Построение середины отрезка / Построения циркулем и линейкой / Треугольники / Справочник по геометрии 7-9 класс
- Главная
- Справочники
- Справочник по геометрии 7-9 класс
- Треугольники
- Построения циркулем и линейкой
- Построение середины отрезка
Пример:
Построить середину данного отрезка.
Дано: отрезок АВ.
Построить: середину АВ.
Решение:
Строим с помощью линейки произвольный отрезок АВ.
Далее с помощью циркуля строим две окружности радиуса АВ с центрами в точках А и В.
Получаем две точки пересечения данных окружностей. Обозначим их Р и Q. Проведем с помощью линейки через точки
Точку пересечения прямой РQ и отрезка АВ обозначим О.
Докажем, что точка О — искомая точка, т.е. точка О — середина отрезка АВ.
Рассмотрим треугольники РАQ и РВQ.
По построению АР = ВР, АQ = BQ (как радиусы одинаковых окружностей), PQ — общая, следовательно, РАQ =РВQ
В АРВ АР = ВР (как радиусы одинаковых окружностей), следовательно, АРВ — равнобедренный, тогда по свойству равнобедренного треугольника биссектриса РО АРВ и его медиана, следовательно, точка О — середина отрезка АВ. Что и требовалось доказать.
Поделись с друзьями в социальных сетях:
Советуем посмотреть:
Построение угла, равного данному
Построение биссектрисы угла
Построение перпендикулярных прямых
Среднее пропорциональное
Треугольник
Равенство треугольников
Первый признак равенства треугольников
Перпендикуляр к прямой
Медианы треугольника
Биссектрисы треугольника
Высоты треугольника
Равнобедренный треугольник
Свойства равнобедренного треугольника
Второй признак равенства треугольников
Третий признак равенства треугольников
Окружность
Построения циркулем и линейкой
Треугольники
Правило встречается в следующих упражнениях:
7 класс
Задание 21, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 185, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 295, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 320*, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 354, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 393, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 588, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 711, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 897, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
Задание 1282, Атанасян, Бутузов, Кадомцев, Позняк, Юдина, Учебник
© budu5.com, 2021
Пользовательское соглашение
Copyright
Урок 20. построение графиков функций — Алгебра и начала математического анализа — 11 класс
Алгебра и начала математического анализа, 11 класс
Урок №20. Построение графиков функций.
Перечень вопросов, рассматриваемых в теме
- Исследование функций;
- Построение графиков функций;
- Применение производной для решения графических задач.
Глоссарий по теме
Асимптота графика функции y = f(x) – прямая, обладающая тем свойством, что расстояние от точки (х, f(x)) до этой прямой стремится к нулю при неограниченном удалении точки графика от начала координат.
Возрастание функции. Функция y=f(x) возрастает на интервале X, если для любых х1и х2, из этого промежутка выполняется неравенство . Другими словами – большему значению аргумента соответствует большее значение функции.
Выпуклость вверх. Функция выпукла вверх, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, обнаруживают, что соответствующая часть графика лежит выше проведенного отрезка.
Выпуклость вниз. Функция выпукла вниз, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, обнаруживают, что соответствующая часть графика лежит ниже проведенного отрезка.
Максимум функции. Значение функции в точке максимума называют максимумом функции.
Минимум функции. Значение функции в точке минимума называют минимумом функции.
Производная (функции в точке) — основное понятие дифференциального исчисления, которое характеризует скорость изменения функции (в конкретной точке).
Производная второго порядка (вторая производная). Производная второго порядка есть первая производная от производной первого порядка.
Производную определяют, как предел отношения приращения функции к приращению ее аргумента при стремлении приращения аргумента к 0, если такой предел существует.
Точка максимума функции. Точку х0называют точкой максимума функции y = f(x), если для всех x из ее окрестности справедливо неравенство .
Точка минимума функции. Точку х0 называют точкой минимума функции y = f(x), если для всех x из ее окрестности справедливо неравенство .
Точка перегиба. Точки, в которых выпуклость вверх меняется на выпуклость вниз или наоборот, называются точками перегиба.
Точки экстремума функции.
Убывание функции. Функция y=f(x) убывает на интервале X, если для любых х1 и х2 , из этого промежутка выполняется неравенство . Другими словами – большему значению аргумента соответствует большее значение функции.
Основная литература:
Колягин Ю.М., Ткачева М.В, Федорова Н.Е. и др., под ред. Жижченко А.Б. Алгебра и начала математического анализа (базовый и профильный уровни) 11 кл. – М.: Просвещение, 2014.
Дополнительная литература:
Орлова Е. А., Севрюков П. Ф., Сидельников В. И., Смоляков А.Н. Тренировочные тестовые задания по алгебре и началам анализа для учащихся 10-х и 11-х классов: учебное пособие – М.: Илекса; Ставрополь: Сервисшкола, 2011.
Теоретический материал для самостоятельного изучения
Функция выпукла вниз, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, обнаруживают, что соответствующая часть графика лежит ниже проведенного отрезка.
Функция выпукла вверх, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, обнаруживают, что соответствующая часть графика лежит вышепроведенного отрезка.
Полная схема построения графика функции:
- Найти область определения функции D(f).
- Исследовать функцию на четность (найти f(-x)).
- Найти асимптоты.
- Найти стационарные и критические точки.
- Найти промежутки монотонности.
- Найти интервалы выпуклости вверх и выпуклости вниз.
- Найти точки перегиба
- Составить таблицу значений функции для некоторых точек.
- По полученным данным построить график функции.
Примеры и разбор решения заданий тренировочного модуля
Пример 1. Постройте график функции у = х3 – 3х + 3, используя краткую схему построения. схему построения.
Решение:
1) D(y) = (-∞; +∞)
2) Функция не является ни четной, ни нечетной, т. к.
3) Асимптот нет
4) f’(x) = 3x2 – 3, f’(x) = 0 при х = 1, х = -1.
х = 1, х = -1 – стационарные точки.
5) f’(x)>0 при . Так как в точках х = 1, х = -1 функция непрерывна, то эти точки также включаются в промежутки возрастания.
f’(x)<0 при . Так как в точках х = 1, х = -1 функция непрерывна, то эти точки также включаются в промежутки убывания.
6) Так как в точке х = -1 производная меняет знак с «+» на «-», то х = -1 – точка максимума.
Так как в точке х = 1 производная меняет знак с «-» на «+», то х = 1 – точка минимума.
7) Результаты исследования представим в виде таблицы.
x | (-∞; -1) | -1 | (-1; 1) | 1 | (1; +∞) |
f’(x) | + | 0 | — | 0 | + |
f(x) | 5 | 1 | |||
max | min |
8) Координаты некоторых точек:
9) По полученным данным строим график (рис. 1)
Рисунок 1 – график функции у = х3 – 3х + 3
Пример 2. Постройте график функции, используя подробную схему построения. схему построения.
Решение:
1)
2) Функция не является ни четной, ни нечетной, т. к.
3) х = 1 – вертикальная асимптота
4) , f’(x) = 0 при х = 2, х = 0.
х = 2, х = 0 – стационарные точки.
5) f’(x)>0 при . Так как в точках х = 0, х = 2 функция непрерывна, то эти точки также включаются в промежутки возрастания.
f’(x)<0 при . Так как в точках х = 0, х = 2 функция непрерывна, то эти точки также включаются в промежутки убывания.
Так как в точке х = 0 производная меняет знак с «+» на «-», то х = 0 – точка максимума.
Так как в точке х = 2 производная меняет знак с «-» на «+», то х = 2 – точка минимума.
х = 1 – не является точкой экстремума
6) Найдем интервалы выпуклости функции.
; при функция выпукла вверх.
; при функция выпукла вниз.
7) Результаты исследования представим в виде таблицы.
x | (-∞; 0) | 0 | (0; 1) | 1 | (1; 2) | 2 | (2; +∞) |
f’(x) | + | 0 | — | Не сущ. | — | 0 | + |
f’’(x) | — | — | Не сущ. | + | + | ||
f(x) | -4 | Не сущ. | 0 | ||||
max | min |
8) Координаты некоторых точек:
x | -1 | 0,5 | 1,5 | 3 |
f(x) | -4,5 | -4,5 | 0,5 | 0,5 |
9) По полученным данным строим график (рис. 2)
Рисунок 2 – график функции
Курс лекций по теории и технологии обучения математике в начальных классах: учебное пособие
%PDF-1.5 % 1 0 obj > /Metadata 2 0 R /Pages 3 0 R /StructTreeRoot 4 0 R /Type /Catalog >> endobj 5 0 obj /CreationDate (D:20190523102012+05’00’) /ModDate (D:20190523102012+05’00’) /Producer /Title >> endobj 2 0 obj > stream
07.10.2021 Вниманию студентов ГНФ, имеющих академические задолженности!…
| |
07.10.2021 Вниманию студентов IT-института, имеющих академические задолженности!…
| |
01.10.2021 Вниманию студентов ТФ и IT-института, имеющих академические задолженности! …
| |
10.09.2021 Вниманию студентов
имеющих постоянную регистрацию в населенных пунктах за пределами Республики Башкортостан!
…
| |
| 02.09.2021 Вниманию первокурсников!… |
прямая, периметр, ломаная, круг, окружность, угол, прямоугольник. I. Организационный момент
Сначала вспомним, какая фигура называется прямоугольником (Рис. 1).
Рис. 1. Определение прямоугольника
Посмотрите на изображенные фигуры (Рис. 2).
Рис. 2. Фигуры
Нам нужно определить, есть ли среди них прямоугольник.
Для этого нам понадобится угольник. Найдем прямой угол у угольника и приложим его к каждому из углов наших фигур. Приложив угольник ко всем углам первой фигуры, мы видим, что он совпал со всеми углами. Это значит, что фигура под номером 1 — это прямоугольник.
Прикладываем прямой угол угольника к фигуре № 2 и видим, что угол не совпадает с прямым углом. Это значит, что фигура № 2 не прямоугольник.
Прикладываем прямой угол угольника к фигуре № 3. Первый угол прямой. Второй угол фигуры прямой. Третий угол фигуры тоже прямой. И четвертый угол тоже прямой. Третья фигура является прямоугольником.
Фигура № 4. Прикладываем прямой угол угольника, и он совпадает с углом фигуры. Прикладываем его ко второму углу фигуры, и он тоже совпадает. Прикладываем прямой угол угольника к третьему углу. Третий угол тоже совпадает. Четвертый угол тоже совпадает. Это значит, что фигура № 4 является прямоугольником.
Фигура № 5. Прикладываем прямой угол угольника к первому углу. Этот угол не совпадает с прямым углом угольника. Это значит, что фигура № 5 не является прямоугольником.
У нас получается, что прямоугольники — фигуры под номерами 1, 3, 4 (Рис. 4).
Рис. 3. Прямоугольники
Мы установили, что прямые углы есть у фигур 1, 3 и 4.
Угольник — это чертежный инструмент для построения углов. Угольники изготовляют из металла, пластмассы или дерева (Рис. 3).
Рис. 4. Угольник
У фигур 1 и 3 равны стороны, которые лежат напротив друг друга. А у фигуры № 4 равны все стороны. Такие фигуры имеют специальное название.
Четырехугольник, у которого стороны попарно равны, называется прямоугольник.
Прямоугольник, у которого все стороны равны, называется квадратом.
Давайте построим прямоугольник с помощью угольника и линейки.
Для этого сначала поставим на плоскости точку. Затем найдем угол на угольнике и приложим его так, чтобы точка была вершиной угла (Рис. 5).
Рис. 5. Точка — вершина угла
Теперь обводим стороны угла (Рис. 6).
Рис. 6. Стороны угла
То же самое мы делаем со вторым углом прямоугольника (Рис. 7).
Рис. 7. Стороны двух углов
Теперь мы возьмем линейку и с ее помощью отмерим отрезки данной длины. С помощью той же линейки мы начертим четвертую сторону (Рис. 8).
Рис. 8. Чертеж сторон фигуры
У нас получилась геометрическая фигура. Давайте ее назовем. Назовем каждую вершину нашего прямоугольника (Рис. 9).
Рис. 9. Обозначение вершин прямоугольника
Мы построили с помощью линейки и угольника прямоугольник АВСD.
На уроке мы узнали, как отличить прямоугольник от других четырехугольников. Так же мы узнали, как построить прямоугольник на листе бумаге, используя угольник и линейку.
Список литературы
- Александрова Э.И. Математика. 2 класс. — М.: Дрофа — 2004.
- Башмаков М.И., Нефёдова М.Г. Математика. 2 класс. — М.: Астрель — 2006.
- Дорофеев Г.В., Миракова Т.И. Математика. 2 класс. — М.: Просвещение — 2012.
- Proshkolu.ru ().
- Социальная сеть работников образования Nsportal.ru ().
- Illagodigardarivista.com ().
Домашнее задание
- Выберите из предложенных фигур прямоугольники (Рис. 10):
Рис. 10. Рисунок к заданию
- Докажите, что изображенная на рисунке 11 фигура — прямоугольник.
Рис. 11. Рисунок к заданию
- Самостоятельно постройте прямоугольник со сторонами 5 см и 8 см при помощи угольника и линейки.
Понятия «перпендикулярные прямые», «перпендикуляр». Построение прямого угла на нелинованной бумаге (с помощью циркуля).
Построение симметричных фигур с помощью угольника, линейки и циркуля.
Построения симметричных отрезков, фигур с помощью чертежных инструментов на клетчатой и нелинованной бумаге.
Параллельность прямых.
Построение параллельных прямых при помощи угольника и линейки.
Построение прямоугольников.
Повторение основных свойств противоположных сторон прямоугольника и квадрата. Построение чертежей с помощью линейки и угольника на нелинованной бумаге.
Измерение времени.
Единицы времени. Соотношение между единицами времени. Приборы для измерения времени.
Проект «Как измеряли время в древности»
Примеры подтем: древний календарь, солнечные часы, водные часы, часы-цветы, измерительные приборы в древности.
Решение логических задач. Шифрование текста.
Логические задачи, связанные с мерами длины, площади, времени. Графические модели, схемы, карты. Моделирование из бумаги с опорой на графическую карту с инструкцией.
Проект «Шифрование местонахождения» (или «Передача тайных сообщений»)
Примеры подтем: способы шифрования текстов, приспособления для шифрования, шифрование местонахождения, знаки в шифровании, игра «Поиск сокровищ», конкурс дешифраторов, создание приспособления для шифрования.
Класс (34 ч)
Десятичная система счисления.
Значение цифры в зависимости от места в записи числа. Десятичная система счисления: почему так называется? (исследование)
Проект «Системы счисления»
Примеры подтем: десятичная система счисления, двоичная система счисления, ЭВМ и система счисления, системы счисления в разных профессиях.
Координатный угол.
Знакомство с координатным углом, осью ординат и осью абсцисс. Ввести понятие передачи изображений, умение ориентироваться по координатам точек на плоскости. Построение координатного угла. Чтение, запись названных координатных точек, обозначение точек координатного луча с помощью пары чисел.
Графики. Диаграммы. Таблицы. Построения диаграмм, графиков, таблиц с помощью MS Office.
Использование в справочной литературе и СМИ графиков, таблиц, диаграмм. Сбор информации по таблицам, графикам, диаграммам. Виды диаграмм (столбчатая, круговая). Построение диаграмм, графиков, таблиц с помощью MS Office.
Проект «Стратегии».
Примеры подтем: игры с выигрышными стратегиями, стратегии в играх, стратегии в спорте, стратегии в компьютерных играх, стратегии в жизни (стратегии поведения), боевые стратегии, стратегии в древности, стратегия в рекламе, чемпионат по компьютерной игре в жанре «Стратегии», коллекция игр с выигрышными стратегиями, альбом со схемами сражений, выигранных благодаря правильно выбранным стратегиям, спортивные командные игры, рекламные ролики и плакаты.
Многогранник.
Понятие «многогранника» как фигуры, поверхность которой состоит из многоугольников. Грани, ребра, вершины многогранника.
Прямоугольный параллелепипед.
Определение количества вершин, углов, граней многогранника. Знакомство с прямоугольным параллелепипедом. Площадь поверхности прямоугольного параллелепипеда.
Куб. Развертка куба.
Куб – прямоугольный параллелепипед, все грани которого квадраты. Строим развертку геометрического тела (параллелепипед и куб) из бумаги. Площадь поверхности прямоугольного параллелепипеда и куба.
Каркасная модель параллелепипеда.
Изготовление каркасной модели прямоугольного параллелепипеда и куба из проволоки. Решение практических задач (расчет материала).
Игральный кубик. Игры с кубиком.
Изготовление игрального кубика для настольных игр. Коллекция игр с кубиком.
Объем прямоугольного параллелепипеда.
Понятие «объём геометрического тела». Кубический сантиметр. Изготовление модели кубического сантиметра. Кубический дециметр. Кубический метр. Два способа нахождения площади прямоугольного параллелепипеда.
Сетки. Игра «Морской бой», «Крестики-нолики» (в том числе на бесконечной доске)
Новый вид наглядного соотношения между величинами. Построение координаты на луче, на плоскости. Организация игр «Морской бой», «Крестики-нолики» на бесконечной доске.
13. Деление отрезка на 2, 4, 8,… равных частей с помощью циркуля и линейки.
Практическое задание: как разделить отрезок на 2 (4, 8, …) равные части, пользуясь только циркулем и линейкой (без шкалы)?
Угол и его величина. Транспортир. Сравнение углов.
Повторение и обобщение знаний об угле как геометрической фигуре. Величина угла (градусная мера). Измерение величины угла в градусах при помощи транспортира. Разные способы сравнения углов. Построение углов заданной величины.
Виды углов.
Классификация углов в зависимости от величины угла. Острый, прямой, тупой, развернутый угол. Построение и измерение.
Классификация треугольников.
Классификация треугольников в зависимости от величины углов и длины сторон. Остроугольный, прямоугольный, тупоугольный треугольник. Разносторонний, равнобедренный, равносторонний треугольник.
Построение прямоугольника с помощью линейки и транспортира.
Практическое задание: как можно построить прямоугольник с заданными сторонами с помощью транспортира и линейки. Повторение способов нахождения площади и периметра прямоугольника.
План и масштаб.
План. Понятие «масштаб». Чтение масштаба, определение соотношения длины на плане и местности. Запись масштаба плана. Чертеж плана классной комнаты, одной из комнат своей квартиры (по выбору). Соблюдение масштаба.
МБОУ « Окская СОШ»
Конспект открытого урока по математике
в 4-ом классе на тему:
« Построение прямоугольника на нелинованной бумаге».
Учитель начальных классов: Яшина Татьяна Васильевна
2013 год
Урок « Построение прямоугольника на нелинованной бумаге» 4 класс
Цели урока: Научить построению прямоугольника и квадрата на нелинованной бумаге с помощью циркуля и линейки.
Задачи:
1. Образовательные:
актуализировать прежние знания о прямоугольнике и квадрате;
формировать практические навыки построения геометрических фигур, используя знания о них;
закрепить навыки решения текстовых задач, сравнения именованных чисел;
развивать вычислительные навыки, логическое мышление.
2. Развивающие:
развивать пространственное воображение учащихся;
развивать коммуникативные навыки учащихся в ходе парной работы, способность к взаимоконтролю и самоконтролю.
