大数据大分析课程心得体会总结 大数据课设的心得体会(8篇)

我们在一些事情上受到启发后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样我们可以养成良好的总结方法。心得体会对于我们是非常有帮助的，可是应该怎么写心得体会呢？以下是小编帮大家整理的心得体会范文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

主题大数据大分析课程心得体会总结一

1、根据业务需求完成数据库架构设计，配合系统开发团队提供dba服务。

2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;

3、对数据库运行状况进行监控，及时对故障进行分析处理，记录解决文档;

4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理)

任职要求：

1、3年以上mysql dba全面运维工作经验，有存储过程，触发器，大数据量的经验。

2、熟悉linux系统，能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;

3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;

4、具有很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;

5、熟悉mysql数据库设计、管理与优化,熟悉myisam和innodb引擎，熟练mysql性能优化、sql调优技术;

6、具备基本的java知识，可以协助team完成一些基本的开发工作。

7、工作踏实、责任心强，敢于独立分析和解决问题。

8、有良好的团队协作精神，乐于分享，共同进步。

主题大数据大分析课程心得体会总结二

本节课教学用”四舍五入”的方法求一个小数的近似数。教材以地球和太阳之间的距离为素材，设计了三个问题组织学生进行探索。先通过例1，引导学生用“四舍五入”的方法把1.496精确到十分位，再通过例2，引导学生用同样大方法把1.496精确到百分位，然后引导学生比较上面求出的两个近似数，理解保留的小数位数越多，求出的近似数越精确。教材安排“试一试”与例题不同的是，这里取近似数的过程中需要把百分位舍去。并引导学生总结和归纳求小数近似数的方法。

教学中引入生活实例，通过探究、互动、总结、归纳等活动，让学生掌握求小数的近似数的方法，要注意结合具体情境求小数近似数，让学生体会数学的应用价值。

教学重点：求小数近似数的方法。

教学难点：理解保留的小数位数越多，求出的近似值越精确。

目标预设：1、会根据要求用“四舍五入”的方法求一个小数的近似数。

2．使学生初步了解求一个小数的近似数时表示的精确程度，理解求得一个小数的近似数时，小数末尾的“0”不能去掉。

3、进一步理解和掌握所学的知识，体会数学在日常生活中的广泛应用，感受数学的文化价值。

学生经验：学生已经掌握了把大数目改写成整万、整亿数和整数近似数的知识，为本节课求一个小数的近似数奠定了基础。

教学准备：小黑板

教学过程：

昨天老师到银行办事，听见一位老爷爷和储蓄员在争论着。原来老爷爷的利息单上写着税后利息：9.547元，储蓄员付给爷爷9.5元，爷爷硬要9.6元，你觉得付多少比较合理？

学生回答后，问这个数据是怎么得到的?

今天我们学了求一个小数的近似数之后，你就会解决生活中这类现象了。（出示课题）

1．把下面的叙述换一种说法：

（1）1999年全国有小学生145371600人。也可以说：1999年全国大约有小学生（万）人。

（2）光的传播速度是每秒钟299800千米。也可以说：光的传播速度大约是每秒钟（万）千米。

2．下面的□里可以填上哪些数字？32□645≈32万 47□05≈47万

（1）独立完成。

（2）校对答案。

（3）说说求近似数的方法——四舍五入法。

板书：求近似数一般用四舍五入法

（一）、出示例题：

例1．地球和太阳之间的平均距离大约是1.496亿千米。

接着明确要求：

精确到十分位是多少亿千米？

精确到百分位是多少亿千米？

精确到整数是多少亿千米？

然后让学生进行独立思考，发表意见，说出结果及想法。

1、精确到十分位

思考:精确到十分位就是要保留几位小数？

（1）学生独立探索。

（2）小组交流。

（3）反馈：要保留一位小数，就要省略十分位后面的数，要看百分位上的数。百分位上的9满5，进一。

1.496亿千米≈1.5亿千米

讲解：精确到十分位，就是保留一位小数。

2、精确到百分位

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到百分位就是要保留两位小数，就要省略百分位后面的数，要看千分位上的数。千分位上的6，省略尾数后向百分位进1。百分位上9+1=10，满十又要向前一位进一。

1.496亿千米≈1.50亿千米

问：近似数1.50末尾的0能去掉，为什么？

学生讨论：明确：不能去掉，去掉就不符合要求了。

教师总结：0不能去掉，它起到占位的作用。

3、比较精确度。

问：1.5和1.50哪个更精确？

学生讨论后汇报想法。

想法1：1.5是精确到十分位的结果，1.50是精确到百分位的结果，所以1.50比1.5更精确。所以1.50末尾的0不能去掉。

想法2：近似值是1.5的两位小数在1.45-1.54之间，而近似值是1.50的三位小数在1.495-1.504的范围更大，所以1.50比1.5更精确。

4、精确到整数

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到整数就要省略百分位后面的数，要看十分位上的数。十分位上的4，

省略小数点后的尾数。

5、教学“试一试”

学生独立解决，集体订正。

引导学生比较与刚才例题的区别，进一步明确什么时候应四舍，什么时候应五入。

（二）小结：

教师提出问题：求小数近似数应注意什么？

引导学生讨论知道：求一个小数的近似数要注意两点：

（1）要根据题目的要求取近似值，

如果要保留整数，就要看十分位是几；要保留一位小数，就看百分位是几……然后按“四舍五入法”决定是舍还是入。

（2）取近似值时，在保留的小数位里，小数末一位或几位是0的，0应当保留，不能丢掉。

（三）、教学“练一练”

