读友吧 > 常用范文 > 心得体会 >

实训心得体会怎么写1000字

| 启智

实训其实就是将我们自己的理论知识与实践融合,进一步巩固、深化已经学过的理论知识,提高综合运用所学过的知识,下面是小编为大家整理的实训心得体会怎么写1000字,如果大家喜欢可以分享给身边的朋友。

实训心得体会怎么写1000字

实训心得体会怎么写1000字(篇1)

自己刚刚接触matlab有半个学期的时间,说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑,一方面是自己接触的时间太短,另一方面,就是自己在上机方面投入的时间有限,实践比较少。现在,我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上,但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。 因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对 它非常感兴趣,自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会,可能有些地方自己理解的不是很正确,但是随着学习的深入,我想我可以发现自己的错误所在。

首先我想说的是,在理论方面,在学习MATLAB过程中,我感觉到它和c语言有许多相似之处,他有c语言的特征,但是比c语言编程计算更加简单,适合于复杂的数学运算。但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。现在用的比较多的编程语言,除了MATLAB就应该是c、c++、VHDL,VB和Delphi也接触过,如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话,那么我想,即使程序运行不出错,也很难把握MATLAB的精髓,也就很难发挥MATLAB的作用了。 众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件,但是,真正在运用的时候,特别是在编程的时候,许多人往往没有注意到这个问题。在使用MATLAB时,受到了其他编程习惯的影响,特别是经常使用的C语言。因此,在MATLAB编程时,for循环(包括while循环)到处都是。.这不仅是没有发挥MATLAB所长,还浪费了宝贵的时间。我这里想说的一点是,往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题,懂得了使用矩阵而不是循环来赋值,但是,在其他环节上,就很容易疏忽,或者说,仍然没有摆脱C++、C的思想。

MATLAB博大精深,涉及的内容很多,所以,我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能,熟悉和你专业最相关的部分就可以了,这也是老师在课堂上经常说的。学MATLAB并不难,难的是学会怎么用,所以经常上机实践是很必要的。我自己感觉学习MATLAB和以前的编程能力没有太多的关系,所以不要担心自己编程能力差,自己一定用不好MATLAB,只要自己肯在这上面花费时间和精力,就一定能有所收获。在学习MATLAB的过程中,不要只问不学,并且学MATLAB要有耐心,要大胆的去试,哪怕只有一丁点儿可能,只有自己动手去实践了才能发现错误的所在,利用这个解决问题的方法要试着解决类似的问题,要举一反三,要学会变通。多读MATLAB高手写的程序,找到一个高手多向他请教这方面的问题,在几个大的论坛可以搜索出一大堆的帖子,然后慢慢去看吧,从中可以学到很多东西。善于总结,学习过的知识,看过好的经验介绍可以收藏起来,过段时间再复习一下,一段时间的积累,你会发现你的水平在慢慢提高(这属于实践方面的体会)还有一点比较重要多用help,see also, lookfor, get, set 等常用命令,尽量摆脱c编程的习惯,总爱用循环,能不用的循环的尽量不用,掌握矢量化的精髓。

(1) help: 最有效的命令。其实,可以这样说吧,一遇 到什么问题,通常可以从 help 中找到答案。就先说说对help的一些常用方法。

1)命令窗口直接敲“help”,你就可以得到本地机器上matlab的基本的帮助信息。

2)对于某些不是很明确的命令,只知道大体所属范围,譬如说某个工具箱,直接在命令窗口中敲入 help toolboxname,一帮可以得到本工具箱有关的信息:版本号,函数名等。

3)知道函数名,直接用help funname就可以得到相应的帮助信息。

在用help命令的时候,可能因为我们开始估计的方向不一定完全正确,在列出的帮助信息中没有直接给出我们要找的东西,但是我们一定不要忽略了在帮助的最后列出的see also。譬如:曾经遇到一个画椭球的问题。刚开始我以为这个命令函数应该在graph3d中给出的。只用help的时候我们就可以看到matlabgraph3d - Three dimensional graphs. 没有这个函数。 但是我发现在see also中有SPECGRAPH.,这次在 Solid modeling