3. Воспитывающие:
воспитывать аккуратность при выполнении построений;
пробуждать в ученике чувство гордости за свои личные достижения и успехи своих товарищей.
Тип урока:
комбинированный
Форма урока:
практическая работа.
Оборудование:
для учащихся: учебник, угольник, лист нелинованной белой бумаги, простой карандаш, циркуль
для учителя: учебник, ноутбук, телевизор , презентация.
Ход урока .
1.Организационный момент.
2.Мотивация к деятельности.
О, сколько нам открытий чудных
Готовит просвещенья дух.
И опыт, сын ошибок трудных,
И гений, парадоксов друг.
И случай, бог изобретатель.
Я надеюсь, что этот урок математики станет ещё одним подтверждением нашего девиза « Математика – королева наук», а великие люди прошлого и современности помогут нам в этом.
3.Устный счёт.
Тест (Слайд) Каждое задание будем оценивать.
1. Даны числа: 713754, 713654, 713554, … Выбери следующее число :
а) 713854
б) 713554
в) 713454
2. Чему равно уменьшаемое, если вычитаемое 73, а разность 600?
а) 527
б) 673
в) 763
3. Найди наименьшее из чисел:
а) 18215
б) 18152
в) 18125
г) 18521
4. Сколько всего десятков содержится в числе 387 560 ?
а) 6
б) 38
в) 38 756
5.Сколько цифр будет в частном 64 080: 9
а) 1
б) 2
в) 3
г) 4
6. Закончи предложение “Чтобы найти неизвестное делимое, надо значение частного…”
а) умножить на делитель;
б) разделить на делитель;
в) разделить на делимое.
4. Актуализация опорных знаний.
1. Отгадайте загадку:
Эта важная наука
Изучает всё вокруг:
Точки, линии, квадраты,
Треугольники и круг…
Для неё линейка, циркуль-
Это лучшие друзья.
Но и вам науку эту
Забывать никак нельзя!
Правильно, эта наука называется ГЕОМЕТРИЕЙ.
Что означает это слово?
В переводе с греческого это слово означает «землемерие» («гео» — земля, «метрио» — мерить). Такое название объясняется тем, что зарождение геометрии было связано с различными измерительными работами, которое приходилось выполнять при разметке земельных участков, проведении дорог, строительстве зданий и других сооружений. В результате этой деятельности появились и постепенно накапливались различные правила, связанные с геометрическими измерениями. Таким образом, геометрия возникла на основе практической деятельности людей и в начале своего развития служила преимущественно практическим целям.
В дальнейшем геометрия сформировалась как самостоятельная наука, в который изучаются геометрические фигуры и их свойства.
Окружающий нас мир – это мир геометрии. А.Д. Александров (Слайд)
2.Ребята, посмотрите внимательно на чертёж.
Назовите сколько треугольников?(9)
Сколько на чертеже четырёхугольников? (2).
Чем они отличаются друг от друга?
(Один является прямоугольником, а другой нет).
— Что вы знаете о прямоугольнике?
В прямоугольнике все углы прямые.
Противоположные стороны прямоугольника равны.
Диагонали в точке пересечения делятся пополам
Диагональ прямоугольника делит его на два равных треугольника.
3.Молодцы! Вы много рассказали о прямоугольнике.
Сейчас решите задачу: (Слайд)
В прямоугольнике проведена диагональ. Площадь одного из полученных треугольников равна 25 см 2 . Чему равна площадь прямоугольника?
Решите задачу.
Как вы нашли площадь прямоугольника?
(Мы знаем, что диагональ прямоугольника делит его на два одинаковых треугольника. Площадь одного треугольника равна 25 кв. см, значит площадь всего прямоугольника будет равна 25*2=50 см 2 ).
Верно, молодцы! А как начертить прямоугольник, если мы знаем только его площадь?
Что для этого надо знать? (Его длину и ширину).
Как узнать размеры прямоугольника?
(Методом подбора. Зная, что площадь находится путём умножения длины на ширину, 50 кв. см можно получить умножая 5 см на 10 см или 25см умножить на 2 см.).
Правильно. Выберите, какой прямоугольник удобнее начертить в тетради.(Удобнее начертить прямоугольник со сторонами 5 см и 10см.).
Верно. Начертите такой прямоугольник.
5.Целеполагание.
–Ребята, скажите, легко ли вам было начертить прямоугольник в тетради? (Да, легко).
Почему? (есть клеточки)
На прошлом уроке мы учились чертить прямоугольник на нелинованной бумаге с помощью угольника, и я просила вас дома начертить узор . Давайте проверим, что у вас получилось, а один человек у доски начертит прямоугольник с помощью угольника.
(Выставка работ, проверка ученика у доски – алгоритм построения)
А как вы думаете, легко ли начертить прямоугольник на нелинованной бумаге, например на альбомном листе, если у вас нет угольника? (трудно)
Значит, существует способ построения с помощью других инструментов. Сегодня на уроке нам потребуются циркуль и линейка.
Как вы думаете, какая же тема урока ? ( Построение прямоугольника на нелинованной бумаге с помощью циркуля и линейки) (Слайд)
Какая цель урока может быть поставлена в связи с темой? (Научиться строить прямоугольник на нелинованной бумаге с помощью циркуля и линейки) (Слайд)
– Где в нашей жизни могут пригодиться умения производить построения прямоугольника или квадрата именно на нелинованной бумаге?
Задачи:
1) Формировать практические навыки построения геометрических фигур, используя знания о них.
2)Развивать пространственное воображение.
3)Воспитывать аккуратность при выполнении построений.
Тема определена, цели поставлены – в путь за новыми знаниями!
6.Открытие новых знаний
Для работы нам понадобятся циркуль и линейка.
Чтобы безопасно пользоваться такими инструментами, нужно помнить
правила безопасности:
Нельзя подносить циркуль к лицу, на конце есть игла, можно уколоться.
Нельзя передавать циркуль иглой вперёд, можно уколоть своего товарища.
На рабочем столе должен быть порядок.
Может кто-то догадался, что нужно делать?
Если нет, посмотрите на доску.
B СK M
A D
Рис. 1 Рис. 2
Что делаем сначала? (Надо начертить окружность).
Что такое «диаметр»? (Это отрезок, соединяющий две точки на окружности и проходящий через её центр).
Составим алгоритм построения прямоугольника. (Слайд)
Начертите окружность.
Проведите в ней два диаметра.
Соедините концы диаметров отрезками. Получился прямоугольник.
7.Практическая работа
Возьмите альбомный лист.
Чертим окружность, радиус которой равен 5 см.
Проводим два диаметра.
Соединяем концы диаметров.
Обозначим вершины прямоугольника
Как проверить, что получился прямоугольник? (Можно измерить стороны фигуры, противоположные стороны должны быть одинаковые, можно измерить углы с помощью прямого угла, углы должны быть прямыми).
Проверьте, получился ли у вас прямоугольник.
Интересно вам было заниматься построением?
« Вдохновение нужно в геометрии не меньше чем в поэзии» А.С.Пушкин
(Слайд)
Вспомните свойства диагоналей квадрата
Диагонали квадрата равны,
при пересечении образуют прямые углы,
точка пересечения диагоналей делит их на равные отрезки.
С чего начнём построение? (Начертим окружность).
Мы нашли только две вершины квадрата, как найти ещё две? (Проведём перпендикулярную прямую к диаметру, получился ещё один диаметр . Эти прямые пересекаются под прямым углом как у квадрата. Таким образом мы нашли ещё две вершины квадрата).
Составим алгоритм построения квадрата. (Слайд)
Начертите окружность.
Проведите один диаметр.
Проведите перпендикулярную прямую к этому диаметру.
Точки пересечения с окружностью соедините отрезками. Получился квадрат.
8. Практическая работа по алгоритму.
9.Физкультминутка.
10.Включение в систему знаний .
Выбери свой уровень. (Слайд)
1.Найдите площадь и периметр прямоугольника и квадрата.
Р пр. = (6+8)*2=24(см)
S пр =6*8=48(см 2 )
Р кв =7*4=28(см)
S кв =7*7=49(см 2 )
2.У семьи Ивановых дачный участок размером 20 метров на 40 метров, а у семьи Сидоровых 30 метров на 30 метров. Чья ограда длиннее?
Р= (20+40)*2=120(м.)
Р=30*4=120(м)
Ответ: их ограды имеют одинаковую длину, значит равны.
3.Рассмотри план школьного сада, на котором 1 см изображает 10 м. Найди площадь этого сада в арах (стр.7) (Выбор лучшего варианта).
перемещение треугольника;
измерение сторон полученного прямоугольника;
нахождение площади в м 2 ;
выразить в арах.
S =60*30=1800(м 2 .)=18 а.
Легко ли вам давались все построения и вычисления?
-«Нет царского пути в геометрии» Евклид. (Слайд)
Молодцы! Вы хорошо справились с этим заданием. Вы доказали, что можете вправе называть себя друзьями ГЕОМЕТРИИ.
11. Закрепление пройденного материала.
1) Геометрия показалась мне очень интересной и какой- то волшебной наукой. И.К.Андронов (Слайд)
а) Найди равные величины.
б)Какая величина лишняя?
в) Продолжи закономерность:
Молодцы, теперь вы легко справитесь с № 33 стр.7
Проверим решение. (Слайд)
(6 км 5 м = 6 км 50 дм
2 сут.20 ч = 68 ч
3 т 1 ц > 3 т 10 кг
90 см 2
2) Решение задачи.
Решение трудной математической задачи можно сравнить с взятием крепости. Н.Я.Виленкин (Слайд)
Прочитайте задачу № 31. Составим краткую запись
Сколько мальчиков занималось в кружке?
Сколько девочек?
Каков рост всех мальчиков?
Каков рост всех девочек?
Что спрашивается в задаче? (Заполняется таблица в процессе работы).
Составьте план решения задачи:
найди средний рост мальчиков;
найди средний рост девочек;
сравни.
Решите задачу самостоятельно.
11м04см=1104см
12м60см=1260см
1)1104:8=138(см)-средний рост мальчиков
2)1260:9=140(см)-средний рост девочек
3)140-138=2(см)-больше
Ответ: на 2 см. в среднем рост мальчиков больше, чем рост девочек.
Проверим решение. Молодцы, мы взяли ещё одну математическую крепость! Оцените свою работу.
3)Работа над вычислительными навыками.
Решите 1 пример №34 на странице 7.
Вспомним порядок действий. Какое действие выполняем первым?
После выполнения — взаимопроверка.
(100 000 — 62 600) : 4 + 3 * 108 = 9 674
37 400
9 350
324
9674
— Оцените работу.
12) Подведение итогов урока и рефлексия.
1)-Какая была тема нашего урока?
Какие цели и задачи ставили перед собой?
Достигли мы их?
– С помощью каких инструментов можно построить прямоугольник на нелинованной бумаге? (С помощью циркуля и линейки, с помощью угольника)
— Повторим алгоритм построения прямоугольника и квадрата.
-Что осталось непонятным?
2 ) Вернёмся к прямоугольнику, который построили в начале урока. Закрасьте на нём ту часть заданий, с которыми вы справились и оцените свою работу на уроке.
МОЛОДЦЫ!!!
13) Домашнее задание.
По желанию: (Слайд)
Построить на нелинованной бумаге прямоугольник и квадрат, найти и сравнить их площади.
Составить геометрический узор, используя новые знания.
Литература.
М.И.Моро и др. учебник «Математика, 4 класс», М. «Просвещение» 2011г.
Л.И.Семакина «В помощь учителю», М., «Вако», 2011г.
Класс: 4
Презентация к уроку
Назад
Вперёд
Внимание! Предварительный просмотр слайдов используется исключительно в ознакомительных целях и может не давать представления о всех возможностях презентации. Если вас заинтересовала данная работа, пожалуйста, загрузите полную версию.
Цель урока: Научить построению прямоугольника на нелинованной бумаге с помощью угольника.
1. Образовательные:
- актуализировать прежние знания о прямоугольнике и квадрате;
- формировать практические навыки построения геометрических фигур, используя знания о них;
- закрепить навыки решения текстовых задач на пропорциональное деление, сравнения именованных чисел.
2. Развивающие:
- развивать пространственное воображение учащихся;
- развивать коммуникативные навыки учащихся в ходе парной работы, способность к взаимоконтролю и самоконтролю.
3. Воспитывающие:
- воспитывать аккуратность при выполнении построений;
- пробуждать в ученике чувство гордости за свои личные достижения и успехи своих товарищей.
Тип урока: изучение нового материала.
Форма урока: практическая работа.
Оборудование:
для учащихся: учебник, угольник, лист нелинованной белой бумаги, простой карандаш;
для учителя: учебник, компьютер, мультимедийный проектор, экран.
Ход урока
1. Организационный момент.
2. Устный счет.
– Найдите ошибки в вычислениях на доске.
Правильные ответы: 100 024; 12 548; 6 504.
3. Проверка домашнего задания.Проверка квадратов на нелинованной бумаге. (Показать на доске способ построения квадрата с помощью циркуля и линейки.)
– Какие знания о квадрате помогли справиться с построением? (Диагонали квадрата равны, пересекаются, образуя четыре прямых угла.)
4. Актуализация знаний учащихся о прямоугольнике.– На прошлом уроке мы с вами научились строить прямоугольник с помощью циркуля и линейки. Вспомните, пожалуйста, что это за геометрическая фигура – прямоугольник. (Прямоугольник – это четырехугольник, у которого все углы прямые.)
– Что еще вы знаете о прямоугольнике? (Противоположные стороны равны. Диагонали равны.)
– Эти знания пригодятся нам сегодня.
5. Демонстрация презентации. Объяснение нового материала.СЛАЙД 1. Объявление темы урока: “Построение прямоугольника на нелинованной бумаге”.
– Какие инструменты понадобятся для практической работы? (Угольник, карандаш)
СЛАЙД 2. Цель: Научиться построению прямоугольника на нелинованной бумаге с помощью угольника.
СЛАЙД 3. Задачи: 1. Формировать практические навыки построения геометрических фигур, используя знания о них.
2. Развивать пространственное воображение.
3. Воспитывать аккуратность при выполнении построений.
СЛАЙД 4. Алгоритм построения прямоугольника с помощью угольника.
СЛАЙД 5. Начертили произвольный луч АД. Одну из сторон угольника приложили к лучу так, чтобы вершина прямого угла совпала с началом луча точкой А. Провели карандашом вдоль второй стороны угольника луч АВ. Получили один прямой угол ВАД.
СЛАЙД 6. Одну из сторон угольника приложили к лучу АВ так, чтобы вершина прямого угла совпала с точкой В. Провели карандашом вдоль второй стороны угольника луч ВС. Получили второй прямой угол АВС.
СЛАЙД 7. Одну из сторон угольника приложили к лучу АД так, чтобы вершина прямого угла совпала с точкой Д. Провели карандашом вдоль второй стороны угольника луч ДС. Получили третий прямой угол АДС.
СЛАЙД 8. Перед учащимися ставится проблемный вопрос – получился ли прямоугольник.
Ученики высказывают свои предположения и предлагают способы решения этой проблемы.
СЛАЙД 9. Проверка предположений учащихся.
Нужно выяснить, окажется ли угол ВСД прямым. Если да, то прямоугольник получился (так как по определению прямоугольник – это четырехугольник, у которого все углы прямые). Если нет, то фигура АВСД – не прямоугольник.
Проверка проводится с помощью угольника. Одну из его сторон нужно приложить к лучу ВС так, чтобы вершина прямого угла совпала с точкой С. Далее смотрим, совпал ли луч СД со второй стороной угольника. В нашем случае это произошло, то есть можно сделать вывод, что угол ВСД прямой и четырехугольник АВСД является прямоугольником.
Дальнейшая самостоятельная работа учащихся по построению прямоугольника на нелинованной бумаге с помощью угольника на материале алгоритма презентации предполагает возвращение к слайдам 4-9 (используя гиперссылку).
Учитель в это время контролирует процесс построения и оказывает индивидуальную помощь учащимся.
6. Физкультминутка для глаз (с использованием СЛАЙДОВ 10-12 презентации)7. Работа с учебником.
– Откройте учебник на стр.7. Задание №33. (Работа по вариантам. У доски 2 учащихся.)
– Какие величины нужно будет нам вспомнить? (Массу и время.)
Сравните именованные числа.
| (6 км 5 м = 6 км 50 дм | 2 сут.20 ч = 68 ч |
| 3 т 1 ц > 3 т 10 кг | 90 см 2 |
Проверяют 2 учащихся. За партами – взаимопроверка.
– Задание 34. Вычислите значение первого выражения. У доски 1 учащийся.
(100 000 – 62 600) : 4 + 3 108 = 9 674
Проверяет 1 учащийся.
– Задание 30. На доске подготовлена таблица для краткой записи. Заполняем все вместе. Как назовем столбики таблицы? (На 1 стр./Кол-во стр./Всего)
На доске задачу решает 1 учащийся.
1) 90: 6 = 15 (п.) – на одной странице
2) 75: 15 = 5 (стр.)
Ответ: потребуется 5 страниц.
Проверяет 1 учащийся.
*Дополнительное задание – №31.
8. Итог урока.
– Что нового узнали?
– Чему научились?
– С помощью каких инструментов можно построить прямоугольник на нелинованной бумаге? (С помощью циркуля и линейки, с помощью угольника)
– Где в нашей жизни могут пригодиться умения производить построения прямоугольника или квадрата именно на нелинованной бумаге?
Что осталось непонятным?
Выставление отметок ученикам, активно работающим на уроке.
9. Домашнее задание.
1. Построить на нелинованной бумаге квадрат с помощью угольника и линейки.
– Что такое квадрат? (Прямоугольник, у которого все стороны равны.)
Используйте это определение в домашней работе.
– Как выполните краткую запись? (В виде таблицы.)
– Сколько дней в ателье шили куртки? (Два дня.)
– Как назовете столбики своей таблицы? (Расход на 1 куртку/кол-во курток/всего метров)
3. Закончить определения: «Прямоугольником называется…», «Квадратом…», «Равнобедренным треугольником…», «Параллелограммом…».
Назвать не менее трех обучающих игр, в которых в качестве игрового материала используются геометрические фигуры. Указать главную цель каждой из этих игр.
5. Привести конкретные и убедительные примеры разных видов заданий (не менее 5) с использованием геометрического материала, но направленные на достижение целей, связанных с изучением арифметики.
6. Привести не менее трех примеров заданий, связанных с разбиением многоугольников на части.
Указать оборудование, которым полезно обеспечить урок ознакомления с видами углов.
8. Назвать виды практических работ учащихся, в ходе выполнения которых дети выявляют:
а) существенные признаки понятия «прямой угол»;
б) свойство сторон прямоугольника.
9. Соединить стрелками или записать с помощью пар вида (а ;а ), (а,б ) те понятия, при формировании которых полезно использовать прием их сравнения (сопоставления или противопоставления):
Составить алгоритм построения прямоугольника с заданными сторонами с помощью циркуля, линейки, угольника.
Сформулировать (в обобщенном виде) задачи на построение, которые должны уверенно выполнять учащиеся начальных классов.