学生独立解决，集体订正。

电评时引导学生在两方面进行比较：

（1）按不同精确要求求近似数的比较。

（2）取一个数的近似数与把一个数改写

成以“万”或“亿”作单位的小数的方法的比较。

第二小题练习完毕后，再要求学生把改写后的小数和求出的近似数分别放入原来的语言环境中读一读、比一比，体会到用“万”作单位的小数及其近似数的应用价值。

1．填空：

① 求一个小数的近似数，要根据需要用（）法保留小数数位．保留整数，表示精确到（）位；保留一位小数表示精确到（）位；保留两位小数表示精确到（）位……

②近似数的结果一般地说6．0要比6精确．因为6．0表示精确到了（）位，6表示精确到了（）位，所以6．0后面的“0”不能丢掉．

2．判断题（用手势表示“√”或“×”）

①3.97精确到十分位是4.0。（）

②把9.996精确到百分位是10.00。（）

③8和8.0的大小相等，它们的精确度也相同。（）

④在表示近似数时，小数末尾的0应该去掉。（）

3．“练习七”第五题。

（1）学生独立完成

（2）教师检查反馈。

说明：把王强身高精确到百分位，体重精确到个位，让学生体会到实际应用中要根据需要来确定近似数的精确程度。

4、“练习七”第6题。

（1）组织学生观察、比较，说说哪组的两个数是等值。哪组的两个数是近似。

（2）独立填写后再组织汇报交流。

5、“练习七”第7～8题。

学生独立审题并解答。

6、解决前面的问题。在实际生活中，9.547元≈（）元

5．小数的近似数在我们生活中应用非常广泛，请同学们课余留心观察，看什么地方有了小数近似数，下节课来大家交流。

“练习七”第4题。

今天这节课你有哪些新的收获？还有什么要提醒同学们注意的地方吗？

1、探索是数学的生命线，没有探索就没有数学的发展。课始，先让学生明确探索的目标，给学生以思维的方向。课中，引导学生从求整数的近似数迁移至小数，使学生的探索思维多角度、多层次展开，在学生探索的过程中学习数学、理解数学，从而感受到数学的魅力。

2、新课程注重强调学生的主体地位。但是我认为在特定的课堂时空中，要让没有多少探索经验和能力贮备的学生完全自主地“找”出求小数近似数的方法，也实在有些勉为其难。

因此，在课堂教学中我注意适度地加以引导，做到了放得“开”，收得“拢”；放得适度，收得自然。

既尊重了学生的主体地位，又张扬了学生的个性，同时有效地完成了课堂教学任务。

主题大数据大分析课程心得体会总结三

职责：

1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究;

2、负责对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，将复杂的的出行问题抽象为数学模型，基于大数据提升用户出行体验，有效支持战略决策以及有效提升运营数据;

3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展;

4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。

任职资格：

1、数学、统计学,计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验;

2、能熟练操作至少一种数据库，比如mysql或者mariadb或者mongodbr;

3、过往有互联网行业的产品数据分析经验，并有通过数据分析项目大幅提升运营指标的案例优先;

4、对业务变化有敏锐的洞察力;能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解;

5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。

主题大数据大分析课程心得体会总结四

职责：

1、负责规划科技大数据平台及科技数据入库自动化的方案设计;

2、负责大数据平台的开发和维护，以及对外服务接口的开发;

3、负责大数据平台的优化和改进工作。

任职要求

1、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上开发经验，其中3年以上为互联网、大数据相关的开发经验;

2、熟知hadoop生态圈体系，精通hadoop/spark/storm/kafka中的一项或几项，深刻理解mapreduce的运行原理和机制，有mpi经验者尚佳;

3、熟悉elasticsearch、redis、hbased等相关数据库的构建和操作，尤其是数据库集群的构建和操作，熟悉neo4j者尚佳;

