第一篇：劉海超實習總結

實習總結

2011年11月，我有幸進入了河南許繼工控系統有限公司箱變部，參加了銅牌安裝工作。三個月以來，我認真學習，積極適應新的環境。回首幾個月的工作，感受頗多。首先，我要感謝公司領導的關照和各位同事的幫助讓我完成了跨行行業發展的第一步。作為一名新員工，我深深的感到公司的蓬勃發展和全體同仁的熱情，拼搏向上的精神。現在我已逐漸的融入到了這個新的集體當中。

在我實習的三個月里，我跟著劉國松師傅學習如何安裝相關元器件，從認識元器件，如何使用相應工具，如何看懂圖紙，如何把每一個元器件準確的安裝到相應的位置上，劉師傅給了我及時的指導。我同時跟著韓衛軍師傅學習了銅排相關技術，在生產車間，我先認識了做銅排的機床，打孔，折彎時所注意的事項。銅排做好之后，我們一起將其準確的安裝到相應的位置上，然后緊固。

光陰似箭，新的一年已經開始。我也將迎來新的挑戰，我將盡自己最大努力學習銅排安裝的各項技能，積極向師傅學習，積極與同事溝通交流。我相信通過自己的努力以及和這個集體的合作，我們一定能完成好領導交給的任務，為我公司的發展獻綿薄之力。展望2012年，我將更加認真的工作，刻苦學習知識，提高自身的能力來做好我的本職工作。同時，我真心希望公司和個人再上一個新的臺階。

2011年是不平凡的一年，雖然我為公司的貢獻微薄，但總算是邁進了新的領域。雖然我們無法預測將來的事情，但我們都會用自己的行動證明自己的價值。

2012年 劉海超

第二篇：實習總結-楊超

機加工段實習小結

2012年7月份到現在我已經實習了三個半月了，結束之余自己有很多的感慨，這段時間我主要是在機加工段齊二Φ160數控鏜床實習，并在閑暇時間熟悉工廠環境。于此，特將自己在機加工段這一個月的實習經歷寫成小結，望自己能在總結以前的基礎上不斷地去努力學習，從而不辜負大學期間老師的理論教育，更不辜負廠領導們對我們大學生的辛勤栽培和期望。

實習中主要是了解車間生產產品零件的結構和機加工的工藝，在這一個月時間里，我所做的事就是在裝夾工件時、在工件找正的過程中和加工結束后清掃切削時幫師傅做一點力所能及的事，閑暇時間主要是看圖紙和工藝卡片，通過工件圖可以知道工件該如何裝夾，如何去定位，選取哪個面作為基準，以及加工過程中應該注意的問題。根據工藝卡確定加工的順序步驟，以及加工精度。我們分廠的產品是單件小批量生產，而且工件尺寸都比較大，用的都是通用夾具。工件加工之前必須找正，剛裝夾的毛坯件主要是按線找正，毛坯件上有畫的中心線，豎直方向，利用鉆頭使其刀尖與中心線重合然后，通過墊鐵和千斤頂來調整高度，是工件面等高。調扭別主要是靠打表來完成，先用銑刀在工件表面拉一刀，使它作為基準，通過打表完成找正。一些不好裝夾的工件，根據加工要求還應該焊接一些工藝焊塊來保證工件的裝夾定位。裝夾定位完事之后就是對刀，主要對的是X、Y、Z軸方向并建立局部坐標系。對刀完事之后接下來的是加工了，根據Ra和工件要求選取相應的刀具并確定刀具進給速度。在這里我看到了一些工件完整的加工過程，看到了外方工作人員如何嚴謹地檢測工件，看到了工件返修情況，也看到了技術人員怎么樣解決一個個的技術難題使加工順利進行。

在實習期間對環境的熟悉也是一門必修課，我之前主要在裝配實習，對裝配場地比較了解，通過在機加工段實習的這段時間里，我對各種型號的床子的地理位置進行了了解，車間一二跨主要是是大型數控銑床和鏜床，三跨是臥式車床的集散地，四、五跨為大型立車和數控銑。我把這些床子的簡稱和地理位置深深的記在腦海里，為我以后工作做好了充分的準備。