中找到了ellipsoid - Generate ellipsoid。

(2) lookfor:可以说是 matlab中的google

当我们很多什么头绪都没有的时候,我们可以求助于它,往往会收到意想不到的效果。譬如:曾经在gui编程的时候,遇到过这样一个问题:想拖动鼠标时,要出现一个方框,就像你在桌面上拖动鼠标,会出现虚线框一样。 当初我也刚开始一定都不知道该查找什么东西,后来想起用它了。于是,

>> lookfor Rectangle。这样一条信息:GETRECT Select rectangle with mouse. get,set: GUI object 属性的帮手在GUI编程中,我们可能有时候想改变某些object的属性,或者想让它安装自己的想法实现,但是我们又不记得这些object的属性,更别提怎么设置他们的值了。这时,可以用 get(handles得到此对象的所有的属性及其当前值。用set(handles)可以得到对象所有可以设置的属性及其可能的取值找到我们需要的属性名字和可能的取值之后,就意义用 get(handles,‘propertyname’)取得此属性的值, 用set(handles,‘propertyname’,values)设置此对象此属性的值。 Edit: 查看m源文件的助手在应用matlab过程中,可能我们想看看它的m源文件,当然用editor定位打开也行,但是我经常采用的式直接在command窗口中用edit funname.m,就省去了定位的麻烦。

以上就是我学习MATLAB几个月以来的心得与体会,我自己感觉在理论方面自己理解的还是可以的,但是在实践中会经常遇到一些问题,而恰恰自己又束手无策。但是我经常上一些贴吧,那里有不少是使用MATLAB的高手,可以帮我解决不少问题,同时自己也学到了不少东西。

实训心得体会怎么写1000字(篇2)

暑假过了一大半,也意味着一个月的实习实训接近了尾声。这一个月很短,但所感所获颇多。

村民委员会是国家民主管理的最基本单位,是国家最重要的基层自治组织,是最贴近老百姓的工作单位。实训之前,我是一个百姓;实训之时,我第一次充当为人民服务的角色。

“为人民服务”仅短短五字,实践起来却不是简简单单的事,因为村民的问题直接关系到国家的兴衰。大到落实各种利于百姓的政策,小到鸡毛蒜皮的家长里短,都需要我们的村干部们去组织、协调。这样的工作容不得马虎,容不得松懈,只因关乎到的是每一个老百姓的切身利益。古语说:“君人者以百姓为天”,可见关心百姓的疾苦民生看似微小,实则重要且困难。

村委会是宣传、落实惠民政策的根据地,例如扫黑除恶、精准扶贫、乡村振兴等。在这里,我们为百姓答疑解惑,用耐心、热情和周到的服务使每一位带着问题而来的百姓得到满意的答复。我们不可能做到绝对的一百分,但我们都在竭尽全力将满意度最大化。

我印象最深的是跟随同事入户走访,完成残疾人登记和贷款信息核实。我本身不太爱与人主动交流,很不健谈。参加这次实习锻炼了我的勇气,让我迈开步伐张开嘴去历练自己,也让我在人际交往中更加的自然、大方。

感受一月,观察一月,体会一月,我既开拓了眼界,增长了知识,锻炼了能力,也丰富了许多工作和生活上的经验。实习期间,我被村干部的耐心、真诚、细致、周全、热情所感染。我学会了有耐心地解决问题,真诚地为人处世,细致地完成工作,周全地考虑事情,对需要帮助的人抱以热情。

这样有意义的社会实践,对我们树立正确的人生观、世界观、价值观有很大的积极影响,对我们的事业心和社会责任感也有很大的帮助。我将在生活处事中带着这些优秀的品质,继续进步,不断提升。

实训心得体会怎么写1000字(篇3)