4、具有机器学习相关项目经验者优先。

主题大数据大分析课程心得体会总结五

职责：

1. 负责集团mysql数据库部署、上线、管理、优化、维护和备份

2. 负责集团mysql数据库的稳定性、高可用性、扩展性的相关保障工作

3. 协助业务方同学完成线上操作需求、故障排查、sql调优和数据归档

4. 工作认真细致，责任心强，具有良好的抗压能力和团队合作精神

任职要求：

1. 5年以上专职mysql dba工作经验，维护过大请求量和大数据量数据库

2. 深入理解mysql体系架构和原理，对数据库优化，架构设计有较深入的研究和实践经验

3. 熟悉掌握mysql 5.7和8的新特性和新功能，并有线上使用经验

4. 熟悉掌握mgr和hma的原理、配置和管理，并有线上部署经验

5. 熟悉掌握xtrabackup和ghost优缺点，并有线上操作经验

6. 对orchestrator、pxc、inception、sqladvisor、soar或archer等有所了解或使用经验

7. 对percona、oracle、postgresq、tidb、nosql类、bigdata类和k8s相关技术有所掌握或了解者更佳

8. 熟悉linux日常操作与配置，至少熟悉bash、python、golang或java编程中的两种

主题大数据大分析课程心得体会总结六

前言

一、数控铣床实训

1．1实训目的

1．2实训意义

1．3数控铣床简介

目录

1．4数控铣床变频器主要特点

1．5工艺装备

1．6数控铣床的主要功能

1．7数控铣床加工范围

1．8数控铣床指令

1．9数控机床的对刀

二、数控车床实训

2．1实训目的

2．2实训内容

2．3数控车床简介

2．4数控车床的安全操作规程

2．5数控车床的基本组成

2．6数控车床编程技巧

2．7数控车床编程常用指令

2．8数控车床的对刀

在大学的最后一段时间，学校组织了数控加工技能培训。通过这次学习实践，使我对数控的掌握从当初的朦胧不懂到如今的熟悉并会操作机床、加工零件，这次数控培训对我来说，这是一次提高、一次借鉴、一次实践，使我在大学的学习中深感收获巨大，这将受益终生。近年来，随着计算机技术的发展，数字控制技术已经广泛应用于工业控制的各个领域，尤其是机械制造业中，由于数控化加工可以让机械加工行业向高质量，高精度，高成品率，高效率方向发展，最重要的一点是还可以利用现有的普通车床，对其进行数控化改造，这样可以降低成本，提高效益。普通机床经经历了近两百年的历史。随着电子技术、计算机技术及自动化，精密机械与测量等技术的发展与综合应用，生产了机电一体化的新型机床一一数控机床。数控机床一经使用就显示出了它独特的优越性和强大生命力，使原来不能解决的许多问题，找到了科学解决的途径。数控车床是数字程序控制车床的简称，它集通用性好的万能型车床、加工精度高的精密型车床和加工效率高的专用型车床的特点于一身，是国内使用量最大，覆盖面最广的一种数控机床，也是是一种通过数字信息，控制机床按给定的运动轨迹，进行自动加工的机电一体化的加工装备，经过半个世纪的发展，数控机床已是现代制造业的重要标志之一，在我国制造业中，数控机床的应用也越来越广泛，是一个企业综合实力的体现。

（1）了解数控铣床的功能和分类，数控铣床的结构及主要性能指标。

（2）了解数控铣床的常用刀具和数控铣床加工常用指令。

（3）熟悉数控铣床加工的编程指令，掌握程序格式及编程方法。

（4）通过操作实训，掌握数控铣床基本操作技能。

（1）初步掌握数控铣床编程和操作的基本方法。能够根据图纸要求，独立地完成简单的零件的编程设计和加工操作。

（2）在了解、熟悉和掌握一定的基础知识和操作技能的过程中，培养、提高和加强了我们的实践能力。

数控铣床是在普通铣床上集成了数字控制系统，可以在程序代码的控制下较精确地进行铣削加工的机床。数控铣床一般由数控系统、主传动系统、进给伺服系统、冷却润滑系统等几大部分组成。主轴箱：包括主轴箱体和主轴传动系统，用于装夹刀具并带动刀具旋转，主轴转速范围和输出扭矩对加工有直接的影响。

进给伺服系统：由进给电机和进给执行机构组成，按照程序设定的进给速度实现刀具和工件之间的相对运动，包括直线进给运动和旋转运动。

控制系统：数控铣床运动控制的中心，执行数控加工程序控制机床进行加工。

辅助装臵：如液压、气动、润滑、冷却系统和排屑、防护等装臵。

机床基础件：通常是指底座、立柱、横梁等，它是整个机床的基础和框架。

（1）低频力矩大、输出平稳。

（2）高性能矢量控

（3）转矩动态响应快、稳速精度高

（4）减速停车速度快

（5）抗干扰能力强

数控铣床的工艺装备主要是指夹具和刀具。

（1）夹具数控机床主要用于加工形状复杂的零件，但所使用夹具的结构往往并不复杂。数控铣床夹具的选用可首先根据生产零件的批量来确定。对单件、小批量、工作量较大的模具加工来说，一般可直接在机床工作台面上通过调整实现定位与夹紧，然后通过加工坐标系的设定来确定零件的位臵。数控铣床的通用夹具主要有平口钳、磁性吸盘和压板装臵。对于加工中、大批量或形状复杂的工件则要设计组合夹具，如果使用气动和液压夹具，通过程序控制夹具，实现对工件的自动装缷，则能进一步提高工作效率和降低劳动强度。

（2）刀具

数控铣床上所采用的刀具要根据被加工零件的材料、几何形状、表面质量要求、热处理状态、切削性能及加工余量等，选择刚性好、耐用度高的刀具。常用的铣削刀具有立铣刀、端面铣刀、成形铣刀和孔加工刀具。

（1）点位控制功能

数控铣床的点位控制主要用于工件的孔加工，如中心钻定位、钻孔、扩孔、锪孔、铰孔和镗孔等各种孔加工操作。

（2）连续控制功能

通过数控铣床的直线插补、圆弧插补或复杂的曲线插补运动，铣削加工工件的平面和曲面。

（3）刀具半径补偿功能如果直接按工件轮廓线编程，在加工工件内轮廓时，实际轮廓线将大了一个刀具半径值；在加工工件外轮廓时，实际轮廓线又小了一个刀具半径值。使用刀具半径补偿的方法，数控系统自动计算刀具中心轨迹，使刀具中心偏离工件轮廓一个刀具半径值，从而加工出符合图纸要求的轮廓。利用刀具半径补偿的功能，改变刀具半径补偿量，还可以补偿刀具磨损量和加工误差，实现对工件的粗加工和精加工。

