مقالات

4.0E: تمارين - رياضيات


لا تمارين لهذا القسم.


قاعدة بيانات مشية OU-ISIR التي تتألف من مجموعة بيانات كبيرة للسكان مع تقييم العمر والأداء لتقدير العمر

في هذه الورقة ، نصف أكبر قاعدة بيانات للمشي في العالم ، "قاعدة بيانات مشية OU-ISIR ، مجموعة بيانات كبيرة للسكان مع العمر (OULP-Age)" وتطبيقها على تقييم أداء موثوق به إحصائيًا لتقدير العمر القائم على المشي. في حين أن قواعد بيانات المشي الحالية لا تتضمن سوى 4016 موضوعًا على الأكثر ، فقد أنشأنا قاعدة بيانات مشية واسعة النطاق للغاية تتضمن 63846 موضوعًا (31.093 ذكورًا و 32753 إناثًا) بأعمار تتراوح من 2 إلى 90 عامًا. ثم تم تنفيذ خوارزميات معيارية لتقدير العمر القائم على المشي لتقييم فروق الأداء ذات دلالة إحصائية. بالإضافة إلى ذلك ، تم التحقق من اعتماد أداء تقدير العمر القائم على المشي على الجنس والفئة العمرية ، بالإضافة إلى عدد موضوعات التدريب ، لتقديم العديد من الأفكار للبحث المستقبلي حول هذا الموضوع.


4.0E: تمارين - رياضيات

الحيوانات مناسبة تمامًا لتصميمها ككائنات. أولاً ، حدد فئة حيوان يعرض صورة الحيوان المقابلة في خلفية لوحة اللعبة. عند إنشاء كائن (أو مثيل) من هذه الفئة ، فإنك تقوم بتمرير مسار ملف صورة الحيوان إلى المُنشئ بحيث تكون الطريقة أرني() قادر على عرض الصورة. يقوم بذلك باستخدام طرق رسم الفصل GGBackground.

من المنطقي بشكل خاص استخدام OOP عند استخدام كائنات متعددة من نفس الفئة. لتجربة هذه الصورة المقربة ، يجب أن يظهر حيوان جديد في برنامجك عند كل نقرة بالماوس.

يتم تعريف خصائص أو سمات الكائن كمتغيرات حالة. لديهم قيم فردية لكل كائن في الفصل. يتم الوصول إلى متغيرات المثيل داخل الفصل عن طريق التثبيت المسبق الذات. من خارج الفصل الدراسي ، يمكنك الوصول إلى السمة ببادئة اسم المثيل ، على سبيل المثال السمة.

يمكن للفصل أيضًا الوصول إلى متغيرات ووظائف الجزء الرئيسي من البرنامج ، على سبيل المثال جميع طرق الفئة GameGrid وباستخدام bg خلفية نافذة اللعبة. يمكن للطرق حتى تعديل متغير من الجزء الرئيسي ، إذا تم إعلانه على أنه عالمي في الطريقة.

إذا كان الكائن لا يتطلب تهيئة ، يمكن أيضًا حذف تعريف المُنشئ. بدلاً من تمرير صورة الكائن إلى المنشئ ، استخدم المتغير imagePath في البرنامج التالي بحيث يمكنك التخلي عن المنشئ.

الميراث وطرق الإضافة

على سبيل المثال ، الحيوان الأليف هو حيوان له أيضًا اسمه الخاص ، ويجب أن يكتب باستخدامه يخبار(). ومن ثم ، فإنك تحدد فئة حيوان اليف مشتق من حيوان. نظرًا لأنك تريد تحديد اسم الحيوانات لكل حيوان أليف على حدة أثناء إنشائه ، فإنك تقدمه لمنشئ حيوان اليف كقيمة تهيئة ، والتي تخزنها بعد ذلك في متغير حالة.

كما ترى ، يمكنك الاتصال حيواني الأليف.أرني() بالرغم من ذلك أرني() لم يتم تعريفه في الفصل حيوان اليف، لأنه حيوان أليف هو أيضا حيوان. علاقة حيوان اليف و حيوان لذلك يسمى هي علاقة.

حيث imagePath تم تعيينه بواسطة حيوان منشئ ، يمكنك استبدال الخط self.imagePath = imgPath في منشئ الحيوانات الأليفة بواسطة الحيوان .__ init __ (self، imagePath) لتهيئة حيوان الفئة الأساسية.

بالنسبة للفئات المشتقة ، يتم وضع الفئات الأساسية بين قوسين بعد اسم الفئة. في بايثون يمكنك أيضًا اشتقاق فئة من عدة فئات أساسية (تعدد الميراث).

التسلسل الهرمي للفئة ، الطرق المتجاوزة


يمكن تصور الفصول الأربعة في مخطط الفصل. تصبح علاقة is-a واضحة بشكل خاص معها [more. في البرامج الكائنية يمكن أن تكون النمذجة تلقائيًا من الرسوم البيانية للفئة
يتم إنشاء هيكل عظمي رمز. تسمى العملية السائدة UML (لغة النمذجة الموحدة)].

يتم عرض الفئات كمربع مستطيل في مخطط الفصل ، حيث تكتب أولاً اسم الفصل. تتبع متغيرات الحالة مفصولة بخط فاصل أفقي ، وبعد ذلك ، بقيادة المنشئ ، تتبع طرق الفصل. من السهل متابعة التسلسل الهرمي للفئة بفضل الترتيب الذكي وتوصيل الأسهم.