Построить выпуклый и невыпуклый семиугольник. Существуют ли невыпуклые четырехугольники? Какие признаки моделей многоугольников должны варьироваться, а какие оставаться неизменными при формировании понятия «семиугольник»?
13. Придумать не менее 5 примеров заданий на распознавание геометрических фигур.
Предложить три геометрические задачи на доказательство, доступные для учащихся начальных классов. Когда младшим школьникам можно предлагать задачи на доказательство? Почему?
Билет № 24
Решение задач с помощью уравнений
В решении задач с помощью уравнений, необходимо соблюдать следующее: во-первых, записать условие задачи алгебраическим языком, т.е. таким образом, чтобы получить уравнение; во-вторых, упростить это уравнение до такого вида, в котором неизвестная величина будет стоять с одной стороны, а все известные величины — на противоположной стороне. Способы этого уже были рассмотрены ранее.Один из основных принципов алгебраических решений, это то, что величина должна присутствовать в уравнении. Это позволит нам записать условия так, как если бы задача уже была решена. После этого, останется лишь решить уравнение и найти общее значение всех известных величин. Так как эти величины равны неизвестной величине на другой стороне уравнения, то величина всех известных значений будет означать, что задача решена.
Задача 1. Человек на вопрос, сколько он заплатил за часы, ответил: «Если умножить цену на 4, и к результату прибавить 70, а из этой суммы вычесть 50, то остаток будет равен 220 долларов». Сколько он заплатил за часы?Чтобы решить эту задачу, мы должны сначала записать условие задачи как алгебраическое выражение, то есть как уравнение.Пусть цена часов равна xx
Эта цена была умножена на 4, то есть получаем 4x4x
К произведению прибавили 70, то есть 4x+704x+70
Из этого вычли 50, то есть 4x+70−504x+70−50Таким образом, мы записали условие задачи с помощью чисел в алгебраической форме, но у нас еще нет уравнения . Однако, согласно последнему условию задачи, все предыдущие действия в итоге привели к результату, который равен 220220.Поэтому, это уравнение выглядит так: 4x+70−50=2204x+70−50=220
После проведения операций с уравнением, получаем, что x=50x=50.
То есть, значение xx равно 50 долларов, что и есть искомой ценой часов.Чтобы проверить , что мы получили верное значение искомой величины, мы должны подставить это значение вместо хх в уравнение, которое мы записали по условию задачи. Если в результате этой подстановки значения сторон будут равны, мы провели вычисление правильно.
Уравнение задачи имело вид 4x+70−50=2204x+70−50=220
Подставляя 50 вместо xx, получаем 4⋅50+70−50=2204⋅50+70−50=220
Отсюда, 220=220220=220.
2) ВЕЛИЧИНА — это особое свойство реальных объектов или явлений, и особенность заключается в том, что это свойство можно измерить, то есть назвать количество величины, которые выражают одно и тоже свойство объектов, называются величинами одного рода илиоднородными величинами . Например, длина стола и дли на комнаты — это однородные величины. Величины — длина, площадь, масса и другие обладают рядом свойств.Методика изучения площади геометрической фигуры
В методике работы над площадью фигуры имеется много общего с работой над длиной отрезка.
Прежде всего, площадь выделяется как свойство плоских предметов среди других их свойств. Уже дошкольники сравнивают предметы по площади и правильно устанавливают отношения «больше», «меньше», «равно», если сравниваемые предметы резко отличаются друг от друга или совершенно одинаковые. При этом дети пользуются наложением предметов или сравнивают их на глаз, сопоставляя предметы по занимаемому месту на столе, на земле, на листе бумаги и т.п. однако, сравнивая предметы, у которых форма различна, а различие площадей не очень четко выражено, дети испытывают затруднения. В этом случае они заменяют сравнение по площади сравнением по длине или по ширине предметов, т.е. переходят на линейную протяженность, особенно в тех случаях, когда по одному из измерений предметы сильно отличаются друг от друга.
В процессе изучения геометрического материала в I — II классах у детей уточняются представления о площади как о свойстве плоских геометрических фигур. Более четким становится понимание того, что фигуры могут быть различными и одинаковыми по площади. Этому способствуют упражнения на вырезание фигур из бумаги, черчение и раскрашивание их в тетрадях и т.п. В процессе решения задач с геометрическим содержанием учащиеся знакомятся с некоторыми свойствами площади. Они убеждаются, что площадь не изменяется при изменении положения фигуры на плоскости (фигура не становится ни больше, ни меньше). Дети многократно наблюдают соотношение между всей фигурой и ее частями (часть меньше целого), упражняются в составлении различных по форме фигур из одних и тех же заданных частей (т.е. построение равносоставленных фигур). Учащиеся постепенно накапливают представления о делении фигур на неравные равные части, сравнивая наложением полученные части, сравнивая наложением полученные части. Все эти знания и умения дети приобретают практическим путем попутно с изучением самих фигур.
Ознакомление с площадью можно провести так:
«Посмотрите на фигуры, прикрепленные к доске, и скажите, какая из них занимает больше всего места на доске (квадрат AMKD занимает места больше всех фигур). В этом случае говорят, что площадь квадрата больше, чем площадь каждого треугольника и квадрата CDMB. Сравните площадь треугольника АВС и квадрата AMKD (площадь треугольника меньше, чем площадь квадрата).
Эти фигуры сравниваются наложением — треугольник занимает только часть квадрата, значит, действительно площадь его меньше площади квадрата. Сравните на глаз площадь треугольника ФВС и площадь треугольника DOE (у них площади одинаковые, они занимают одинаковое место на доске, хотя расположены по-разному). Проверьте наложением.
Аналогично сравниваются по площади другие фигуры, а также предметы окружающей обстановки.
Билет № 25
У р о к 1. ПРЕДМЕТ «МАТЕМАТИКА». СЧЁТ ПРЕДМЕТОВ
Цели урока: познакомить учащихся с учебным предметом «Математика»; познакомить с учебным комплектом «Математика»; выявить умение учащихся вести счёт предметов.
Ход урока
I. Организационный момент.
II. Знакомство с предметом «Математика» и учебным комплектом «Математика».
Учитель, беседуя с детьми, рассказывает им в доступной форме о том, что изучает предмет «Математика», что они узнают, какие «открытия» сделают на уроках математики.
Учитель. Как вы думаете, ребята, для чего нужен предмет «Математика»?
Далее учитель сообщает детям, что в овладении математикой им поможет учебник, состоящий из двух книг, его написали для первоклассников М. И. Моро, С. И. Волкова и С. В. Степанова, а также нужны будут две тетради, в которых ученики смогут рисовать, раскрашивать, писать, но только на специально отведённых для этого местах.
Разработка урока по теме «Столбчатые диаграммы. Построение диаграмм»
Цель урока: повторить и закрепить знания о круговых диаграммах, познакомить учащихся с новой формой представления информации — столбчатыми диаграммами.
Задачи урока:
Образовательные:
подчеркнуть роль наглядных форм информации, сформировать представления о возможности визуализации информации с помощью диаграмм;
рассмотреть алгоритм построения столбчатых диаграмм с помощью электронных таблиц и с помощью карандаша и линейки;
закрепление навыков чтения диаграмм;
закрепление практических навыков применения изученного материала.
Развивающие:
развитие коммуникативности, навыков фронтальной и индивидуальной практической работы;
развитие навыков проектной деятельности с использованием местного материала;
развитие логического и алгоритмического мышления, расширение кругозора учащихся.
Воспитательные:
повышение мотивации учащихся путём использования регионального компонента на уроке;
воспитание творческого подхода к выполняемой работе.
Тип урока: интегрированный, комбинированный – изучение нового материала, практическая работа.
Оборудование урока:
Таблица «Виды информации»
ЦОР: презентация к уроку «Диаграммы»
Раздаточный материал: опорные схемы, карточки с текстовой информацией, карточки-задания, сигнальные карточки для обратной связи, руководство по выполнению практической работы.
План урока:
I. Организационный момент. Объявление темы и цели урока – 1мин.
II. Актуализация знаний учащихся – 7 мин
III. Изучение нового материала -15 мин
IV. Практическая работа учащихся -17 мин
V. Физкультминутка -1мин
VI. Рефлексия -2 мин
VII. Домашнее задание – 3мин
Технологическая карта урока
Вид деятельности | Задачи | Формы и виды деятельности учащихся | Формы и виды деятельности учителя |
Организационный момент | Подготовить учащихся к учебной деятельности | Проверка наличия принадлежностей, необходимых для работы на уроке | Обеспечение готовности учащихся класса к работе на уроке, объявление темы, целей и задач урока. |
Актуализация знаний учащихся | Повторение ранее изученного материала, необходимого при изучении новой темы, создание мотивации к изучению нового материала. | Выполнение устных упражнений, самостоятельная работа | |
Изучение нового материала | Расширить представления учащихся о способах визуализации информации, дать представление о новом типе диаграмм – столбчатых. | Чтение диаграмм, представленных на слайде, преобразование табличной информации в графическую: построение столбчатой диаграммы по алгоритму | Создание проблемной ситуации. Определить |
Первичное осмысление изученного | Проверить умение учащихся читать диаграмму, навыки построения диаграмм. | Самостоятельная работа, самоконтроль | Проверка выполнения задания, выяснение проблем, с которыми столкнулись учащиеся, обсуждение заданий. |
Практическая работа | Научить построению диаграмм с использованием электронных таблиц | Работа в парах и индивидуальная работа, консультации учителя, самоконтроль | Использование интеграции информатика — математика — география Калмыкии для повышения мотивации учащихся при выполнении заданий практической работы. Корректировка деятельности учащихся |
Физкультминутка | Профилактика заболеваний глаз, опорно-двигательной системы при работе за компьютером | Выполнение упражнений | Организация и проведение физкультурной минутки |
Подведение итогов, рефлексия | Повторить рассмотренные понятия | Диалог с учителем, самоанализ деятельности на уроке | |
Домашнее задание | Обеспечить понимание способов выполнения домашнего задания |
ХОД УРОКА
I. Учитель:
Ну-ка, проверь дружок,
Ты готов начать урок?
Всё ль на месте, всё ль в порядке:
Линейка, карандаш, тетрадка?
Все ли правильно сидят?
На учителя глядят?
(проверить наличие чертёжных принадлежностей, необходимых на уроке)
II. Актуализация знаний учащихся и подготовка к изучению нового материала:
Повторить понятие информации и источников информации
Давайте вспомним, в какой форме может быть представлена информация? Я буду показывать опорный сигнал, а вы называть форму представления информации:
Фамилия | Имя | |||
Алик | Володя | Миша | Юра | |
Балашов | – | – | – |
|
Петров | – | – | + | – |
Лунин | – |
| – |
|
Симонов |
|
| – |
|
Мне приятно общаться с вами
текстовая
Символьная
табличная
графическая
числовая
Используется таблица «Виды информации»: приведите мне, пожалуйста, примеры представления информации в этих формах. (Особо остановиться на графической форме представления информации – рисунки, фотографии, чертежи, карты, схемы, круговые диаграммы, известные из курса математики и информатики 5 класса)
Как вы понимаете известную китайскую пословицу: «Я слышу – и забываю, я вижу – и запоминаю, я делаю – и понимаю»? (диалог с учащимися)
Ребята, давайте вспомним, с помощью каких органов человек воспринимает информацию? Как называются эти виды информации? (Работа с таблицей «Виды информации», слайд № 2)
Показать, что наибольшее количество информации человек воспринимает с
помощью зрения, подчеркнуть важность зрительной информации для познания мира («я вижу — и запоминаю»). Работа со слайдами №3, 4:
(при ответе на 6-й вопрос использовать сигнальные карточки, проанализировать выбор ответов).
III. Изучение нового материала: На сегодняшнем уроке мы продолжим знакомство с возможностями визуализации информации. Для сравнения соотношений между величинами используют такой вид графической информации как диаграммы. (слайд 5)
1. Показать учащимся, что кроме круговых диаграмм, визуально представить информацию можно и с помощью других типов диаграмм (слайд № 6)
Показать, что круговая и столбчатая диаграммы показывают соотношения между различными видами органолептической информации; на линейчатой диаграмме показано, сколько компьютеров приобрела наша школа по годам (фронтальная работа по чтению диаграмм)
2. Попросить учащихся вспомнить, где они встречали представление информации в виде диаграмм. (телеигра «Кто хочет стать миллионером» — столбчатая, телепередача «Достояние республики» — линейчатая, изменение цены на нефть, в школьных учебниках, газетах, журналах)
3. Предложить учащимся информацию, представленную в табличной форме визуализировать в виде столбчатой диаграммы.
Оценка | «2» | «3» | «4» | «5» |
Количество учеников | 3 | 6 | 12 | 3 |
Алгоритм построения столбчатой диаграммы в тетради: (учитель выполняет на доске)
Каждый столбик диаграммы должен иметь одинаковое основание, выберем – 1см;
Высота каждого столбика соответствует количеству учеников, получивших оценку каждого вида. Масштаб выбираем сами: например, 1 клетка тетради – 1 ученик, строим диаграмму.
Выполнение самостоятельного задания: Раздаточный материал на бумаге в клетку.
1 вариант: В нашей школе 75 учеников. В средних классах на 5 учеников меньше, чем в младших. Постройте диаграмму, показывающую, сколько учащихся в средних и старших классах.
2 вариант: 45 учащихся школы посещают спортивные секции по волейболу, баскетболу и теннису. Количество учеников в волейбольной секции на 10 больше, чем в секции по теннису. Постройте диаграмму, показывающую, сколько детей занимается в секциях по баскетболу и волейболу.
(задания выполняются самостоятельно, листочки собираются для проверки, обсуждение и проверка выполнения задания, самоконтроль – слайд № 7)
Обсуждение вопроса о недостатках построения диаграмм с помощью карандаша и линейки: неточность, неудобства при выборе масштаба, затраты времени.
Учитель: Ребята, существуют компьютерные программы, позволяющие строить различные диаграммы автоматически.
Компьютер людям помогает:
Где труд тяжёлый – облегчает,
Где быстрый нужен счёт – считает.
Работой сложной управляет.
А человек творит, мечтает,
Стихи и песни сочиняет,
И фантазировать машине
Он за себя не позволяет.
И ты запомни, мой дружок,
В чём заключается урок.
Учиться мыслить не ленись
Да добросовестно учись.
Для построения столбчатых диаграмм мы воспользуемся известной вам программой Microsoft Excel. (Перед началом работы на компьютерах учитель напоминает о необходимости соблюдения правил ТБ)
1. Назовите регионы России, с которыми граничит наш район? наша республика? Демонстрируется слайд № 8. Составим таблицу, которую назовём «Соседние регионы».
2.Учащиеся заполняют таблицу по образцу (слайд 9).
Каждому учащемуся выдается карточка:
Республика Калмыкия расположена в зонах степей, полупустынь и пустынь и занимает территорию с общей площадью 75,9 тыс. кв. км. По результатам переписи населения 2010г на территории республики проживают 289,4 тыс.чел
Дагестан омывает Каспийское море. По размерам территории (50,3 тыс. кв. км.) и численности населения (2,1 млн. человек) — это самая крупная республика на Северном Кавказе.
К началу 2008 г. численность населения Ростовской области — составила 4,254 млн человек.На территории Ростовской области площадью 100,8 тыс. кв. км могли бы разместиться три таких государства, как Бельгия, Голландия и Дания вместе взятые.
Астраханская область занимает площадь 44,1 тыс. кв.км. Численность населения области составляет 1032,8 тыс. чел. Население Волгоградской области составляет 2 млн 673,1 тыс. человек, а её площадь — 113,9 тыс. кв. км. Ставропольский край занимает не так уж много места на карте мира: его общая площадь составляет всего 66,5 тыс. кв.м. (48 место в Российской Федерации). В настоящее время в крае проживает — 2 млн.735 тыс. человек, что составляет 1,8% населения России.
Учитель:
— в какой форме представлена информация? ( в текстовой)
— можно эту информацию представить в табличной форме? Какими данными дополним нашу таблицу «Соседние регионы»? (столбцы: площадь, численность населения, слайд № 10)
Задание для учащихся: Все числовые данные, встречающиеся в тексте, записать цифрами.
(Визуальная проверка, слайд11)
IV Практическая работа учащихся (Приложение №1)
Задание №1 практической работы учащиеся выполняют по указаниям к практической работе под контролем учителя.
Физкультминутка:
Над доской вывешены таблички с рисунками диаграмм, способов представления информации ( в форме «восьмёрки»). Выполняются упражнения для глаз:
1).Закройте глаза, не напрягая глазные мышцы, на счёт 1-4. Поднимите глаза, посмотрите на рисунки над доской. Не поворачивая головы, переводите взгляд на названные мною рисунки (называются в таком порядке, чтобы глаза «выписывали восьмёрку», а затем в обратную сторону).
2) Посмотрите в окно на линию горизонта, переведите взгляд на кончик носа. Повторите упражнение 3 раза.
Упражнения для туловища и рук:
Руки в стороны поставим,
Правой левую достанем,
А потом, наоборот.
Сделай вправо поворот.
Раз хлопок, два хлопок,
Повернись ещё разок.
Руки вниз опустили,
И тихонько сели.
Задание №2 выполняется самостоятельно (при необходимости – консультация соседа или учителя)
(Результаты построения учащиеся сверяют с изображениями на слайдах, самоконтроль)
Задание №3 выполняется при наличии времени или сильными учениками, иначе задание можно выполнить на следующем уроке.
VI.Рефлексия и подведение итогов урока: (диалог с учащимися: что нового вы узнали на уроке? что понравилось вам? что осталось непонятным?, выставление оценок за практическую работу и работу на уроке)
VII. Домашнее задание и пояснения к нему:
Учащиеся делятся на группы по 2-3 человека. Каждая группа получает индивидуальное задание для выполнения мини-проекта. (Приложение 2). Работы выполняются на компьютере. (Те, у кого дома нет компьютера, выполняют задание в школе во внеурочное время).
Демонстрируется последний слайд презентации.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА
«Построение столбчатых диаграмм с помощью электронных таблиц»
Задание №1: диаграмма «Площади регионов»
Выделите диапазон ячеек А3:В9 в таблице.
Выполните команду <Вставка>-<Диаграмма>
Выберете Тип Гистограмма, Вид
Нажмите кнопку <Далее>
Вы получили столбчатую диаграмму.
Нажмите кнопку <Далее>
В строку <Ось Х> впишите РЕГИОНЫ
В строку <Ось у> впишите ПЛОЩАДЬ
Нажмите кнопку <Легенда>-<Внизу>-<Далее>
Легенда – надпись, поясняющая диаграмму
Диаграмму разместите на имеющемся листе,
нажмите кнопку <Готово>.
Изменим цвета столбиков диаграммы, для этого
а) выполним щелчок левой кнопкой мыши на любом из столбцов;
б) щелчок левой кнопкой на столбце Республика Калмыкия, выберите цвет заливки жёлтый;
в) выполните аналогичные действия для заливки столбцов диаграммы: Астраханская обл. – зелёный, Волгоградская обл. – красный, Ростовская – синий, Дагестан – оранжевый, Ставропольский край – лиловый.
Проследите, как изменилась легенда.
