小学生在计算过程中经常由于各个方面的原因,往往出现这样或那样的错误,很多家长甚至是老师完全归于孩子不认真,粗心大意所造成。其实这只是原因之一。实质很大程度上是孩子有关计算方面综合能力的欠缺。比如运算法则、运算性质、运算定律、计算公式等基础知识没有掌握,或者不能够合理灵活的运用这些知识所造成。即使孩子在计算中他虽然很细心很认真,但由于所需要的基本知识的欠缺而出现看似很简单的错误。在教学中我们不能够急于求成,我们要帮助学生找出原因(如算理不明白、法则不懂、性质不清、定律不熟、公式没掌握等等,查漏补缺,扫清障碍,为进一步学好计算做好基础工作。
子曰:"学而时习之","温故而知新",说明了练习的必要性。只有在掌握了计算方法的基础上,加强练习,才能够提高计算的速度和准确性。才能够悟出计算的诀窍,从而全面提升计算的能力。当然,应该讲究训练策略和训练方法的多样性,以免造成学生的枯燥情绪。例如:训练内容要有层次:基本训练(目的是掌握法则、运算定律、运算性质、计算公式等;针对性训练(目的是纠正学生最容易出差错的地方;特殊训练(目的是通过强化记忆牢记常用计算数值来提高计算的速度和准确性。如:圆周率近似值3.14与一位数的乘积、分母是2、4、5、8、10的最简分数与小数的互化等。训练的方法要多样,如:竞赛式,可以提高速度;游戏式,可以提高兴趣等。训练的手段要多种:如:借用多媒体;借用简单的教具和学具(自制计算卡片、计数器、扑克牌等。
我的身高比较“硬伤”,只有区区11厘米。但是我有意想不到的高智商,如26加99,拨算盘最少要5秒,而用计算器不到3秒就知道是125,我从来都不用吃饭、喝水、睡觉,只凭太阳光为我提供太阳能能源。
我有智慧的`眼睛,我的眼睛就是显示屏。但我的眼睛又不是万能的,最多也只能计算8位数字。我的腰上一共有七排按钮,分六大功能区。第一区为数字“0——9”,用于输入数字。第二区为运算符号“+-×÷”,用于计算。第三区为储存区,M+、M-用作存数,MRC帮我们将数提出来。第四区为辅助计算区,为了使结果更加精细化,我的“母亲”工匠们还设计出了很多其他的功能键,不过我的主人还没学到那么复杂的知识,也不经常使用。第五区为控制区,可以调节计算模式。第六区为“金鸡独立”的开关键区,全区虽然只有一个按钮,但它的用处可大了,开机、关机、归零都包在它身上。
哦,对了,我的内脏也跟你们介绍一下。谁也不知道,我的身体里隐藏了几粒纽扣电池。它们与其他纽扣电池不太一样,它们比一般的纽扣电池更小,而且它们还可以吸收太阳能,将太阳能转化为电能,储存在我体内,然后持续工作,这就是我的心脏。而我的脑子就是一块小芯片,价格比较昂贵,整个计算器的价钱它就占了四分之三。
再把我的亲戚们给你们介绍一下。自从乔布斯发明平板电脑以来,计算机的制造逐渐增长,直到帕斯卡发明了第一部电子计算器,目前,最厉害的计算机就是中国的神威.太湖之光。
注意:严禁3岁以下的婴儿单独使用我,以免吞噬我的细小零件。请不要损坏我的任何一个零件,也不要在写作业时使用。
好了,我也已经介绍完自己了,也应该回去工作了,那么大家有没有更喜欢我呢?
至今,便携式设备的主要缺点是效率低。
云技术与free view point集成的步骤:利用云技术的随机可访问性获得信息,分布式处理获得free view point图像,便携式设备可以随时随地的访问自由点视频系统。
系统结构:系统的结构主要用较低的计算能力在接入点与客户端确定。
2.1图像处理流程:捕获—译码—云系统—得到模型,决定图像rendering方法。
2.2分布系统与图像rendering的工作:云负责计算传输数据。云计算与传输的整个结构分3个部分:计算、传输、高速缓存和图像数据的搜寻与调整。
2.3数据传输与存储
2.3.1建立一个虚拟群集
这个部分的重点是如何建立一个虚拟群和管理传输路径。
建群的时候必须考虑几个问题,首先要考虑连接质量的稳定性。为了保存实时数据流,必须避免数据丢失与延迟、保持节点间的连接质量。第二个问题是电源。因为集群的成员可能只是这样的便携式设备比如笔记本电脑或移动电话(没有稳定的电力供应),因此如何通过分配能源来扩展群集的续航时间是一个非常重要的考虑因素。
2.3.2 数据存储
每个虚拟集群有一个集群ID(C-ID),每一个(C-ID)对应于数据的某一部分。当执行点完成一个任务时,执行点就把这个数据传输至一个与C-ID同类型的虚拟集群以存储数据。通过I-CD,节点就可以检验存储在集群里的数据。通过搜索服务器,用户可以从他的群集获取有用的信息,完成任务和把结果传给用户。在这个结构中,每个节点提供它自己的高速缓冲存储器来存储数据流,每个更小的集群存储用户需要的不同的数据类型。此外,每个元件核对这个数据是否无效,删除无效的数据提高高速缓冲存储器的利用率。
2.4数据搜索和误差修正(图像的补偿机制)
数据传输开始的时候,搜索服务器记录数据当前所处的集群,数据存储从左到右,由上至下。由于数据流和常规数据存储的连续性,我们可以预测数据的位置,这样可以提高数据搜寻的速度。当用户需要集群中的数据时,集群从顶部到底部搜寻数据直到找到,之后,存储数据的节点把这个消息传播给其他节点来终止搜寻。相邻的节点在水平和垂直方向上传递这个消息,这样就能避免浪费能源。
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