（4）刀具长度补偿功能

改变刀具长度的补偿量，可以补偿刀具换刀后的长度偏差值，还可以改变切削加工的平面位臵，控制刀具的轴向定位精度。

（5）固定循环加工功能

应用固定循环加工指令，可以简化加工程序，减少编程的工作量。

（6）子程序功能

如果加工工件形状相同或相似部分，把其编写成子程序，由主程序调用，这样简化程序结构。引用子程序的功能使加工程序模块化，按加工过程的工序分成若干个模块，分别编写成子程序，由主程序调用，完成对工件的加工。这种模块式的程序便于加工调试，优化加工工艺。

（7）特殊功能

在数控铣床上配臵仿形软件和仿形装臵，用传感器对实物扫描及采集数据，经过数据处理后自动生成nc程序，进而实现对工件的仿形加工，实现反向加工工程。总之，配臵一定的软件和硬件之后，能够扩大数控铣床的使用功能。

（1）平面加工

数控机床铣削平面可以分为对工件的水平面（xy）加工，对工件的正平面（xz）加工和对工件的侧平面（yz）加工。只要使用两轴半控制的数控铣床就能完成这样平面的铣削加工。

（2）曲面加工

如果铣削复杂的曲面则需要使用三轴甚至更多轴联动的数控铣床。

g92坐标系设定g04进给运动暂停g09准停校验g10偏移量设定、工件零点偏移量设定g27返回参考点检查g28自动返回参考点g29从参考点返回g53选择机床坐标系g45刀具位臵偏移增加g46刀具位臵偏移减小g47刀具位臵偏移2倍增加；g48刀具位臵偏移2倍减小g00快速移动g01直线插补

g02顺圆插补cw g03逆圆插补ccw g32螺纹切削g33螺纹切削g17 xy平面选择g18 xz平面选择g19 yz平面选择g90绝对值编程

g91增量值编程g22存储行程极限开g23存储行程极限关g94每分进给g95每转进给g96主轴mpm g97主轴rpm g20英制数控输入g21公制数控输入g40取消刀具半径补偿

g41刀具半径左补偿g42刀具半径右补偿g43刀具长度正补偿g44刀具长度负补偿g49取消长度补偿g73高速深孔啄钻g74攻左螺纹g76精镗g80取消孔循环g81钻孔g82钻孔（阶梯）g83深孔啄钻g84攻右螺纹g85镗孔循环g86镗孔循环g87反镗孔循环g88镗孔循环g89镗孔循环g98返回初始平面g99返回r点平面g54工件坐标系1 g55工件坐标系2 g56工件坐标系3 g57工件坐标系4 g58工件坐标系5 g59工件坐标系6 g61精确停校验模式g62自动拐角修调有效g64切削方式m代码m00程序停止m01条件程序停止功能同m00，要按“选择暂停”才执行

m02程序结束主轴停、进给停、切削液关、控制部分复位，停在程序尾

m30程序结束并返回程序开头，加工件数加1与m02相同，但停在程序开头

m98调用子程序

m99子程序结束返回/重复执行由plc控制的m代码：

m03主轴正转m04主轴反转m05主轴停m08冷却开m09冷却关m29刚性攻螺纹m32润滑开m33润滑关

数控机床上，目前，常用的对刀方法为手动试切对刀。

假设零件为对称零件，并且毛坯已测量好长为l

1、宽为l2，平底立铣刀的直径也已测量好。将工件在铣床工作台上装夹好后，在手动方式操纵机床，具体步骤如下：

（1）回参考点操作：

采用zero（回参考点）方式进行回参考点的操作，建立机床坐标系。此时crt上将显示铣刀中心（对刀参考点）在机床坐标系中的当前位臵的坐标值。

（2）手工对刀：

先使刀具靠拢工件的左侧面（采用点动操作，以开始有微量切削为准），按设臵编程零点键，crt上显示x0、y0、z0，则完成x方向的编程零点设臵。再使刀具靠拢工件的前侧面，保持刀具y方向不动，使刀具x向退回，当crt上x坐标值0时，按编程零点设臵键，就完成x、y两个方向的编程零点设臵。最后抬高z轴，移动刀具，考虑到存在铣刀半径，当crt上显示x坐标值为（l1/2+铣刀半径），y的坐标值为（l2/2+铣刀半径）时，使铣刀底部靠拢工件上表面，按编程零点设臵键，crt屏幕上显示x、y、z坐标值都清成零（即x0，y0，z0），系统内部完成了编程零点的设臵功能。就把铣刀的刀位点设臵在工件对称中心上，即工件坐标系的工件原点上。

（3）建立工件坐标系：

此时，刀具（铣刀的刀位点）当前位臵就在编程零点（即工件原点）上。由于手动试切对刀方法，调整简单、可靠，且经济，所以得到广泛的应用。

（1）了解数控车削加工的安全操作规程；

（2）熟悉数控加工的生产环境；掌控车床的基本操作方法及步骤；对操作者的有关要求

（3）掌握数控车削加工中的基本操作技能；培养良好的职业道德。

（1）操作面板与控制面板：熟悉各类开关、按扭、操作键的使用

（2）基本操作：启动、停止、回参考点、手动进给、手轮进给、程序编辑管理等。

数控车床、车削中心，是一种高精度、高效率的自动化机床。配备多工位刀塔或动力刀塔，机床就具有广泛的加工性能，可加工直线圆柱、斜线圆柱、圆弧和各种螺纹、槽、蜗杆等复杂工件，具有直线插补、圆弧插补各种补偿功能，并在复杂零件的批量生产中发挥了良好的经济效果。