Задание №2: диаграмма «Численность населения»
Выделите диапазон ячеек А4:А9, а затем, при нажатой клавише Ctrl —диапазон С3:С9
Повторите действия 2-7 из задания№1, выбрав в пункте 3 тип диаграммы Круговая,
в пункте 8 впишите: ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ
Диаграмму разместите на отдельном листе.
Измените цвета секторов диаграммы по своему усмотрению
(слайд 12)
Задание №3: диаграмма «Плотность населения»
Из курса географии вам известно, что для нахождения плотности населения надо численность населения региона разделить на площадь региона. Плотность населения показывает, сколько человек приходится на 1 кв.км. площади.
В ячейку Д3 таблицы впишите – Плотность населения
В ячейку Д4 введите формулу: = С4/В4, нажмите клавишу Enter, в ячейке Д4 – плотность населения Республики Калмыкия.
Выделите ячейку Д4, используя Мастер автозаполнения, получите значения плотности населения в других регионах.
Постройте столбчатую диаграмму «Плотность населения»
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Примеры заданий для выполнения мини-проектов:
Первый уровень
Тема проекта «Подписка на детские журналы и газеты»
План проекта:
1.В сельском отделении связи узнайте, сколько учащихся школы подписались на детские издания «Баир», «Баирта», «Мурзилка», «Карусель».
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте столбчатую диаграмму.
Тема проекта «Коммунальные выплаты»
План проекта:
1. По расчётным квитанциям определите, сколько куб.метров газа потребляет ваша семья за отопительный сезон (октябрь-апрель) по месяцам.
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте столбчатую диаграмму.
Второй уровень
Тема проекта «Наши земляки – участники Великой Отечественной войны»
План проекта:
1. В школьном музее найдите информацию о том, сколько наших односельчан погибло на фронтах войны, пропало без вести, скончалось от ран в госпиталях, вернулось домой.
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте круговую диаграмму.
Тема проекта «Сведения о репрессированных»
План проекта:
1. Познакомиться с архивными документами школьного музея. Определите, сколько женщин, мужчин, детей было выслано из села в 1943 году.
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте столбчатую диаграмму.
4. Узнайте, сколько человек было выслано в 1943г и сколько вернулось из мест высылки в 1957-1958гг. Постройте круговую диаграмму.
Третий уровень
Тема проекта «Распределение бюджета семьи»
План проекта:
1. Вместе с родителями обсудите распределение месячного бюджета вашей семьи и выясните, какая часть бюджета ( в процентах) приходится на питание, покупку одежды и обуви, оплату коммунальных услуг, отдых и прочие затраты.
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте круговую диаграмму.
Тема проекта «Сравнение результатов переписи населения»
План проекта:
1. Найдите в Интернете результаты переписи населения в 2002 и 2010 годах для «Соседних регионов» (таблица из практической работы)
2. Полученную информацию представьте в табличной форме.
3. Постройте столбчатую диаграмму, отображающую численность населения в 2002 и в 2010 гг
Серия презентаций по теме «Основы алгоритмизации»
Основы алгоритмизации
Лекция 3
I. Понятие алгоритма
Алгоритм — понятное и точное предписание (указание) исполнителю совершить последовательность действий, направленных на достижение указанной цели или на решение поставленной задачи
от algorithmi – латинской формы написания имени великого математика IX века аль-Хорезми , который сформулировал правила выполнения арифметических действий
Примеры:
Вычислить значение у по формуле
Чтобы решить эту задачу, достаточно выполнить последовательность следующих действий:
1. Умножить А на х, результат обозначить R 1 .
2. R 1 сложить с В, результат обозначить R 2 .
3. Умножить С на х, результат обозначить R 3 .
4. Из R 3 вычесть Д, результат обозначить R 4 .
5. Умножить R 2 на R 4 , считать результат значением у.
0. Алгоритм построения имеет следующий вид: 1. Строим прямоугольную декартову систему координат. 2. Строим график функции . 3. Стираем часть графика левее оси ординат ОУ. 4. Симметрично отображаем оставшуюся часть графика относительно оси ОУ. «Примеры:
Построить график функции при а0.
Алгоритм построения имеет следующий вид:
1. Строим прямоугольную декартову систему координат.
2. Строим график функции .
3. Стираем часть графика левее оси ординат ОУ.
4. Симметрично отображаем оставшуюся часть графика относительно оси ОУ.
Примеры алгоритмов показывают, что запись алгоритма распадается на отдельные указания исполнителю выполнить некоторое законченное действие.
Каждое такое указание называется командой . Команды алгоритма выполняются одна за другой. На каждом шаге исполнения алгоритма исполнителю точно известно, какая команда должна выполняться следующей.
Поочередное выполнение команд алгоритма за конечное число шагов приводит к решению поставленной задачи
Каждый алгоритм строится в расчете на некоторого исполнителя . Для того, чтобы исполнитель мог решить задачу по заданному алгоритму, необходимо, чтобы он был в состоянии выполнить каждое действие, предписываемое командами алгоритма.
Совокупность команд, которые могут быть выполнены исполнителем, называется системой команд исполнителя .
II. Формальное исполнение алгоритма
Каждая команда указывает исполнителю одно конкретное законченное действие, и исполнитель должен выполнить его целиком. Исполнитель не может перейти к выполнению следующей команды, не выполнив предыдущую. Команды алгоритма надо выполнять последовательно одну за другой. Выполнение всех команд гарантирует правильное решение задачи.
Исполняя алгоритм, исполнитель может не вникать в смысл того, что он делает, и вместе с тем получать нужный результат. В таком случае говорят, что исполнитель действует формально, т.е. отвлекается от содержания поставленной задачи и только строго выполняет команды алгоритма.
III. Алгоритмический язык
Алгоритмический язык – это система обозначений и правил для единообразной и точной записи алгоритмов и их исполнения.
Основа этого словаря – слова, употребляемые для записи команд, называемые простыми командами . Простая команда – это повелительное предложение русского языка, включая формулы и другие символические обозначения.
Кроме того, в алгоритмическом языке используется некоторое ограниченное число слов, смысл и способ употребления которых задан раз и навсегда. Они называются служебными словами . Служебные слова записываются в сокращенной форме.
III. Алгоритмический язык
Алгоритм, записанный на алгоритмическом языке, должен иметь название . Название выбирается так, чтобы было ясно, решение какой задачи описывает данный алгоритм. Для выделения названия алгоритма перед ним записывается служебное слово АЛГ (алгоритм) .
За названием алгоритма (обычно с новой строки) записываются его команды. Для указания начала и конца алгоритма его команды заключаются в пару служебных слов НАЧ (начало) и КОН (конец) . Команды записываются последовательно. При записи одной команды можно перейти на другую строчку. Если несколько команд записываются на одной строке, то они разделяются точкой с запятой ( ; ).
Общий вид алгоритма, записанного на алгоритмическом языке:
АЛГ название алгоритма
НАЧ
команды алгоритма
КОН
IV. Свойства алгоритма
- Точность
- Понятность
- Массовость
- Результативность.
V. Составные команды и их типы
Существуют несколько типов алгоритмов:
1. линейные,
2. разветвляющиеся ,
3. циклические.
В алгоритмическом языке линейными называются алгоритмы, состоящие из одной серии простых команд.
Для записи разветвляющихся и циклических алгоритмов в алгоритмическом языке используются так называемые составные команды , аналогичные сложным предложениям русского языка.
VI. Команда ветвления
Команда ветвления записывается следующим образом:
ЕСЛИ условие
ТО серия 1
ИНАЧЕ серия 2
ВСЕ
В зависимости от условия выполняется только одна из двух серий команд, входящих в команду ветвления. Если условие соблюдено, то надо выполнить серию 1, а если нет – серию 2.
Команды из каждой серии выполняются подряд , каждая по своим правилам. Команда ветвления заканчивается, как только выполнится последняя команда из серии 1 или серии 2.
Блок-схема для полной формы записи команды ветвления имеет вид:
Команда ветвления используется и в сокращенной форме:
ЕСЛИ условие
ТО серия
ВСЕ
В этом случае, если условие соблюдено, то исполнитель выполняет серию команд, следующую за служебным словом ТО , а в противном случае, пропуская серию, переходит к выполнению команды, следующей за командой ветвления (после служебного слова ВСЕ ).
Блок-схема для сокращенной формы записи команды ветвления имеет вид:
Пример
Составить программу для вычисления значения F по формуле:
VII. Команда повторения (цикла)
Использование команд повторения позволяет с помощью сравнительно коротких алгоритмов записывать предписания о совершении очень длинной последовательности действий.
Команда повторения записывается следующим образом:
ПОКА условие
НЦ
серия
КЦ
Выполнение этой команды приводит к тому, что указанная в ней серия команд выполняется несколько раз подряд . Она выполняется столько раз, сколько нужно для того, чтобы указанное условие перестало соблюдаться .
Если условие не соблюдается с самого начала, то серия команд не выполняется ни разу. Условие цикла проверяется перед выполнением серии, но не в процессе ее выполнения.
Блок-схема команды повторения имеет вид:
Пример
1. Написать алгоритм суммирования всех чисел от 1 до 10 и начертить блок-схему, т.е. необходимо вычислить: .
2. Написать алгоритм и нарисовать блок-схему вычисления суммы только четных чисел от 1 до 10.
Задание на дом
- Сформулируйте и запишите алгоритм вычисления у по формуле:
2. По приведенному алгоритму восстановите формулу для вычисления значения у.
1. Умножить х на х, результат обозначить R 1 .
2. Умножить R 1 на а, результат обозначить R 2 .
3. Сложить R 2 с в, результат обозначить R 3 .
4. Разделить R 3 на с, результат считать значением у.
Задание на дом
3. Составить блок-схему и написать алгоритм вычисления F по формуле:
4. Нарисовать блок-схему и записать алгоритм вычисления суммы чисел от 1 до 40, кратных 5.
Литература:
1. Основы информатики и вычислительной техники: Проб. учеб. пособие для сред. учеб. заведений. В 2-х ч. Ч.1/ А.П. Ершов, В.М. Монахов, С.А. Бешенков и др. – М.: Просвещение, 1985. – 96 с., ил., Часть 1, с. 17 – 29.
VIII. Величины и их типы
Постоянной называется величина, значение которой не меняется в процессе исполнения алгоритма, а остается одним и тем же, указанным в тексте алгоритма
Переменной называется величина, значение которой меняется в процессе исполнения алгоритма.
При написании алгоритма для переменных величин вводятся обозначения, называемые именем величины .
VIII. Величины и их типы
При исполнении алгоритма в каждый момент времени величина обычно имеет некоторое значение. Оно называется текущим значением .
В процессе исполнения алгоритма величина может не получить конкретного значения. Такая величина называется неопределенной .
VIII. Величины и их типы
Сокращенно типы переменных обозначаются словами
НАТ (натуральный)
ЦЕЛ (целый)
ВЕЩ (вещественный)
ЛИТ (литерный) и т.д
Величины, значениями которых являются слова или текст, называются литерными .
Для того чтобы выделить текст, который является значением литерной величины, значения литерных величин берутся в кавычки.
Общий вид заголовка имеет вид:
АЛГ название алгоритма (список величин с указанием типов)
АРГ имена аргументов
РЕЗ имена результатов
Имена аргументов и результатов алгоритма перечисляются через запятую.
Общий вид заголовка имеет вид:
Переменная, которая не являются ни аргументом, ни результатом алгоритма, а используется только при его выполнении для обозначения вычисляемого промежуточного значения, называется промежуточной .
Ее тип также должен быть указан исполнителю, а описание приводится после служебного слова НАЧ .
Пример
.
Рассмотрим запись алгоритма работы с величинами на примере алгоритма решения квадратного уравнения
Алгоритм имеет вид:
.
АЛГ решение квадратного уравнения ( ВЕЩ а, в, с, х 1 , х 2 , ЛИТ у)
АРГ а, в, с
РЕЗ х 1 , х 2 , у
НАЧ ВЕЩ D
ЕСЛИ D
ТО у: = «нет решения»
ИНАЧЕ у: = «есть решение»
;
ВСЕ
КОН
Знак присваивания : =
.
- делит команду присваивания на левую и правую части ; в левой части может стоять любая переменная величина алгоритма, а в правой части — любое числовое или нечисловое выражение ;
- нельзя путать со знаком математического равенства «=». Знак «: =» указывает исполнителю действие (присвоить переменной вычисленное значение), в то время как знак «=» никаких действий не предполагает .
Пример
.
- Составить блок-схему и записать алгоритм вычисления значения у по формуле:
Пример
.
Пример
.
АЛГ вычисление у ( ВЕЩ х, у, ЛИТ g )
АРГ х
РЕЗ у
НАЧ ВЕЩ R 1 , R 2 , R 3 , R 4
R 1 : = х 2 ; R 2 : = 6 R 1 ; R 3 : = х + R 2
ЕСЛИ х
ТО g : = «выражение не существует»
ИНАЧЕ g : = «выражение существует»
R 4 : =
ВСЕ
у = R 3 · R 4
запись ответа
КОН
Задание на дом
Составить блок-схему и написать алгоритм вычисления у по формуле:
Дополнительное задание
- Составить алгоритм и блок-схему вычисления суммы квадратов всех четных и кубов всех нечетных чисел на промежутке от 1 до 10
Архитектура, конструкции и строительство | Дом
Журнал «Архитектура, конструкции и строительство» представляет собой несуществующую до сих пор платформу для развития синергии дисциплин архитектуры, строительства и строительной инженерии. Журнал охватывает, но не ограничивается ими, все основные аспекты архитектуры, конструкций и строительства, включая акустику, аддитивное производство и строительство, перспективное будущее строительства, анализ и наблюдение за структурами, архитектурный дизайн, границу между архитектурой и инженерией, проектирование мостов, системы управления зданиями, ограждающие конструкции и фасады зданий, информационное моделирование зданий (BIM), строительные конструкции и системы, строительные материалы, патология зданий, строительная физика, строительные технологии, автоматизация строительства и робототехника, управление строительством, тенденции строительства, развитие цифрового производства и внедрение, энергоэффективность, эффективность использования солнечной энергии и освещения, пожарная безопасность, поиск формы, топология и структурная морфология, системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, история и теория архитектуры, инновационное архитектурное и структурное проектирование, осмотр и обслуживание, оценка жизненного цикла, новые материалы, реабилитация строительство и усиление конструкций, упругие здания, специальные конструкции, структурный анализ и проектирование, проблемы структурного проектирования, структурные системы, устойчивые здания, тектоника архитектурных решений, испытания и сертификация строительных изделий и многое другое.
Статьи, рассматриваемые для публикации, будут оригинальными, высококачественными рукописями, которые внесут значительный вклад в теорию или практику архитектуры, строительства и инженерного строительства; ультрасовременная работа по теме, связанной с архитектурой и строительной инженерией. Это включает в себя исследовательские работы, обзорные статьи, обзоры мнений, технические заметки, обсуждения, тематические исследования и обзоры книг.
Вся область, охватываемая архитектурой, конструкциями и строительством, открывает широкий спектр возможностей в совместном поиске новых концепций, приложений и задач с упором на сотрудничество и инновации.
- Ориентирован на синергию между архитектурой, структурами и строительством.
- Решает современные социальные, экологические и экономические проблемы, стоящие перед устойчивой и высокоэффективной антропогенной средой.
- Стимулирует столь необходимое взаимодействие между академическим миром, промышленностью и дизайном.
- Все статьи, опубликованные в 2021 и 2022 годах, будут в свободном доступе.
- Ориентируется на синергию между архитектурой, строениями и строительством
- Решает современные социальные, экологические и экономические проблемы, стоящие перед устойчивой и высокоэффективной антропогенной средой.
- Стимулирует столь необходимое взаимодействие между академическим сообществом, промышленностью и дизайном
- Все статьи, опубликованные в 2021 и 2022 годах, будут в свободном доступе
Как создать, обучить и развернуть модель машинного обучения с помощью Amazon SageMaker
Из этого руководства вы узнаете, как использовать Amazon SageMaker для создания, обучения и развертывания модели машинного обучения (ML) с использованием алгоритма XGBoost ML.Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, который предоставляет каждому разработчику и специалисту по обработке данных возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML).
Переход моделей машинного обучения от концептуализации к производству обычно является сложным и требует много времени. Вы должны управлять большими объемами данных, чтобы обучить модель, выбрать лучший алгоритм для ее обучения, управлять вычислительной мощностью во время обучения, а затем развернуть модель в производственной среде.Amazon SageMaker снижает эту сложность, значительно упрощая создание и развертывание моделей машинного обучения. После того, как вы выберете правильные алгоритмы и фреймворки из широкого диапазона доступных вариантов, SageMaker управляет всей базовой инфраструктурой для обучения вашей модели в петабайтном масштабе и развертывания ее в производственной среде.
В этом руководстве вы возьмете на себя роль разработчика машинного обучения, работающего в банке. Вас попросили разработать модель машинного обучения, чтобы предсказать, подаст ли клиент заявку на получение депозитного сертификата (CD).
Из этого руководства вы узнаете, как:
- Создание экземпляра записной книжки SageMaker
- Подготовить данные
- Обучить модель изучать данные
- Разверните модель
- Оцените производительность вашей модели машинного обучения
Модель будет обучена на наборе банковских маркетинговых данных, который содержит информацию о демографических характеристиках клиентов, реакции на маркетинговые события и внешних факторах.Данные были помечены для вашего удобства, а столбец в наборе данных указывает, зарегистрирован ли клиент для использования продукта, предлагаемого банком. Версия этого набора данных общедоступна в репозитории машинного обучения, который курирует Калифорнийский университет в Ирвине.
Откройте для себя разработку функций, как разрабатывать функции и как добиться в этом успеха
Последнее обновление 15 августа 2020 г.
Разработка функций — это неформальная тема, но она абсолютно известна и считается ключом к успеху в прикладном машинном обучении.
При создании этого руководства я пошел широко и глубоко и синтезировал весь материал, который мог.
Вы узнаете, что такое разработка функций, какие проблемы она решает, почему это важно, как разрабатывать функции, кто делает это хорошо и куда вы можете обратиться, чтобы узнать больше и стать лучше.
Если вы читали одну статью о разработке функций, я хочу, чтобы она была именно этой.
Разработка функций— еще одна тема, которая, похоже, не заслуживает никаких обзорных статей, книг или даже глав в книгах, но она абсолютно необходима для успеха машинного обучения.[…] Большая часть успеха машинного обучения — это успех инженерных функций, понятных учащемуся.
— Скотт Локлин, «Забытые идеи машинного обучения»
Начните свой проект с моей новой книги «Подготовка данных для машинного обучения», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.
Приступим.
Проблема, которую решает разработка функций
Разработка функций — сложная задача.
Фото Вик Нанда, некоторые права защищены
Когда ваша цель — получить наилучшие возможные результаты от прогнозной модели, вам нужно максимально использовать то, что у вас есть.
Это включает получение наилучших результатов от используемых вами алгоритмов. Это также предполагает получение максимальной отдачи от данных для работы ваших алгоритмов.
Как получить максимальную отдачу от данных для прогнозного моделирования?
Это проблема, которую решает процесс и практика проектирования функций.
На самом деле успех всех алгоритмов машинного обучения зависит от того, как вы представляете данные.
— Мохаммад Пезешки, ответ на вопрос «Какие общие советы по выбору функций и разработке, которые должен знать каждый специалист по данным?»
