七、“反思性教学”的原理“反思性教学”是一种教学形式，是在课堂教学中使用的一种教学方式，是教师与学生通过反思性的思维活动进行教与学的过程，不同于“教学反思”。1.

图片发自App【对话的新主题】这一节当中，帕克·帕尔默探究了两个能生成优质教学和促进源自教师的自身认同进行优质教学的适当话题：在教与学过程中的关键时刻，以及能丰富我们教学自我感的隐喻和影像。

当代学生有更多的途径去了解所学的知识，加上学习方式的变革以及学习主体的自我觉醒，师生间单一的“教与学”的课堂教学，已经不能满足学生对课程的需求。

目录1.一个好的算法所具备的特性2.算法分析‐‐‐评价算法3.算法复杂度4.时间复杂度如何统计在程序中统计算法执行语句数5.空间复杂度6.程序优化的最核心思路：总结1.一个好的算法所具备的特性正确：符合语法，能够编译、链接能够正确处理简单的输入能够正确处理大规模的输入能够正确处理一般性的输入能够正确处理退化的输入能够正确处理任意合法的输入健壮：能辨别不合法的输入并做适当处理，而不会非正常退出可读：

3、超越自我界限，以学生为本，因材施教，针对学生不同需求采用相应的教与学策略，努力关注每个孩子的个性成长。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍LEACH协议简介LEACH协议（Low-EnergyAdaptiveClusteringHierar

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化完备经验变模态的信号去噪方法

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更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.脑电信号EEG简介脑电信号（EEG）是大脑皮层神经元群体同步放电产生的生物电位

最近跟风了李笑来老师的一些系列，有了些做回学生的感觉，对教与学也有跟过去不同的浅见，我觉得这是好事，那就继续刻意下去！很荣幸有一批人一起刻意练习！

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为α\alphaα，则使用梯度下降法更新参数为：梯度下降法目前

而今天要聊的这本书《批判性思维教与学》，就正是为我们揭示批判性思维的含义与价值的作品。本书的作者斯蒂芬·D·布鲁克菲尔德是美国哥伦比亚大学的教授。这本书既包含

图片发自App经常调侃学法律的师兄，如果时代关于人的基础教育跟不上，你们和医生一样陷入＂我曾经拯救了银河系却忘记了自己＂。那些被时代的大浪推上岸的人，他们需要理解自己，也是有能力去救赎自己，自己才是最了解自己的，世界上是没有救世主这回事。通过依靠＂等靠要＂是救不过来的也许，社会也会在民众需求下，会建更多学校，监狱和医院，估计还有寺庙，这也是文明社会的一个象征，规范和专业。也相应，会失去一些看不见的

这通常涉及利用机器学习和优化算法等计算方法，以及探索新材料和制造技术以实现隐形或欺骗(例如

这里作者提到了教与学的六大悖论：1，这个空间应该既有界限又是开放的。没有界限的空间不是空间，而是一种无序的空旷，在这种空旷里不容易产生真正的学习。2，这个空间一个既令人愉快又有紧张的气氛。因为开放

每次测试后，我总是懊恼：为什么明明讲过的题，学生还不会做？到底是我没讲明白，还是学生没听进去？于是，我在课堂上开始一遍又一遍地重复讲解着知识点，一声又一声地叮嘱学生一定要背起来。然而，结果是我被一次又一次地打脸。其实我知道，自己是在做无用功，因为自己没有找到一个可以让学生主动求知的方法。虽然“翻转课堂”“小组合作”“以生为本”这些理念早已流传，但自己在尝试过程中却始终摆脱不了传统的讲授模式。因为总

其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

KMPkmp算法基本的作用是查找一个字符串在另一个字符串中出现的位置（优化算法）。

《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

GeneticAlgorithm1.遗传算法有三个基本操作：选择、交叉、变异选择：选择出优良个体，使他有机会作为父代为下一代繁衍子孙交叉：个体随机搭配，以交叉概率交换部分染色体，得到新的个体，继承父类特性变异：概率低，生产新个体2.步骤选择算子二元锦标赛选择从父代种群中随机选择2个个体比较2个个体的适应度适应度值最大的个体被选中，其余淘汰functionp=BTS(Parent)%二元锦标赛选择%