本科的时候有概率统计和数理分析的基础,但是从来没有接触过应用统计分析的东西,SPSS也只是听说过,从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难,这学期最初学的时候,因为没有认真看老师给的英文教材,课下也没有认真搜集相关资料,所以学起来有些吃力,总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告,然后我从图书馆里借了些教材查了些资料,发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子,实战一下,发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告,以巩固所学。

SPSS,全称是Statistical Product and Service Solutions,即“统计产品与服务解决方案”软件,是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点,被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面,SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。

关于SPSS的书,很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装,我装的是19.0的,虽然20.0有一些改变和优化,但是主体都是一样的,而且都是可视化界面,用起来很方面且容易上手。所以,我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固,这部分也是最初开始接触应用统计的东西,学起来很多东西拿不准,比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时,且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时,还要求两样本的总体方差相等时,已知一个总体均数u,可得到一个样本均数及该样本标准差,样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中,单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验,用于推断样本所代表的未知总体

均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体,即比较两个样本的均值是否相同,要求两个样本是相互独立的;配对样本T检验中,要正确理解“配对”的含义,主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异,跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的,关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。

然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体,按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分,获得不同变异来源的均值与误差均方,通过比较不同变异来源的均方与误差均方,判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题,就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量,如果反了的话会导致结果的不准确。其次,对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚,现在基本掌握了多重比较方法选择:一般如果存在明确的对照组,要进行的是验证性研究,即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较,且各组个案数相等,适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后,对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻,在方差检验中,Post Hoc键有LSD的选项:当方差分析F检验否定了原假设,即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时,须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同,则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程,主要用于分析两个变量之间的线性相关分析,可以根据不同的数据类型和条件,选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时,

直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系,此时就需要用到偏相关分析,从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量,其中距离需要弄清楚,距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度,是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程,例如因子分析、聚类分析或多维定标分析,有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度,一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式,确定其因果关系,并用数学模型来表现其具体关系。比如说,从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关,但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响,影响程度如何,则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系,如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意:①用定性分析判断现象之间的依存关系;②避免回归预测的任意外推;③应用合适的数据资料;

接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的,但又无法直接测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析,另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系,而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的,即哪个测度项对应于哪个因子,虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作,要用AMOS,用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内,其大量应用于社会科学及行为科学的领域里,并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系,并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,我们可以提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析,我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显著差异。

这门课要学习完了,整个学习的过程是充满曲折和挑战的,我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚,自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具,结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼,相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难,但是实际学起来就好很多,因为当我结合具体实例和软件的时候,很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议,这门课需要很强的统计和概率论的基础,要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的,在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习,但是资料有限,希望老师在这个方面多给学生一些引导。

实训心得体会怎么写1000字(篇4)

学了一段时间的maya,我对maya基础的学习有一个初步的认识了,在接触maya之前一直觉得这个软件很神秘,当知道栩栩如生的三维动画就是用它制作出来的,我又对这个软件产生了极大兴趣。带着这份“兴趣”我到AAA报名了,接待的老师很热情,教学老师也很认真负责,这里不累赘阐述。下面是我学习maya的一个简单的心得汇报:

我首先接触到的就是建模,想学好三维动画,当然要把这个MAYA角色建模学好啦。毫不客气的地说,每个刚接触MAYA的人开始都蒙,这是正常现象,不用灰心,和人的天赋无关,一般同学两周左右就可以摸到些门路,如果有老师带的头两周一定要听老师话,因为老师给大家定的内容都是比较合理的不要着急,一点一点学,熟悉软件以后就好了.三维动画的建模主要有:A、NURBS曲面建模技术。B、Polygons多边形建模技术。C、Subdiv细分建模技术。我们主要学习的是Ploygons建模,一开始听老师给我们上完第一堂课后,我对maya的“兴趣”就大大减少了,因为软件基本都是英文,而我又是一个英语盲,除了简单“Thankyou”之外估计就说不出完整的第二句,所以比较着急,经过一周的熟悉之后,就没有开始那么急躁了,在这里总结一些心得希望对大家有帮助:

