计算机培训课程心得体会和方法 计算机培训心得体会怎么写(六篇)

我们在一些事情上受到启发后，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样我们可以养成良好的总结方法。我们想要好好写一篇心得体会，可是却无从下手吗？以下是小编帮大家整理的心得体会范文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

对于计算机培训课程心得体会和方法一

通过为一周的实训，巩固本学期所学习的知识，强化的各种基于工作的过程的各种操作技能，进一步培养学生熟练处理word文档的综合应用、excel高级数据管理、powerpoint演示文稿高级制作技巧及internet网络综合应用能力，并为学生参加计算机水平考试及办公自动化考试作好准备。

1、word中文处理的综合应用

2、excel电子表格的综合应用

3、powerpoint演示文稿的制作技巧

4、申请邮箱、收发邮件、outlookexpress的使用

5、信息检索与信息的综合应用

6、利用serv—u软件创建与配置ftp站点，实现文件的上传与下载。

7、web站点的创建与配置，网页的浏览(选)

“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行!”在短暂的实习过程中，让我深深的感觉到自己在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到十分的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，这时才真正领悟到“学无止境”的含义。在实训的过程中，通过老师的悉心指导，我能够比较熟练地掌握word中文处理的综合应用、excel电子表格的综合应用、powerpoint演示文稿的制作技巧等等。对于计算机基础知识的掌握，我已经不是只停留在实训前的一知半解上，也不只是只懂得理论而没有实践。但是这一个星期的实训也不是一件轻松的事，在这个过程中我学到很多的同时，也有过不少的挫折。

下面就拿我在实训中遇到的一些主要问题来做说明吧：

文档的处理。由于之前寻书本的理论知识了解不够，同时实际操作比较少，所以在实训过程中就难免会找不到最基本的菜单栏中的项目。

在这个时候，就会花费不少的时间去寻找，理所当然地就会减慢做题的速度。不过勤能补拙，平时回到宿舍我都会利用自己的电脑去巩固加强自身的不足，进行多次反复的练习。功夫不负有心人，通过几天的努力，我现在终于能熟练掌握每一个基本的操作了。

2、excel电子表格的综合应用。excel应用一直是我最头疼的环节，对excel知识的掌握薄弱，使得我在实际操作过程中遇到诸多的困难：有时做起题来真的是一头雾水，对多种函数应用不熟练，尤其是条件函数和数据透视表方面的应用。不过，三人行必有我师，通过问身边的同学，和请教任课老师，我现在也能掌握多种常用的函数应用，对excel电子表格的综合应用也有了一个清晰的思路。

3、powerpoint演示文稿的制作技巧。ppt虽然是平时接触得比较多的一个方面，但是平时自己所制作的ppt其实是比较普通的，没有什么技术含量，能过本次的实训，我真实地体会到：很多东西每个人基于平常的了解基本上都是一样的水平，但是要真正掌握一门知识，做到和别人的不一样就真的需要下很多的功夫了

这次的计算机实训，时间不长，短短的一周，可是我学到了很多知识，特别是提高了综合分析应用的能力。掌握了很多以前只是一知半解的知识，实在是受益颇丰，感受良多。

此次计算机基础知识的实训，作业很多，每天都是在机房里做老师布置的word、excel、powerpoint等的习题，整天面对着电脑屏幕，有时候会有种眼花缭乱的感觉。我清楚地记得，在做excel方面的习题时，自己就像是遇到了拦路虎，面对那些对我而言有些复杂的表格，有时真的无从下手，有时做了很多次又是错误，真的很有挫败感。

不过同时也使我清晰地认识到自身的不足。之前对基础理论知识掌握不到位，平时上课不够用心，只是掌握一点皮毛就自以为是，沾沾自喜。其实不然，要想真正掌握一门知识，一项技能，真的需要花费很多少心思，而不只是一天两天。

在这个过程中，我也深深体会到向他人学习和请教的重要性。面对不会操作的一些习题，结合自己的实际，我及时地向身边的同学请教，也得到老师的指导。从中使我感受到，很多时候合作来得很重要，有些东西在不违背集体原则的前提下，要懂得及时和身边的同学合作。这样不仅增进了我们的友谊，在合作的过程中也使用我们相互促进，共同进步。学到了很多知识，特别是提高了综合分析应用的能力。

实训过程是繁琐的，但同学们都表现得很积极，不怕课程难，相互帮助一起分析。很多同学甚至吃了饭就一头扎在实训中。任课老师也非常认真负责，耐心讲解，细心指导，一点一点解答同学们的疑惑，直到同学们理解了为止。在实训中，分析、讨论、演算，机房里充满了浓浓的学习气氛。此次实训培养了同学们耐心的工作作风，增强了同学们的合作意识，提高了大家的应用分析能力。

虽然在这个过程中有过苦辣，但是却也很充实。因为在这个有些忙碌的过程中，我真的学到了想要的东西，尤其是对office办公软件的应用。

作为一名大学生，对office办公软件的熟练掌握是必须的，也是最基本的，这对于我们每个人以后的工作也是非常有用的。但是学习计算机基本操作只是学习的一部分，在这一周的实训中，我学到的更多的是理念上对计算机应用的认识，就是它在现代生活中作用：

当今企业竞争范围的伴随社会市场经济的发展以及信息化程度的不断提高而日益扩大，这样就要求企业在各个方面加强管理，要求企业有更高的信息化集成来实现对企业的整体资源进行集成管理。现代企业都意识到，企业之间的竞争是综合实力的竞争，要求企业有更强的资金实力，具备强有力的管理能力和更快的市场响应速度。因此，引入计算机系统的意义是非常重大的。

因此，我很感激能够有此次的计算机实训课程，给我了一次真正用心把理论知识转化为实际操作的机会。感谢那些在实训过程中给过我很多帮助和建议的同学朋友们，也真心地感谢陪伴我们一起度过这一个星期的两位老师，谢谢他们的耐心指导!