今天听了郑诗莹老师的《在线教与学的设计与实施》，感觉郑老师讲的很细致到位，每一个教与学的知识点衔接很自然，教师教的自然、学生学的自如，对于教龄6年的郑老师我们有21年教龄的老师只有一句话:向优秀的郑老师学习学习再学习

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最后，使用最小二乘法或其他优化算法，通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信，而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点：首先，它可以显著降低通信延迟，因为数据传输路径更短；其次，由于减少了基站的中转，可以提高数据传输的能效，从而延长终端设备的电池寿命；再次，D2D通信可以提高系统容量和频谱效率，因为同一地理区域内的频谱可以

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。这里主要是针对使用聚类中心来直接划分聚类的算法进行优化，同时对不适用聚类中心直接划分的聚类算法优化方式进行一个探究。将使用以下两个聚类算法来进行说明。1.k均值聚类（k-means）2.密度峰值聚类（dpc）二．优化k均

问题描述我不是运筹学科班出身，工作之前只做过梯度优化算法和智能优化算法在航天场景中的改进和应用。毕业后虽然选择了运筹优

这本书提出了“逆向设计”的概念和方法和“项目式学习”理念下的学习设计有共同之处，都认为教师在考虑如何开展教与学活动之前，先要努力思考学习要达到的目的到底是什么，关注学习期望，产生适合的教学方式，总的来说就是

程序名称：基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理_实现平台：matlab-yalmip-gurobi/cplex代码简介：随着各社会资本逐步涌入电力市场，未来不同虚拟电厂将属于不同的利益主体

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目录1、PID控制器原理2、粒子群优化算法原理3、基于PSO粒子群优化的PID最优参数计算步骤4、优缺点分析5、matlab核心程序6、matlab仿真结果基于PSO粒子群优化的PID最优参数计算是一种利用粒子群优化算法来确定

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

文章目录相关文献测试电脑配置数组加减乘除数组乘方Pandas加减乘除总结作者：小猪快跑基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法如有错误，欢迎指正

最近在微信听书，听到了一本特别有共鸣的书籍，看到确实点击量很高，于是不免世俗的认为这本书一定很不错，带着这种偏见，听到其中的言论也格外认可，并会主动从自身去印证观点。但又在听的过程中，隐隐约约觉得哪里不对，保持警惕，可功力不足以识破什么。每日内心都在纠结自己看书的时间少，无法快速成长。但处于成年人的我，如果一味的只想学习，也一定是病态的，因为我们的人生还有亲人、孩子，有朋友和工作，所有的一切汇聚在

rttopo的主要特点包括：1.实时性能：rttopo专注于实时应用场景，通过优化算法和数据结构，以及使用多线程技术，提供

Nlopt包含很多优化算法。NLopt中的每个算法都由命名常量标识，被传入NLopt中。

1.非线性函数拟合非线性函数拟合是对具有非线性关系的函数进行拟合，通常需要使用迭代优化算法来寻找最优

84、柱状图中最大的矩形写代码前先使用暴力方法解决问题，如果不能解决的话再去优化算法，使用其他方法。我们最先想到的就是枚举这一种方法，把所有情况全部计算出来，再去寻找最好的一种结果。

仅作自己学习使用1蚁群算法相关知识点1.1蚁群算法的特点蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的过程的仿生优化算法，理由是蚂蚁有能力在没有任何提示的情况下找到从巢穴到事物源的最短路径，并且能随环境的变化，适应性地搜索新的路径

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。MATLAB教程新手入门篇（数学建模清风主讲，适合零基础同学观看）_哔哩哔哩_bilibili节选自第3章3.4.2算术运算参考答案如下：不熟练的同学请看配套的视频讲解，视频中讲解的很详细：%Sphere函数x=1:10;y=sum(x.^2)%Rastrigin函数x=1:10;y=sum(x.^2-10*c

遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，其本质是通过模拟生物群体的演化过程来找到问题的最优解或接近最优解的解决方案，它最初由美国密歇根大学（UniversityofMichigan

这次读书会上，我们先是回顾了《教学勇气》第三章《潜藏的整体——教与学的悖论》第四小节《悖论与教学设计》中提到的六个悖论（P69），关于教育学的空间应该具有哪些张力？（板书见下）。

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而对于强化学习本身而言，如何使其优化算法在各种丰富的开放环境中更好的完成目标是目前研究的主要

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