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集成學(xué)習(xí)，什么叫集成型學(xué)習(xí)

來源：整理 時間：2023-08-31 05:46:56 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么叫集成型學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)，指集各家所長，而服務(wù)于一個工作。個人意見，希望幫到你。

什么叫集成型學(xué)習(xí)

2，集成學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的不同

集成學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的區(qū)別為：個體學(xué)習(xí)器不同、訓(xùn)練樣本不同、依賴關(guān)系不同。一、個體學(xué)習(xí)器不同1、集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)所有的個體學(xué)習(xí)器不全是一個種類的，或者說是異質(zhì)的。2、傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)所有個體學(xué)習(xí)器都是一個種類的，或者說是同質(zhì)的。二、訓(xùn)練樣本不同1、集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本是通過范圍采樣得到的。2、傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本是通過隨機采樣得到的。三、依賴關(guān)系不同1、集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)的弱學(xué)習(xí)器之間有依賴關(guān)系，不可以并行生成。2、傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的弱學(xué)習(xí)器之間沒有依賴關(guān)系，可以并行生成。

集成學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的不同

3，集成學(xué)習(xí)環(huán)境C語言怎么樣啊有更好的類似軟件嗎

這個真不推薦的，想要學(xué)的話就得用真刀真槍的軟件，推薦兩個跨平臺開源的code::blocks codelite，都很好用
你可以去下一個tuobo c.如果想正規(guī)學(xué)點的話，可以去下visual studio。網(wǎng)上都有……

集成學(xué)習(xí)環(huán)境C語言怎么樣啊有更好的類似軟件嗎

4，機器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)指什么

集成學(xué)習(xí)本身不是一個單獨的機器學(xué)習(xí)算法，是通過建立一組獨立的機器學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建并結(jié)合多個機器學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，以達到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進預(yù)測（stacking）的效果。機器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)，利用多個模型的預(yù)測組合，來對類標(biāo)簽進行預(yù)測。這種策略組合可以減少總誤差，包括減少方差和偏差，或者提高單個模型的性能，也就是我們常說的“博采眾長”。集成學(xué)習(xí)可以用于分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有的機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都可以看到集成學(xué)習(xí)的身影。本文就對集成學(xué)習(xí)方法進行簡單的總結(jié)和概述。集成學(xué)習(xí)有兩個主要的問題需要解決，第一是如何得到若干個個體學(xué)習(xí)器，第二是如何選擇一種結(jié)合策略，將這些個體學(xué)習(xí)器集合成一個強學(xué)習(xí)器。在機器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)出一個穩(wěn)定的且在各個方面表現(xiàn)都較好的模型，但實際情況往往不這么理想，有時我們只能得到多個有偏好的模型（弱監(jiān)督模型，在某些方面表現(xiàn)的比較好）。集成學(xué)習(xí)就是組合這里的多個弱監(jiān)督模型以期得到一個更好更全面的強監(jiān)督模型，集成學(xué)習(xí)潛在的思想是即便某一個弱分類器得到了錯誤的預(yù)測，其他的弱分類器也可以將錯誤糾正回來。

5，如何自學(xué)集成電路以及相關(guān)編程以及DIY電路

聽你這么說，應(yīng)該是學(xué)習(xí)數(shù)字集成電路。數(shù)字集成電路的話我推薦Jan M·Rabaey的《數(shù)字集成電路——電路、系統(tǒng)與設(shè)計》，最好再看一些verilog和VHDL方面的書，這些都選擇很多了。Cadence和Hspice的說明書，網(wǎng)上下載一份電子版就好了。還有一個最重要的一點，買板子，買芯片自己做！??！書上有一些事例可以直接放到板子上進行實現(xiàn)，這樣既提升了自己水平也增強了自信心。
一步一步的地學(xué)，只能是這樣。如果的話，找本好書。有老師的話，最好咨詢老師。

