。2、自动光学检查(AOI, Automated Optical Inspection) 为工业自动化有效的检测方法，使用机器视觉做为检测标准技术，大量应用于LCD/TFT、晶体管与PCB工业制程上，在民生用途则可延伸至保全系统。自动光学检查是工业制程中常见的代表性手法，利用光学方式取得成品的表面状态，以影像处理来检出异物或图案异常等瑕疵，因为是非接触式检查，所以可在中间工程检查半成品。