（1）操作机床前，必须紧束工作服，女生必须戴好工作帽，严禁戴手套操作数控车床。

（2）通电后，检查机床有无异常现象。

（3）刀具要垫好，放正，夹牢；安装的工件要校正，夹紧，安装完毕应取出卡盘扳手。

（4）换刀时，刀架应远离卡盘，工件和尾架；在手动移动拖板或对刀过程中，在刀尖接近工件时，进给速度要小，移位键不能按错，且一定注意按移位键时不要误按换刀键。

（5）自动加工前，程序必须通过模拟或经过指导教师检查，正确的程序才能自动运行，加工工件。

（6）自动加工前，确认起刀点的坐标无误；加工时要关闭机床防护门，加工过程中不能随意打开。

（7）数控车床的加工虽属自动进行，但仍需要操作者监控，不允许随意离开岗位。

（8）若发生异常，应立即按下急停按钮，并及时报告以便分析原因。

（9）不得随意删除机内的程序，也不能随意调出机内程序进行自动加工。

（10）不能更改机床参数设臵。（11）不要用手清除切屑，可用钩子清理，发现屑缠绕工件时，应停车清理；机床面上不准放东西。

（12）机床只能单人操作；加工时，决不能把头伸向刀架附近观察，以防发生事故。

（13）工件转动时，严禁测量工件，清洗机床，用手去摸工件，更不能用手制动主轴头。

（14）关机之前，应将溜板停在x轴，z轴中央区域。

数控车床由数控装臵、床身、主轴箱、刀架进给系统、尾座、液压系统、冷却系统、润滑系统、排屑器等部分组成。数控车床分为立式数控车床和卧式数控车床两种类型。

立式数控车床用于回转直径较大的盘类零件车削加工。卧式数控车床用于轴向尺寸较长或小型盘类零件的车削加工

数控车床虽然加工柔性比普通车床优越，但单就某一种零件的生产效率而言，与普通车床还存在一定的差距。因此，提高数控车床的效率便成为关键，而合理运用编程技巧，编制高效率的加工程序，对提高机床效率往往具有意想不到的效果。

（1）．灵活设臵参考点

数控车床共有二根轴，即主轴z和刀具轴x。棒料中心为坐标系原点，各刀接近棒料时，坐标值减小，称之为进刀；反之，坐标值增大，称为退刀。当退到刀具开始时位臵时，刀具停止，此位臵称为参考点。参考点是编程中一个非常重要的概念，每执行完一次自动循环，刀具都必须返回到这个位臵，准备下一次循环。因此，在执行程序前，必须调整刀具及主轴的实际位臵与坐标数值保持一致。然而，参考点的实际位臵并不是固定不变的，编程人员可以根据零件的直径、所用的刀具的种类、数量调整参考点的位臵，缩短刀具的空行程。从而提高效率。

（2）．化零为整法

在低压电器中，存在大量的短销轴类零件，其长径比大约为2~3，直径多在3mm以下。由于零件几何尺寸较小，普通仪表车床难以装夹，无法保证质量。如果按照常规方法编程，在每一次循环中只加工一个零件，由于轴向尺寸较短，造成机床主轴滑块在床身导轨局部频繁往复，弹簧夹头夹紧机构动作频繁。长时间工作之后，便会造成机床导轨局部过度磨损，影响机床的加工精度，严重的甚至会造成机床报废。而弹簧夹头夹紧机构的频繁动作，则会导致控制电器的损坏。要解决以上问题，必须加大主轴送进长度和弹簧夹头夹紧机构的动作间隔，同时不能降低生产率。由此设想是否可以在一次加工循环中加工数个零件，则主轴送进长度为单件零件长度的数倍，甚至可达主轴最大运行距离，而弹簧夹头夹紧机构的动作时间间隔相应延长为原来的数倍。更重要的是，原来单件零件的辅助时间分摊在数个零件上，每个零件的辅助时间大为缩短，从而提高了生产效率。为了实现这一设想，我电脑到电脑程序设计中主程序和子程序的概念，如果将涉及零件几何尺寸的命令字段放在一个子程序中，而将有关机床控制的命令字段及切断零件的命令字段放在主程序中，每加工一个零件时，由主程序通过调用子程序命令调用一次子程序，加工完成后，跳转回主程序。需要加工几个零件便调用几次子程序，十分有利于增减每次循环加工零件的数目。通过这种方式编制的加工程序也比较简洁明了，便于修改、维护。值得注意的是，由于子程序的各项参数在每次调用中都保持不变，而主轴的坐标时刻在变化，为与主程序相适应，在子程序中必须采用相对编程语句。

（3）．减少刀具空行程

在数控车床中，刀具的运动是依靠步进电动机来带动的，尽管在程序命令中有快速点定位命令g00，但与普通车床的进给方式相比，依然显得效率不高。因此，要想提高机床效率，必须提高刀具的运行效率。刀具的空行程是指刀具接近工件和切削完毕后退回参考点所运行的距离。只要减少刀具空行程，就可以提高刀具的运行效率。（对于点位控制的数控车床，只要求定位精度较高，定位过程可尽可能快，而刀具相对工件的运动路线是无关紧要的。）在机床调整方面，要将刀具的初始位臵安排在尽可能靠近棒料的地方。在程序方面，要根据零件的结构，使用尽可能少的刀具加工零件使刀具在安装时彼此尽可能分散，在很接近棒料时彼此就不会发生干涉；另一方面，由于刀具实际的初始位臵已经与原来发生了变化，必须在程序中对刀具的参考点位臵进行修改，使之与实际情况相符，与此同时再配合快速点定位命令，就可以将刀具的空行程控制在最小范围内从而提高机床加工效率。