6，集成學(xué)習(xí)方法 什么情況下表現(xiàn)最好

1、高效的學(xué)習(xí)，要學(xué)會給自己定定目標(biāo)（大、小、長、短），這樣學(xué)習(xí)會有一個方向；然后梳理自身的學(xué)習(xí)情況，找出自己掌握的薄弱環(huán)節(jié)、存在的問題、容易丟分的知識點；再者合理的分配時間，有針對性的制定學(xué)習(xí)任務(wù)，一一的去落實。2、可以學(xué)習(xí)掌握速讀記憶的能力，提高學(xué)習(xí)復(fù)習(xí)效率。速讀記憶是一種高效的學(xué)習(xí)、復(fù)習(xí)方法，其訓(xùn)練原理就在于激活“腦、眼”潛能，培養(yǎng)形成眼腦直映式的閱讀、學(xué)習(xí)方式。速讀記憶的練習(xí)見《精英特全腦速讀記憶訓(xùn)練》，用軟件練習(xí)，每天一個多小時，一個月的時間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、理解力等也會得到相應(yīng)的提高，最終提高學(xué)習(xí)、復(fù)習(xí)效率，取得好成績。如果你的閱讀、學(xué)習(xí)效率低的話，可以好好的去練習(xí)一下。3、要學(xué)會整合知識點。把需要學(xué)習(xí)的信息、掌握的知識分類，做成思維導(dǎo)圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習(xí)、掌握。同時，要學(xué)會把新知識和已學(xué)知識聯(lián)系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。4、做題的時候要學(xué)會反思、歸類、整理出對應(yīng)的解題思路。遇到錯的題（粗心做錯也好、不會做也罷），最好能把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集（錯題集要歸類），當(dāng)我們進行考前復(fù)習(xí)的時候，它們是重點復(fù)習(xí)對象，保證不再同樣的問題上再出錯、再丟分。

7，集成電路的學(xué)習(xí)

模擬電子技術(shù)基礎(chǔ)->數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)-> 單片機/DSP/FPGA等等，然后就是電路與系統(tǒng)的相關(guān)課程了，數(shù)電和模電確實是最基礎(chǔ)的課程，因為涉及到最基本的硬件結(jié)構(gòu)
學(xué)習(xí)集成電路應(yīng)用知識比學(xué)習(xí)分立元件組成的電路簡單的多，你只要掌握二極管、三極管的基本性質(zhì)、三極管基本放大電路的特性、負(fù)反饋的概念，就可以開始學(xué)習(xí)模擬集成電路的基本知識，主要是運放的基本性質(zhì)與電路；掌握2進制、16進制、與、或、非等基本的邏輯概念與運算法則，你就踏入數(shù)字集成電路的大門了。初學(xué)者學(xué)習(xí)電子電路最重要的是不要糾纏在弄懂原理上，記住基本電路和器件的特性才是應(yīng)用的關(guān)鍵，隨著知識的積累會有豁然開朗的一天。要創(chuàng)造條件動手搭建電路，只有動手實驗，才能事半功倍地掌握知識，我始終強調(diào)一點：工科是實踐的學(xué)科，紙上談兵無用。

8，經(jīng)典機器學(xué)習(xí)系列之集成學(xué)習(xí)