من خلال تجاوز الطرق ، يمكنك تغيير سلوك الفئة الأساسية في الفئات المشتقة. عند استدعاء توابع من نفس الفئة أو الفئة الأساسية ، عليك أن تسبقها الذات. ومع ذلك، الذات ليس من الضروري توفيره في قائمة المعلمات.

في بعض الأحيان قد ترغب في استخدام نفس الطريقة الخاصة بالفئة الأساسية في طريقة تجاوز. لاستدعاءها ، عليك أن تسبق اسم الفئة للفئة الأساسية وتقدمها الذات في قائمة المعلمات [أكثر. إذا نسيت هذه القاعدة ، فستكون المكالمة المتكررة].

تنطبق هذه القاعدة أيضًا على المُنشئ: إذا تم استخدام مُنشئ الفئة الأساسية في مُنشئ الفئة المشتقة ، فيجب استدعاؤها عن طريق إضافة اسم الفئة للفئة الأساسية مسبقًا وتمرير المعلمة الذات. على سبيل المثال:

مكالمات الأسلوب المستندة إلى النوع: تعدد الأشكال

يعد تعدد الأشكال أكثر صعوبة في الفهم ، لكنه سمة مهمة بشكل خاص في البرمجة الموجهة للكائنات. يشير إلى استدعاء الطرق التي تم تجاوزها ، حيث يتم ضبط المكالمة تلقائيًا على انتماء الفصل. بمثال بسيط يمكنك أن ترى ما يعنيه هذا. أنت تستخدم قائمة الحيوانات مع الفئات المحددة مسبقًا التي يوجد فيها كلبان وقطة

تحدث مشكلة عند تصفح القائمة والاتصال يخبار() لأن هناك ثلاث طرق مختلفة لـ يخبار() (واحد في الفصل حيوان اليف, كلب و قط).

يمكن للكمبيوتر حل هذا الغموض بإحدى الطرق الثلاث:

  1. يمكن أن يعطي رسالة خطأ.
  2. يمكنه الاتصال يخبار() من الفئة الأساسية حيوان اليف.
  3. يمكنه معرفة نوع الحيوانات الأليفة التي لديك ثم الاتصال بالحيوانات المناسبة يخبار().

في لغة برمجة متعددة الأشكال مثل بايثون، الخيار الأخير والأفضل ينطبق.

يضمن تعدد الأشكال أن يقرر الانتماء الطبقي الطريقة التي يتم استدعاؤها في الأساليب المتجاوزة. منذ الانتماء إلى فصول في بايثون يتم تحديده فقط في وقت التشغيل على أي حال ، تعدد الأشكال أمر بديهي.

يتم استدعاء ربط البيانات الديناميكي لبايثون اختبار البطة أو بطة الكتابةوفقًا للاقتباس المنسوب إلى جيمس ويتكومب رايلي (1849 & - 1916):
& ldquo عندما أرى طائرًا يمشي مثل البطة ويسبح مثل البطة والدجال مثل البطة ، أسمي ذلك الطائر بطة. & rdquo

هناك بعض الحالات التي يتم فيها تحديد طريقة متجاوزة في الفئة الأساسية ، ولكن لا ينبغي أن تفعل أي شيء. يمكن تحقيق ذلك إما بشكل فوري إرجاع أو مع البيان الفارغ نجاح.

تمارين


حدد فئة ترتل كيد مشتق من الفصل سلحفاة الذي يرسم مربعًا به شكل(). حاول تشغيل الجزء الرئيسي التالي:

تحديد فئتين مشتقتين ، السلاحف و ترتل جيرل من عند ترتل كيد الذي تجاوز شكل() بحيث أ السلاحف يرسم مثلثًا صلبًا و السلحفاة يرسم دائرة صلبة. يجب أن يعمل الجزء الرئيسي التالي:

ارسم مخطط الفصل للتمرين 2.

مواد اضافية

المتغيرات الثابتة والطرق الثابتة

يمكن أيضًا استخدام الفئات لتجميع المتغيرات أو الوظائف ذات الصلة ، مما يجعل قراءة الكود أسهل. على سبيل المثال ، يمكنك تكثيف الثوابت الفيزيائية الرئيسية في الفصل الفيزياء. يتم استدعاء المتغيرات المعرفة في نفس رأس الفئة المتغيرات الثابتة ونحن نسميهم من خلال وضع بادئة على اسم الفئة. على عكس متغيرات الحالة ، ليس من الضروري إنشاء مثيل للفئة.

يمكنك أيضًا تجميع مجموعة من الوظائف ذات الصلة عن طريق تعريفها كطرق ثابتة في فئة محددة بشكل هادف. يمكنك استخدام هذه الطرق عن طريق إضافة اسم الفئة مسبقًا مباشرةً ، دون الحاجة إلى إنشاء مثيل للفئة.

لعمل طريقة ثابتة ، عليك كتابة السطر تضمين التغريدة قبل التعريف.

المتغيرات الثابتة (على عكس متغيرات الحالة ، تسمى أيضًا متغيرات الفئة) تنتمي إلى الفئة ككل وعلى عكس متغيرات الحالة ، فإن جميع كائنات الفئة لها نفس القيمة. يمكن قراءتها وتغييرها بأسماء فئات مسبقة.

الاستخدام النموذجي للمتغيرات الثابتة هو عداد المثيل, وهو متغير يحسب عدد العناصر المولدة للفئة ذات الصلة.

يمكن تجميع الوظائف ذات الصلة كطرق ثابتة في فئة محددة بشكل موحٍ. الخطstaticmethod (يسمى a وظيفة الديكور) عند تحديد الوظيفة.


