【文章內(nèi)容簡介】 。就像我之前一樣，沒做過ppt就不知道書本上的知識如何運用，不了解軟件的具體操作。同時我還發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)如今，軟件更新速度越來越快，書本上所介紹的20xx版的軟件雖然簡單易懂，但在一些方面，更高版本的軟件可能可以做出更好的效果。所以，在我看來單單掌握書本知識是不夠的，需要在實踐中探索學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)自己的不足，不斷學(xué)習(xí)，以期達到理想的學(xué)習(xí)目標。通過一個學(xué)期的學(xué)習(xí)，了解了什么是計算機圖形學(xué)、什么是圖形api、為什么需要計算機圖形學(xué)以及計算機圖形學(xué)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用。計算機圖形學(xué)是一種使用數(shù)學(xué)算法將二維或三維圖形轉(zhuǎn)化為計算機顯示器的柵格形式的科學(xué)，研究的是應(yīng)用計算機產(chǎn)生圖像的所有工作，不管圖像是靜態(tài)的還是動態(tài)的，可交互的還是固定的等等。圖形api是允許程序員開發(fā)包含交互式計算機圖形操作的應(yīng)用而不需要關(guān)注圖形操作細節(jié)或任務(wù)系統(tǒng)細節(jié)的工具集。計算機圖形學(xué)有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括物理、航天、電影、電視、游戲、藝術(shù)、廣告、通信、天氣預(yù)報等幾乎所有領(lǐng)域都用到了計算機圖形學(xué)的知識，這些領(lǐng)域通過計算機圖形學(xué)將幾何模型生成圖像，將問題可視化從而為各領(lǐng)域更好的服務(wù)。計算機圖形學(xué)利用計算機產(chǎn)生讓人賞心悅目的視覺效果，必須建立描述圖形的幾何模型還有光照模型，再加上視角、顏色、紋理等屬性，再經(jīng)過模型變換、視圖變換、投影操作等，通過這些步驟從而實現(xiàn)一個完整的opengl程序效果。opengl是一個開放的三維圖形軟件包，它獨立于窗口系統(tǒng)和操作系統(tǒng)，以它為基礎(chǔ)開發(fā)的應(yīng)用程序可以十分方便地在各種平臺間移植。計算機圖形學(xué)通過應(yīng)用opengl的功能，使得生成的圖形效果具有高度真實感。學(xué)習(xí)計算機圖形學(xué)的重點是掌握opengl在圖形學(xué)程序中的使用方法。21世紀是信息的時代，在日新月異的科技更新中相信計算機會發(fā)揮越來越重要的作用，計算機圖形學(xué)也會在更多的領(lǐng)域所應(yīng)用，雖然我國在這方面還比較薄弱，但相信會有越來越好的時候的。計算心得體會篇五2010年被稱為人工智能的元年，自從Google發(fā)表了DeepLearning的三篇論文以后，這個領(lǐng)域就如同一只被捅破了窗戶紙的潑猴一般，突飛猛進。NaturalLanguageProcessing（自然語言處理）作為人工智能很重要的一個分支領(lǐng)域，在這波人工智能的浪潮中也有所表現(xiàn)，不少公司都開始重視這個領(lǐng)域的發(fā)展。NLP這個沒有統(tǒng)一標準的領(lǐng)域，不斷有新研究成果，所以保持學(xué)習(xí)的態(tài)度，每天跟新的技術(shù)和論文保持對話，就是保持競爭力的一個必要步驟。在這篇文章中，我將結(jié)合我自己的工作實踐，分享我對于使用NLP技術(shù)的一些心得體會。第二段：背景介紹。NLP又稱計算語言學(xué)，是計算機科學(xué)與人工智能頗為重要的分支領(lǐng)域之一。NLP的核心任務(wù)是讓計算機能夠?qū)φZ意進行處理。這涉及到自然語言處理的許多技術(shù)，包括基于統(tǒng)計、規(guī)則和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的自然語言處理算法，也有基于知識圖譜和計算語言學(xué)內(nèi)容的人工智能技術(shù)。隨著近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)在NLP領(lǐng)域的深入應(yīng)用，自動問答、自然語言翻譯、智能對話系統(tǒng)等領(lǐng)域正在獲得突破性進展。第三段：具體應(yīng)用。