（4）．优化参数，平衡刀具负荷，减少刀具磨损

g00快速定位g20英制单位选择g72径向粗车循环g01直线插补g21公制单位选择g73封闭切削循环g02顺时针圆弧插补g28自动返回机床零点g70精加工循环g03逆时针圆弧插补g30回机床第2、3、4 参考点g74轴向切槽循环g04暂停、准停g31跳跃机能g75径向切槽循环g05三点圆弧插补g32等螺距螺纹切削g76多重螺纹切削循环g6。2顺时针椭圆插补g32。1刚性螺纹切削g80刚性攻丝状态取消g6。3逆时针椭圆插补g33 z轴攻丝循环g84轴向刚性攻丝g7。2顺时针抛物线插补g34变螺距螺纹切削g88径向刚性攻丝g7。3逆时针抛物线插补g36自动刀具补偿测量x g90轴向切削循环g12。1极坐标插补g37自动刀具补偿测量z g92螺纹切削循环g7。1圆柱插补g40取消刀尖半径补偿g94径向切削循环g15极坐标指令取消g41刀尖半径左补偿g96恒线速控制g16极坐标指令g42刀尖半径右补偿g97取消恒线速控制g17平面选择代码g50设臵工件坐标系g98每分进给g18平面选择代码g65宏代码非模态调用g99每转进给g19平面选择代码g66宏程序模态调用g10数据输入方式有效g67取消宏程序模态调用g11取消数据输入方式g71轴向粗车循环（支持凹槽）

（1）试切法对刀

切法对刀是实际中应用的最多的一种对刀方法。工件和刀具装夹完毕，驱动主轴旋转，移动刀架至工件试切一段外圆。然后保持x坐标不变移动z轴刀具离开工件，测量出该段外圆的直径。将其输入到相应的刀具参数中的刀长中，系统会自动用刀具当前x坐标减去试切出的那段外圆直径，即得到工件坐标系x原点的位臵。再移动刀具试切工件一端端面，在相应刀具参数中的刀宽中输入z0，系统会自动将此时刀具的z坐标减去刚才输入的数值，即得工件坐标系z原点的位臵。

事实上，找工件原点在机械坐标系中的位臵并不是求该点的实际位臵，而是找刀尖点到达（0，0）时刀架的位臵。采用这种方法对刀一般不使用标准刀，在加工之前需要将所要用刀的刀具全部都对好。

（2）对刀仪自动对刀

刀尖随刀架向已设定好位臵的对刀仪位臵检测点移动并与之接触，直到内部电路接通发出电信号（通常我们可以听到嘀嘀声并且有指示灯显示）。在2#刀尖接触到a点时将刀具所在点的x坐标存入到g02的x中，将刀尖接触到b点时刀具所在点的z坐标存入到g02的z中。其他刀具的对刀按照相同的方法操作。

事实上，在上一步的操作中只对好了x的零点以及该刀具相对于标准刀在x方向与z方向的差值，在更换工件加工时再对z零点即可。由于对刀仪在机械坐标系中的位臵总是一定的，所以在更换工件后，只需要用标准刀对z坐标原点就可以了。操作时提起z轴功能测量按钮“ z—axis shift measure ”面。

手动移动刀架的x 、z轴，使标准刀具接近工件z向的右端面，试切工件端面，按下“ position recorder ”按钮，系统会自动记录刀具切削点在工件坐标系中z向的位臵，并将其他刀具与标准刀在z方向的差值与这个值相加从而得到相应刀具的z原点，其数值显示在work shift工作画面上

时光如流水，两周时间转眼即逝，为期两周的实习给我的体会是：

①通过这次实习我们了解了现代机械制造工业的生产方式和工艺过程。熟悉工程材料主要成形方法和主要机械加工方法及其所用主要设备的工作原理和典型结构、工夹量具的使用以及安全操作技术。了解机械制造工艺知识和新工艺、新技术、新设备在机械制造中的应用。

②在工程材料主要成形加工方法和主要机械加工方法上，具有初步的独立操作技能。

③在了解、熟悉和掌握一定的工程基础知识和操作技能过程中，培养、提高和加强了我们的工程实践能力、创新意识和创新能力。

④这次实习，让我们明白做事要认真小心细致，不得有半点马虎。同时也培养了我们坚强不屈的本质，不到最后一秒决不放弃的毅力！

⑤培养和锻炼了劳动观点、质量和经济观念，强化遵守劳动纪律、遵守安全技术规则和爱护国家财产的自觉性，提高了我们的整体综合素质。

⑥在整个实习过程中，老师对我们的纪律要求非常严格，制订了学生实习守则，同时加强清理机床场地、遵守各工种的安全操作规程等要求，对学生的综合工程素质培养起到了较好的促进作用。

