Đề thi máy xây dựng

đề thi máy xây dựng, tài liệu máy xây dựng, đại học xây dựng




Xem thêm:
http://www.mediafire.com/download/a0rurctc3fd353c/Máy_Xây_Dựng.rar
http://www.mediafire.com/download/8vijhr4qg0q6hl6/may_xdh.rar
http://www.mediafire.com/download/5yjy55uajcn551c/đề_máy_xd.rar

***Tham khảo :

Học máy

Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Máy Học, có tài liệu gọi là Máy học, (tiếng Anhmachine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể "học" cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.
Học máy có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều bài toán suy luận được xếp vào loại bài toán NP-khó, vì thế một phần của học máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý được.
Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệuchẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNAnhận dạng tiếng nói và chữ viếtdịch tự độngchơi trò chơi vàcử động rô-bốt (robot locomotion).

Định nghĩa[sửa | sửa mã nguồn]

Dưới góc nhìn của trí tuệ nhân tạo, động lực chính học máy bởi là nhu cầu thu nhận tri thức (knowledge acquisition). Thật vậy, trong nhiều trường hợp ta cần kiến thức chuyên gia là khan hiếm (không đủ chuyên gia ngồi phân loại lừa đảo thẻ tín dụng của tất cả giao dịch hàng ngày) hoặc chậm vì một số nhiệm vụ cần đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên xử lý dữ liệu khổng lồ (trong mua bán chứng khoán phải quyết định trong vài khoảng khắc của giây chẳng hạn) và thiếu ổn định thì buộc phải cần đến máy tính. Ngoài ra, đại đa số dữ liệu sinh ra ngày nay chỉ phù hợp cho máy đọc (computer readable) tiềm tàng ngưồn kiến thức quan trọng. Máy học nghiên cứu cách thức để mô hình hóa bài toán cho phép máy tính tự động hiểu, xử lý và học từ dữ liệu để thực thi nhiệm vụ được giao cũng như cách đánh giá giúp tăng tính hiệu quả.
Tom Mitchell, giáo sư nổi tiếng của Đại học Carnegie Mellon University - CMU định nghĩa cụ thể và chuẩn mực hơn như sau: "Một chương trình máy tính CT được xem là học cách thực thi một lớp nhiệm vụ NV thông qua trải nghiệm KN, đối với thang đo năng lực NL nếu như dùng NL ta đo thấy năng lực thực thi của chương trình có tiến bộ sau khi trải qua KN" (máy đã học).[1]

Biểu diễn[sửa | sửa mã nguồn]

Biểu diễn (tiếng Anh: representation) là một trong những vấn đề quan trọng của học máy. Biểu diễn ở đây có thể hiểu làm sao ghi mã (encode) những thông tin của thế giới thật giúp hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả và đầy đủ nhất có thể. Thông tin ở đây bao hàm cả thông tin về dữ liệu đầu vào, đầu ra hay các trạng thái của hệ thống; cũng như cách đánh giá hiệu quả của chương trình.
Thông thường, trong học máy người ta hay xây dựng các mô hình sử dụng những biến ngẫu nhiên cho việc biểu diễn dữ liệu và nội trạng thái của hệ thống. Ví dụ: dùng biến ngẫu nhiên để biểu thị cho tính chất của email là spam (tương ứng giá trị 0) hay là bình thường (tương ứng 1). Mối tương quan giữa các biến ngẫu nhiên này có thể sử dụng ví dụ như mô hình xác suất dạng đồ thị để miêu tả. Mặt khác, để đo hiệu quả có thể dùng các hàm thiệt hại (hay hàm tiện ích, trong tiếng Anh là loss function và utility function tương ứng).

Tính phổ quát[sửa | sửa mã nguồn]

Một trong những trọng tâm khác của học máy là đạt được tính phổ quát (tiếng Anh: generalization), nói cách khác là tính chất của chương trình có thể làm việc tốt với dữ liệu mà nó chưa gặp bao giờ (tiếng Anh: unseen data). Một chương trình chỉ hiệu quả với dữ liệu đã gặp nhìn chung không có nhiều tính hữu dụng.
Lấy ví dụ về xếp thư điện tử tự động như trên, một hệ thống tự động sau khi trải qua quá trình học từ dữ liệu ("training") có thể suy diễn một số nguyên tắc riêng (chẳng hạn như xem xét nội dung: nếu thư được viết bằng tiếng Anh mà chứa một số từ như "porn", "sell", "good product" hoặc người gửi đến từ Somalia trong khi người nhận ở Hà Nội không thân quen nhau) để quyết định xem có phải là thư rác hay không. Tuy nhiên, nếu như trong dữ liệu bài giảng (training data) có ngôn ngữ khác trong thực tế (tiếng Việt thay vì tiếng Anh) hoặc thậm chí không phải dạng thuần văn bản (dạng ảnh khiến cho bóc tách nội dung khó hơn hoặc không thể) thì rất có thể máy sẽ dự báo không chính xác nữa.
Một số chương trình có thể tự động cập nhật trong thời gian thực (ví dụ như người sử dụng có chỉ ra rằng thư bị sắp xếp sai danh mục).