2 إجابات 2

لا أعرف الكثير عن معايرة الكاميرا. لكن عند رؤية الرمز الخاص بك والخطأ ، قمت بتغييره على النحو التالي:

أدناه النتيجة التي حصلت عليها ، تحقق مما إذا كانت صحيحة:

ما المشكلة :

يقول الخطأ ، يجب أن يحتوي المصدر على صف واحد أو عمود واحد. ويجب أن يكون من CV_32FC2 أو CV_64FC2 ، يعني قناتين ونقطة عائمة. لذا اصنع شكل src الخاص بك (10،1،2) أو (1،10،2). تعمل كلتا الطريقتين وتعطيان نفس النتيجة (لقد راجعتها بنفسي). المشكلة الوحيدة هي أنني لا أعرف ما إذا كانت صحيحة ، لذا تحقق منها بنفسك.


لماذا زاد آدامز من حجم البحرية الأمريكية؟ أراد التحضير لحرب شاملة على بريطانيا.كان يأمل في أن تردع المزيد من الهجمات من قبل السفن الفرنسية.كان بحاجة إلى استخدام أموال الضرائب لتمويل زيادة الإنفاق العسكري.

أخبر الكابتن كيرك ، من Starship Enterprise ، من قبل رؤسائه أنه لا يمكن الوثوق إلا بالكيميائي في الجمع بين الخزنة التي تحتوي على بلورات الديليتيوم التي تشغل السفينة. التركيبة هي الرقم الهيدروجيني للحل أ الموصوف أدناه ،


نقدم في هذا القسم معلومات حول خيارات التحسين المتنوعة المتوفرة في مترجم Intel Fortran.

خيارات التحسين

فيما يلي جدول مرجعي سريع لخيارات التحسين (مأخوذ من دليل مستخدم ومراجع Intel Fortran Compiler عبر الإنترنت.

جلسة -O1 يضبط الخيارات التالية تلقائيًا:

  1. حلقات التمرير 0,
  2. - عدم الاتساق (مثل -mno-ieee-fp),
  3. - مؤشر الإطار,
  4. -ftz
  1. تضمين الجوهر
  2. تحسينات ما بين الإجراءات داخل الملف ، والتي تشمل:
    • مضمنة
    • تكاثر مستمر #
    • إحلال للأمام
    • انتشار السمة الروتينية
    • تحليل عنوان متغير مأخوذ
    • القضاء على وظيفة ثابتة ميتة
    • إزالة المتغيرات غير المشار إليها
  3. القدرات التالية لزيادة الأداء:
    • التكاثر المستمر
    • نسخ التكاثر
    • القضاء على رمز ميت
    • تخصيص السجل العالمي
    • جدولة التعليمات العالمية والتحكم في المضاربة
    • فتح حلقة
    • اختيار الكود الأمثل
    • القضاء على التكرار الجزئي
    • تقليل القوة / تبسيط متغير الحث
    • إعادة تسمية متغير
    • معالجة الاستثناءات التحسينات
    • تكرارات الذيل
    • تحسينات ثقب الباب
    • تخفيض تعيين الهيكل والتحسينات
    • القضاء على متجر ميت

على أنظمة Linux و Mac OS X ، إذا -g محدد، -O2 متوقف و -O0 هو الافتراضي ما لم -O2 (أو -O1 أو -O3) محددًا بشكل صريح في سطر الأوامر مع -g.

تمكن من تحسينات لأقصى سرعة ، مثل:

  1. فتح حلقة ، بما في ذلك جدولة التعليمات
  2. نسخ الكود للقضاء على الفروع
  3. حشو حجم مصفوفتين ذات قوة معينة للسماح باستخدام ذاكرة التخزين المؤقت بشكل أكثر كفاءة.

على أنظمة Linux و Mac OS X ، فإن ملف -O3 مجموعات الخيارات الخيار -fomitframe- مؤشر.

ال -O3 قد لا تؤدي التحسينات إلى أداء أعلى ما لم تحدث تحويلات في الوصول إلى الحلقة والذاكرة. قد تؤدي التحسينات إلى إبطاء الكود في بعض الحالات مقارنةً بـ -O2 تحسينات. ال -O3 يوصى باستخدام الخيار للتطبيقات التي تحتوي على حلقات تستخدم بشكل كبير حسابات الفاصلة العائمة وتعالج مجموعات البيانات الكبيرة.

خيارات التجميع والتحسين الموصى بها لـ GEOS-Chem

في هذا القسم ، نقدم معلومات حول خيارات التجميع والتحسين التي يتم استدعاؤها عند تجميع محاكاة GEOS-Chem.

قائمة خيارات الترجمة شائعة الاستخدام

فيما يلي خيارات تجميع IFORT المستخدمة حاليًا بواسطة GEOS-Chem:

ملاحظة: معظم تحذيرات المترجم غير ضارة. لا يتوقف التنفيذ عند عرض تحذير ، على عكس رسالة الخطأ التي تتسبب في توقف تنفيذ البرنامج عند النقطة التي حدث فيها الخطأ.

ملاحظة: لا يتم استخدام هذا الخيار بشكل عام ، ولكن يتم تطبيقه فقط على ملفات فردية معينة (معظمها من أكواد طرف ثالث مثل ISORROPIA. ممارسة برمجة GEOS-Chem الحالية هي استخدام إما REAL * 4 أو REAL * 8 بدلاً من REAL ، مما يتجنب الالتباس.