Хотите начать подготовку данных?
Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).
Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.
Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс
Важность проектирования характеристик
Характеристики ваших данных будут напрямую влиять на используемые вами прогностические модели и результаты, которых вы можете достичь.
Можно сказать, что чем лучше функции, которые вы подготовите и выберете, тем лучших результатов вы достигнете. Это правда, но это также заблуждение.
Достигаемые вами результаты зависят от выбранной вами модели, имеющихся у вас данных и подготовленных вами функций.Даже ваше представление о проблеме и объективные меры, которые вы используете для оценки точности, играют роль. Ваши результаты зависят от многих взаимосвязанных свойств.
Вам нужны отличные функции, описывающие структуры, присущие вашим данным.
Лучшие функции означают гибкость .
Вы можете выбрать «неправильные модели» (менее оптимальные) и при этом получить хорошие результаты. Большинство моделей могут уловить хорошую структуру данных. Гибкость хороших функций позволит вам использовать менее сложные модели, которые быстрее запускаются, легче понять и легче поддерживать.Это очень желательно.
Чем больше возможностей, тем проще модели .
Благодаря хорошо спроектированным функциям вы можете выбрать «неправильные параметры» (менее оптимальные) и при этом получить хорошие результаты по тем же причинам. Вам не нужно так усердно работать, чтобы выбрать правильные модели и наиболее оптимизированные параметры.
Обладая хорошими функциями, вы ближе к основной проблеме и представлению всех имеющихся у вас данных, которые можно использовать для наилучшей характеристики этой основной проблемы.
Чем лучше функции, тем лучше результаты .
Алгоритмы, которые мы использовали, очень стандартные для Kagglers. […] Мы потратили большую часть наших усилий на разработку функций.
— Ксавье Конорт, «Вопросы и ответы с Ксавье Конорт» о победе в испытании Flight Quest на Kaggle
Что такое разработка функций?
Вот как я определяю разработку функций:
Разработка функций — это процесс преобразования необработанных данных в функции, которые лучше представляют основную проблему для прогнозных моделей, что приводит к повышению точности модели для невидимых данных.
Вы можете увидеть зависимости в этом определении:
- Выбранные вами показатели эффективности (RMSE? AUC?)
- Постановка проблемы (классификация? Регрессия?)
- Прогностические модели, которые вы используете (SVM?)
- Необработанные данные, которые вы выбрали и подготовили (образцы? Форматирование? Очистка?)
Разработка функций — это ручное проектирование того, какими должны быть входные x
— Томаш Малисевич, ответ на вопрос «Что такое разработка функций?»
Разработка функций — проблема представления
Алгоритмы машинного обучения находят решение проблемы на основе выборочных данных.
В этом контексте разработка функций задается вопросом: как лучше всего представить выборочные данные для поиска решения вашей проблемы?
Глубоко. Успехи в машинном обучении, даже в искусственном интеллекте в целом, возвращаются к проблемам представления. Трудно, возможно, непостижимо (или, в лучшем случае, трудноразрешимо) знать, какое представление лучше всего использовать, a priori .
вы должны превратить ваши входные данные в то, что алгоритм может понять
— Шейн Миэль, ответ на вопрос «Каково интуитивное объяснение разработки функций в машинном обучении?»
Разработка функций — это искусство
Это искусство, как инженерия — это искусство, как программирование — это искусство, как медицина — это искусство.
Существуют четко определенные процедуры, которые методичны, доказуемы и понятны.
Данные являются переменными и каждый раз меняются. Вы научитесь решать, какие процедуры и когда использовать, на практике. Путем эмпирического ученичества. Как инженерия, как программирование, как медицина, как машинное обучение в целом.
Мастерство разработки функций приходит с практической практикой и изучением того, что практикуют другие, у которых хорошо получается.
… некоторые проекты машинного обучения успешны, а некоторые — нет.В чем разница? Несомненно, наиболее важным фактором являются используемые функции.
— Педро Домингос, в «Несколько полезных фактов о машинном обучении» (PDF)
Подзадачи проектирования признаков
Принято думать о проектировании функций как о чем-то одном.
Например, в течение долгого времени для меня разработка функций была построением функций.
Я бы подумал: « Я сейчас занимаюсь проектированием функций, », и я бы ответил на вопрос: « Как я могу разложить или агрегировать необработанные данные, чтобы лучше описать основную проблему? »Гол был верный, но подход был одним из многих.
В этом разделе мы рассмотрим эти многочисленные подходы и конкретные подзадачи, для решения которых они предназначены. Каждая из них может быть отдельной отдельной статьей, поскольку они являются большими и важными областями практики и изучения.
Функция: атрибут, полезный для вашей задачи моделирования
Начнем с данных и с того, что это за функция.
Табличные данные описываются в терминах наблюдений или экземпляров (строк), которые состоят из переменных или атрибутов (столбцов).Атрибутом может быть функция.
Идея функции, отдельной от атрибута, имеет больше смысла в контексте проблемы. Функция — это атрибут, который полезен или имеет значение для вашей проблемы. Это важная часть наблюдения для понимания структуры моделируемой проблемы.
Я использую « значащий », чтобы отличать атрибуты от объектов. Некоторые не могут. Я думаю, что не существует бессмысленной функции. Если функция не влияет на проблему, она не является частью проблемы.
В компьютерном зрении изображение — это наблюдение, а особенностью может быть линия на изображении. При обработке естественного языка документ или твит могут быть наблюдением, а количество слов или слов может быть функцией. При распознавании речи высказывание может быть наблюдением, а особенностью может быть отдельное слово или фонема.
Важность функции: оценка полезности функции
Можно объективно оценить полезность функций.
Это может быть полезно в качестве предварительного курсора при выборе функций.Элементам присваиваются баллы, и затем они могут быть ранжированы по их баллам. Те функции с наивысшими баллами могут быть выбраны для включения в набор обучающих данных, тогда как оставшиеся можно игнорировать.
Оценка важности функцийтакже может предоставить вам информацию, которую вы можете использовать для извлечения или создания новых функций, похожих, но отличающихся от тех, которые были оценены как полезные.
Характеристика может быть важной, если она сильно коррелирует с зависимой переменной (предсказываемой вещью).Коэффициенты корреляции и другие одномерные (каждый атрибут рассматривается независимо) методы являются общими методами.
Более сложные алгоритмы прогнозного моделирования выполняют внутреннюю функцию важности и выбора признаков при построении своей модели. Некоторые примеры включают MARS, Random Forest и Gradient Boosted Machines. Эти модели также могут сообщать о важности переменных, определенной в процессе подготовки модели.
Извлечение функций: автоматическое построение новых функций из необработанных данных
Некоторые наблюдения слишком объемны в своем исходном состоянии, чтобы их можно было смоделировать напрямую с помощью алгоритмов прогнозного моделирования.
Общие примеры включают изображения, аудио и текстовые данные, но также могут легко включать табличные данные с миллионами атрибутов.
Извлечение признаков — это процесс автоматического уменьшения размерности этих типов наблюдений до гораздо меньшего набора, который можно смоделировать.
Для табличных данных это могут быть методы проекции, такие как анализ главных компонентов и методы неконтролируемой кластеризации. Для данных изображения это может включать обнаружение линий или краев.В зависимости от области наблюдения изображения, видео и аудио поддаются многим из одних и тех же методов DSP.
Ключ к извлечению признаков заключается в том, что эти методы являются автоматическими (хотя может потребоваться их разработка и построение на основе более простых методов) и решают проблему неуправляемых данных большой размерности, которые чаще всего используются для аналоговых наблюдений, хранящихся в цифровых форматах.
Выбор функций: от многих функций до нескольких полезных
Не все функции одинаковы.
Те атрибуты, которые не имеют отношения к проблеме, необходимо удалить. Некоторые особенности будут важнее других для точности модели. Также будут функции, которые будут избыточными в контексте других функций.
Feature selection решает эти проблемы, автоматически выбирая подмножество, которое наиболее полезно для решения проблемы.
Алгоритмы выбора признаков могут использовать метод оценки для ранжирования и выбора признаков, например корреляцию или другие методы важности признаков.
Более продвинутые методы могут искать подмножества признаков методом проб и ошибок, автоматически создавая и оценивая модели в поисках объективно наиболее предсказуемой подгруппы признаков.
Существуют также методы, которые запекают выбор элементов или получают его как побочный эффект модели. Пошаговая регрессия — это пример алгоритма, который автоматически выполняет выбор признаков в процессе построения модели.
Методы регуляризации, такие как LASSO и гребенчатая регрессия, также могут считаться алгоритмами с запеченным выбором признаков, поскольку они активно стремятся удалить или снизить вклад функций как часть процесса построения модели.
Подробнее читайте в сообщении: Введение в выбор функций.
Построение функций: ручное построение новых функций из необработанных данных
Наилучшие результаты зависят от вас, практикующего, создания функций.
Важность и выбор функций могут сообщить вам об объективной полезности функций, но эти функции должны откуда-то исходить.
Вам нужно создать их вручную. Это требует много времени с фактическими выборочными данными (не агрегированными) и обдумыванием основной формы проблемы, структур данных и того, как лучше всего представить их алгоритмам прогнозного моделирования.
В случае табличных данных это часто означает сочетание агрегирования или комбинирования объектов для создания новых объектов и декомпозиции или разделения объектов для создания новых объектов.
В случае текстовых данных это часто означает разработку конкретных документов или индикаторов контекста, имеющих отношение к проблеме. При работе с данными изображений это часто может означать огромное количество времени, требующее автоматических фильтров для выбора соответствующих структур.
Это та часть разработки функций, о которой чаще всего говорят как о художественной форме, той части, которой приписывается важность и которая считается отличительной чертой конкурентного машинного обучения.
Это ручной метод, он медленный, требует больших усилий человеческого мозга и имеет большое значение.
Разработка и выбор функций не исключают друг друга. Оба они полезны. Я бы сказал, что разработка функций более важна, особенно потому, что вы не можете автоматизировать ее.
— Роберт Нойхаус, ответ на вопрос: «Как вы думаете, что больше повышает точность: выбор функций или разработка функций?»
Feature Learning: автоматическая идентификация и использование функций в необработанных данных
Можем ли мы избежать ручной нагрузки, предписывающей, как создавать или извлекать признаки из необработанных данных?
Репрезентативное обучение или изучение особенностей — это попытка достичь этой цели.
Современные методы глубокого обучения достигают определенных успехов в этой области, такие как автокодеры и ограниченные машины Больцмана. Было показано, что они автоматически и неконтролируемым или частично контролируемым способом изучают абстрактные представления функций (сжатая форма), которые, в свою очередь, поддерживают современные результаты в таких областях, как распознавание речи, классификация изображений и т. Д. распознавание объектов и другие области.
У нас пока нет автоматического извлечения или конструирования признаков, и, вероятно, у нас никогда не будет автоматического конструирования признаков.
Абстрактные представления подготавливаются автоматически, но вы не можете понять и использовать то, что было изучено, кроме как в режиме черного ящика. Они не могут (пока или легко) проинформировать вас и процесс о том, как создать больше похожих и разных функций, таких как те, которые работают хорошо, по данной проблеме или по аналогичным проблемам в будущем. Приобретенный навык попадает в ловушку.
Тем не менее, это увлекательная, захватывающая, важная и современная часть разработки функций.
Процесс разработки функций
Функциональная инженерия лучше всего понимается в более широком процессе прикладного машинного обучения.
Вам нужен этот контекст.
Процесс машинного обучения
Процесс прикладного машинного обучения (из-за отсутствия лучшего названия), который в широком смысле включает в себя множество действий. Сначала идет определение проблемы, затем — выбор и подготовка данных, в середине — подготовка, оценка и настройка модели, а в конце — представление результатов.
Такие описания процессов, как интеллектуальный анализ данных и KDD, помогают лучше понять задачи и подзадачи. Вы можете выбрать и сформулировать процесс так, как вам нравится. Я много говорил об этом раньше.
Изображение, имеющее отношение к нашему обсуждению разработки функций, является передней серединой этого процесса. Это может выглядеть примерно так:
- (задачи перед здесь…)
- Выбрать данные : интегрировать данные, денормализовать их в набор данных, собрать их вместе.
- Предварительная обработка данных : отформатируйте, очистите, создайте образец, чтобы с ним можно было работать.
- Преобразование данных : Специалист по функциям находится здесь .
- Данные модели : создавайте модели, оценивайте их и настраивайте.
- (задачи после здесь…)
Традиционная идея « Преобразование данных в » из необработанного состояния в состояние, подходящее для моделирования, — это то, где вписывается проектирование функций. Преобразование данных и проектирование признаков на самом деле могут быть синонимами.
Этот рисунок помогает в нескольких отношениях.
Вы можете видеть, что перед проектированием функций мы преобразовываем данные в формат, который мы можем даже рассмотреть, а непосредственно перед этим мы сортируем и денормализуем данные из баз данных в некую центральную картину.
Мы можем и должны вернуться к этим шагам, когда мы определим новые точки зрения на данные.
Например, у нас может быть атрибут, который является агрегатным полем, например суммой. Вместо одной суммы мы можем решить создать функции для описания количества по временным интервалам, например по сезону.Нам нужно сделать шаг назад в процессе через предварительную обработку и даже выбор данных, чтобы получить доступ к «реальным необработанным данным» и создать эту функцию.
Мы видим, что за проектированием функций следует моделирование.
Он предполагает тесное взаимодействие с моделированием, напоминая нам о взаимодействии разработки функций и их тестирования на угольном уровне нашей тестовой оснастки и окончательных показателей производительности.
Это также предполагает, что нам может потребоваться оставить данные в форме, подходящей для выбранного алгоритма моделирования, например, нормализовать или стандартизировать функции в качестве последнего шага.Это звучит как этап предварительной обработки, возможно, так оно и есть, но это помогает нам подумать, какие типы завершающих штрихов необходимы к данным, прежде чем приступить к эффективному моделированию.
Итерационный процесс проектирования функций
Знание того, где проектирование функций вписывается в контекст процесса прикладного машинного обучения, подчеркивает, что он не является автономным.
Это итеративный процесс, который снова и снова взаимодействует с выбором данных и оценкой модели, пока у нас не закончится время для решения нашей проблемы.
Процесс может выглядеть следующим образом:
- Функции мозгового штурма : по-настоящему погрузитесь в проблему, изучите множество данных, изучите разработку функций по другим проблемам и посмотрите, что вы можете украсть.
- Возможности Devise : Зависит от вашей проблемы, но вы можете использовать автоматическое извлечение признаков, создание признаков вручную и их сочетание.
- Выберите элементы : используйте различные оценки важности элементов и методы выбора элементов, чтобы подготовить один или несколько «видов» для работы с вашими моделями.
- Оценка моделей : оценка точности модели на невидимых данных с использованием выбранных функций.
Вам нужна четко определенная проблема, чтобы вы знали, когда следует остановить этот процесс и перейти к испытанию других моделей, других конфигураций моделей, ансамблей моделей и т. Д. Позже, когда вы выйдете на плато идей или дельты точности, можно будет получить выгоду.
Вам нужна хорошо продуманная и спроектированная система тестирования для объективной оценки навыков модели на невидимых данных.Это будет единственная мера вашего процесса разработки функций, и вы должны доверять ей, чтобы не тратить зря ваше время.
Общие примеры проектирования функций
Давайте конкретизируем концепции функциональной инженерии.
В этом разделе мы рассмотрим табличные данные, подобные тем, которые могут быть у вас в электронной таблице Excel. Мы рассмотрим несколько примеров ручного создания функций, которые вы могли бы рассмотреть при решении собственных задач.
Когда я слышу «Разработка функций критически важна, », я думаю об этом типе разработки функций.Это наиболее распространенная форма, с которой я знаком и практикую.
Что из этого лучше? Вы не можете знать заранее. Вы должны попробовать их и оценить результаты, которых вы хотите достичь, с помощью вашего алгоритма и показателей производительности.
Разобрать категориальные атрибуты
Представьте, что у вас есть категориальный атрибут, например « Item_Color », который может быть Красный , Синий или Неизвестно .
Неизвестно может быть особенным, но для модели это просто еще один выбор цвета.Было бы полезно лучше раскрыть эту информацию.
Вы можете создать новую двоичную функцию под названием « Has_Color » и присвоить ей значение « 1 », если у элемента есть цвет, и « 0 », если цвет неизвестен.
Идя дальше, вы можете создать двоичную функцию для каждого значения, которое имеет Item_Color . Это будет три двоичных атрибута: Is_Red , Is_Blue и Is_Unknown .
Эти дополнительные функции можно использовать вместо функции Item_Color (если вы хотите попробовать более простую линейную модель) или в дополнение к ней (если вы хотите получить больше от чего-то вроде дерева решений).
Составить дату и время
Дата-время содержит много информации, которую модели может быть сложно использовать в исходной форме, такой как ISO 8601 (например, 2014-09-20T20: 45: 40Z).
Если вы подозреваете, что между временем и другими атрибутами существуют отношения, вы можете разложить дату и время на составные части, которые могут позволить моделям обнаруживать и использовать эти отношения.
Например, вы можете подозревать, что существует связь между временем дня и другими атрибутами.
Вы можете создать новую числовую функцию под названием Час_Дня для часа, которая может помочь в регрессионной модели.
Вы можете создать новый порядковый элемент с именем Part_Of_Day с 4 значениями Утро , Полдень , После полудня , Ночь с любыми часовыми границами, которые вы считаете релевантными. Это может быть полезно для дерева решений.
Вы можете использовать аналогичные подходы для выбора отношений времени недели, времени месяца и различных структур сезонности в течение года.
Дата-время имеет богатую структуру, и если вы подозреваете, что в ваших данных есть временная зависимость, не торопитесь и постарайтесь выявить их.
Рефрейминг числовых величин
Ваши данные, скорее всего, будут содержать количества, которые можно изменить, чтобы лучше выявить релевантные структуры. Это может быть преобразование в новую единицу или разложение ставки на компоненты времени и количества.
У вас может быть такое количество, как вес, расстояние или время. Линейное преобразование может быть полезно для регрессии и других методов, зависящих от масштаба.
Например, у вас может быть Item_Weight в граммах со значением вроде 6289. Вы можете создать новую функцию с этим количеством в килограммах как 6,289 или с округленными килограммами, например 6. Если домен отправляет данные, возможно, килограммов будет достаточно или более полезная (менее шумная) точность для Item_Weight .
Item_Weight можно разделить на две функции: Item_Weight_Kilograms и Item_Weight_Remainder_Grams , с примерными значениями 6 и 289 соответственно.
Может быть известно, что товары с весом выше 4 облагаются более высокой ставкой налога. Этот магический номер домена можно использовать для создания нового двоичного объекта Item_Above_4kg со значением « 1 » для нашего примера 6289 граммов.
У вас также может быть количество, сохраненное как ставка или агрегированное количество для интервала. Например, Num_Customer_Purchases агрегированы за год.
В этом случае вы можете вернуться к этапу сбора данных и создать новые функции в дополнение к этой совокупности и попытаться раскрыть более временную структуру покупок, например, сезонность.Например, могут быть созданы следующие новые двоичные функции: Purchases_Summer , Purchases_Fall , Purchases_Winter и Purchases_Spring .