Tương tác với con người[sửa | sửa mã nguồn]

Một số hệ thống học máy nỗ lực loại bỏ nhu cầu trực giác của con người trong việc phân tích dữ liệu, trong khi các hệ thống khác hướng đến việc tăng sự cộng tác giữa người và máy. Không thể loại bỏ hoàn toàn tác động của con người vì các nhà thiết kế hệ thống phải chỉ định cách biểu diễn của dữ liệu và những cơ chế nào sẽ được dùng để tìm kiếm các đặc tính của dữ liệu. Học máy có thể được xem là một nỗ lực để tự động hóa một số phần của phương pháp khoa học. Một số nhà nghiên cứu học máy tạo ra các phương pháp bên trong các khuôn khổ của thống kê Bayes.

Tương quan với Khai phá dữ liệu[sửa | sửa mã nguồn]

Khai phá dữ liệu và học máy là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn. Hai lĩnh vực này nhìn chung gần với nhau và đôi khi dùng chung nhiều phương pháp, công cụ nhưng khác biệt chính là ở mục tiêu:
  • Khai phá dữ liệu: thường mục tiêu là tìm kiếm những thông tin, tri thức hoàn toàn mới tiềm năng có ích trong nguồn dữ liệu.
  • Học máy: dự đoán một số thông tin của dữ liệu dựa trên những đặc tính đã biết.

Các loại giải thuật[sửa | sửa mã nguồn]

Các thuật toán học máy được phân loại theo kết quả mong muốn của thuật toán. Các loại thuật toán thường dùng bao gồm:
  • Học có giám sát—trong đó, thuật toán tạo ra một hàm ánh xạ dữ liệu vào tới kết quả mong muốn. Một phát biểu chuẩn về một việc học có giám sát là bài toán phân loại: chương trình cần học (cách xấp xỉ biểu hiện của) một hàm ánh xạ một vector  tới một vài lớp bằng cách xem xét một số mẫu dữ liệu - kết quả của hàm đó.
  • Học không giám sát—mô hình hóa một tập dữ liệu, không có sẵn các ví dụ đã được gắn nhãn.
  • Học nửa giám sát—kết hợp các ví dụ có gắn nhãn và không gắn nhãn để sinh một hàm hoặc một bộ phân loại thích hợp.
  • Học tăng cường—trong đó, thuật toán học một chính sách hành động tùy theo các quan sát về thế giới. Mỗi hành động đều có tác động tới môi trường, và môi trường cung cấp thông tin phản hồi để hướng dẫn cho thuật toán của quá trình học.
  • Chuyển đổi—tương tự học có giám sát nhưng không xây dựng hàm một cách rõ ràng. Thay vì thế, cố gắng đoán kết quả mới dựa vào các dữ liệu huấn luyện, kết quả huấn luyện, và dữ liệu thử nghiệm có sẵn trong quá trình huấn luyện.
  • Học cách học—trong đó thuật toán học thiên kiến quy nạp của chính mình, dựa theo các kinh nghiệm đã gặp.
Phân tích hiệu quả các thuật toán học máy là một nhánh của ngành thống kê, được biết với tên lý thuyết học điện toán.