??中國有句老古話，叫“ 三個臭皮匠頂個諸葛亮 ”，說的是人多力量大，可也有句成語叫“ 烏合之眾 ”。在機器學(xué)習(xí)中也有一類算法，將這兩種思想融合起來，取其精華，它就是 集成學(xué)習(xí) ，算法將不同的學(xué)習(xí)器融合在一起。 ??在集成學(xué)習(xí)中，算法不要求每個學(xué)習(xí)器性能最好，但是期望它們對問題具有不同的看法，Good But Different (好而不同)。 ??如果在分類問題上描述的話，所表示的就是具有不同的劃分能力，對于一些樣本學(xué)習(xí)器 能劃分，對于另外一些樣本，學(xué)習(xí)器 能劃分。并不要求單個學(xué)習(xí)器對所有樣本都具備劃分能力。 ??用專業(yè)一點的屬于來說的話，就是不同的學(xué)習(xí)器具有不同的偏好模型，但是每一個都是弱監(jiān)督模型，集成學(xué)習(xí)將多個弱監(jiān)督模型組合，得到一個好的強監(jiān)督模型。其思想是，不同的學(xué)習(xí)器之間相互地錯誤糾正，以達到最終準(zhǔn)確率的提升。 ??集成學(xué)習(xí)，其英文名稱叫做( ensemble learning )，它通過將多個學(xué)習(xí)器集成在一起來達到學(xué)習(xí)的目的。主要是將有限的模型相互組合，其名稱有時也會有不同的叫法，有時也會被稱為多分類器系統(tǒng)( multi-classifier system )、委員會學(xué)習(xí)( committee learning )、Modular systems、classifier fusion、combination、aggregation等。這些概念相互之間互相聯(lián)系，又有些許區(qū)別，對于概念的定義業(yè)界還沒有達成共識。整個算法所表現(xiàn)出來的性能非常地強悍，許多高水平的競賽(Knowledge Discovery and Data Mining、Kaggle)中都是首選。 ??在機器學(xué)習(xí)，滿足訓(xùn)練集的假設(shè)不一定在實際應(yīng)用中有同樣好的表現(xiàn)，這樣學(xué)習(xí)算法選擇哪個假設(shè)進行輸出的時候就面臨著一定的風(fēng)險，把多個假設(shè)集成起來能夠降低這種風(fēng)險（這可以理解為通過集成使得各個假設(shè)和目標(biāo)假設(shè)之間的誤差得到一定程度的抵消）。 ??在周志華西瓜書中通過Hoeffding不等式證明了， 隨著集成中個體分類器數(shù)目的增大 ， 集成的錯誤率將指數(shù)級下降 ， 最終趨于零 。 ??集成學(xué)習(xí)先產(chǎn)生一組“個體學(xué)習(xí)器”( individual learner )，再通過某種策略將其結(jié)合起來。依據(jù)每個個體學(xué)習(xí)器所采用的學(xué)習(xí)算法是否相同，可以分為 同質(zhì)集成 和 異質(zhì)集成 。 ??集成學(xué)習(xí)器性能要好于單個個體學(xué)習(xí)器需要滿足 好而不同 的兩點要求： ??第一個條件相對來說比較容易實現(xiàn)，在當(dāng)前問題下訓(xùn)練一個模型，結(jié)果比瞎猜的結(jié)果好就行了。 第二個條件是集成學(xué)習(xí)研究的核心問題 。每個個體學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)的都是同一個問題，所以個體學(xué)習(xí)器不可能做到完全相互獨立。想想小時候，老師讓你發(fā)表不同的觀點，想想寫論文的時候找創(chuàng)新點，人都很難做到這樣一件事情，何況它只是一個小小的學(xué)習(xí)算法。 ??想要在個體學(xué)習(xí)器足夠好的前提下，增強其多樣性，我們可以直觀上來想象一下。整個的算法學(xué)習(xí)過程是從數(shù)據(jù)到模型再到輸出。 ?? 首先考慮輸入 。如果每個學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)不同的樣本，那么可以學(xué)習(xí)出相對來說不同的個體學(xué)習(xí)器。那么現(xiàn)在的問題就是怎么劃分訓(xùn)練樣本，你可以隨機抽取，或者利用不同的屬性子集訓(xùn)練出不同的個體學(xué)習(xí)器。 ?? 其次考慮模型 ，如果基學(xué)習(xí)器的模型不一樣，也能訓(xùn)練出不同的個體學(xué)習(xí)器。 ?? 最后考慮輸出 ，如果我們依據(jù)標(biāo)簽的特性來進行劃分，也能得到不同的個體學(xué)習(xí)器。 ??依據(jù)上述三點概念，主要有以下5種方法： ??從原始訓(xùn)練樣本中產(chǎn)生不同的樣本子集，然后利用不同的樣本子集訓(xùn)練不同的個體學(xué)習(xí)器。如 Bagging 中使用的 自助采樣 ， Boosting 中使用的 序列采樣 。 ??