ملاحظة: وجد Yuxuan Wang أن هذا الخيار كان مفيدًا لبعض عمليات محاكاة الشبكة المتداخلة. راجع منشور الويكي أدناه للحصول على مزيد من المعلومات.

ملاحظة: وجد Yuxuan Wang أن هذا الخيار كان مفيدًا لبعض عمليات محاكاة الشبكة المتداخلة. راجع منشور الويكي أدناه للحصول على مزيد من المعلومات.

إعدادات نموذجية لمحاكاة GEOS-Chem

يستخدم بناء GEOS-Chem العادي إشارات مترجم IFORT التالية:

في حين أن تشغيل التصحيح (المقصود تنفيذه في مصحح أخطاء مثل TotalView) سيستخدم عادةً هذه العلامات:

ملاحظة: لتجنب نفاد الذاكرة إذا كنت تقوم بتجميع GEOS-Chem بدقة عالية للغاية (على سبيل المثال ، الشبكات المتداخلة 0.25 & # 176 × 0.3125 & # 176) ، نوصي بإضافة العلامات التالية:

يتم تعيين هذه تلقائيًا عندما تقوم بالتجميع باستخدام ملف NETCDF = نعم أو HDF = نعم خيارات المترجم (في GEOS-Chem v9-01-03 والإصدارات الأحدث).

- بوب ي. 17:34 ، 29 فبراير 2012 (بالتوقيت الشرقي القياسي)

التحسين الدقيق الآمن

يمكنك استخدام خيارات مترجم Intel Fortran التالية لتحديد مدى القوة التي تريدها لتحسين عمليات الفاصلة العائمة.

السلوك الافتراضي

عند تحديد هذا الخيار ، يقوم المترجم بتطبيق الدلالات التالية:

  1. يمكن إجراء الإضافات بأي ترتيب
  2. قد تستخدم التعبيرات الوسيطة دقة مفردة أو مزدوجة أو ممتدة
  3. يمكن حساب الإضافة الثابتة مسبقًا ، بافتراض وضع التقريب الافتراضي

باستخدام هذه الدلالات ، يوضح ما يلي بعض الطرق الممكنة التي قد يفسر بها المترجم الشفرة الأصلية:

البديل المفضل

مصدر نموذج fp (الملقب ب -نموذج fp دقيق)

عند تحديد هذا الخيار ، يقوم المترجم بتطبيق الدلالات التالية:

  1. يتم تنفيذ الإضافات بترتيب البرنامج ، مع مراعاة أي أقواس
  2. تستخدم التعبيرات الوسيطة الدقة المحددة في التعليمات البرمجية المصدر
  3. يمكن حساب الإضافة الثابتة مسبقًا ، بافتراض وضع التقريب الافتراضي

باستخدام هذه الدلالات ، يوضح ما يلي طريقة محتملة يمكن للمترجم أن يفسر بها الكود الأصلي:

ملخص

إذا لم تقم بتحديد أي منها -نموذج fp الخيار ، فإن مترجم Intel Fortran سيكون افتراضيًا إلى -نموذج fp سريع. كما ترى من الأمثلة أعلاه ، قد لا يؤدي هذا إلى تحسين الشفرة بنفس الطريقة في كل مرة. هذا يمكن أن يؤدي إلى ضوضاء رقمية طفيفة في الإخراج ، كما شوهد في ISORROPIA II.

لتجنب هذا الموقف ، نوصي بتجميع كافة ملفات التعليمات البرمجية المصدر باستخدام مصدر نموذج fp. سيكون هذا هو الإعداد الافتراضي الجديد في GEOS-Chem v9-01-02.

المرجعي: عمليات النقطة العائمة Intel® Fortran رقم الوثيقة: 315892-003US

خيارات التحسين لتشغيل أسرع

أخبرنا Yuxuan Wang عن خيارات التحسين: -آيبو و -ثابتة وقال إن هذه الخيارات ستسرع عمليات المحاكاة. لقد اختبرت هذه الخيارات على نظامنا في جامعة هارفارد. يُظهر التشغيل مع الخيارات الجديدة اختلافات صغيرة جدًا (أقل بكثير من 1٪ خلال شهر واحد) مقارنة بالتشغيل باستخدام الخيارات القديمة فقط. لتشغيل الكيمياء الكاملة (43 تتبعًا) بدقة 4x5 و 4 معالجات ، يكون وقت التشغيل أقصر بحوالي 10٪ عن السابق.

هذه الخيارات فعالة بشكل خاص للتعامل مع النقل. لذلك في المحاكاة باستخدام كيمياء أسرع (مثل محاكاة أدوات التتبع ذات العلامات) ، نتوقع أن نرى مكاسب أعلى بمرور الوقت. على سبيل المثال ، يتم تقصير وقت تشغيل الميثان بحوالي 30 & # 160٪.

لاستخدام هذه الخيارات ، قم بترجمة GEOS-Chem بامتداد الاكتتاب = نعم خيار Makefile ، على سبيل المثال

- كاروج 15:54 ، 8 سبتمبر 2009 (بتوقيت شرق الولايات المتحدة)
- بوب ي. 17:50 ، 29 فبراير 2012 (بالتوقيت الشرقي القياسي)

مستوى التحسين من أجل التصحيح

إذا كنت ترغب في تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك في مصحح أخطاء ، مثل Totalview ، فيجب عليك استخدام مفاتيح التحويل البرمجي التالية:

استخدام -O0 سيضمن تنفيذ التعليمات البرمجية المصدر بنفس الترتيب الذي تمت كتابته به (أي يؤدي هذا إلى تعطيل كافة تحسينات المترجم). ال -g سيخبر مفتاح التبديل مصحح الأخطاء أن يعرض سطورًا من التعليمات البرمجية المصدر بدلاً من عناوين الذاكرة السداسية العشرية (والتي تكون أكثر أو أقل هراءً إلا إذا كنت مهندس أجهزة).

