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1、2023实训心得体会(通用15篇) 实训心得体会1（933字）通过连续两周的学习，对于机械制造工艺这门课有了一定的了解，但是还是有很多不明白的问题，不过通过和小组人员的相互配合，完成了预定的任务，当然同时也学习到团队合作的重要性，假如是由一个人独立完成的话，可能会是很困难的，但是如果是一个小组的话，由组长制定相关的计划和任务，每个人都有自己的作业，那样的话每个人目的都很明确，所以自然效率就高了很多。 这两周我们主要学习了读图，绘图，工艺卡片的绘制，设计夹具。学习后才明白原来加工一个零件不是随随便便的，更不是简简单单的就设计出来了，都是有一定的模式的，比如设计工艺卡片的设计路线，第一是工艺分析及
2、生产类型的确定，第二是确定毛坯并绘制毛坯图，第三是工艺路线的拟定，第四是机床设备及工艺装备的选用，第五是工序尺寸公差，最后是设计夹具。我们小组的是加工拨叉。根据老师的要求我们查阅了相关的机械设计手册及相关的网络资料，明白了工艺路线的拟定一些相关的资料，比如工序顺序的安排，要遵循先基准后其他，先粗后精，先主后次，先面后孔。实训老师指导学生正确把握目前的就业形势和用人趋势，了解和熟悉国家。 高等学校毕业生就业政策是国家为完成一定历史时期的任务适应经济建设和社会发展的需要而制定的有关就业的方法。实际制定相关的就业政策。因此，毕业生就业工作是一项政策性很强的工作。毕业生了解国家的就业政策是择业求职过程
3、中非常关键的环节。在现在这个日新月异的时代，我们不得不让自己学得更多，否则只会被社会所淘汰。通过实训的合作和努力，我们组基本上完成了预定的任务及计划，所以在这次实训中学到的东西可以说是对以后是受益匪浅，我想在以后的学习中，或者是实习工作中，还会遇到很多各种各样的的问题，但是团队合作的重要性我是深深地体会到了，面对着社会上形形色色的招聘会和用人单位，我们必须做出选择，来完成就业。由于高校毕业生刚刚结束学生生涯，开始职业生活，社会经验的不足，在面临求职抉择是我们经常无所适从。而一个人的发展和成才在相当大的程度上取决于我们的职业。所以在以后的学习工作中我会严格的要求自己，让自己在这个社会能够生存下去
4、。实训心得体会2（891字）大三时候开始了专业课的学习，其中EDA就是要学的一门专业课，课程刚开始的时候，对EDA技术很陌生，也感到很茫然，也非常没有信心，当接触到可编程器件的时候，看到大家同样感到很迷惘。首先，通过对这门课程相关理论的学习，我掌握了EDA的一些基本的的知识，现代电子产品的性能越来越高，复杂度越来越大，更新步伐也越来越快。实现这种进步的主要原因就是微电子技术和电子技术的发展。前者以微细加工技术为代表，目前已进入超深亚微米阶段，可以在几平方厘米的芯片上集成几千万个晶体管；后者的核心就是电子设计自动化EDA（Electronic Design Automatic）技术,由于本门课程
5、是一门硬件学习课程，所以实验必不可少。通过课程最后实验，我体会一些VHDL语言相对于其他编程语言的特点。在接触VHDL语言之前，我已经学习了C语言，汇编语言，而相对于这些语言的学习，VHDL 具有明显的特点。这不仅仅是由于VHDL 作为一种硬件描述语言的学习需要了解较多的数字逻辑方面的硬件电路知识，包括目标芯片基本结构方面的知识更重要的是由于VHDL 描述的对象始终是客观的电路系统。由于电路系统内部的子系统乃至部分元器件的工作状态和工作方式可以是相互独立、互不相关的，也可以是互为因果的。这表明，在任一时刻，电路系统可以有许多相关和不相关的事件同时并行发生。因此，任何复杂的程序在一个单CPU 的
6、计算机中的运行，永远是单向和一维的。因而程序设计者也几乎只需以一维的思维模式就可以编程和工作了。在学习的过程中，我深深体会到，学习不单单要将理论知识学扎实了，更重要的是实际动手操作能力，学完了课本知识，我并没有觉得自己有多大的提高，感觉学到的很没用，我们现在学到的还很少，只是编写一些简单的程序。相反的，每次做完实验之后，都会感觉自己收获不少，每次都会有问题，因此，我认为在老师今后的教学当中，应当更加注重动手实验，把理论与实践很好的结合起来，才能使同学融会贯通。现在感觉到对这门课还只有很少的认识，所以希望很认真的续下去。实训心得体会3（468字）在_x庄园实训的这段时间里，我觉得真的很美好，欣赏
7、了美丽的景象，学会了一些对待客人的方式，还有在花庄里玩丛林穿越的重重惊险的闯关，让我领悟到了人生哲理！还有和两个同学在餐厅工作的时候，我们互相帮助，有什么问题可以问阿姨，阿姨也非常的友好温柔，还有那里的那个老板娘，我觉得她超级好，特别有气质，第一次见面的时候，我在扫地，然后她跟我说了个”早”，我不知道她是在跟我说话，然后就没理，实在是尴尬啊，但是她还是继续跟我打招呼啦，才知道她是在跟我说话，觉得她人很好！在洗那个烧烤的架子，油特别多，要洗好几遍，可以看出他们那里还是比较注重卫生方面的，什么都要做到，这也是给自己的一个要求，绝对不能偷懒。可能第一次去的时候对那里的一切都很新奇，然后工作的时候还是
8、有点分心的，没事我们去荡秋千，后来阿姨和我们说工作时间不能玩，工作就要好好工作，休息的时候就好好休息，然后我们就从那以后在工作时间绝对不能玩，这让我知道了，以后真正上班后的一种对待工作的态度！实训心得体会4（3830字）本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，
9、实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的
10、。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等
11、时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体均数与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。然
12、后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同_把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异_的均值与误差均方，通过比较不同变异_的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和
13、对照组）的比较。宜用Bonferroni(LSD)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系
14、的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度
15、的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研
16、究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：用定性分析判断现象之间的依存关系；避免回归预测的任意外推；应用合适的数据资料；接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在