這種訓(xùn)練樣本擾動的方法簡單高效，但 只對不穩(wěn)定的基學(xué)習(xí)器有效 ，像 決策樹 、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 等；對于穩(wěn)定的基學(xué)習(xí)器，如線性學(xué)習(xí)器、支持向量機、樸素貝葉斯、K-NN等，就效果不明顯，產(chǎn)生這個問題的原因就是因為穩(wěn)定的基學(xué)習(xí)器，“變通能力”并不是很強。 ??說到Bagging和Boosting，這里詳細介紹一下這兩種經(jīng)典的方法：集成學(xué)習(xí)分為個體學(xué)習(xí)其之間存在強以來關(guān)系、必須 串行生成的序列化方法-Boosting 和不存在強依賴關(guān)系， 可同時生成并行化方法-Bagging 。 ??具體的實現(xiàn)方法是：首先給每一個訓(xùn)練 樣例賦予相同的權(quán)重 ，然后訓(xùn)練第一個基本分類器并用它來對訓(xùn)練集進行測試， 對于那些分類錯誤的測試樣例提高其權(quán)重 （實際算法中是降低分類正確的樣例的權(quán)重）， 然后用調(diào)整后的帶權(quán)訓(xùn)練集訓(xùn)練第二個基本分類器 ，然后重復(fù)這個過程直到最后得到一個足夠好的學(xué)習(xí)器。 ??Boosting中最著名算法是1997年Yoav Freund所提出的AdaBoost（Adaptive Boosting）方法。下圖是AdaBoost論文Bing學(xué)術(shù)搜索結(jié)果： ??本文以周志華西瓜書推導(dǎo)過程為例，以“ 加性模型 ”（additive model）進行解析： ??將基學(xué)習(xí)器 線性組合，則基學(xué)習(xí)器的線性組合表示為如下 形式： ??定義整個學(xué)習(xí)器的損失函數(shù)為指數(shù)損失函數(shù)( exponential loss function )，期望指數(shù)損失函數(shù)最小化： ??其中 是真實函數(shù)， ， 表示樣本的權(quán)值分布(對于錯誤的樣本權(quán)重要高一點，正確的樣本權(quán)重要低一點，所有的樣本組合起來就相當(dāng)于有一個分布)。 ??若基學(xué)習(xí)器的線性組合 能夠使得指數(shù)損失函數(shù)最小化，一般的做法就是求偏導(dǎo)數(shù)，令其等于零，求解。由于 取值只有兩種，所以其求偏導(dǎo)數(shù)之后的結(jié)果如下所示： ??令其偏導(dǎo)數(shù)為0，解得： ??有： ??這意味著若指數(shù)損失函數(shù)最小化，則分類錯誤率也將最小化。說明指數(shù)損失函數(shù)是原任務(wù)的替代函數(shù)，但由于其連續(xù)可微，所以用它替代 0/1 損失函數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)。上面這么多就是說接下來用這個連續(xù)的指數(shù)損失函數(shù)做進一步的處理。 ??在AdaBoost算法中，第一個基分類器 通過直接將基學(xué)習(xí)算法用于初始數(shù)據(jù)分布而得到；之后的 和 是通過迭代生成得到的。當(dāng)基分類器 基于分布 產(chǎn)生之后，基分類器的權(quán)重 應(yīng)該使得 最小化指數(shù)損失函數(shù)，只有 在判斷錯誤的基分類器給予較小權(quán)值，判斷正確的基分類器給予較大權(quán)值，才能使得 具有較準(zhǔn)確的判斷，從而最小化指數(shù)損失函數(shù) ??其中 ，其實就是誤判率。為了求得基分類器的權(quán)重，對其求導(dǎo)： ??再令導(dǎo)數(shù)為0，可得： ??到這里相當(dāng)于自適應(yīng)做完了，在這里，AdaBoost自適應(yīng)的思想采取的是加權(quán)多數(shù)表決的方法，上述公式體現(xiàn)出來的就是加大分類器誤差率小的弱分類器的權(quán)值，使其在表決中起較大作用。誤差率較大的則相反。 ??現(xiàn)在要回到Boost的原理中對樣本的處理，在改變這個樣本的權(quán)值，或者說概率分布的時候，我們要實現(xiàn)的直觀想法是： 提高那些被前一輪弱分類器錯誤分類樣本的權(quán)值 ， 降低那些被正確分類的樣本的權(quán)值 。接下來我們?nèi)グ堰@個公式證出來： ?? 這里通過基學(xué)習(xí)器開始證明，看基學(xué)習(xí)器在什么樣本分布下能夠?qū)W出來最小化分類誤差。 ?? AdaBoost 在得到 之后，調(diào)整樣本分布，使得 能學(xué)出來之前的基學(xué)習(xí)器無法學(xué)習(xí)到的東西，能糾正 的一些錯誤，那這個 就能夠最小化： ??注意到 ，上式可使用 的泰勒展開式近似為如下公式： ?? 于是理想的基學(xué)習(xí)器： ?? 注意到 是一個常數(shù)。令 表示一個分布： ?? 依據(jù)數(shù)學(xué)期望的定義，等價于令: ?? 由 ， ， ，有： ?? 則理想的基學(xué)習(xí)器： ??由此可見，理想的 將在分布 下最小化分類誤差。 