ستضيف GEOS-Chem هذه المفاتيح تلقائيًا نيابةً عنك إذا قمت بالتجميع باستخدام ملف DEBUG = نعم اختيار.

- بوب ي. 15:28 ، 22 فبراير 2012 (بالتوقيت الشرقي القياسي)

تحذير بشأن التحسين لشرائح معينة

لا يتضمن تسلسل بناء GEOS-Chem القياسي أي إشارات تحسين خاصة بنوع معين من وحدة المعالجة المركزية. إذا كنت مهتمًا ، يمكنك بالتأكيد تجربة بنفسك. لكن اعلم أن هذا قد يستدعي تحسينات معينة على مستوى الرقاقة والتي من المحتمل أن تغير ناتج المحاكاة.

لقد اختبرت خيار مترجم الرقائق وأمبير الجديد. لقد وجدت أن هناك اختلافات صغيرة [في إخراج اختبار الفرق]. إذا استخدمت نفس أوامر التحويل وعدد المعالجات بين نوىنا القديمة ونوى برودويل الجديدة (E5-2690 v4). الاختلافات صغيرة جدًا ولا أعتقد أن هناك ما يدعو للقلق.

ومع ذلك ، فإن إضافة علامة المترجم المفضلة -xCORE-AVX2 أدت إلى اختلافات أكبر بكثير (على سبيل المثال ، فرق يصل إلى 5٪ أو 10 جزء في البليون في الأوزون ...). لم أحقق في الاختلافات بالتفصيل. لقد أجريت بالفعل مقارنة معيارية لمدة شهر واحد ، ورأيت أن الاختلافات يمكن أن تكون لاحقة بعد شهر (أي ليس فقط الاختلافات في المناطق التي تكون فيها القيم منخفضة.

ليس لدي فكرة عن سبب هذه الاختلافات. لذلك أعتقد في الوقت الحالي ، أني أوصي * بعدم * استخدام التحسين المحدد لنواة برودويل / هاسويل. ومع ذلك ، أعتقد أنه ربما يكون من الجيد استخدام نوى برودويل بدون هذا العلم. لست متأكدًا من تأثير هذا الاختيار على الأداء.

فهم قيم p في الانحدار اللوجستي الترتيبي في R.

أحاول أن أحيط رأسي حول مخرجات الانحدار اللوجستي الترتيبي في R. لقد رأيت بعض المنشورات المماثلة من قبل وقرأت العديد من البرامج التعليمية ، لكنني أشعر أن بعض الأشياء مفقودة. ما أبحث عنه هو تحليل كامل للمخرجات لا يتعلق بالرياضيات ، لذا يرجى توضيح أي تفسيرات مع الصيغ ما تعنيه الرياضيات في مصطلحات الأشخاص العاديين.

هذا هو الكود الذي أستخدمه للحصول على الإخراج

سؤالي الرئيسي هو كيف يتم حساب قيمة p هنا وماذا تعني قيمة p الهامة من حيث الفرضيات هنا؟

هذه البيانات مأخوذة من مسح القيم العالمية. المتغير الناتج عن الفقر هو السؤال "هل تعتقد أن ما تفعله الحكومة للأشخاص الذين يعانون من الفقر في هذا البلد يتعلق بالمبلغ الصحيح ، أو أكثر من اللازم ، أو القليل جدًا؟"

التقدير إيجابي ولكن هل يعني ذلك أنه كلما ارتفع العمر كل 0.013 وحدة ، من المرجح أن يعتقد الناس أن الحكومة تبذل الكثير للحد من الفقر؟ بالإضافة إلى ما هي هذه "معاملات العتبة" التي تشير؟


الخروصي ، ح. (2008). آثار ممارسات التقييم الصفية على أهداف تحصيل الطلاب. التقييم التربوي ، 13، ٢٤٣-٢٦٦. تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.

أرتر ، ج. (2009). التقييم الصفي لمنظور تعلم الطلاب (CASL) على معايير تقييم الطلاب JCSEE. تم الاسترجاع من http://www.assessmentinst.com/resources/papers/.

بيل ب. وأمبير كوي ، ب. (2001). خصائص التقويم التكويني في تعليم العلوم. John Wiley & amp sons Inc. تم الاسترجاع من http://academic.research.microsoft.com/Publication/5785852

بلاك ، ب ، وأمبير ويليام ، د. (1998). داخل الصندوق الأسود. فاي دلتا كابان ، 80(2), 139–148.

Bol، L.، & amp Strage، A. (1996). التناقض بين الأهداف التعليمية للمعلمين وممارسات التقييم في دورات علم الأحياء بالمدارس الثانوية. تعليم العلوم ، 80(2), 145.

بول ، إل ، ستيفنسون ، ب ، أوكونيل ، أ ، & أمبير نونري ، ج. (1998). تأثير الخبرة ، ومستوى الصف ، ومجال الموضوع على ممارسات تقييم المعلمين. مجلة البحوث التربوية ، 91(6), 323.