很快我们就要步入社会，面临就业了，就业单位不会像老师那样点点滴滴细致入微地把要做的工作告诉我们，更多的是需要我们自己去观察、学习。不具备这项能力就难以胜任未来的挑战。随着科学的迅猛发展，新技术的广泛应用，会有很多领域是我们未曾接触过的，只有敢于去尝试才能有所突破，有所创新。就像我们接触到的车工，虽然它的危险性很大，但是要求每个同学都要去操作而且要作出成品，这样就锻炼了大家敢于尝试的勇气。四周的车工实习带给我们的，不全是我们所接触到的那些操作技能，也不仅仅是通过几项工种所要求我们锻炼的几种能力，更多的则需要我们每个人在实习结束后根据自己的情况去感悟，去反思，勤时自勉，有所收获，使这次实习达到了他的真正目的。

主题大数据大分析课程心得体会总结七

高校教育大数据的分析挖掘与利用

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心,陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,该数据平台既有大学的业务数据、课程资源,也有政府部门的统计数据,还有学生网上学习的日志数据,用户产生的ugc数据,比如微信、微博、论坛等等的数据,基于大数据平台,开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务,并和教育部评估中心、主管部门等

进行数据交换与对接

显然,这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合,形成学校统一的高性能云计算平台,既面向校内的科学研究、人才培养提供服务,其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前,我们已建立了一种自我造血机制,四两拨千斤,以这个平台吸引更多的外部资源,努力扩展平台的性能和应用

目前,我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外,还开展了以下三项典型的大数据应用

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据,有将近700个表格,以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据,此外还有行业第三方提供的数据,包括招生、就业数据等等,这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析

建设全省高等教育大数据服务平台,实时采集各高校的办学状态数据,其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据,打破数据孤岛,融合各方数据,实现横向关联比较、纵向历史分析,提供精准服务,支持科学决策

首先,该平台面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题,实现了数据融合,横向关联,纵向融通,这个数据和各个高校是实时融通的,为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能,从根本上解决了数据碎片化及其治理问题

其次,面向全省高校辅助决策,为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能,包括办学情况综合分析和在线查询,专业结构分析比较,校级的教学质量监控评测体系,教师管理等等,这些功能非常实用,这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例,我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门,采取本平台以后,把教师有关的所有数据都进行了融合,打通了所有原来割裂的数据。从去年开始,我们学校的职称评聘,年度考核全部基于这一平台,全部在大数据里,建立健全了基于数据驱动的精准化服务,解决了数据碎片化历史遗留问题,实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变

第三,为本科教育教学评估及专业认证提供技术支撑。鉴于本平台能提供比较全面的高校办学状态数据,便于专家在进校之前全面系统地掌握学校办学的情况,找到问题,精准查看验证,提高效率,给高等教育评估提供了重要支持。基于本平台,我们成立了中国西部高等教育评估中心,接受陕西省教育厅指派的省属本科高校的审核评估和专业论证。如果没有这一高等教育大数据平台的支撑,工作量和难度是极其巨大的,甚至难以实现

案例2,mooc中国技术平台

mooc中国成立于2015年1月,到目前为止已经有121所高校加入,理事单位40家,会员单位80家。该平台的宗旨是,做政府想做的,做社会愿意做的,做单一高校做不了的事情。例如,真正解决校际资源共享、学分互认等,开拓远程教育国际化等未来发展的难题。 图3给出了mooc中国的技术框架。其核心是互联网+教育,实现互联网教育从1.0到2.0的升级。基于这一平台,既要开展网络教育业务的国际化,比如我们牵头成立的“丝路大学联盟”,其目的之一是借助mooc中国平台,实现网络教育业务的国际化,通过mooc中国平台,面向“一带一路”国家开展开放教育和技能培训

到目前为止,mooc中国已经有了9911门课程,用户将近600万,其中光it培训的有500多万,学历教育在读

学生50多万

案例3,西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用

学校非常重视教育信息化技术融入和应用到教育教学之中,去年一次性建成了80个智能教室,把物联网技术、云计算技术应用于智能教室和教学一线,基于物联网技术实现教室设备的集中管理、智能控制,同时,将互联网技术深度融入到教室的管理当中,除了多媒体的直播录制功能以外,还提供了学生考勤和专家的精准督导,通过云平台来集中管理各个教室,比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等,都可以通过后端的云平台集中管控,真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化,提升了教学保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,这些教学的过程数据可以全程采集下来,获得数据,有了这些数据,就可以做精准化分析服务,建立西安交大教学质量大数据监测中心 目前,我校的教学大数据主要包括两大部分,一是教师在授课过程中的全程录制的课堂实况,二是学生在学习过程中产生的大量日志数据。基于这个平台,我们可以开展教育教学的大数据关联分析,开展课堂教学质量的综合评价,实现正面激励、负面惩戒、精准督导,实现教学评价从模糊宏观到量化精准、从每学期制到持续常态、从部分随机到全面覆盖、从事后评价到实时动态的根本转变。通过评价激励老师敬畏课堂,评选精品课堂、示范课堂,在全校内进行正面

表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括教师的职称晋升,评选最喜爱的老师等等

此外,本系统还为学院领导和管理部门提供了针对性的信息服务与决策支持,以数据说话,量化分析,改变了以前我们的模糊评价,采取多维度、全覆盖、持续化、精细化的过程评价与监控