第一个建议,首先尝试寻找一些步骤清晰并且尽可能带有源文件的实例教程.大多数时候这是高效率掌握运用的一般方法。

第二个建议,多看一些教学视频。看书和自己练习固然重要,但搞任何学问埋头苦干都是不行的,Maya也是一样。网上有很多优秀的Maya教学视频,可以一边看一边学。

第三个建议,多动手,看书和看视频只能让你懂得粗浅的大概,真正理解Maya必须亲自动手,体会当中的精华。

第四个建议,对于MAYA的各项命令,其实操作起来也是比较简单的,它的参数设置虽然也是十分复杂,但并没有3DSMAX的那么杂乱,就比如说细分吧,MAYA是有一个专门的工具集来操作细分建模的,而MAX的细分好象是隐藏在多边形的参数当中的,这么一来,MAYA的细分功能就显得很直接了当,而合理的右键菜单也让建模的体验更加愉快,你能够感觉到是在控制模型而不是软件,这也是MAX的缺点所在,它的操作太机械了,而且有堆砌的感觉,很多东西放在一起,上上下下翻来覆去的查,大量的精力都投入到了对软件的熟悉上去,初学时候的兴趣可能很快就会被消磨掉了。

学习需要日积月累,付出的努力多自然收获也就多。急于求成,收获自然不佳。三天打鱼两天晒网也不行的。坚持就是胜利!

实训心得体会怎么写1000字(篇5)

时间真的流逝很快。我们也走过了大二的时光。在学习的我们,体会到了酸与甜,苦与辣。生活,不经历一翻风雨,我们也不懂的生活。

大二的我们。经过将近一个学期的模拟实训课程,让我个人认为会计对与我而言真的有种不能言语的情感。首先,我们根据教材资料中的经济业务,分析题型,到编制凭证。再过账目中,然后是结账,对帐,最后根据总账及其他有关资料编制资产负债表、利润表。一步一个流程过来。从一开始的模拟的出纳岗外实训,到存货业务的发生,直至到此刻综合的模拟业务。所有账目都弄好后,最后一步的装订等一系列的会计人员必做的程序工作,现由我一人来完成,其中的酸甜苦辣之味,只有亲身体验,才真真正正了解到什么是会计。其实,现实中会计的工作并没有大人们所说的只是在办公室喝喝茶水这么清闲。

虽说自我在高中时期所学的也是会计专业,当时老师讲的题,分析的题也很详细。和大学中老师讲的题,分析的题目总是有所来源点的。可不管怎样,终是让我受益匪浅。可让我自我对会计多一度的深爱。

“只有经历过,才明白其中的味道”对于我而言,喜欢体验生活,能够说透过这次实训,真切的让我了解了我自我以后从业岗位的工作流程是怎样的形式。让我对会计最初的观念也有了本质性的发生!会计不仅仅仅是一份职业,更是一份细心和一份耐心还包括一份职责心。

不经历过,我们永远都不会长大。人生不是一条平坦的道路,只有走过崎岖、遇过困境,以前跌倒、以前失去,经历过挫败、跨越难关。而仍然能够昂首阔步迈向人生,才能锻炼出一颗坚毅不屈的心。做一个坚强的人很难;需要的是一份坚持同一份信念。我们做账也是如此,发现错误,要不断的修改,不断的矫正。尤其是最后在编制资产负债表的时候,那叫一个崩溃啊,当你发现编制到最后,借贷方不平衡的时候,我们就要反反复复去翻阅前面的账目是查账,找账。这样的工作,只有一个字能够形容——累!参杂着繁琐!

透过本次模拟实验,培养了我们的实际动手潜力,缩短了课本知识与实际工作的距离。且理解到会计人员最重要的一点就是细心。对于每一天和一大堆数字打交道,绝不能出一点点错,要明白失之毫厘,差之千里,零点零几的差别,有可能造成与实际很大的距离。

虽说到本学期末,做的很累,但是真的期望学校能够给我们这样的机会,所谓的,我们只有多做账,多熟悉,才能游刃有余!

相关推荐

321802