بوسطن ، سي (2002). مفهوم التقييم التكويني. التقييم العملي والبحث والتقييم، 8 (9). تم الاسترجاع من http://PAREonline.net/getvn.asp؟v=8&n=9.

Brookhart ، S.M (1997). تأثير بيئة التقييم الصفي على تحصيل الرياضيات والعلوم. مجلة البحوث التربوية ، 90(6) ، 323. تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.

Bybee ، R.W. ، Powell ، J.C ، & amp Trowbridge ، L.W (2008). تدريس مادة العلوم بالمرحلة الثانوية: إستراتيجيات تنمية محو الأمية العلمية (الطبعة التاسعة). نيو جيرسي: برنتيس هول.

Chappuis، S.، Chappuis، J.، & amp Stiggins، R. (2009). دعم فرق تعلم المعلم. القيادة التربوية ، 66(5) ، 56-60. تم الاسترجاع من http://www.assessmentinst.com/sites/default/files/EdLead-artic_feb09.pdf.

كرو ، ك.ج (2009). ممارسات تقييم الأداء: دراسة حالة لمعلمي العلوم في مدرسة ثانوية في الضواحي. (أطروحة دكتوراه). تم الاسترجاع من قاعدة بيانات ProQuest.

دارلينج هاموند ، إل (2000). جودة المعلم وإنجاز الطلاب: مراجعة لأدلة سياسة الدولة. أرشيف تحليل سياسة التعليم ، 8(1). تم الاسترجاع من http://epaa.asu.edu/ojs/article/viewFile/392/515.

خدمة الاختبارات التعليمية (2004). حيث نقف على جودة المعلم. ورقة قضية من "خدمات الاختبارات التربوية". سلسلة جودة المعلم. تم الاسترجاع من http://www.ets.org/Media/News_and_Media/position_paper.pdf.

Fairbrother، R.، & amp Dillon، J. (1995). التقييم في العلوم: مواقف المعلمين وممارساتهم. مجلة معلمي العلوم الأسترالية ، 41(4) ، 30. تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.

Ferguson، R.F، & amp Womack، S. T. (1993). تأثير المادة الدراسية وعمل المقرر التعليمي على أداء التدريس. مجلة تعليم المعلمين ، 44(1), 55–63.

فيتلر ، م. (1999). خصائص موظفي المدرسة الثانوية ونتائج اختبار الرياضيات. أرشيف تحليل سياسة التعليم ، 7(9). تم الاسترجاع من http://epaa.asu.edu/ojs/article/viewFile/544/667.

جاي ، إل آر ، ميلز ، جي إي ، وأمبير أيرايسيان ، ب. (2009). البحث التربوي: كفاءات التحليل والتطبيقات (الطبعة التاسعة). نيوجيرسي: بيرسون.

جرونلوند ، إن إي (2006). تقييم تحصيل الطالب. بوسطن: بيرسون.

هاليداي ، جيه أ. (2010). مبادئ وإجراءات الاختبار والقياس والتقويم في المدارس. (غير منشورة). كيف هيل: جامعة جزر الهند الغربية.

جيت ، ب. (1996). تقييم المعلمين وتنفيذ استراتيجيات التقييم التكويني في الفصول الدراسية للعلوم الابتدائية. دكتوراه. أطروحة ، جامعة لويزفيل ، الولايات المتحدة - كنتاكي. تم الاسترجاع في 28 سبتمبر 2010 ، من الأطروحات والأطروحات: النص الكامل. (المنشور رقم AAT 3370032.

Laczko-Kerr ، I. ، & amp Berliner ، D.C (2002). فعالية برنامج "علِّم لأمريكا" وغيره من المدرسين المعتمدين في التحصيل الدراسي للطلاب: حالة من السياسات العامة الضارة. أرشيف تحليل السياسة التعليمية ، 10(37). تم الاسترجاع من http://epaa.asu.edu/ojs/article/viewFile/316/442.

Leacock ، C. ، Warrican ، S. ، Rose G. (2009). طرق البحث للباحثين عديمي الخبرة. كينغستون جامايكا: إيان راندل للنشر.

لويس ، إل ، بارساد ، بي ، كاري ، إن ، بارتفاي ، إن ، فارس ، إي ، وأمبير سميردون ، بي (1999). جودة المعلم: تقرير عن إعداد ومؤهلات معلمي المدارس الحكومية. واشنطن: المركز الوطني لإحصاءات التعليم ، وزارة التعليم الأمريكية ، مكتب البحث التربوي والتحسين.

مازي ، د. (2008). آثار التطوير المهني المرتبط بالتقييم الصفي على تحصيل الطلاب في العلوم. (أطروحة دكتوراه) تم الاسترجاع من قاعدة بيانات ProQuest.

ماكميلان ، ج.إتش (2004). التقييم الصفي: مبادئ وممارسات للتعليم الفعال (الطبعة الثالثة). تورنتو: بيرسون ألين براون.

ميرتلر ، سي (2005). معرفة القراءة والكتابة لتقييم معلمي المرحلة الثانوية: هل تجربة الفصل الدراسي تُحدث فرقًا؟ التعليم الثانوي الأمريكي ، 33(2) ، 76-92. تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.

ميلار ، آر ، وأمبير أوزبورن ، جيه إف (محرران). (1998). ما بعد عام 2000: تعليم العلوم للمستقبل. لندن: كينجز كوليدج لندن.

وزارة التربية والتعليم وشئون الشباب والثقافة. (2000). الأساس المنطقي والمبادئ التوجيهية لإصلاح المناهج الدراسية في بربادوس. بريدجتاون: وزارة التربية والتعليم وشؤون الشباب والثقافة.