和 的關(guān)系有： ??上述公式就是下圖AdaBoost的第7步更新公式，整個的AdaBoost算法如下圖所示： ??AdaBoost 算法第五行檢查當(dāng)前基分類器是否比隨機猜測好，一旦不滿足條件，當(dāng)前基學(xué)習(xí)器即被拋棄，且學(xué)習(xí)過程停止。在這個請款下就有可能導(dǎo)致集成中包含基學(xué)習(xí)器數(shù)量過少，導(dǎo)致整體性能不佳。采用“重采樣法”（re-sampling）來處理，即在每一輪學(xué)習(xí)中，根據(jù)樣本分布對訓(xùn)練集重新采樣，再用重采樣而得到的樣本集對基學(xué)習(xí)器進行訓(xùn)練，則可獲得重啟動。 ??是并行式集成學(xué)習(xí)方法著名代表，基于自助采樣法( bootstrap sampling )，給定包含 個樣本的數(shù)據(jù)集，有放回隨機采樣，經(jīng)過 次得到含有 個樣本的采樣集，這樣的采樣，初始訓(xùn)練集中約有 的樣本出現(xiàn)在采樣集中。 ??照這樣采樣出 個含 個訓(xùn)練樣本的采樣集，然后基于每個采樣集訓(xùn)練一個基學(xué)習(xí)器，再將這些基學(xué)習(xí)器進行結(jié)合。在預(yù)測輸出時，Bagging通常對分類任務(wù)使用 簡單投票法 。對回歸任務(wù)使用 簡單平均法 。 ??上圖中 表示自助采樣產(chǎn)生的樣本分布。 ??輸入屬性擾動通常是從初始屬性集中抽取出若干個屬性子集，然后利用不同的屬性子集訓(xùn)練出不同的個體學(xué)習(xí)器。比如有： ?? RF 在以 決策樹 為基學(xué)習(xí)器構(gòu)建Bagging集成的基礎(chǔ)上，進一步在決策樹的訓(xùn)練過程中引入隨機屬性。傳統(tǒng)決策樹在選擇劃分屬性時是在當(dāng)前結(jié)點的屬性集合中選擇一個最優(yōu)屬性；而在RF中，對基決策樹的每個結(jié)點， 先從該結(jié)點的屬性集合中隨機選擇一個包含 個屬性的子集 ， 然后再從這個子集中選擇一個最優(yōu)屬性用于劃分 。 ??隨機森林中基學(xué)習(xí)器多樣性不僅來自樣本擾動，還來自屬性擾動，使得最終集成的泛化性能可通過個體學(xué)習(xí)器之間差異度的增加而進一步提升。 ??但這類輸入屬性擾動的方法只對大量冗余屬性的數(shù)據(jù)集有效，但若數(shù)據(jù)集只包含少量屬性，或者冗余屬性很少，則不宜使用。隨機森林由于起始引入了屬性擾動，性能會比Bagging差一點，但隨著個體數(shù)量增多，隨機森林通常會收斂到更低的泛化誤差。 ??算法參數(shù)擾動指的是通過隨機設(shè)置不同的參數(shù)來訓(xùn)練差別較大的個體學(xué)習(xí)器。如下圖所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)、初始連接權(quán)值等不同。 ??此類方法對參數(shù)較多的算法有效，對參數(shù)較少的算法，可通過將其學(xué)習(xí)過程中某些環(huán)節(jié)用其他類似方法代替？從而達到擾動的目的。這可能也是發(fā)論文的一個點吧，自己以后可能也不咋用這個算法，就不去做算法調(diào)研了。 ??輸出標(biāo)記擾動是對訓(xùn)練樣本的類別標(biāo)記稍作變動，將原來的多分類問題隨機轉(zhuǎn)化 多個二分類問題 來訓(xùn)練基學(xué)習(xí)器。經(jīng)典的一個算法就是糾錯輸出編碼法（Error-Correcting Output Codes，ECOC） ??將每個類別對應(yīng)一個長度為n的二進制位串（稱為碼字），共形成m個碼字，這些碼字的同一位描述了一個二值函數(shù)。學(xué)習(xí)結(jié)束后獲得n個二分器，在分類階段，每個二分器對輸入樣本產(chǎn)生的輸出形成輸出向量，然后由決策規(guī)則判定輸入樣本的類別。 ??這類方法對類數(shù)足夠多的數(shù)據(jù)集有效，但若數(shù)據(jù)集包含的類數(shù)較少，則不宜使用。 ??混合擾動在同一個集成算法中同時使用上述多種擾動方法。比如隨機森林就同時使用了訓(xùn)練樣本擾動和輸入屬性擾動。 ??上文五點討論的是如何產(chǎn)生好而不同的個體學(xué)習(xí)器。那產(chǎn)生了好而不同的個體學(xué)習(xí)器之后，我們?nèi)绾谓Y(jié)合這些策略？主要有 平均法 和常見的 投票法 (voting)，具體包括： ??簡單地將輸出結(jié)果平均一下 ??乘以權(quán)值系數(shù)將其加起來。 ??即若某標(biāo)記得票過半數(shù)，則分類為該標(biāo)記，否則拒絕分類。 ??分類為得票最多的標(biāo)記，若同時有多個標(biāo)記獲最高票，則從中隨機選取一個。 ??給每個個體學(xué)習(xí)器預(yù)測的類標(biāo)記賦一個權(quán)值，分類為權(quán)值最大的標(biāo)記。這里的權(quán)值通常為該個體學(xué)習(xí)器的分類置信度（類成員概率）。