***Sách hay :

‘Đoạt lửa’ – Câu chuyện về khám phá vĩ đại của người tiền sử

  • 51
  • 1
 Hành trình tìm kiếm ngọn lửa, nguồn sức mạnh thiêng liêng của con người thời tiền sử được nhà văn người Pháp tái hiện một cách sống động và đầy kịch tính.
Tìm ra lửa là một trong những khám phá quan trọng nhất của nhân loại. Từ đây, con người dần bước vào thời đại văn minh, biết sưởi ấm, đun nấu thực phẩm và chế tạo công cụ lao động bằng kim loại. Người dân Hy Lạp đã viết nên câu chuyện về sự hy sinh của thần Prometheus, dám cả gan cướp ngọn lửa từ tay thần Zeus và tặng nó cho con người, nhằm ngợi ca khám phá vĩ đại này. Hành trình con người tìm ra lửa cũng khơi gợi cảm hứng để nhà văn người Pháp J.H.Ronny Aîné viết nên cuốn tiểu thuyết viễn tưởng Đoạt lửa.
Đoạt lửa là khúc tráng ca về hành trình đi tìm lửa của các chàng trai trong bộ tộc Oulhamr. Giống như nhiều bộ tộc người tiền sử khác, người Oulhamr hiểu được tầm quan trọng của lửa. Tất cả mọi người đều trân trọng và giữ gìn nó như báu vật. Nhưng một ngày kia, ngọn lửa của họ đã tắt lụi, đẩy tất cả vào vòng nguy hiểm.
Đứng trước sự an nguy của cả bộ tộc cũng như người con gái mình yêu Noah quyết định đi tìm lửa. Sát cánh bên cạnh chàng là hai người bạn tốt Nam và Gaw. Bằng tất cả sức mạnh, niềm tin và nhiệt huyết, ba tráng sĩ lên đường đi tìm lửa. Nhưng cuộc hành trình này không đơn giản như họ nghĩ, đây thực sự là một cuộc chiến.
Ba chàng trai trẻ phải vượt qua những cánh rừng rậm và nhiều vùng đầm lầy nguy hiểm. Chúng giống như cạm bẫy vô hình chực nuốt chửng con người trong đêm tối mịt mùng. Không chỉ có vậy, các tráng sĩ của bộ tộc Oulhamr còn phải chiến đấu với những mãnh thú của rừng sâu như gấu đen, chó sói, sư tử, hay voi ma mút. Bên cạnh đó còn là cuộc chiến với kẻ thù, những kẻ muốn tiêu diệt bộ tộc Oulhamr. Bằng mọi cách chúng ngăn không cho Naoh và những người bạn tìm ra ngọn lửa. Nhưng bằng tài trí, sự quả cảm và tinh thần đoàn kết, Naoh đã không làm những người trong bộ tộc Oulhamr thất vọng.
‘Doat lua’ – Cau chuyen ve kham pha vi dai cua nguoi tien su hinh anh 1
Tiểu thuyết Đoạt lửa.
Naoh mang hình tượng của một dũng sĩ đích thực, không chỉ dũng mãnh, mưu trí mà còn tràn đầy tinh thần trượng nghĩa. Bằng sự thông mình và gan dạ, chàng đã vượt qua lãnh thổ của những loài mãnh thú đáng sợ để mang ngọn lửa trở về. Không chỉ có vậy, trái tim ấm áp của Naoh sẽ làm người đọc cảm động. Chàng xem rừng rậm là nhà và tất cả đều là bè bạn, khi con mãnh thú không đe dọa tính mạng của chàng và các bạn, chàng cũng sẽ không làm hại chúng.
Bằng trí tưởng tượng và khả năng miêu tả tài tình J.H.Ronny Aîné đã mang đến cho độc giả nhỏ tuổi một câu chuyện vô cùng lôi cuốn. Một không gian rậm rạm và âm u của những cánh rừng nguyên sinh từ hàng trăm triệu năm trước được tác giả tái hiện một cách chi tiết và sống động. Đó là thế giới của voi ma mút, su tử và những bầy chó sói đông đúc. Ở đó, con người chỉ là một sinh vật nhỏ bé nhưng có một ý chí kiên cường. Họ dùng tất cả sức mạnh, mưu trí và sự quả cảm để chinh phục thiên nhiên bằng chính sức mạnh của bản thân.
Cuộc hành trình tìm lửa của Naoh và các bạn tiểu thuyết Đoạt lửa còn ẩn chứa một thông điệp ý nghĩa: dù là chúa tể của muôn loài, con người dù ở thời đại nào cũng hãy sống hòa bình với thiên nhiên. Đừng chỉ chinh phục thiên nhiên bằng sức mạnh cơ bắp, hãy dùng cả trái tim để chung sống hòa bình với tự nhiên. Theo đại văn hào Nga M. Gorki  cuốn tiểu thuyết này là một tác phẩm cần phải cho trẻ em đọc để nâng cao hiểu biêt về sự tiến hóa của nhân loại.

J.H.Ronny Aîné (1856- 1940) tên thật là Joseph Henry Honoré Boex, là nhà văn Pháp gốc Bỉ, còn được biết đến với bút danh J.H Ronny anh. Ông được xem tác giả lớn của thể loại khoa học viễn tưởng hiện đại đầu thế kỉ XX. Tác giả đã  lần được đề cử giải Nobel Văn học vào các năm 1928 và 1933.
Tags : máy dùng cho ô tô , máy dập ghim , súng phun sơn
Nguồn : www.tools.vn
CÔNG TY TNHH TOOLS
  
  Phòng 3S2, 33-35 Phan Huy Ích, P15, Q.Tân Bình
  
  Điện thoại: 08 6268 1065
  
  Fax:          08 6268 1067
  Giấy ĐKKD số:  0313784722 tại TP HCM





Share:

0 nhận xét