المجلس الوطني للبحوث. (2001). تقييم الفصول الدراسية والمعايير الوطنية لتعليم العلوم. لجنة التقييم الصفي والمعايير الوطنية لتعليم العلوم. في: J.M Atkin ، P. Black ، & amp J. Coffey (محرران). مركز التربية قسم العلوم السلوكية والاجتماعية والتربية. واشنطن: مطبعة الأكاديمية الوطنية.

نيتكو ، أ.ج. (2004). التقييم التربوي للطلاب (الطبعة الخامسة). نهر السرج العلوي: بيرسون برنتيس هول.

Orphanos، S.A (2008). هل الدرجات الجيدة تجعل المعلم جيدًا؟ تحقيق في العلاقة بين الأداء الأكاديمي للمعلمين وفعالية المعلم المتصورة في قبرص. (أطروحة دكتوراه). تم الاسترجاع من قاعدة بيانات ProQuest.

بالانت ، ج. (2007). دليل بقاء SPSS11: دليل خطوة بخطوة لتحليل البيانات باستخدام SPSS11 (الطبعة الثالثة). بيركشاير: مطبعة الجامعة المفتوحة.

بوبهام ، ج. (2005). تقييم الفصل الدراسي: ما يحتاج المعلمون إلى معرفته (الطبعة الرابعة). الولايات المتحدة الأمريكية: Pearson Education Inc.

روان ، ب ، تشيانغ ، إف إس ، وأمبير ميلر ، آر جيه (1997). استخدام البحث عن أداء الموظفين لدراسة تأثير المعلمين على تحصيل الطلاب. علم اجتماع التربية ، 70، 256 - 284. تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.

ساندرز ، دبليو إل ، وأمبير ريفرز ، جي سي (1996). التأثيرات التراكمية والمتبقية للمعلمين على التحصيل الدراسي للطلاب في المستقبل. تقرير عن تقدم البحث. مركز أبحاث وتقييم القيمة المضافة بجامعة تينيسي: تينيسي. تم الاسترجاع من http://www.mccsc.edu/

سيشاران ، هـ. (2001). مفاهيم التقييم في المدرسة الابتدائية وممارسات التقييم في قسم كاروني التعليمي. (رسالة ماجستير غير منشورة). جامعة جزر الهند الغربية: كيف هيل.

وينجلينسكي ، هـ. (2000). أهمية التدريس: إعادة الفصل الدراسي إلى مناقشة جودة المعلم. برينستون ، نيوجيرسي: خدمة الاختبارات التعليمية. تم الاسترجاع من http://www.ets.org/Media/Research/pdf/PICTEAMAT.pdf.

Zhang، Z.، & amp Burry-Stock، J. (1995). تحليل متعدد المتغيرات لكفاءة المعلمين المدركة في التقييم كدالة للتدريب على القياس وسنوات التدريس. ورقة مقدمة في الاجتماع السنوي لجمعية منتصف الجنوب للبحوث التربوية ، بيلوكسي ، ماجستير.

Zhang، Z.، & amp Burry-Stock، J. (2003). ممارسات التقييم في الفصل الدراسي ومهارات التقييم المدركة للذات لدى المعلمين. القياس التطبيقي في التربية ، 16(4), 323.

زيولك ، إل (2008). العلاقات بين مؤهلات معلمي العلوم والممارسات التعليمية وتحصيل الطلاب للعلوم. (أطروحة دكتوراه) تم الاسترجاع من قاعدة بيانات البحث الأكاديمي الكاملة.


3-2-1-0 E method ™: استخدم هذا الأسلوب لتعزيز علاماتك!

أحد أهم الأساليب التي سنشرحها بالتفصيل في هذه المقالة هو طريقة 3-2-1-0 E.. يمكن أيضًا تسمية هذه الطريقة بـ 100-50-33-25٪ طريقة ™.

الجوهر هنا هو حل ورقة أسئلة UPSC في 4 مراحل & # 8211 بناءً على عدد خيارات الإجابة التي يمكنك التخلص منها. لا تبدأ في حل الأسئلة على امتداد من 1 إلى 100 ، بل استخدم جولات متعددة.

تسمى المراحل في طريقة 3-2-1-0 E جولة 3E ، و 2E round ، و 1E round ، و OE round.

الجولة 1 = 3E = 100٪ أسئلة أكيدة

  • في الجولة الأولى ، حل الأسئلة التي تكون متأكدًا منها بنسبة 100٪.
  • إذا قمت بحذف 3 خيارات من أصل 4 ، فلن يتبقى لك سوى خيار واحد ، ومن الواضح أنه الإجابة الصحيحة.
  • لذلك في الجولة الأولى ، انتقل إلى الأسئلة التي قمت بحذف 3 خيارات فيها فقط.
  • من الناحية المثالية ، يجب أن تحصل على 35 سؤالًا على الأقل مع ضمان 100٪ ، إذا كنت قد درست جيدًا بشكل معقول.
  • مقابل كل & # 82163E & # 8217 أسئلة فئة على ورقة الأسئلة ، ضع علامة & # 82163E & # 8217.