9，集成電路基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)集成電路應(yīng)用知識比學(xué)習(xí)分立元件組成的電路簡單的多，你只要掌握二極管、三極管的基本性質(zhì)、三極管基本放大電路的特性、負(fù)反饋的概念，就可以開始學(xué)習(xí)模擬集成電路的基本知識，主要是運放的基本性質(zhì)與電路；掌握2進制、16進制、與、或、非等基本的邏輯概念與運算法則，你就踏入數(shù)字集成電路的大門了。初學(xué)者學(xué)習(xí)電子電路最重要的是不要糾纏在弄懂原理上，記住基本電路和器件的特性才是應(yīng)用的關(guān)鍵，隨著知識的積累會有豁然開朗的一天。要創(chuàng)造條件動手搭建電路，只有動手實驗，才能事半功倍地掌握知識，我始終強調(diào)一點：工科是實踐的學(xué)科，紙上談兵無用。
。。。集成電路要是真想學(xué)的話，一般都是從本科直博的，最次的也要研究生。集成電路學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)太多了，各類數(shù)學(xué)、原子物理、光物理、工藝化學(xué)等等，實在太多。你說的應(yīng)該是工程類的數(shù)字電路設(shè)計、集成電路應(yīng)用而不是集成電路設(shè)計吧，中國能設(shè)計集成電路的包括大學(xué)教授總共就幾百好人。學(xué)數(shù)字電路設(shè)計和集成電路應(yīng)用的話倒簡單一點，北京有不少培訓(xùn)班都開這門課，應(yīng)該是叫vhdl語言或者verilog語言的，價格比較貴。這玩意沒辦法，只有報班學(xué)，自己搞肯定弄不明白，又沒設(shè)備的。祝你好運！