Конкретные примеры проектирования элементов
Отличное место для изучения примеров разработки функций — это результаты конкурентного машинного обучения.
Соревнования обычно используют данные из реальной проблемной области. Описание методов и подходов требуется в конце конкурса.Эти статьи дают ценную информацию об эффективных реальных процессах и методах машинного обучения.
В этом разделе мы коснемся нескольких примеров интересных и примечательных статей, написанных после соревнований, в которых основное внимание уделяется разработке функций.
Прогнозирование успеваемости учащихся на тестах KDD Cup 2010
KDD Cup — это соревнование по машинному обучению, которое ежегодно проводится для участников конференций ACM Special Interest Group по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных.
В 2010 году в центре внимания конкурса была проблема моделирования того, как учащиеся учатся.Был предоставлен корпус результатов студентов по алгебраическим задачам, который использовался для прогнозирования будущей успеваемости этих студентов.
Победителем конкурса стала группа студентов и преподавателей Тайваньского национального университета. Их подход описан в статье «Feature Engineering and Classifier Ensemble для KDD Cup 2010».
В бумажных кредитах инженерия является ключевым методом победы. Разработка функций упростила структуру проблемы за счет создания миллионов двоичных функций.Простая структура позволила команде использовать высокоэффективные, но очень простые линейные методы для достижения успешной прогнозной модели.
В статье подробно описывается, как конкретные временные и другие нелинейности в структуре задачи были сведены к простым составным бинарным индикаторам.
Это крайний и поучительный пример того, что возможно с простой декомпозицией атрибутов.
Прогнозирование поступления пациентов в премию Heritage Health Prize
Приз здоровья наследия — приз в размере 3 миллионов долларов, присужденный команде, которая могла лучше всего предсказать, какие пациенты будут госпитализированы в течение следующего года.
Премию ежегодно присуждались знаменательные вехи, в ходе которых лучшие команды награждались призом, а их процессы и методы предавались гласности.
Я помню, как читал статьи, выпущенные на первом из трех этапов, и был впечатлен количеством задействованных функций.
В частности, статья Фила Брайерли, Дэвида Фогеля и Рэнди Аксельрода «Этап 1 раунда: как мы это сделали — коллективные маркет-мейкеры». Большинство конкурсов включают в себя огромное количество функциональной инженерии, но меня поразило, насколько ясно эта статья отражает суть.
В документе представлены как таблицы атрибутов, так и SQL, необходимый для построения атрибутов.
В статье приводятся отличные реальные примеры разработки функций с помощью простой декомпозиции. Есть много счетчиков, минимальных и максимальных значений, множество двоичных атрибутов и дискретных числовых атрибутов. Очень простые методы, используемые с большим эффектом.
Дополнительные ресурсы по проектированию функций
В этой статье мы рассмотрели много вопросов, и я надеюсь, что вы гораздо лучше понимаете, что такое разработка функций, где она подходит и как это делать.
Это действительно начало вашего пути. Вам нужно практиковаться в проектировании функций и учиться у великих практиков в области проектирования функций.
В этом разделе представлены некоторые ресурсы, которые могут помочь вам в вашем путешествии.
Книги
Я не могу найти книг или глав по этой теме.
Однако есть несколько отличных книг по извлечению функций. Если вы работаете с цифровыми представлениями аналоговых наблюдений, такими как изображения, видео, звук или текст, вы можете глубже погрузиться в литературу по извлечению признаков.
Есть также много книг по выбору функций. Если вы работаете над сокращением своих функций, удаляя те, которые являются избыточными или нерелевантными, погрузитесь глубже в выбор функций.
Документы и слайды
Это трудная тема для поиска статей.
Опять же, есть много статей по извлечению функций и глав в книгах по выбору функций, но не так много статей по разработке функций. Кроме того, разработка функций имеет значение и в разработке программного обеспечения, что не имеет отношения к нашему обсуждению.
Вот некоторые общеупотребительные документы:
Вот несколько вообще актуальных и интересных слайдов:
Ссылки
Там и там сообщения в блогах. Самые полезные ссылки — это учебные пособия, которые помогают решить проблему и четко формулируют намеренную разработку функций.
Ниже приведены несколько в целом интересных ссылок:
Видео
Есть несколько видеороликов по теме функциональной инженерии. Лучшее из них — «Разработка функций» Райана Бейкера.Он короткий (около 9 минут), и я рекомендую посмотреть его, чтобы получить несколько полезных практических советов.
Если вы думаете, что я пропустил ключевую концепцию или ресурс, оставьте комментарий.
Обновление 2015 г. : Я заметил, что теперь есть статья в Википедии о разработке функций, и она копирует большие куски этого сообщения. Ну что ж.
Получите представление о современной подготовке данных!
Подготовьте данные машинного обучения за считанные минуты
…с всего несколькими строками кода Python
Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Подготовка данных для машинного обучения
Он предоставляет руководств для самообучения с полным рабочим кодом на:
Выбор функций , RFE , Очистка данных , Преобразования данных , Масштабирование , Уменьшение размерности ,
и многое другое …
Добавьте современные методы подготовки данных в
свои проекты машинного обучения
Посмотрите, что внутри
Метод критического пути для строительства
Полевые супервайзеры, которые считают, что CPM мало полезны в полевых условиях, правы.Как метод планирования CPM направлен на то, чтобы помочь управлять продолжительностью проекта сверху вниз в долгосрочной перспективе, и он не подходит для подробного краткосрочного планирования. Когда долгосрочные цели планирования нелегко перевести в краткосрочное планирование работы, легко понять, что планирование CPM не связано с работой на строительной площадке.
Одним из решений является метод планирования проекта бережливого строительства под названием Last Planner® System (LPS). Название происходит от того, как он привлекает мастеров строительства — «последних проектировщиков» проектных работ — к разговору о планировании строительства по мере приближения запланированных работ.
Ванлесс говорит, что сотрудники, работающие на переднем крае, глубоко понимают выполняемую работу. «Я разговариваю с людьми, которые могут объяснить процесс. Я всегда ищу самого старшего парня в команде и задаю много-много вопросов. Благодаря этому я составляю график », — говорит он.
Основной принцип LPS заключается в том, что некоторая степень неточности неизбежна при долгосрочном планировании. Более того, чем раньше вы делаете это, тем менее точным и актуальным становится планирование. В этом контексте подробное теоретическое планирование, созданное CPM, может стать формой потерь, поскольку менеджерам проектов придется корректировать или даже переделывать расписание по мере того, как работа продолжается.
The Last Planner System решает эту проблему, постепенно снижая уровень детализации планирования для дальнейшей работы в будущем и повышая уровень детализации по мере приближения запланированных работ. Таким образом, планировщики могут первоначально описать работу в генеральном плане , который в основном касается общих дат основных этапов проекта и меньше — того, как вы должны их достичь. По мере приближения работы планировщики конкретизируют свои прогнозы с помощью фазового планирования , , предварительного планирования , и еженедельного планирования работы , которое включает низкоуровневое высокодетальное планирование отдельных задач, которые должны быть завершены в ближайшее время.Последние планировщики привлекаются к работе уже на этапе генерального планирования, и они берут на себя все большую ответственность за подробное планирование работы по мере приближения сроков.
The Last Planner System с ее постоянно увеличивающимся уровнем детализации в планировании работы делает долгосрочные цели CPM актуальными для краткосрочного выполнения работ в полевых условиях. Осознавая ценность бережливого производства, заключающуюся в сокращении потерь, вы также можете добиться экономии за счет сокращения времени, затрачиваемого на переработку планов. Последние специалисты по планированию добавляют ценную информацию об условиях на объекте, людских и материальных ресурсах и рабочих процессах.Это способствует точности оценок и облегчает координацию между строительными профессиями. Это, в свою очередь, помогает разным командам работать по расписанию. Конечно, важно постоянно обновлять модель критического пути, используя идеи, предоставленные последними планировщиками.
В качестве методологии бережливого управления система Last Planner может помочь сократить продолжительность критического пути. Основные цели бережливого производства, такие как устранение потерь за счет постоянного улучшения ( кайдзен), могут сократить время на выполнение критически важных задач.Кроме того, разрешение заказчику проекта определять ценность может помочь планировщикам проекта решить, действительно ли некоторые задачи необходимы и можно ли добавить ценность где-то еще.
Не менее важно то, что усиленная координация между полевыми менеджерами и их внешними руководителями способствует созданию атмосферы командной работы, а также способствует подотчетности для достижения целей графика CPM. Роб Сепанек из Beck Group, компании, предоставляющей услуги в области архитектуры и строительства, хвалит систему Last Planner за создание командной атмосферы, более предсказуемого рабочего процесса и культуры подотчетности.( Engineering News-Record проводит веб-семинар по запросу о смешивании LPS и CPM с участием Сепанека, Уолтера Терри, вице-президента по планированию проектов девелоперской и строительной компании Skanska USA Building, Джона Ливенгуда, президента AACE International и управляющего директора, Navigant, и Ричард Корман, заместитель редактора ENR .)
Чилмеран говорит, что выдающееся значение CPM в качестве доказательства в юридических спорах о строительстве работало против их принятия и наилучшего выполнения.«И владельцы, и подрядчики должны относиться к графику CPM больше как к инструменту планирования, а не как к правовому инструменту. Это влечет за собой действия от поощрения среды сотрудничества между обеими сторонами до разработки реалистичного графика CPM, который вы можете использовать для успешного планирования и реализации проекта », — говорит он.
Благодаря подробному планированию раундов в Last Planner участники проекта часто собирают и создают расписания, основанные на критическом пути. «По мере того, как они выполнили это планирование вытягивания, они поняли, что это отличная система, которая позволяет составить более точный график.Они сосредоточены на подробном планировании рабочего пакета и определении работы на более мелкие части », — говорит он.
Кроме того, Last Planner улучшает данные в модели критического пути, вовлекая всех участников, говорит Черф. По его словам, в сложных строительных проектах субподрядчики выполняют 80 процентов работ, а в прошлом фрагментация ограничивала поток информации.
Параллельно с бережливым производством строители и менеджеры проектов многому учатся на вскрытиях строительства, которые могут показать, когда, где и почему произошли задержки.Точная модель CPM может помочь участникам проанализировать, насколько хорошо руководитель строительства отреагировал на задержки, вызванные изменениями объема работ, забастовками или погодными условиями.
aws / amazon-sagemaker-examples: Пример 📓 Блокноты Jupyter, демонстрирующие создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения с помощью 🧠 Amazon SageMaker.
Примеры записных книжек Jupyter, демонстрирующие создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения с помощью Amazon SageMaker.
📚 Фон
Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис для рабочих процессов обработки данных и машинного обучения (ML).Вы можете использовать Amazon SageMaker, чтобы упростить процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Примеры записных книжек SageMaker — это записные книжки Jupyter, демонстрирующие использование Amazon SageMaker.
🛠️ Настройка
Самая быстрая установка для запуска примеров ноутбуков включает:
💻 Использование
Эти примеры записных книжек автоматически загружаются в экземпляры SageMaker Notebook.
К ним можно получить доступ, щелкнув вкладку SageMaker Примеры в Jupyter или логотип SageMaker в JupyterLab.
Хотя в большинстве примеров используются ключевые функции Amazon SageMaker, такие как распределенное, управляемое обучение или конечные точки, размещенные в реальном времени, эти записные книжки можно запускать за пределами экземпляров Amazon SageMaker Notebook с минимальными изменениями (обновление определения роли IAM и установка необходимых библиотек).
📓 Примеры
Общие сведения о вакансиях по наземной маркировке
В этих примерах представлены краткие пошаговые инструкции, которые помогут вам приступить к работе с рабочим процессом маркировки для Amazon SageMaker Ground Truth.
Введение в применение машинного обучения
Эти примеры представляют собой легкое введение в концепции машинного обучения, поскольку они применяются в практических сценариях использования в различных секторах.
- Целевой прямой маркетинг прогнозирует потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию, на основе показателей клиента и агрегированного уровня с использованием реализации XGBoost в Amazon SageMaker.
- «Прогнозирование оттока клиентов» использует данные о взаимодействии с клиентами и использовании услуг, чтобы найти тех, кто с наибольшей вероятностью откажется от услуг, а затем проанализирует компромисс между затратами и выгодами при предоставлении стимулов для удержания.При этом используется реализация XGBoost в Amazon SageMaker для создания модели с высоким уровнем прогнозирования.
- Time-series Forecasting генерирует прогноз спроса на продукцию высшего уровня с помощью алгоритма Amazon SageMaker Linear Learner.
- Cancer Prediction позволяет прогнозировать рак молочной железы на основе функций, полученных из изображений с помощью программы SageMaker Linear Learner.
- Ensembly прогнозирует доход с использованием двух моделей Amazon SageMaker, чтобы продемонстрировать преимущества объединения.
- Video Game Sales разрабатывает бинарную модель прогнозирования успеха видеоигр на основе оценок в обзорах.
- MXNet Gluon Recommender System использует встраивание нейронной сети для нелинейной матричной факторизации для прогнозирования пользовательских рейтингов фильмов в цифровых обзорах Amazon.
- Fair Linear Learner — это пример эффективного способа создания справедливых линейных моделей в отношении чувствительных элементов.
- Сегментация данных переписи населения США с использованием PCA и Kmeans анализирует данные переписи США и снижает размерность с помощью PCA, а затем группирует округа США с помощью KMeans для определения сегментов схожих округов.
- Встраивание документов с использованием Object2Vec — это пример встраивания большой коллекции документов в общее низкоразмерное пространство, чтобы сохранить семантические расстояния между этими документами.
- Прогнозирование нарушений правил дорожного движения с использованием DeepAR — это пример использования ежедневных данных о нарушениях правил дорожного движения для прогнозирования закономерностей и сезонности для использования алгоритма Amazon DeepAR.
SageMaker Автоматическая настройка модели
В этих примерах представлена функция настройки гиперпараметров SageMaker, которая помогает предоставлять наилучшие возможные прогнозы путем выполнения большого количества обучающих заданий, чтобы определить, какие значения гиперпараметров являются наиболее эффективными.
- Настройка XGBoost показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker для улучшения соответствия вашей модели задаче прямого маркетинга.
- BlazingText Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker со встроенным алгоритмом BlazingText и набором данных 20_newsgroups.
- TensorFlow Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker с предварительно созданным контейнером TensorFlow и набором данных MNIST.
- MXNet Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker с предварительно созданным контейнером MXNet и набором данных MNIST.
- HuggingFace Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker с предварительно созданным контейнером HuggingFace и набором данных 20_newsgroups.
- Keras BYO Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker с настраиваемым контейнером, в котором запущена сверточная сеть Keras для данных CIFAR-10.
- R BYO Tuning показывает, как использовать настройку гиперпараметров SageMaker с настраиваемым контейнером из примера Bring Your Own R Algorithm.
- Анализ результатов — это общая записная книжка, которую можно использовать после каждой из вышеперечисленных записных книжек, чтобы проанализировать, как выполняются задания по обучению с различными гиперпараметрами.
Введение в алгоритмы Amazon
Эти примеры представляют собой краткие пошаговые инструкции, которые помогут вам начать работу с специально разработанными алгоритмами Amazon SageMaker. Большинство этих алгоритмов могут обучаться на распределенном оборудовании, невероятно хорошо масштабируются, а также быстрее и дешевле популярных альтернатив.
- k-means — это наш вводный пример для Amazon SageMaker. В нем рассматривается процесс кластеризации изображений рукописных цифр MNIST с использованием k-средних значений Amazon SageMaker.
- Factorization Machines демонстрирует реализацию Amazon SageMaker алгоритма для прогнозирования того, является ли рукописная цифра из набора данных MNIST нулем или нет, с использованием двоичного классификатора.
- Latent Dirichlet Allocation (LDA) вводит тематическое моделирование с помощью Amazon SageMaker Latent Dirichlet Allocation (LDA) в синтетическом наборе данных.
- Linear Learner предсказывает, соответствует ли рукописная цифра из набора данных MNIST нулю, используя двоичный классификатор из Amazon SageMaker Linear Learner. В нейронной тематической модели
- (NTM) используется нейронная тематическая модель Amazon SageMaker (NTM) для обнаружения тем в документах из синтетических источников данных, распределение тем которых известно. Анализ основных компонентов
- (PCA) использует Amazon SageMaker PCA для вычисления собственных цифр из MNIST.
- Seq2Seq использует алгоритм Amazon SageMaker Seq2Seq, созданный на основе Sockeye, который представляет собой структуру последовательности в последовательность для нейронного машинного перевода на основе MXNet. Seq2Seq реализует современные архитектуры кодировщика-декодера, которые также могут использоваться для таких задач, как абстрактное суммирование в дополнение к машинному переводу.В этой записной книжке показан перевод с английского на немецкий текст.
- Image Classification включает в себя полное обучение и примеры трансфертного обучения алгоритма классификации изображений Amazon SageMaker. Это использует глубокую сверточную нейронную сеть ResNet для классификации изображений из набора данных Caltech.
- XGBoost для регрессии прогнозирует возраст морского ушка (набор данных Abalone) с использованием регрессии из реализации XGBoost в Amazon SageMaker.
- XGBoost для мультиклассовой классификации использует реализацию XGBoost в Amazon SageMaker для классификации рукописных цифр из набора данных MNIST как одной из десяти цифр с использованием мультиклассового классификатора.Представлены варианты использования как для одной машины, так и для распределенных.
- DeepAR для прогнозирования временных рядов показывает, как использовать алгоритм Amazon SageMaker DeepAR для прогнозирования временных рядов на основе синтетически созданного набора данных.
- BlazingText Word2Vec генерирует вложения Word2Vec из очищенного текстового дампа статей Википедии, используя быструю и масштабируемую реализацию BlazingText от SageMaker.
- Обнаружение объектов для изображений птиц демонстрирует, как использовать алгоритм обнаружения объектов Amazon SageMaker с общедоступным набором данных изображений птиц.
- Object2Vec для рекомендаций по фильму демонстрирует, как Object2Vec можно использовать для моделирования данных, состоящих из пар одноэлементных токенов, используя рекомендацию по фильму в качестве рабочего примера.
- Object2Vec для классификации по нескольким меткам показывает, как алгоритм ObjectToVec может обучаться на данных, состоящих из пар последовательностей и одноэлементных токенов, используя настройку прогнозирования жанра фильмов на основе их сюжетных описаний.
- Object2Vec для подобия предложений объясняет, как обучить Object2Vec, используя пары последовательностей в качестве входных данных, используя анализ подобия предложений в качестве приложения.
- IP Insights для подозрительных входов в систему показывает, как обучить IP Insights на событиях входа в систему для веб-сервера для выявления подозрительных попыток входа в систему.
- Semantic Segmentation показывает, как обучить алгоритм семантической сегментации с помощью алгоритма семантической сегментации Amazon SageMaker. Он также демонстрирует, как разместить модель и создать маски сегментации и вероятность сегментации.
Amazon SageMaker RL
Ниже приведены примеры, демонстрирующие различные возможности Amazon SageMaker RL.
- Cartpole using Coach демонстрирует простейший вариант использования Amazon SageMaker RL с помощью Intel RL Coach.
- AWS DeepRacer демонстрирует обучение AWS DeepRacer с использованием RL Coach в среде Gazebo.