الجولة 2 = 2E = 50٪ أسئلة أكيدة

  • في الجولة الثانية ، حل الأسئلة المؤكدة بنسبة 50٪.
  • بمعنى آخر ، إذا قمت بحذف خيارين من أصل 4 ، فلن يتبقى لك سوى خيارين ، أحدهما سيكون الإجابة الصحيحة.
  • لذا في الجولة الثانية ، انتقل إلى الأسئلة التي قمت بحذف خيارين فيها فقط.
  • إذا كان احتمال الحصول على سؤال صحيح أكثر من 25٪ ، فإننا نقترح بشدة المخاطرة ومحاولة هذا السؤال. وفقًا للتحليل الإحصائي ، لديك احتمال أكبر في أن ينتهي بك الأمر بعلامات إيجابية.
  • هذه الأسئلة لديها فرصة بنسبة 50٪ في أن تكون صحيحة ، وهو أفضل بكثير من 25٪ التي تمت مناقشتها أعلاه. اذهب لذلك ، دون أي تفكير ثانٍ.
  • من الناحية المثالية ، يجب أن تحصل على 35 سؤالًا على الأقل مع ضمان بنسبة 50٪ ، إذا كنت قد درست جيدًا بشكل معقول.
  • مقابل كل & # 82162E & # 8217 أسئلة فئة على ورقة الأسئلة ، ضع علامة & # 82162E & # 8217.

الجولة الثالثة = 1E = 33٪ من الأسئلة المؤكدة

  • في الجولة الثالثة ، حل الأسئلة المؤكدة بنسبة 33٪ (احتمال 33٪ للصواب).
  • بمعنى آخر ، إذا ألغيت خيارًا خاطئًا واحدًا من أصل 4 ، فلن يتبقى لك سوى 3 خيارات ، من بينها 1 ستكون الإجابة الصحيحة.
  • لذا في الجولة 3 ، انتقل إلى الأسئلة التي قمت بحذف خيار واحد فيها فقط.
  • إذا كان احتمال الحصول على سؤال صحيح أكثر من 25٪ ، فإننا نقترح بشدة المخاطرة ومحاولة هذا السؤال. وفقًا للتحليل الإحصائي ، لديك احتمال أكبر في أن ينتهي بك الأمر بعلامات إيجابية.
  • هذه الأسئلة لديها فرصة 33٪ في أن تكون صحيحة ، وهو أفضل بكثير من 25٪ التي تمت مناقشتها أعلاه. أذهب خلفها!
  • قد يكون هناك حوالي 20 سؤالًا مع ضمان بنسبة 33٪ إذا كنت قد درست جيدًا بشكل معقول.
  • مقابل كل & # 82162E & # 8217 أسئلة فئة على ورقة الأسئلة ، ضع علامة & # 82161E & # 8217.

الجولة 4 = 0E = 25٪ أسئلة مؤكدة أي. أسئلة ليس لديك فكرة عنها!

  • في الجولة الرابعة ، حل الأسئلة التي ليس لديك فكرة عنها! ولكن هذا يعني أيضًا أنك متأكد بنسبة 25٪ (احتمال 25٪ في أن تكون صحيحًا).
  • بمعنى آخر ، إذا قمت بحذف 0 خيار خاطئ من 4 ، فسيتبقى لك 4 خيارات ، من بينها 1 سيكون الإجابة الصحيحة.
  • لذلك في الجولة 4 ، انتقل فقط للأسئلة التي ألغيت فيها 0 خيارًا.
  • قد يكون هناك حوالي 10 أسئلة سيكون من الصعب جدًا الإجابة عليها ، بغض النظر عن صعوبة دراستك.
  • مقابل كل & # 82160E & # 8217 أسئلة فئة على ورقة الأسئلة ، ضع علامة & # 82160E & # 8217.

FSIS: حل جديد للتفاعل بين السوائل والصلب لتكسير وتفتيت المواد الصلبة

لقد حظيت الديناميات العابرة لوسائط التكسير باهتمام كبير في السنوات الأخيرة ، وتم تطوير عدد من أساليب المحاكاة. واحدة من هذه هي طريقة العناصر المحدودة المنفصلة المجمعة (FDEM). تنتج FDEM أنماطًا للكسر والتشظي المعقدة في عمليات مثل أحمال الانفجار والتفجير والتأثير والتعدين والتنقيب عن النفط. لمعالجة مجموعة واسعة من مشاكل الفيزياء المتعددة ، تم اتباع العديد من الأساليب لإدخال السوائل في ديناميكيات FDEM العابرة ، بدءًا من نماذج الغاز الخاصة بالتطبيقات إلى عمليات التصدع الهيدروليكية الأكثر تقدمًا والتطبيقات الطبية الحيوية. لم يكن أي منها مرضيًا من حيث المتانة أو الدقة أو الكفاءة الحسابية. في هذا العمل ، تم تصميم محلل سائل جديد تمامًا ومتكامل تمامًا (على عكس المقترن) في طريقة العناصر المحدودة المنفصلة المدمجة. يعالج الحل انتشار موجة الضغط العابر في السوائل ، ولزوجة المائع ، ومعادلة الحالة للسائل ، ونقل الطاقة ، ونقل الزخم ، والتفاعل مع المجالات الصلبة المتكسرة ، والذي يتم من خلال نهج حد مغمور جديد. يعتمد الحل على المعادلات الحاكمة التي يتم حلها باستخدام مخططات حجم تحكم مختلفة ، مع وجود أخطاء تقديرية من الدرجة الثالثة أو الثانية أو الأولى. يكون المحلل صريحًا تمامًا ومستقرًا بشكل مشروط مع خطوة زمنية متزامنة مع الخطوة الزمنية لـ FDEM.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


شاهد الفيديو: Malware Analysis - Excel Macros (ديسمبر 2021).