經過幾個月的車間實習，自己也從慢慢地完成了從一名大學生到企業員工的角色轉變。車間實習提供了一個我們認識企業，了解企業的平臺。在這個平臺上我們也有機會將在學校學到的專業理論知識和 現場實際生產有機地結合在一起去思考去分析在車間遇到的問題，這對我們今后在具體崗位上的工作很有好處。在實習之前，我總有這樣的認為，車間的生產必須完全按照書上講的一步一步進行才能生產出 合格的高質量產品，但實際生產中根本不像想象的那樣，如果完全按理論進行很多產品是生產不了的。尤其是在機加工段的這段時間里，我深刻地體會到了一點：實踐和理論的差距是很大的，生搬硬抄地將書本上的東西拿到實踐中來，就可能舉步維艱，什么事也辦不了；完全脫離理論來搞工作，很容易迷信經驗，不能創新進步。在工作中 必須依靠理論來指導實踐，根據實際情況靈活地應用理論知識來服務工作需要，只有這樣才能既學習好又工作好。車間生產并不像我之前想象的那么簡單，圖紙+毛坯+機床（加工工人操作）=所需成品零部件，它同樣是一個龐大而復雜的系統，要這個系統正常運轉起來，涉及到管理、技術、機加、裝配以及相關的輔助部門等，要這個系統高效地運轉起來，那么就需要上述各部門高效有序地運轉且整體又協調一致。

短暫的車間實習結束了，但我發現自己所了解的知識只是微乎其微，還有很多需要學習的東西。我會在今后的工作過程中不斷充實自己。最后，感謝廠部領導給我學習、鍛煉的機會，以及所有給我熱心指導的師傅們。我一定努力工作，不辜負領導對我的信任。

楊超 2012年6月5日

第三篇：劉海心得

學習劉海事跡心得體會

劉海，是電白縣中小學生社會實踐基地校長，廣東省中小學德育基地協會副會長。

他從事教育工作32年以來，先后擔任過中學教研組長、教導主任、副校長、校長等職，榮獲茂名市優秀教師，茂名市優秀校長，廣東省南粵教書育人優秀教師，廣東省學生軍訓工作先進個人等無數榮譽稱號。

32年間，從普通老師成長到中學校長，從繁華的城鎮到偏僻的山區創辦德育基地，10年艱苦創業讓電白縣中小學生社會實踐基地成為全省中小學德育基地的一面旗幟，劉海情系教育，以德為上。他雷鋒式的人生姿態，是對“厚于德、誠于信、敏于行”新時期廣東精神的生動詮釋。

首先，學習劉海同志的愛崗敬業、無私奉獻精神。劉海同志32年如一日，始終堅持正確的理想信念，忠誠黨的教育事業，在平凡的工作崗位上實踐著全心全意為人民服務的宗旨，是我們教師隊伍的師德楷模。可以激勵我們更好地防范對職業產生倦怠心理。

其次，學習劉海同志艱苦創業、勤儉辦學精神。一個曾經荊棘遍野、校舍殘破的荒涼之地，劉海扎根于此，艱苦創業，勤儉辦學，用真誠、堅毅、智慧和勇氣，帶領著他的團隊創辦了一所中小學生社會實踐基地，并且創造了一個又一個的教育奇跡。這就是劉海的教育夢，也是他的“中國夢”。夢想改變了劉海一生，他數十年如一日，堅守崗位，任勞任怨，默默奉獻，從來沒有向組織提過個人換崗的要求，不僅走出了一條前人沒有走過的辦學之路，而且還辦出了特色、辦出了品牌。夢想改變了一個地方，這座特殊學校已經成為茂名市德育工作的特色品牌，廣東省中小學德育基地的一面旗幟，成千上萬學生和家長的道德港灣，未成年人修正人生航向、傳承革命傳統的神圣殿堂。夢想可以改變一切，只要努力為夢想買單，才能實現夢想！

最后，學習他的厚德誠信、實干創新精神。他是以德為上的示范者。劉海常對教官們說，建好一個德育基地，就會少建一座監獄，思想道德建設是基地工作的重中之重。中小學是人生觀、價值觀形成的關鍵時期，在社會實踐基地這個“以德為主”的教育課堂上，教育工作者首先要是一位示范者。在劉海身上，我們看到了一位以身作則、以德育德的師者形象，他不僅重視課程教育，而且重視環境育人，給基地的一草一木、每一寸土地都賦予了教育的意義，讓孩子們在優美宜人的環境中陶冶情操。德育基地，其教育目的就是要讓中小學生從精神上強大起來，這種精神就是無堅不摧、眾志成城的中國精神。劉海身上的這種精神，厚德載物，潤物無聲，感染教育著許許多多的教官和學生。大力弘揚中國精神，就能最大限度凝聚共識，團結一切可以團結的力量，匯聚每個人的夢想成就偉大的“中國夢”，形成推動社會發展進步的強大正能量。他是敏行敢為的實干家。面對舉步維艱的辦學條件，又遇妻子和父親相繼病倒，劉海也曾經想過辭職，“起初幾年每年到了暑假，我的包都裝著辭職信”。但是，他一次次提醒自己：“若選擇放棄，可能下半輩子都會在內疚中度過！”正是憑借著