10，有沒有關(guān)于系統(tǒng)集成方面的學(xué)習(xí)資料

所謂系統(tǒng)集成（SI，System Integration），就是通過結(jié)構(gòu)化的綜合布線系統(tǒng)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將各個分離的設(shè)備(如個人電腦)、功能和信息等集成到相互關(guān)聯(lián)的、統(tǒng)一和協(xié)調(diào)的系統(tǒng)之中，使資源達到充分共享，實現(xiàn)集中、高效、便利的管理。系統(tǒng)集成應(yīng)采用功能集成、網(wǎng)絡(luò)集成、軟件界面集成等多種集成技術(shù)。系統(tǒng)集成實現(xiàn)的關(guān)鍵在于解決系統(tǒng)之間的互連和互操作性問題，它是一個多廠商、多協(xié)議和面向各種應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)。這需要解決各類設(shè)備、子系統(tǒng)間的接口、協(xié)議、系統(tǒng)平臺、應(yīng)用軟件等與子系統(tǒng)、建筑環(huán)境、施工配合、組織管理和人員配備相關(guān)的一切面向集成的問題。　　系統(tǒng)集成作為一種新興的服務(wù)方式，是近年來國際信息服務(wù)業(yè)中發(fā)展勢頭最猛的一個行業(yè)。系統(tǒng)集成的本質(zhì)就是最優(yōu)化的綜合統(tǒng)籌設(shè)計，一個大型的綜合計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，系統(tǒng)集成包括計算機軟件、硬件、操作系統(tǒng)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)等的集成，以及不同廠家產(chǎn)品選型，搭配的集成，系統(tǒng)集成所要達到的目標(biāo)-整體性能最優(yōu)，即所有部件和成分合在一起后不但能工作，而且全系統(tǒng)是低成本的、高效率的、性能勻稱的、可擴充性和可維護的系統(tǒng)，為了達到此目標(biāo)，系統(tǒng)集成商的優(yōu)劣是至關(guān)重要的?！　∵@就對系統(tǒng)集成技術(shù)人員提出了很高的要求：不僅要精通各個廠商的產(chǎn)品和技術(shù)，能夠提出系統(tǒng)模式和技術(shù)解決方案。更要對用戶的業(yè)務(wù)模式、組織結(jié)構(gòu)等有較好的理解。同時還要能夠用現(xiàn)代工程學(xué)和項目管理的方式，對信息系統(tǒng)各個流程進行統(tǒng)一的進程和質(zhì)量控制，并提供完善的服務(wù)?！　∠到y(tǒng)集成有以下幾個顯著特點： 　　1：系統(tǒng)集成要以滿足用戶的需求為根本出發(fā)點。 　　2：系統(tǒng)集成不是選擇最好的產(chǎn)品的簡單行為，而是要選擇最適合用戶的需求和投資規(guī)模的產(chǎn)品和技術(shù)。 　　3：系統(tǒng)集成不是簡單的設(shè)備供貨，它體現(xiàn)更多的是設(shè)計、調(diào)試與開發(fā)的技術(shù)和能力。 　 4：系統(tǒng)集成包含技術(shù)、管理和商務(wù)等方面，是一項綜合性的系統(tǒng)工程。技術(shù)是系統(tǒng)集成工作的核心，管理和商務(wù)活動是系統(tǒng)集成項目成功實施的可靠保障。 　　5：性能性價比的高低是評價一個系統(tǒng)集成項目設(shè)計是否合理和實施是否成功的重要參考因素。 　　總而言之，系統(tǒng)集成是一種商業(yè)行為，也是一種管理行為，其本質(zhì)是一種技術(shù)行為?！　‰S著系統(tǒng)集成市場的規(guī)范化、專用化的發(fā)展，系統(tǒng)集成商將趨于以下三方向發(fā)展：產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)型　　以原始廠商的產(chǎn)品為中心，對項目具體技術(shù)實現(xiàn)方案的某一功能部分提供技術(shù)實現(xiàn)方案和服務(wù)，即產(chǎn)品系統(tǒng)集成。系統(tǒng)咨詢型　　對客戶系統(tǒng)項目提供咨詢（項目可行性評估、項目投資評估、應(yīng)用系統(tǒng)模式、具體技術(shù)解決方案）。如有可能承接該項目，則負(fù)責(zé)對產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)型和應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)型的系統(tǒng)集成商進行項目實現(xiàn)招標(biāo)、并負(fù)責(zé)項目管理（承包和分包）。應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)型　　表現(xiàn)在與用戶合作共同規(guī)劃設(shè)計應(yīng)用系統(tǒng)模型，與用戶共同完成應(yīng)用軟件系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)，對行業(yè)知識和關(guān)鍵技術(shù)具有大量的積累，具有一批懂行業(yè)知識又懂計算機系統(tǒng)的兩棲專業(yè)人員。為用戶提供全面系統(tǒng)解決方案，完成最終的系統(tǒng)集成。 　　以當(dāng)前系統(tǒng)集成市場的結(jié)果看，用戶均看中應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)型的系統(tǒng)集成商。能夠提供組織合理，管理有效，技術(shù)有保障的系統(tǒng)集成是成功的關(guān)鍵。　　系統(tǒng)集成包括設(shè)備系統(tǒng)集成和應(yīng)用系統(tǒng)集成。