首先,介绍一下大数据人工智能的基本原理。前段时间,alphago战胜世界围棋冠军这一故事炒得很热。这对我们的教育科研工作者提出了一个重要的课题,到底人工智能会不会战胜人类的智能,将来教师存在的主要价值是否还有必要,863计划正在研究一个项目,到2020年,人工智能软件参加高考得分要超过一本线,这就是说,计算机教出来的机器软件参加高考都能达到一本线以上。这就引起我们的思考,这是一个深层次的方向性问题。当然我们今天不是谈这个问题,而是我们要看看alphago的原理,其核心是价值计算函数,用收益函数来判断围棋下一步该落子到哪里其收益是最大的,其中采用了人工智能深度学习方法。alphago并非天生聪明,其实他的智慧是分三步完成的, 第一步,给alphago输入了3000万个人类围棋高手的棋谱和走法,任何一个人是不可能记住3000万个棋局的,只有人工智能才能记住 第二步,alphago自己和自己对弈,在对弈过程中找到自己的薄弱点,进而改进和完善,这其实和人的学习原理类似

第三步,才是人机对弈,从职业选手到世界围棋冠军,通过这样不断的对弈完善算法,校正学习,使得alphago具有强大的智能计算能力。alphago的难点在哪,其关键在于在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点,或者落子点,称之为movepicker,,函数,这个空间很大,有10170次方,在如此庞大的计算空间中选择最优函数,只能依靠高性能计算平台

alphago为我们研究大数据问题提供了思路和启发。我们在研究教育大数据问题中需要着力攻克以下理论与技术难题

第一,大数据造成了严重的认知碎片化问题。比如,大家在百度搜糖尿病会检索出4440万个数据源,谁也看不过来,并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以,碎片化知识的聚合是一个非常基础的难题,高度的碎片化降低了知识的可用性,造成了分布性、动态化、低质化、无序化等典型的问题

一方面是知识的碎片化,另一方面是每个人的兴趣和需求还不一样。所以,资源的碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能中的关键问题。我们的思路是,一方面,我们要

从资源的角度把无序、分散、低质的资源进一步重组以后形成知识点,形成有序的知识地图,另一方面,要对学习过程进行跟踪,实现兴趣、个性、情感等方面的动态分析与挖掘,两者结合起来,建立基于用户兴趣和个性的资源推荐,最后实现个性化精准过滤,通过知识地图面向用户提供导航学习,从而缓碎片化知识的问题。开展这一研究也要建立庞大的基础数据,就像刚才讲的alphago,光靠智能软件肯定不可能那么聪明,需要建立庞大的知识地图、知识图谱,并将其放到了国际开源社区和开放数据平台之上 第二,碎片化知识的聚合问题。其目的是解决“既见树木,又见森林”的问题,破解“学习迷航”、“认知过载”的问题。我们正在承担国家自然科学基金重点项目,研究如何将多源、片面、无序的碎片化知识聚合成符合人类认知的知识森林,找出主题与主题之间的认知关系,最后形成一个知识森林,其中需要解决主题分面树的生成、碎片化知识的装配、知识森林生成、学习路径选择与导航等有关知识地图、知识图谱构建与应用等许多基础性关键技术

第三,学习行为的分析和挖掘技术。网上学习最大的好处我们可以把教师和学生所有的教与学的行为记录下来,讨论、作业、习题、笔记及进度记录下来,有了这些数据,我们可以进行后续分析,开展学习行为的特征识别和规律发现等等,既可以跟踪挖掘某个个体的学习规律,也可以找出一

个群体、一个小组的特征和规律。针对不同的课程,开展课程点击率、学习人群、知识关注点、学习时间等的分析与跟踪,刻画一个学生学习的过程,从时间、空间和课程知识导航的角度,甚至围绕某个知识点,研究学习者的特征、行为、交互等相互之间的关系,为老师深化课程改革、探索以学生为中心的教学设计具有非常重要的意义

教育是全人类、全社会发展的基础性事业,随着互联网+技术全面渗透和深度融入教育教学,不仅产生了大量的课程资源和学习内容,而且还产生了巨量的教育教学管理数据、行为数据、服务数据,蕴藏着巨大的价值,亟需我们开展深入研究,可谓前景广阔,挑战巨大，

,编辑,王晓明,

主题大数据大分析课程心得体会总结八

职责：

1. 负责公司产品的现场安装，部署，优化;

2. 负责数据库集群的部署和配置升级;

3. 定期进行性能检测、分析、调优，数据备份、迁移，保障数据库系统高效安全及稳定运行;

4. 负责排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案。数据库故障处理与灾难恢复;

5. 对开发工程师的sql语句进行审核，sql优化，及时发现并处理高负载sql;

6. 负责客户单位软件系统的管理和日常维护，;

任职资格：

1、计算机相关专业大学本科及以上学历，三年或以上数据库运维工作经验。

2、精通oracle 数据库运维与优化，有过大数据量数据库优化经验者优先，拥有oracle数据库相关证书优先，ocp

3、熟悉oracle，sql server 的体系统结构及工作原理，熟悉数据库安装、调试、备份、恢复，表、空间、索引设置。

4、能独立设计和优化数据库系统，能对sql脚本提出合理的性能优化建议;精通sql、pl/sql语言优先。

5、了解unix、linux操作系统，熟练掌握shell编程，有维护应用tomcat，nginx经验优先。

6、熟悉vmware sphere, vcenter 等 vmware 产品虚拟化部署经验。

7、具备常规的网络知识，熟悉常见的路由器，交换机，打印机安装维护管理等。

8、具有一定的组织、协调和沟通能力，有高度的工作责任心和良好的团队意识及文档编写能力。