不屈不撓的實干精神、淡泊名利的苦干精神，劉海走過了“逢山開路、遇水搭橋”的艱苦創業期，在一次次邁過溝溝坎坎的考驗中最終實現了自己的教育夢想。10年的艱苦創業，10年的奮力拼搏，電白縣中小學生社會實踐基地從無到有，從有到優，教育培訓學生38萬余人，成為了全省德育基地建設的典型，辦學經驗也被廣泛推廣。實現“中國夢”需要的正是行動和實干，需要像劉海一樣腳踏實地干好自己的事情。唯有實干，方能圓民族復興的“中國夢”。

有夢想才有目標，有希冀才會奮斗，實現“中國夢”需要千千萬萬個“劉海”。“中國夢”是人民的夢，實現“中國夢”需要13億人民萬眾一心、團結奮斗，每個人都應成為實現“中國夢”的參與者、書寫者，匯聚起推動社會發展進步的強大正能量。

第四篇：工作總結劉海

工 作 總 結

回眸剛剛走過的2011年，成文經歷了很多。如：池州成文財務管理咨詢有限公司更名為安徽成文財務管理咨詢有限公司、安徽成文會計師事務所掛牌成立等......雖2012年的春節懷遠，不妨先盤點一下我們心中的2011吧。

2011年的九月，我走進了“安徽成文企業財務專家”的大門。走上了我熱愛的營銷崗位。在成文工作四月有余的時間里，我一共成交十八家客戶（不含重復簽單客戶）。其中代理工商注冊10單、驗資審計11單、年報審計1單、代理一般納稅人申請1單、代理納稅申報1家、代理記賬8家。詳細簽單情況及其合同總金額見下表：

在2012年的歲首，在經濟危機肆掠的今天。站在安徽成文公司部營銷的崗位上。我不妨為自己做個詳細點的計劃：

一、要完成的目標

1、工作收入和銷售額及其建議

（1）每個月平均收入3000元。總銷售額36萬。平均銷售額分解每月30000元。每周7500元。

即每周新簽代理記賬客戶一家 月代理費為500元。每周新簽工商代理二家 代理加驗資每家1200元。

（2）公司部建設性建議。

公司網站的宣傳及互聯網排名優化；周六學習氛圍的培養；

2、對人生和內心的積累和修煉。

（1）每個月讀四本書。寫讀書心得。其中銷售方面的兩本。企業管理和財務方面的個一本。

（2）塌下心來，把字練得更好一些。（聽聞，字寫的不好的人通常都不會很成功。而我也早想給我的客戶寫賀卡了。）

（3）考證：會計從業資格證書、普通話二乙證書、韓國語入門。

（4）每周堅持爬樓一次。每月鍛煉一次身體。打羽毛球。乒乓球。

（5）學習橋牌、游泳、交際舞蹈。

公司部：劉海

2012-1-16

第五篇：13211106_朱文超_實習總結

實習感想

13211106朱文超

本次在康一梅老師的人工智能組實習，實習的任務為實現論文A Variational Framework for Single Image Dehazing中的去霧算法。實習的具體內容為學習opencv和matlab，閱讀并學習基礎去霧算法論文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior，實現論文要求算法，測試并改進算法。

通過本次實習，取得的成果如下：學習opencv中Highgui，core，imgproc組件，圖像變換，圖像輪廓，分割與修復，直方圖與匹配，feature2d組件，特征檢測與匹配；學習matlab基本語法和各類函數；閱讀暗通道去霧算法并學習算法實現細節；以matlab完成去霧算法；以opencv完成算法的基本框架。

這次實習受益匪淺。在整個階段的學習實踐中，初步掌握了opencv和matlab的基本語法和數據結構，對計算機視覺，圖像處理方面的理解有所深入；對于英文學術論文的閱讀理解能力獲得了很大提高；對于c++，高等數學，線性代數，數據結構和算法的回顧，使所學的知識在運用中得到鞏固。通過對主流去霧算法思想的學習，幫助我深入思考理解算法的表現和本質，并學會關注算法實現的每一處細節。