- HVAC с использованием EnergyPlus демонстрирует обучение систем HVAC с использованием среды EnergyPlus.
- Knapsack Problem демонстрирует, как решить задачу с рюкзаком, используя настраиваемую среду.
- Mountain Car Горная машина — это классическая проблема RL.В этой записной книжке объясняется, как решить эту проблему с помощью среды OpenAI Gym.
- Сжатие распределенной нейронной сети В этой записной книжке объясняется, как сжимать ResNets с помощью RL, используя настраиваемую среду и набор инструментов RLLib.
- Управление портфелем В этом ноутбуке используется настраиваемая среда тренажерного зала для управления несколькими финансовыми инвестициями.
- Autoscaling демонстрирует, как регулировать нагрузку в зависимости от потребности. Для этого используется RL Coach и настраиваемая среда.
- Roboschool — это симулятор физики с открытым исходным кодом, который обычно используется для обучения политик RL для роботизированных систем.Этот блокнот демонстрирует обучение с его помощью нескольких агентов.
- Стабильные базовые показатели В этом примере записной книжки мы заставим агент HalfCheetah научиться ходить с использованием стабильных базовых показателей, которые представляют собой набор улучшенных реализаций алгоритмов обучения с подкреплением (RL), основанных на базовых показателях OpenAI.
- Коммивояжер — это классическая трудная задача NP, которую этот ноутбук решает с помощью AWS SageMaker RL.
- Крестики-нолики — это простая реализация настраиваемой среды тренажерного зала для обучения и развертывания агента RL в Coach, который затем играет в крестики-нолики в интерактивном режиме в Jupyter Notebook.
- Unity Game Agent показывает, как использовать алгоритмы RL для обучения агента игре в Unity3D.
Научные детали алгоритмов
Эти примеры обеспечивают более тщательную математическую обработку избранной группы алгоритмов.
- Streaming Median последовательно вводит концепции, используемые в алгоритмах потоковой передачи, на которые полагаются многие алгоритмы SageMaker для обеспечения скорости и масштабируемости.
- Latent Dirichlet Allocation (LDA) углубляется в подход Amazon SageMaker к спектральной декомпозиции LDA. Функции
- Linear Learner показывают, как использовать функции весов классов и функций потерь алгоритма SageMaker Linear Learner для повышения производительности в задаче прогнозирования мошенничества с кредитными картами.
Отладчик Amazon SageMaker
Эти примеры представляют собой введение в SageMaker Debugger, который позволяет выполнять отладку и мониторинг для обучения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Обратите внимание, что хотя эти записные книжки ориентированы на конкретную структуру, тот же подход работает со всеми платформами, которые поддерживает Amazon SageMaker Debugger.Приведенные ниже записные книжки перечислены в том порядке, в котором мы рекомендуем их просматривать.
Amazon SageMaker Clarify
Эти примеры представляют собой введение в SageMaker Clarify, который предоставляет разработчикам машинного обучения более четкое представление об их обучающих данных и моделях, чтобы они могли выявлять и ограничивать предвзятость и объяснять прогнозы.
- Справедливость и объяснимость с SageMaker Clarify показывает, как использовать SageMaker Clarify Processor API для измерения предобучения смещения набора данных и смещения после обучения модели, а также объясняет важность входных функций для решения модели.
- Amazon SageMaker Clarify Model Monitors показывает, как использовать SageMaker Clarify Model Monitor API, чтобы запланировать мониторинг смещения для регулярного мониторинга прогнозов смещения смещения, а также запланировать мониторинг объяснимости для отслеживания прогнозов смещения атрибуции функций на регулярной основе.
Расширенные возможности Amazon SageMaker
Эти примеры демонстрируют уникальную функциональность, доступную в Amazon SageMaker. Они охватывают широкий круг тем и используют различные методы, но их цель — предоставить пользователю достаточную информацию или вдохновение для развития в Amazon SageMaker.
- Data Distribution Types демонстрирует разницу между двумя методами отправки данных из S3 в инстансы Amazon SageMaker Training. Это имеет особое значение для масштабируемости и точности распределенного обучения.
- Encrypting Your Data показывает, как использовать данные, зашифрованные с помощью KMS на стороне сервера, с обучением Amazon SageMaker. Роль IAM, используемая для доступа S3, должна иметь разрешения на шифрование и дешифрование данных с помощью ключа KMS.
- Использование данных Parquet показывает, как перенести данные Parquet, находящиеся в S3, в блокнот Amazon SageMaker и преобразовать их в формат recordIO-protobuf, который используют многие алгоритмы SageMaker.
- Подключение к Redshift демонстрирует, как копировать данные из Redshift в S3 и наоборот, не покидая Amazon SageMaker Notebooks.
- Bring Your Own XGBoost Model показывает, как использовать контейнеры Amazon SageMaker Algorithms для переноса предварительно обученной модели на конечную точку, размещенную в реальном времени, без необходимости думать о REST API.
- Принесите свою собственную модель k-средних показывает, как взять модель, которая подходит где-либо еще, и использовать контейнеры Amazon SageMaker Algorithms для ее размещения.
- Bring Your Own R Algorithm показывает, как перенести собственный контейнер алгоритма в Amazon SageMaker с помощью языка R.
- Установка ядра R показывает, как установить ядро R в экземпляр ноутбука Amazon SageMaker.
- Bring Your Own scikit Algorithm предоставляет подробное пошаговое руководство о том, как упаковать алгоритм scikit learn для обучения и готового к работе хостинга.
- Bring Your Own MXNet Model показывает, как перенести модель, обученную где угодно с помощью MXNet, в Amazon SageMaker.
- Bring Your Own TensorFlow Model показывает, как перенести модель, обученную где угодно с помощью TensorFlow, в Amazon SageMaker.
- Inference Pipeline с SparkML и XGBoost показывает, как развернуть Inference Pipeline с SparkML для предварительной обработки данных и XGBoost для обучения на наборе данных Abalone. Код предварительной обработки записывается один раз и используется между обучением и выводом.
- Inference Pipeline с SparkML и BlazingText показывает, как развернуть Inference Pipeline с SparkML для предварительной обработки данных и BlazingText для обучения на наборе данных DBPedia.Код предварительной обработки записывается один раз и используется между обучением и выводом.
- «Возможности управления экспериментом с поиском» показывает, как организовать учебные задания в проекты и отслеживать взаимосвязи между моделями, конечными точками и учебными заданиями.
- Размещение нескольких моделей с вашим собственным алгоритмом показывает, как развернуть несколько моделей на конечной точке, размещенной в реальном времени, с вашим собственным алгоритмом.
- «Несколько моделей хоста с XGBoost» показывает, как развернуть несколько моделей в конечной точке, размещенной в реальном времени, с использованием контейнера XGBoost с поддержкой нескольких моделей.
- Host Multiple Models with SKLearn показывает, как развернуть несколько моделей на размещенной в реальном времени конечной точке с использованием контейнера SKLearn с поддержкой нескольких моделей.
- SageMaker Training and Inference with Script Mode показывает, как использовать настраиваемые сценарии обучения и вывода, аналогичные тем, которые вы использовали бы вне SageMaker, с предварительно созданными контейнерами SageMaker для различных сред, таких как Scikit-learn, PyTorch и XGBoost.
Задания компиляции Amazon SageMaker Neo
Эти примеры знакомят вас с тем, как использовать Neo для оптимизации модели глубокого обучения.
Обработка Amazon SageMaker
Эти примеры показывают, как использовать задания SageMaker Processing для выполнения рабочих нагрузок обработки данных.
Предварительно созданные контейнеры фреймворка Amazon SageMaker и SDK Python
Готовые контейнеры платформы глубокого обучения
В этих примерах показано, как обучать и размещать в предварительно созданных контейнерах инфраструктуры глубокого обучения с помощью SageMaker Python SDK.
Готовые контейнеры инфраструктуры машинного обучения
В этих примерах показано, как создавать модели машинного обучения с помощью таких фреймворков, как Apache Spark или Scikit-learn, с использованием SageMaker Python SDK.
Использование Amazon SageMaker с Apache Spark
В этих примерах показано, как использовать Amazon SageMaker для обучения, размещения и вывода моделей через Apache Spark с помощью SageMaker Spark.SageMaker Spark позволяет чередовать этапы Spark Pipeline с этапами Pipeline, которые взаимодействуют с Amazon SageMaker.
Торговая площадка AWS
Создайте пакеты алгоритмов / моделей для включения в AWS Marketplace для машинного обучения.
В этом примере показано, как упаковать модель-пакет / алгоритм для включения в AWS Marketplace для машинного обучения.
После того, как вы создали алгоритм или пакет модели для включения в список на AWS Marketplace, следующим шагом будет его размещение в AWS Marketplace и предоставление образца записной книжки, которую клиенты могут использовать, чтобы опробовать ваш алгоритм или пакет модели.
Используйте алгоритмы, данные и пакеты моделей из AWS Marketplace.
В этих примерах показано, как использовать пакеты моделей и алгоритмы из AWS Marketplace и продукты наборов данных из AWS Data Exchange для машинного обучения.
⚖️ Лицензия
Эта библиотека находится под лицензией Apache 2.0. Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с файлом ЛИЦЕНЗИИ.
🤝 Содействовали
Хотя мы очень рады получить вклад от сообщества, мы все еще работаем над оптимальным механизмом для использования примеров из внешних источников.Пожалуйста, будьте терпеливы в ближайшее время, если запросы на вытягивание занимают больше времени, чем ожидалось, или если они закрыты. Пожалуйста, прочтите наши правила участия если вы хотите открыть проблему или отправить запрос на перенос.
Открытые задачи для построения и анализа микробной сети
Thompson LR, Sanders JG, McDonald D, Amir A, Ladau J, Locey KJ, et al. Общий каталог показывает многомасштабное микробное разнообразие Земли. Природа. 2017; 551: 457–63.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Рёттьерс Л., Фауст К. От комков шерсти до гипотез — биологические открытия микробных сетей. FEMS Microbiol Rev.2018; 42: 761–80.
Буш Т., Диао М., Аллен Р.Дж., Синнидж Р., Муйзер Г., Хьюисман Дж. Сдвиги кислородно-бескислородного режима, опосредованные обратными связями между биогеохимическими процессами и динамикой микробного сообщества. Nat Commun. 2017; 8: 789.
PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый
Guidi L, Chaffron S, Bittner L, Eveillard D, Larhlimi A, Roux S и др. Планктонные сети стимулируют экспорт углерода в олиготрофном океане. Природа. 2016; 532: 465–70.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Дюран П., Тиргарт Т., Гарридо-Отер Р., Аглер М., Кемен Э., Шульце-Леферт П. и др. Взаимодействие микробов в корнях способствует выживанию Arabidopsis . Клетка. 2018; 175: P973–83.
Артикул CAS Google ученый
Armitage DW, Jones SE. Как неоднородность образца может скрыть сигнал о микробных взаимодействиях. ISME J. 2019; 13: 2639–46.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
McLaren MR, Willis AD, Callahan BJ. Последовательная и корректируемая систематическая ошибка в экспериментах по метагеномному секвенированию. eLife. 2019; 8: e46923.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Бхарти Р., Гримм Д.Г. Текущие проблемы и протоколы передовой практики для анализа микробиома. Краткий биоинформ. 2021; 22: 178–93.
CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Лима-Мендес Дж., Фауст К., Генри Н., Деселл Дж., Колин С., Карсилло Ф. и др. Детерминанты структуры сообществ глобального планктона.Наука. 2015; 348: 1262073-1–1262073-9.
Fuhrman JA, Cram JA, Needham DM. Динамика морских микробных сообществ и их экологическая интерпретация. Nat Rev Microbiol. 2015; 13: 133–46.
CAS PubMed Статья Google ученый
Faust K, Bauchinger F, Laroche B, Sd Buyl, Lahti L, Washburne AD, et al. Сигнатуры экологических процессов во временных рядах микробного сообщества. Микробиом. 2018; 6: 120.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Stegen JC, Lin X, Fredrickson JK, Chen X, Kennedy DW, Murray CJ, et al. Количественная оценка процессов сборки сообщества и определение функций, которые их навязывают. ISME J. 2013; 7: 2069–79.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Уошберн А.Д., Бурби Дж. У., Лакер Д. Новый основанный на ковариации тест нейтральности данных временных рядов выявляет асимметрии в экологических и экономических системах.PLoS Comput Biol. 2016; 12: e1005124.
PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый
Чжоу Дж., Нин Д. Стохастическая общественная ассамблея: имеет ли значение в микробной экологии? Microbiol Mol Biol Rev.2017; 81: e00002-17.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Мак-Мерди П.Дж., Холмс С. Не тратьте зря, не хочу: почему разрежение данных микробиома недопустимо.PLoS Comput Biol. 2014; 10: e1003531.
PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый
Вайс С., Сюй З.З., Педдада С., Амир А., Биттингер К., Гонсалес А. и др. Стратегии нормализации и дифференциальной численности микробов зависят от характеристик данных. Микробиом. 2017; 5: 27.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Weiss S, Treuren WV, Lozupone C, Faust K, Friedman J, Deng Y и др. Стратегии обнаружения корреляции в наборах микробных данных сильно различаются по чувствительности и точности. ISME J. 2016; 10: 1669–81.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Vandeputte D, Kathagen G, D’hoe K, Vieira-Silva S, Valles-Colomer M, Sabino J, et al. Количественное профилирование микробиома связывает изменчивость кишечного сообщества с микробной нагрузкой.Природа. 2017; 551: 507–11.
CAS PubMed Статья Google ученый
Cougoul A, Bailly X, Vourc’h G, Gasqui P. Редкость видов микробов: в поисках надежных ассоциаций. PLoS ONE. 2019; 14: e0200458.
Faust K, Raes J. Conet app: вывод сетей биологических ассоциаций с использованием cytoscape. F1000 Исследования. 2016; 5: 1519.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Такманн Дж., Фредерико Дж., Родригес М., Меринг CV. Быстрый вывод о прямых взаимодействиях в крупномасштабных экологических сетях на основе данных гетерогенного микробного секвенирования. Cell Syst. 2019; 9: 286–96.
Нагпал С., Сингх Р., Ядав Д., Манде С.С. Метагенонеты: исчерпывающий вывод и метаинсайды для сетей микробной корреляции. Nucleic Acids Res. 2020; 48: W572–9.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Warton DI, Blanchet FG, O’Hara RB, Ovaskainen O, Taskinen S, Walker SC и др. Так много переменных: совместное моделирование в общественной экологии. Trends Ecol Evol. 2015; 30: 766–79.
PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Марголин А.А., Неменман И., Бассо К., Виггинс С., Столовицкий Г., Фавера Р.Д. и др. Aracne: алгоритм реконструкции регуляторных сетей генов в клеточном контексте млекопитающих. BMC Bioinform.2006; 7: S7.
Артикул CAS Google ученый
Биллик И., Дело TJ. Взаимодействия высшего порядка в экологических сообществах: что это такое и как их обнаружить? Экология. 1994; 75: 1529–43.
Артикул Google ученый
Бейри Э., Келсич Э.Д., Кишони Р. Взаимодействие видов высокого порядка формирует разнообразие экосистем. Nat Commun. 2016; 7: 12285.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Грилли Дж., Барабас Г., Михальска-Смит М.Дж., Аллесина С. Взаимодействия высшего порядка стабилизируют динамику в моделях конкурентных сетей. Природа. 2017; 548: 210–3.
CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Гулд А.Л., Чжан В., Ламберти Л., Джонс Е.В., Обадиа Б., Корасидис Н. и др. Взаимодействие микробиома формирует приспособленность хозяина. PNAS. 2018; 115: E11951–60.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Mickalide H, Kuehn S. Взаимодействие высшего порядка между видами подавляет бактериальную инвазию микробного сообщества фототрофов-хищников. Cell Syst. 2019; 9: 521–33.
CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Lezon TR, Banavar JR, Cieplak M, Maritan A, Fedoroff NV. Использование принципа максимизации энтропии для вывода сетей генетического взаимодействия из паттернов экспрессии генов. PNAS. 2006; 103: 19033–8.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Тандон Д., Хак М.М., Манде СС. Выявление паттернов микробного взаимодействия внутри сообщества из наборов метагеномных данных с использованием методов анализа ассоциативных правил. PLoS ONE. 2015; 11: e0154493.
Артикул CAS Google ученый
Берри Д., Виддер С. Расшифровка микробных взаимодействий и обнаружение ключевых видов в сетях совместного возникновения.Front Microbiol. 2014; 5: 219.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Курц З.Д., Мюллер К.Л., Миральди Э.Р., Литтман Д.Р., Блазер М.Дж., Бонно, РА. Редкие и композиционно устойчивые выводы о микробных экологических сетях. PLoS Comput Biol. 2015; 11: e1004226.
PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый
Marbach D, Prill RJ, Schaffter T, Mattiussi C, Floreano D, Stolovitzky G.Выявление сильных и слабых сторон методов вывода генной сети. PNAS. 2010; 107: 6286–91.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Хирано Х., Такемото К. Сложность определения структуры микробного сообщества на основе сетевых подходов совместного возникновения. BMC Bioinform. 2019; 20: 329.
Артикул Google ученый
Бисвас С., Макдональд М., Лундберг Д.С., Дангл Дж. Л., Джоджик В.Изучение сетей микробного взаимодействия на основе данных метагеномного подсчета. В: Международная конференция по исследованиям в области вычислительной молекулярной биологии. Springer: Варшава, Польша; 2015.
Рёттьерс Л., Фауст К. Манта — алгоритм кластеризации для взвешенных экологических сетей. mSystems. 2020; 5: e00903–19.
Нагпал С., Бакси К.Д., Кунтал Б.К., Манде СС. Netconfer: веб-приложение для сравнительного анализа нескольких биологических сетей. BMC Biol. 2020; 18:53.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Kuntal BK, Chandrakar P, Sadhu S, Mande SS. «Netshift»: методология понимания «возбудителей микробов» на основе наборов данных о здоровом и болезнях микробиома. ISME J. 2019; 13: 442–54.
PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Шарма В., Родионов Д.А., Лейн С.А., Тран Д., Яблоков С.Н., Динг Х. и др. Совместное использование витаминов B способствует стабильности микробных сообществ кишечника. Front Microbiol. 2019; 10: 1485.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Bashan A, Gibson TE, Friedman J, Carey VJ, Weiss ST, Hohmann EL, et al. Универсальность микробной динамики человека. Природа. 2016; 534: 259–62.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Пейн РТ. Сложность пищевой сети и видовое разнообразие. Am Nat. 1966; 100: 65–75.
Артикул Google ученый
Carlström CI, Field CM, Bortfeld-Miller M, Müller B, Sunagawa S, Vorholt JA.Синтетическая микробиота обнаруживает приоритетные эффекты и ключевые штаммы в филлосфере Arabidopsis . Nat Ecol Evol. 2019; 3: 1445–54.
PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Coyte KZ, Schluter J, Foster KR. Экология микробиома: сети, конкуренция и стабильность. Наука. 2015; 350: 663–6.
CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Май РМ. Будет ли стабильна большая сложная система? Природа. 1972; 238: 413–4.
