去工地现场参观学习，领导带队，需要报道，报道怎么写？

一、去工地现场参观学习，领导带队，需要报道，报道怎么写？

就把你所见所闻写出来，把工地的实际情况和课本结合一下就出来了，

为了方便你刚开始可以把你参观工地的工程概况写一下，然后结合工地施工进度写，比如现在这个工地真正挖孔桩，是人工挖孔桩还是机械挖孔桩，人才机都是什么，和你现在课本上学的有什么不一样，最好象写作文那样总结升华一下就OK了

给你个范文

紧张的三个星期的实习生活结束了，在肖老师的带领下，在工地师傅的讲解下，在同组同学的帮助下，我在实习过程中还是有不少的收获，实习结束后有必要好好总结一下。

作为一名刚刚接触专业知识的大学生来说，如果在学习专业课之前直接就接触深奥的专业知识是不科学的，为此，学院带领我们进行了这次实习活动，让我们从实践中对这门自己即将从事的专业获得一个感性认识，为今后专业课的学习打下坚实的基础。由于上学期已经进行过了施工的实习，所以这次毕业实习对我们来说已经是轻车熟路了。我们首先通过肖老师的介绍，对工地的主要负责人和工程的概况有了基本的一些了解，我所实习的AB公司是在海南刚刚注册的新公司。该工程公司所承建的这项工程一共包括四栋楼，简称A栋、B栋、C栋、D栋，其中A栋与D栋施工较早，其余两栋较晚，四栋均是商务住宅两用楼。还有肖老师也给我们布置了一些实习任务和交待了一些实习期间的注意事项。

实习任务主要来说就是看会图纸与下工地多一些实践。首先我来说一下看图纸。为了能更明白的了解设计者的设计原理，我们还专门购买了图集，对图纸进行了深入的研究，在这个过程中，大家都很积极，而且还提出了很多有见解性的问题，我们大家也进行了激烈的讨论，争取把每处不明白的地方都弄明白。因为实习过后还要做毕业设计，所以看图对我们说确实很重要，大家也都很认真的看。

在看图纸期间我们也下工地进行了实践，看了基础桩的检验、接桩、绑钢筋等。我们观看了基础桩检验的整个过程，对基础桩的验的仪器还是比较先进的，能够检验出大部分不合格的基础桩，其中主要是断桩和上部桩含泥量过大（泥桩）。断桩的形成主要是由于混凝土凝固后不连续，中间被冲洗液等疏松体及泥土填充形成。防治措施主要是混凝土浇注过程中，应随时控制混凝土面的标高，提升要准确可靠，并严格遵守操作规程。严格确定混凝土的配合比，混凝土应有良好的和易性和流动性，坍落度损失应满足灌注要求。灌注混凝土要求灌注过程连续、快速，准备灌注的混凝土要足量。泥桩的形成主要是由于机器在接近地面的时候，机器内混凝土大部分被注入到土层内，导致混凝土对下部桩的重压力变小，从而引起土杂质进入混凝土中，导致桩的承载力严重下降，必须予以处理。对泥桩的处理比较简单，基本上都是挖掉上面的一部分，大概有一米，然后再上面进行接桩，接桩的过程就是桩的混凝土浇注过程，没有太多的技术含量。但是接桩也不是很简单的，由于接桩的部位低于施工排水面，所以接桩时要人工把接桩处的桩坑内的水排放干净，这个过程既费人力又费工时，有待于技术的革新。其实早已经有了更简单方便的施工方法，只是由于还不很经济，所以得不到广泛的应用，那就是预制混凝土桩。预制混凝土桩根据图纸要求在工厂里面加工，对桩的质量把关比较严，所以桩的质量有可靠的保证，而且预制混凝土桩在打桩过程中主要根据贯入度和尖端摩擦承载力来判断桩的入土深度是否合理，不足时可以接桩，非常方便。

绑钢筋我们也专门看了一下，以前只是老师说钢筋在一个工程中占据的费用很大，现在亲眼所见，果不其然，在一号楼施工现场，放眼望去整个工地都被钢筋所覆盖了，工人们正在忙碌的绑钢筋，大家分工明确，都很认真。

通过三个多星期的实习，通过实践，使我学到了很多实践知识。所谓实践是检验真理的唯一标准，通过旁站，使我近距离的观察了房屋的建造过程，学到了很多很适用的具体的施工知识，这些知识往往是我在学校很少接触，很少注意的，但又是十分重要、十分基础的知识。比如，钢筋的绑扎，底层基础钢筋的绑扎首先要放样，每一跨度里钢筋的接头数只有25%，即4根钢筋里只有一个接头，另外，接头要尽量放在受压区内。实践是大学生活的第二课堂,是知识常新和发展的源泉,是检验真理的试金石,也是大学生锻炼成长的有效途径。一个人的知识和能力只有在实践中才能发挥作用,才能得到丰富、完善和发展。大学生成长,就要勤于实践,将所学的理论知识与实践相结合一起,在实践中继续学习,不断总结,逐步完善,有所创新,并在实践中提高自己由知识、能力、智慧等因素融合成的综合素质和能力,为自己事业的成功打下良好的基础。

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

四、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

五、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

六、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

七、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。

八、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

九、什么是机器学习？

机器学习指的是计算机系统无需遵照显示的程序指令，而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。机器学习关注的是“如何构建能够根据经验自动改进的计算机程序”。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息数据库，系统就会学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习本质上是跨学科的，他采用了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。

中公教育和中科院的老师合作推出了一个机器人课程，可以关注一下

十、机器学习高校排名？

清华大学，北京大学，中国人民大学，复旦大学