本次實習我深深體會到冰凍三尺非一日之寒。所有論文中算法遵循或創新的理論基礎都需要深入的基礎理論支持甚至跨學科的知識功底，從中可見學術研究的不易和價值所在。而這些復雜算法的實現又需要有極為扎實的基礎知識儲備，以便更快的實現算法以便后期發現問題癥結所在，逐漸改進。從完成的實現效果回溯到代碼，也有助于算法思想的理解，兩者相輔相成，互為促進。例如從無數難以預料的bug返回到代碼調試中尋找漏洞，恰好可以從中認識到算法的精妙所在。算法之精，體現在其嚴謹的邏輯要求，需要深入思考每一處細節和實現過程，才能確保實現效果與預期一致。算法之妙，體現在其無窮無盡的多樣性和復雜性，同一個問題換一種思路就可以獲得柳暗花明又一村的效果，其背后所蘊含的數學原理，計算機知識更是理論學科運用于實際的集大成者，值得我們更加深入的探索和學習。在我看來，實現算法本身好似打造利劍，描摹名畫，沒有縝密的思維和扎實的基本功是不能實現的，打鐵還需自身硬，這要求我們要具有扎實的算法功底和數學基礎，以便于在算法的實現中運用自如，信手拈來，才能最快的完成算法的基本框架，便于提前后期的效果測試和調試進度，從而縮短開發時間，更快獲得成果。

算法的實現過程可謂一波三折。最初按照論文描述的思想，實現卷積快速傅里葉算法，邊緣處理算法。其中邊緣處理算法考慮將超出邊緣的部分分為九種情況，依次分析將圖像區域核與高斯核形狀改變為重疊區域(代碼復雜，考慮其他方法)；或將原圖像邊緣向外復制擴展高斯核半徑大小（增加了相當的運算量，效果略有差異，但考慮到高斯核性質，誤差較小）。測試的過程中，異常多且復雜，考慮使用matlab實現算法理想效果后，完善opencv代碼。在matlab實現算法過程中，重新審讀了論文的實現細節，發現了許多明顯或隱含的問題。首先論文核心的對比增強算子為變化矩陣的點乘，而論文要求此處使用卷積FFT實現，如此計算并不能降低時間復雜度，此處存疑，需要繼續學習理解； R(I)(x)= =1(,)(()?())/ =1(,)

and s is a smooth approximation of the sign function, that accounts for the first derivative of the absolute value.Thecomputations of the operator R are reformulated in terms of convolutions andcomputed using Fast Fourier Transforms.This brings a computational improvement to the method, since the effort to compute expression(10)falls down fromO(N2)to O(N log(N)).其次，邊界處理考慮到二維高斯核值的分布特性，修改圖像像素核的算法。具體為先初始化核為全0矩陣，然后遍歷判斷核像素是否越界后修改核值，以此代替之前的邊界預處理，消除邊緣影響和過高的耗時。然而，要達到理想效果，這些工作還遠遠不夠。

后期進入長時間的測試，修改和完善的過程，在此過程中，通過對論文的再一次審讀和其他去霧算法細節處理的借鑒學習中，發現如下問題：首先，作者模糊的表示大氣光airlight值A取三通道最大值，但實際效果受此影響，天空部分出現明顯的色斑和色偏現象，通過其他去霧算法的學習也發現，對A值得確定對于處理天空部分至關重要，而在后期的測試中發現，取最大值不但影響天空去霧，對于非天空部分影響也很強，因此考慮選取圖像百分之一或千分之一最亮部分作為A以消除色斑和色偏。

原文描述：Let us note again that the airlight A is a constant value for each channel, thatcan be roughly approximated by the maximum intensity value on each channel,since haze regions are usually those with higher intensity.在推導論文公式的過程中，我發現了一處非常明顯但是最初并未在意的錯誤。δE(Ij)= α(Ij(x)?μj)+ β(Ij(x)? Ij0(x))?γR(Ij)(x)δI/δt=?δE(I)