CAS PubMed Статья PubMed Central Google ученый
Грилли Дж., Роджерс Т., Аллесина С. Модульность и стабильность в экологических сообществах. Nat Commun. 2016; 7: 12031.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Жаке С., Мориц С., Мориссетт Л., Леганье П., Массол Ф., Аршамбо П. и др.В эмпирических экосистемах отсутствует взаимосвязь сложности и устойчивости. Nat Commun. 2016; 7: 12573.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый
Dalsgaard B, Trøjelsgaard K, González AMM, Nogués-Bravo D, Ollerton J, Petanidou T. и др. Историческое изменение климата влияет на модульность и вложенность сетей опыления. Экография. 2013; 36: 1331–40.
Артикул Google ученый
Фейзи С., Марбах Д., Медар М., Келлис М. Сетевая деконволюция как общий метод различения прямых зависимостей в сетях. Nat Biotechnol. 2013. 8: 726–33.
Артикул CAS Google ученый
Шаблоны проектирования Java — пример руководства
Шаблоны проектирования очень популярны среди разработчиков программного обеспечения. Шаблон проектирования — это хорошо описанное решение общей проблемы программного обеспечения. Я много писал о шаблонах проектирования Java .Вы можете скачать электронную книгу в формате PDF (более 130 страниц), подписавшись на нашу рассылку новостей.
Шаблоны проектирования Java
Некоторые из преимуществ использования шаблонов проектирования:
- Шаблоны проектирования уже определены и обеспечивают стандартный подход для решения повторяющейся проблемы, поэтому это экономит время, если мы разумно используем шаблон проектирования. Есть много шаблонов проектирования Java, которые мы можем использовать в наших проектах на основе Java.
- Использование шаблонов проектирования способствует повторному использованию , что приводит к более устойчивому и легко обслуживаемому коду.Это помогает снизить совокупную стоимость владения (TCO) программного продукта.
- Поскольку шаблоны проектирования уже определены, это упрощает понимание и отладку нашего кода. Это приводит к более быстрому развитию, и новые члены команды легко это понимают.
Шаблоны проектирования Java делятся на три категории — творческие , структурные и поведенческие шаблоны проектирования. Этот пост служит указателем для всех статей о шаблонах проектирования java, которые я написал до сих пор.
Видеоуроки по шаблонам дизайна
Недавно я запустил видеоуроки по шаблонам дизайна, и они загружены на YouTube. Подпишитесь на мой канал YouTube, так как я планирую загрузить намного больше видео о Core Java, Spring Framework и т. Д. возможный способ для конкретных ситуаций.
1. Шаблон Singleton
Шаблон Singleton ограничивает создание экземпляра класса и гарантирует, что на виртуальной машине Java существует только один экземпляр класса.Это кажется очень простым шаблоном проектирования, но когда дело доходит до реализации, возникает множество проблем с реализацией. Реализация паттерна Singleton всегда была спорной темой среди разработчиков. Ознакомьтесь с шаблоном проектирования синглтона , чтобы узнать о различных способах реализации шаблона синглтон, а также о плюсах и минусах каждого метода. Это один из наиболее обсуждаемых шаблонов проектирования Java.
2. Заводской шаблон
Заводской шаблон проектирования используется, когда у нас есть суперкласс с несколькими подклассами, и на основе ввода нам нужно вернуть один из подклассов.Этот шаблон берет на себя ответственность за создание экземпляра класса из клиентской программы в фабричный класс. Мы можем применить шаблон Singleton к классу Factory или сделать метод factory статическим. Ознакомьтесь с Factory Design Pattern , чтобы узнать о преимуществах программы и заводских шаблонов. Это один из наиболее широко используемых шаблонов проектирования Java.
3. Шаблон абстрактной фабрики
Шаблон абстрактной фабрики похож на шаблон фабрики и представляет собой фабрику фабрик.Если вы знакомы с шаблоном проектирования factory в java, вы заметите, что у нас есть один класс Factory, который возвращает различные подклассы на основе предоставленных входных данных, а класс factory использует для этого операторы if-else или switch.
В шаблоне «Абстрактная фабрика» мы избавляемся от блока if-else и имеем класс фабрики для каждого подкласса, а затем класс абстрактной фабрики, который будет возвращать подкласс на основе входного класса фабрики. Ознакомьтесь с шаблоном абстрактной фабрики , чтобы узнать, как реализовать этот шаблон с помощью примера программы.
4. Шаблон Builder
Этот шаблон был введен для решения некоторых проблем с шаблонами проектирования Factory и Abstract Factory, когда объект содержит множество атрибутов. Шаблон построителя решает проблему с большим количеством необязательных параметров и несогласованным состоянием, предоставляя способ построения объекта шаг за шагом и предоставляя метод, который фактически вернет окончательный объект. Посмотрите Builder Pattern для примера программы и классов, используемых в JDK.<
5. Шаблон прототипа
Шаблон прототипа используется, когда создание объекта является дорогостоящим делом и требует много времени и ресурсов, а аналогичный объект уже существует. Таким образом, этот шаблон предоставляет механизм для копирования исходного объекта в новый объект и последующего изменения его в соответствии с нашими потребностями. Этот шаблон использует клонирование java для копирования объекта.
Шаблон проектирования прототипа требует, чтобы объект, который вы копируете, имел функцию копирования.Никакой другой класс не должен этого делать. Однако использование поверхностной или глубокой копии свойств объекта зависит от требований и является дизайнерским решением. См. Образец программы Prototype Pattern .
Структурные шаблоны проектирования
Структурные шаблоны предоставляют различные способы создания структуры классов, например, используя наследование и композицию для создания большого объекта из небольших объектов.
1. Шаблон адаптера
Шаблон проектирования адаптера — это один из структурных шаблонов проектирования, который используется для совместной работы двух несвязанных интерфейсов.Объект, который присоединяется к этим несвязанным интерфейсам, называется адаптером. В качестве примера из реальной жизни мы можем рассматривать мобильное зарядное устройство как адаптер, потому что для зарядки мобильной батарее требуется 3 вольта, а обычная розетка выдает либо 120 В (США), либо 240 В (Индия). Таким образом, мобильное зарядное устройство работает как переходник между мобильной зарядной розеткой и сетевой розеткой. Посмотрите Adapter Pattern , например, программу и ее использование в Java.
2. Составной шаблон
Составной шаблон — это один из структурных шаблонов проектирования, который используется, когда нам нужно представить иерархию «часть-целое».Когда нам нужно создать структуру таким образом, чтобы объекты в структуре обрабатывались одинаково, мы можем применить шаблон составного проектирования.
Давайте разберемся с этим на примере из реальной жизни. Диаграмма — это структура, состоящая из таких объектов, как круг, линии, треугольник и т. Д., И когда мы заполняем рисунок цветом (например, красным), тот же цвет также применяется к Объекты на чертеже. Здесь рисунок состоит из разных частей, и все они выполняют одни и те же операции. Прочтите статью Composite Pattern , чтобы узнать о различных компонентах составного шаблона и программе-примере.
3. Шаблон прокси
Шаблон прокси предназначен для «предоставления суррогата или заполнителя для другого объекта для управления доступом к нему». Само определение очень четкое, и шаблон прокси используется, когда мы хотим обеспечить контролируемый доступ к функциональности.
Допустим, у нас есть класс, который может выполнять некоторую команду в системе. Теперь, если мы его используем, это нормально, но если мы хотим передать эту программу клиентскому приложению, у него могут быть серьезные проблемы, потому что клиентская программа может выдать команду на удаление некоторых системных файлов или изменение некоторых параметров, которые вам не нужны. .Ознакомьтесь с сообщением Proxy Pattern для примера программы с деталями реализации.
4. Шаблон проектирования «Легковес»
Шаблон проектирования «Легковес» используется, когда нам нужно создать множество объектов класса. Поскольку каждый объект потребляет пространство памяти, которое может иметь решающее значение для устройств с низким объемом памяти, таких как мобильные устройства или встроенные системы, можно применить легковесный шаблон проектирования для уменьшения нагрузки на память путем совместного использования объектов. Реализация String Pool в java — один из лучших примеров реализации паттерна Flyweight.Ознакомьтесь со статьей Flyweight Pattern , чтобы ознакомиться с примером программы и процессом ее реализации.
5. Образец фасада
Образец фасада используется, чтобы помочь клиентским приложениям легко взаимодействовать с системой. Предположим, у нас есть приложение с набором интерфейсов для использования базы данных MySql / Oracle и создания различных типов отчетов, таких как HTML-отчет, PDF-отчет и т. Д. Таким образом, у нас будет другой набор интерфейсов для работы с разными типами баз данных. . Теперь клиентское приложение может использовать эти интерфейсы для получения необходимого соединения с базой данных и создания отчетов.Но когда сложность возрастает или названия поведения интерфейса сбивают с толку, клиентскому приложению становится трудно управлять им. Таким образом, мы можем применить здесь паттерн Фасад и предоставить интерфейс-оболочку поверх существующего интерфейса, чтобы помочь клиентскому приложению. Ознакомьтесь с сообщением Facade Pattern , чтобы узнать подробности реализации и образец программы.
6. Шаблон моста
Когда у нас есть иерархии интерфейсов как в интерфейсах, так и в реализациях, тогда шаблон проектирования моста используется для отделения интерфейсов от реализации и сокрытия деталей реализации от клиентских программ.Как и шаблон «Адаптер», это один из шаблонов структурного проектирования.
Реализация шаблона проектирования моста следует идее предпочтения композиции перед наследованием. Подробную информацию о реализации и образец программы см. В публикации «Образец моста».
7. Шаблон декоратора
Шаблон проектирования декоратор используется для изменения функциональности объекта во время выполнения. В то же время другие экземпляры того же класса не будут затронуты этим, поэтому индивидуальный объект получит измененное поведение.Шаблон проектирования декоратора является одним из структурных шаблонов проектирования (например, шаблон адаптера, шаблон моста, составной шаблон) и использует абстрактные классы или интерфейс с композицией для реализации.
Мы используем наследование или композицию для расширения поведения объекта, но это делается во время компиляции и применимо ко всем экземплярам класса. Мы не можем добавлять какие-либо новые функции, чтобы удалить любое существующее поведение во время выполнения — это когда на сцену выходит шаблон декоратора.Ознакомьтесь с сообщением Decorator Pattern , где вы найдете пример программы и подробности реализации.
Поведенческие шаблоны проектирования
Поведенческие шаблоны предоставляют решение для лучшего взаимодействия между объектами и того, как обеспечить потерю связи и гибкость для простого расширения.
1. Шаблонный метод Шаблон
Шаблонный метод — это шаблон поведенческого проектирования, который используется для создания заглушки метода и передачи некоторых этапов реализации подклассам.Шаблонный метод определяет шаги для выполнения алгоритма и может предоставить реализацию по умолчанию, которая может быть общей для всех или некоторых подклассов.
Предположим, мы хотим предоставить алгоритм для строительства дома. Шаги, которые необходимо выполнить, чтобы построить дом, — это строительство фундамента, строительных столбов, стен здания и окон. Важным моментом является то, что мы не можем изменить порядок выполнения, потому что мы не можем построить окна до строительства фундамента. Итак, в этом случае мы можем создать метод шаблона, который будет использовать разные методы для построения дома.Ознакомьтесь с публикацией Template Method Pattern для подробностей реализации с примером программы.
2. Шаблон посредника
Шаблон проектирования посредника используется для обеспечения централизованной среды связи между различными объектами в системе. Шаблон проектирования посредника очень полезен в корпоративном приложении, где несколько объектов взаимодействуют друг с другом. Если объекты взаимодействуют друг с другом напрямую, компоненты системы тесно связаны друг с другом, что увеличивает затраты на ремонтопригодность и затрудняет легкое расширение.Шаблон посредника предназначен для обеспечения посредника между объектами для связи и помощи в реализации потери связи между объектами.
Диспетчер воздушного движения — отличный пример шаблона посредника, в котором диспетчерская аэропорта работает как посредник для связи между различными рейсами. Посредник работает как маршрутизатор между объектами, и у него может быть собственная логика, обеспечивающая способ связи. Ознакомьтесь с сообщением Mediator Pattern для получения подробной информации о реализации с примером программы.
3. Шаблон цепочки ответственности
Шаблон цепочки ответственности используется для достижения слабой связи в разработке программного обеспечения, когда запрос от клиента передается цепочке объектов для их обработки. Затем объект в цепочке решит, кто будет обрабатывать запрос и нужно ли отправлять запрос следующему объекту в цепочке или нет.
Мы знаем, что в коде блока try-catch может быть несколько блоков catch. Здесь каждый блок catch является своего рода процессором для обработки этого конкретного исключения.Поэтому, когда в блоке try возникает исключение, оно отправляется для обработки в первый блок catch. Если блок catch не может его обработать, он перенаправляет запрос следующему объекту в цепочке, то есть следующему блоку catch. Если даже последний блок catch не может его обработать, исключение выдается за пределы цепочки в вызывающую программу.
Логика выдачи банкоматов может быть реализована с использованием шаблона цепочки ответственности , см. Связанный пост.
4. Шаблон наблюдателя
Шаблон проектирования наблюдателя полезен, когда вас интересует состояние объекта и вы хотите получать уведомления о любых изменениях.В шаблоне наблюдателя объект, который наблюдает за состоянием другого объекта, называется Observer , а объект, за которым наблюдают, называется Subject .
Java предоставляет встроенную платформу для реализации шаблона Observer через класс java.util.Observable и интерфейс java.util.Observer. Однако он широко не используется, потому что реализация действительно проста, и в большинстве случаев мы не хотим в конечном итоге расширять класс только для реализации шаблона Observer, поскольку java не предоставляет множественное наследование в классах.
Служба сообщений Java (JMS) использует шаблон наблюдателя вместе с шаблоном посредника, чтобы позволить приложениям подписываться и публиковать данные в других приложениях. Ознакомьтесь с сообщением Observer Pattern для подробностей реализации и примера программы.
5. Шаблон стратегии
Шаблон стратегии используется, когда у нас есть несколько алгоритмов для конкретной задачи, и клиент решает, что фактическая реализация будет использоваться во время выполнения.
Шаблон стратегии также известен как шаблон политики.Мы определяем несколько алгоритмов и позволяем клиентским приложениям передавать алгоритм, который будет использоваться в качестве параметра. Один из лучших примеров этого шаблона — метод Collections.sort (), который принимает параметр Comparator. В зависимости от различных реализаций интерфейсов Comparator объекты сортируются по-разному.
Ознакомьтесь с публикацией Strategy Pattern для подробностей реализации и примера программы.
6. Шаблон команды
Шаблон команды используется для реализации потери связи в модели запрос-ответ.В шаблоне команды запрос отправляется вызывающей стороне, а вызывающая сторона передает его инкапсулированному объекту command . Командный объект передает запрос соответствующему методу Receiver для выполнения определенного действия.
Допустим, мы хотим предоставить утилиту файловой системы с методами открытия, записи и закрытия файла, и она должна поддерживать несколько операционных систем, таких как Windows и Unix.
Для реализации нашей утилиты File System, прежде всего, нам нужно создать классы-получатели, которые фактически будут выполнять всю работу.Поскольку мы кодируем в терминах интерфейсов Java, у нас может быть интерфейс FileSystemReceiver и его классы реализации для различных операционных систем, таких как Windows, Unix, Solaris и т. Д. Ознакомьтесь с сообщением Command Pattern , чтобы узнать подробности реализации с примером программы.
7. Шаблон состояния
Шаблон проектирования состояния используется, когда объект изменяет свое поведение на основе его внутреннего состояния.
Если нам нужно изменить поведение объекта на основе его состояния, мы можем иметь переменную состояния в объекте и использовать блок условия if-else для выполнения различных действий на основе состояния.Шаблон состояния используется для обеспечения систематического и слабосвязанного способа достижения этого с помощью реализаций контекста и состояния.
Ознакомьтесь с сообщением State Pattern для получения подробной информации о реализации с примером программы.
8. Шаблон посетителя
Шаблон посетителя используется, когда нам нужно выполнить операцию над группой объектов одного типа. С помощью шаблона посетителя мы можем перенести операционную логику из объектов в другой класс.
Например, представьте тележку для покупок, в которую мы можем добавлять предметы другого типа (элементы). Когда мы нажимаем кнопку оформления заказа, она вычисляет общую сумму, которая должна быть оплачена.Теперь у нас может быть логика вычислений в классах элементов или мы можем переместить эту логику в другой класс, используя шаблон посетителя. Давайте реализуем это на нашем примере шаблона посетителя. Ознакомьтесь с сообщением Visitor Pattern для получения подробной информации о реализации.
9. Шаблон интерпретатора
используется для определения грамматического представления языка и предоставляет интерпретатор для работы с этой грамматикой.
Лучшим примером этого шаблона является компилятор Java, который интерпретирует исходный код Java в байтовый код, понятный JVM.Google Translator также является примером шаблона интерпретатора, в котором ввод может быть на любом языке, и мы можем интерпретировать вывод на другом языке.
Посмотрите сообщение Interpreter Pattern для примера программы.
10. Шаблон итератора
Шаблон итератора в одном из поведенческих шаблонов, который используется для предоставления стандартного способа обхода группы объектов. Шаблон итератора широко используется в Java Collection Framework, где интерфейс Iterator предоставляет методы для обхода коллекции.
Шаблон итератора предназначен не только для обхода коллекции, но мы также можем предоставить различные виды итераторов в зависимости от наших требований. Шаблон итератора скрывает фактическую реализацию обхода через коллекцию, а клиентские программы просто используют методы итератора. Ознакомьтесь с сообщением Iterator Pattern , где приведены примеры программ и деталей реализации.
11. Шаблон Memento
Шаблон проектирования Memento используется, когда мы хотим сохранить состояние объекта, чтобы мы могли восстановить его позже.Шаблон Memento используется для реализации этого таким образом, что сохраненные данные состояния объекта не доступны за пределами объекта, это защищает целостность сохраненных данных состояния.
Шаблон Memento реализован с двумя объектами — Originator и Caretaker. Создателем является объект, состояние которого необходимо сохранить и восстановить, и он использует внутренний класс для сохранения состояния объекта. Внутренний класс называется Memento и является частным, поэтому к нему нельзя получить доступ из других объектов.
Ознакомьтесь с Memento Pattern , чтобы получить образец программы и подробности реализации.
Разные шаблоны проектирования
Существует множество шаблонов проектирования, которые не входят в состав шаблонов проектирования GoF. Давайте посмотрим на некоторые из этих популярных шаблонов проектирования.
1. Шаблон проектирования DAO
Шаблон проектирования DAO используется для разделения логики сохранения данных на отдельный уровень. DAO — очень популярный паттерн, когда мы проектируем системы для работы с базами данных.Идея состоит в том, чтобы держать уровень сервиса отдельно от уровня доступа к данным. Таким образом мы реализуем разделение логики в нашем приложении.
Checkout DAO Pattern для получения полной информации и примера программы.
2. Шаблон внедрения зависимостей
Внедрение зависимостей позволяет нам удалить жестко запрограммированные зависимости и сделать наше приложение слабосвязанным, расширяемым и поддерживаемым. Мы можем реализовать внедрение зависимостей в java, чтобы переместить разрешение зависимостей из времени компиляции во время выполнения.