对于计算机培训课程心得体会和方法二

1.国内外的研究现状

目前国内外实现的手语识别系统主要分为基于传感器的系统识别和基于图像处理的识别系统。利用传感器识别的系统就是利用空间加速度和角速度这两个参数来进行的，当信息量比较大时，能更方便的获取到数据；缺点是需要在手臂上装置大量装置在表达上带来了不便性。基于图像的视觉识别是用摄像机采集手势信息进行识别的技术。这种方式的优点是动作的识别更加自然，缺点是图像处理识别时容易受到环境的干扰。

手势识别领域的研究在国外要比国内早，国内最早开始研究手势手语的识别是哈工大团队提出了将多种手势识别算法融合的方法，这种方法在分类时特征和模型的参数都很少，但这种技术对手语手势的识别在那个年代取得了良好的识别效果，通过将神经网络和hmm算法相结合，使系统对简单静态手语的识别率达到百分之八十以上。随着技术的发展，人们将gmm模型运用到手

语识别系统中，通过这种方法对手语识别得到的结果更好。20xx年，南开大学的李国峰等人研发了基于mems加速度传感器的简单输入系统，该系统也为自热的人机交互研究开启了新理念。20xx年华中师范大学团队开始了基于加速度传感器手语识别研究，对预设的八种手势进行识别，其识别率达到了85.3%.20xx年，清华研究团队利用semg信号去识别手臂和手指动作采用多电极阵列获取semg信号，虽然实用性不是很强，识别率不是很高，但是在该领域的探索研究，做出了大量的探索工作。20xx年，由于传感器的手势识别领域的快速发展，国内学者张欣和陈勋等人将传感器技术与生理信号相互结合，构建了手势识别系统的远程医疗系统，该系统研发为识别领域注入了新的血液，使得国内对相关领域的研究更加热衷起来。

2.课题研究的意义

根据世卫组织最近的一项报道表明，在全球有6亿多的残疾人，其中就聋哑人占残疾人口的10%.截止到20xx年末，中国残疾人的数量已经占到全国总人口数的百分之六，是世界上残疾人最多的国家。在这些残疾人当中，具有听力障碍的人占33%,人数大约为2780万，这些人中只有少部分人只有听力或语言障碍，而大多数人完全失去了与健康人类正常沟通的能力，手语则是它们唯一的交流方式。对于健康的人们来说，除一些专业人士外大部分人并不能理解手语的含义，那么将手语转换成声音和图像并被人们轻易理解就变得很有实用价值。这将清除它们与社会交流的障碍为它们融入到有声世界提供了很大的帮助。手势手语是将人体产生的动作赋予了特定的含义且高度的结构化后的集中体现。

.它主要是由人的手势决定也会有一些面部表情进行辅助，因此我们要对手语进行识别，首先必须要弄清手势含义，目前很多对手语的识别是依靠计算机视频识别来实现的。自上世纪九十年代以来，计算机技术得到迅猛发展已经深入到生活的方方面面之中影响迅速扩大，而且在日常生活中多模态接口技术已经变得越来越普遍。虽然传统鼠标和键盘随着计算机技术飞速发展而变得越来越先进，但是由于人的需求也在发生着很大的变化，这些传统设备也逐渐凸显出了它们的局限性，在虚拟现实和人机交互上这种限制是有着明显的表现。人机交互中手势是输入和输出的非常重要的方式，所以手势识别是多模式接口技术的一个重要部分。

随着技术的不断革新，用户对传统计算机的要求已经不仅仅局限在便利性和人机交互的方面，导致传统设备在人机互动方面已经无法满足用户的需求。而手势识别就是解决高人工智能领域的局限性问题的，它作为多模式人机接口技术已成为当前计算机技术继续深入研究的方向，能使通信在人机交互界面技术上使用的更加自然和谐，手势识别最接近的就是手语识别，对它的研究涉及心理学、人工智能、计算机视觉等多领域的学科研究，而且作为日常生活中沟通的一种方式已开始受到大批专家和学者的关注，并在手势识别研究方向开始投入大量科研经费和精力，由于手势手臂本身较为复杂而且它的时间和空间差异使得手势识别已经成为一个具有挑战性的多学科交叉融合的研究课题。

1.手势的表示

手势表示通常是利用手势模型和模型参数来表示的，所以在识别手势的时候首先要要对手势建模，识别是根据手势表示内容而选取手势特征量与模型匹配，由于环境文化和地区的不同会导致了手势的差异，可能会有使用不同的表达方式，所以手势通常是一个不太明确的概念，有时手势表达的含义在不同情景下承载的信息是不同的。比如不同地区表示暂停的时候是左手在上右手在下，而其它地方可能就是右手在上左手在下。

本文设计的关键是对手势的建模训练，尤其是对待识别的手势的确定。具体的应用决定了采用什么样的手势模式，只有建立准确的手势模型才能利用算法进行对识别到的手势做出正确反馈。通常手势建模和手势识别所使用到的方法是相异的，采集手势特征数据的方法也不一样。目前基于数据手套的特征捕获方法是比较常用的采集数据信息的方式，通过选择相应的识别算法实现手势的识别反馈。

2.常用手势识别算法分析

2.1人工神经网络算法

这种算法还具有抗干扰能力和容错性强识别速度快等优点，它能把预处理和识别的过程同时进行处理。在目前的识别领域中，运用的比较多的神经网络是误差反向传播神经网络（简称网络）。bp神经网络结构图算法是一种有