Ijk+1= Ijk(1 ?Δt(β + γ))+ Δt(βμj+ γIj0)+ Δt(γR(Ijk))（此公式為論文中的錯誤推導）The initial condition for this descent is the input image Ik=0 = I(x)此處推導利用梯度下降正確的計算結果應為： Ijk+1= Ijk(1 ?Δt(α+β))+ Δt(αμj+ βIj0)+ Δt(γR(Ijk))

而且后文實驗參數設定中作者指定了α值，但計算公式中無α，顯然論文公式推導錯誤。α = β = 0.5, γ varied depending on the amount of enhancement we desired,η was set to 0 unless otherwise stated, and the distance function implementedwas a Gaussian kernel with a standard deviation of 50 pixels.The time step wasalways Δt = 0.15.而在梯度下降的過程中，作者要求均方誤差mse計算，但是兩次所有迭代均產生計算預期值，并無實際值，也就無從獲得誤差和均方誤差，此處考慮直接用兩次迭代間的差值絕對值表示。

we considered that a steady-state of the gradient descent was achieved as soon as the Mean Square Error between one iteration and thenext one falls below 0.02.In all the experiments, we observed convergence within6 ? 12 iterations.至此，論文審讀完畢，除具體實現細節有所不同，無其他誤讀和理解問題。

后期的效果改善，主要在作者提出的參數修改上。觀察到參數見互相作用，影響到迭代次數，進而影響對比度增強和耗時。對于α，β和γ的配合，過高的平均值和原像素值的影響無法達到理想去霧效果；過高的對比會產生色偏，使圖像趨向于灰度圖，較低的對比則無法產生效果足夠清晰的去霧圖。而對于高斯核尺寸r和標準差sigma的變化，需要根據實際圖的細節要求來判斷，對于細節的增加不足，普遍存在重霧恢復模糊問題，增強對比度亦不能使圖像清晰化。對于算法的時間復雜度的改進，未來會在論文中提到的卷積FFT計算入手，探究其操作可行性，以嘗試降低目前算法的耗時；另一方面通過完善opencv算法以進一步提高算法效率。

正如論文中所說，大多數去霧算法往往產生大量的人為顏色對比強化，導致圖像顏色嚴重偏離其實際顏色，而且當光霧天氣條件發生變化時，這些算法的基礎理論條件發生改變，其去霧的處理效果也就很不理想。

This model assumes illumination is constant in the scene.When thisassumption is violated, the airlight cannot be considered to be constant.Theresult is a transmission underestimate or overestimate in unevenly illuminatedareas, and color distortions characterized by dark blue regions appear in therestored images.This is the case for all the methods we tested, except for ours,that does not compute any depth information prior to restoration.Thanks to theattachment-to-data term, the strongly illuminated regions are handled properly, and scene structure can be recovered in the rightmost part of the image withoutintroducing color distortion 如下為原圖，目前四種主流去霧算法和本論文的算法效果圖。

最后一張本論文去霧算法效果圖可謂驚艷。這張圖算法理論所采用的視覺機制仿照了人眼視覺顏色體系和對比強化的視覺理論，強大的基礎理論為算法的優秀效果提供了根本支持。而在論文Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior中，這種方法利用了全圖最暗的點來去除全局均勻的霧，來源于先驗的統計規律。大量實驗結果證實局部做Dark Object Subtraction的做法是成功的，那么就說明去霧之后的圖像的每個局部的確是有暗的物體存在的。也就是說，在這個方法成功的背后，其實有一個關于無霧圖像的統計規律。通過大量的實驗，我們發現這個統計規律是客觀存在的。這就是所提出的Dark Channel Prior。所有論文背后所體現的不僅僅是各種基礎學科和理論的聯系與深入，同時也是作者探究思路和解決方法的體現，其理論之扎實，思維之靈活，方法之獨特，令人崇敬。其實現算法的嚴謹與精妙也是我向往和追求的。

這些論文或利用大數據的統計規律，或利用導向濾波等數學理論，或利用人眼的視覺顏色機制，這不禁使我深思。在當今知識爆炸融合的大環境下，通過多學科知識的交匯融合，巨量信息的合理利用，知識和技術所衍生出的一系列新生領域和知識將占據眾多領域，隨之而來的時代將要求我們多角度多方面跨學科的吸取經驗運用知識，這對于我們每一個人都是不小的挑戰。

當下，我將會一以貫之的繼續計算機視覺，圖形學的探究，學習和實踐，去深入挖掘其本身蘊含的無盡寶藏，去細心感受其本身顯現的別樣魅力，在知識的海洋中肆意遨游，其樂無窮。