設(shè)備系統(tǒng)集成　　設(shè)備系統(tǒng)集成，也可稱為硬件系統(tǒng)集成、在大多數(shù)場合簡稱系統(tǒng)集成，或稱為弱電系統(tǒng)集成，以區(qū)分于機電設(shè)備安裝類的強電集成。它指以搭建組織機構(gòu)內(nèi)的信息化管理支持平臺為目的，利用綜合布線技術(shù)、樓宇自控技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)、多媒體應(yīng)用技術(shù)、安全防范技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等將相關(guān)設(shè)備、軟件進行集成設(shè)計、安裝調(diào)試、界面定制開發(fā)和應(yīng)用支持。設(shè)備系統(tǒng)集成也可分為智能建筑系統(tǒng)集成、計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成、安防系統(tǒng)集成。 　　智能建筑系統(tǒng)集成：英文 Intelligent Building System Integration，指以搭建建筑主體內(nèi)的建筑智能化管理系統(tǒng)為目的，利用綜合布線技術(shù)、樓宇自控技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)、多媒體應(yīng)用技術(shù)、安全防范技術(shù)等將相關(guān)設(shè)備、軟件進行集成設(shè)計、安裝調(diào)試、界面定制開發(fā)和應(yīng)用支持。智能建筑系統(tǒng)集成實施的子系統(tǒng)的包括綜合布線、樓宇自控、電話交換機、機房工程、監(jiān)控系統(tǒng)、防盜報警、公共廣播、門禁系統(tǒng)、樓宇對講、一卡通、停車管理、消防系統(tǒng)、多媒體顯示系統(tǒng)、遠程會議系統(tǒng)。對于功能近似、統(tǒng)一管理的多幢住宅樓的智能建筑系統(tǒng)集成，又稱為智能小區(qū)系統(tǒng)集成。 　　計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集成：英文 Computer Network System Integration. 指通過結(jié)構(gòu)化的綜合布線系統(tǒng)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將各個分離的設(shè)備(如個人電腦)、功能和信息等集成到相互關(guān)聯(lián)的、統(tǒng)一和協(xié)調(diào)的系統(tǒng)之中，使資源達到充分共享，實現(xiàn)集中、高效、便利的管理。系統(tǒng)集成應(yīng)采用功能集成、網(wǎng)絡(luò)集成、軟件界面集成等多種集成技術(shù)。系統(tǒng)集成實現(xiàn)的關(guān)鍵在于解決系統(tǒng)之間的互連和互操作性問題，它是一個多廠商、多協(xié)議和面向各種應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)。這需要解決各類設(shè)備、子系統(tǒng)間的接口、協(xié)議、系統(tǒng)平臺、應(yīng)用軟件等與子系統(tǒng)、建筑環(huán)境、施工配合、組織管理和人員配備相關(guān)的一切面向集成的問題。 　　安防系統(tǒng)集成：英文 Security System Integration. 指以搭建組織機構(gòu)內(nèi)的安全防范管理平臺為目的，利用綜合布線技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)、多媒體應(yīng)用技術(shù)、安全防范技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等將相關(guān)設(shè)備、軟件進行集成設(shè)計、安裝調(diào)試、界面定制開發(fā)和應(yīng)用支持。安防系統(tǒng)集成實施的子系統(tǒng)包括門禁系統(tǒng)、樓宇對講系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)、防盜報警、一卡通、停車管理、消防系統(tǒng)、多媒體顯示系統(tǒng)、遠程會議系統(tǒng)。安防系統(tǒng)集成既可作為一個獨立的系統(tǒng)集成項目，也可作為一個子系統(tǒng)包含在智能建筑系統(tǒng)集成中。應(yīng)用系統(tǒng)集成　　應(yīng)用系統(tǒng)集成，英文Application System Integration，以系統(tǒng)的高度為客戶需求提供應(yīng)用的系統(tǒng)模式，以及實現(xiàn)該系統(tǒng)模式的具體技術(shù)解決方案和運作方案，即為用戶提供一個全面的系統(tǒng)解決方案。應(yīng)用系統(tǒng)集成已經(jīng)深入到用戶具體業(yè)務(wù)和應(yīng)用層面，在大多數(shù)場合，應(yīng)用系統(tǒng)集成又稱為行業(yè)信息化解決方案集成。應(yīng)用系統(tǒng)集成可以說是系統(tǒng)集成的高級階段，獨立的應(yīng)用軟件供應(yīng)商將成為核心。 　　系統(tǒng)集成還包括構(gòu)建各種WIN和LINUX的服務(wù)器，使各服務(wù)器間可以有效的通信，給客戶提供高效的訪問速度。綜上所述，系統(tǒng)集成知識具有很廣的范圍，你可以結(jié)合自己所學(xué)的專業(yè)，以及自己想從事的行業(yè)來區(qū)別重點、學(xué)習(xí)系統(tǒng)集成相關(guān)子系統(tǒng)的各種知識
文章TAG：集成學(xué)習(xí)什么叫集成型學(xué)習(xí)

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