NLP在我們?nèi)粘Ｉ钪杏泻芏鄬嵱玫膽?yīng)用程序，其中最具代表作用的便是自然語言對話系統(tǒng)（NLU）和內(nèi)容理解應(yīng)用（NLP）。例如，NLP技術(shù)可以被運用在智能語音助手中，像Siri、Alexa等，它們可以理解各種各樣的口頭和書面指令，從而讓我們能夠通過說話讓計算機執(zhí)行我們所期望的任務(wù)。另外，NLP技術(shù)也被廣泛使用在機器翻譯和文本摘要任務(wù)上，它們可以快速準確地對多種語言文本進行翻譯或摘要，去掉了傳統(tǒng)的語言障礙，使得全球的交流變得更加容易。在NLP領(lǐng)域中使用計算技術(shù)的核心是對算法有著深入的理解。針對不同的任務(wù)，使用不同的算法，去應(yīng)對不同需求。與此同時，數(shù)據(jù)的清洗、整合和構(gòu)建也是非常至關(guān)重要的一點，數(shù)據(jù)是否清晰有序，將會對結(jié)果帶來很大的影響。在進行NLP項目時，我們需要不斷地嘗試新的方法和算法，不斷優(yōu)化當前的算法。此外，更重要的是這個過程中，多和團隊成員交流，多分享自己的經(jīng)驗，并不斷學(xué)習(xí)和吸收新的知識。第五段：結(jié)論。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的重要領(lǐng)域之一。隨著研究的不斷深入，NLP技術(shù)的應(yīng)用將會成為越來越廣泛，越來越普遍。但是我們也需要認識到，NLP領(lǐng)域同時也有其局限性，在實際中應(yīng)該選擇被證明有效的技術(shù)和算法，并將不斷更新并改善這些算法。這將需要更多的結(jié)合NLP領(lǐng)域的專業(yè)技能以及并不斷深入的數(shù)據(jù)科學(xué)方法。NLP領(lǐng)域充滿了機遇和挑戰(zhàn)，只有不斷探索和嘗試，集思廣益，才能在人工智能領(lǐng)域里贏得更高的聲譽和成就。計算心得體會篇六MRP（MaterialsRequirementsPlanning）是一種供應(yīng)鏈管理技術(shù)，用于計劃、控制和協(xié)調(diào)原材料和半成品的供應(yīng)和生產(chǎn)活動。在我使用MRP進行計算的過程中，我積累了一些心得體會。首先，MRP計算對于企業(yè)的物料需求和庫存控制非常重要。其次，MRP計算可以提高生產(chǎn)效率和減少成本。再次，適當?shù)臄?shù)據(jù)輸入和維護對于MRP計算的準確性至關(guān)重要。此外，合理的MRP計算結(jié)果需要及時地進行跟蹤和調(diào)整。最后，MRP計算需要不斷地優(yōu)化和改進，以適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展需求。通過這些體會，我深刻體會到了MRP計算的重要性，并能夠更好地運用于企業(yè)實踐中。首先，MRP計算對于企業(yè)的物料需求和庫存控制非常重要。在計算過程中，MRP能夠根據(jù)銷售訂單、生產(chǎn)計劃和庫存信息等數(shù)據(jù)，綜合考慮多個因素來準確地計算物料的需求量，幫助企業(yè)合理安排采購計劃和生產(chǎn)計劃，避免因物料缺失或過多而導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷或庫存積壓的問題。同時，MRP還可以提供物料的需求時間和數(shù)量的預(yù)測，在倉庫和供應(yīng)鏈管理中起到重要的作用，確保企業(yè)的生產(chǎn)與供應(yīng)活動順利進行。其次，MRP計算可以提高生產(chǎn)效率和減少成本。通過準確地計算物料需求，MRP可以幫助企業(yè)合理安排生產(chǎn)和采購活動，避免過去采購多余的材料和生產(chǎn)資源浪費。同時，MRP計算還可以幫助企業(yè)準確預(yù)測物料的需求時間，根據(jù)需求量和時間進行合理的生產(chǎn)調(diào)度，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。再次，適當?shù)臄?shù)據(jù)輸入和維護對于MRP計算的準確性至關(guān)重要。MRP計算準確與否將直接影響企業(yè)的生產(chǎn)計劃和物料采購安排。因此，企業(yè)需要確保及時、準確地錄入和更新相關(guān)數(shù)據(jù)，包括銷售訂單、生產(chǎn)訂單、庫存信息等。同時，對于采購和生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，也要及時地進行核實和調(diào)整，以保證MRP