学习大数据心得体会范文第1篇
在大数据分析的应用当中, 在线学习算法是十分重要的, 随着科学技术不断发展的步伐, 对大数据的计算逐渐由批量计算变成在线计算, 这是十分具有现实意义的, 但是在在线学习算法的发展过程中, 也开始逐渐面临一些新的问题, 目前主要面临的关键问题有三个, 以下就对这三个问题进行详细的分析。
(一) 收敛性较低
流数据往往是比较随机的, 但是随机产生的流数据也要进行实时的处理, 及时对分析的结果进行反馈, 并且由于流数据的价值有效时间往往比较短, 所以在计算之后会将大部分的数据丢弃, 只留下小部分比较有用的数据, 所以对于这种计算, 就必须要让系统拥有一定的收敛速度可以保证流数据能在有效的价值时间内体现出它的有用性, 尽管在线学习算法在一定程度上比以往的批量的学习算法拥有更高效的计算效率, 但是却没有比较好的收敛性, 因此无法对分析实时的流数据的需求进行满足。
(二) 可扩展性较低
流数据的数据量是非常庞大的, 并且只要数据源还在活动, 那么数据就会一直产生, 所以大数据很难用一个数字表达出来, 并且在使用系统对流数据进行计算的时候, 由于没有足够大的硬件空间对无限增长的数据进行储存, 所以无法有效管理好所有的流数据, 而且在线学习算法中也不对流数据进行储存, 只是对内存中的数据进行计算, 所以其没有比较好的可扩展性, 影响了在线算法的性能。
(三) 在线学习的自动化工具较少
在线学习算法要想在对大数据的处理上达到要求的目标和满意度, 就必须经过一些数据格式的转化、算数参数寻优等的过程, 在以往的批量计算中, 由于静态训练, 所以产生了很多比较成熟的自动化工具, 比如Libsvm自动化工具等, 但是在线学习算法在训练的过程中, 由于流数据产生的速度快且大量, 所以都是进行动态训练, 而且在计算的过程中, 由于算法的多样化, 导致在进行在线算法学习的过程中没有可以利用的自动化工具, 所以在线学习算法在发展的过程中受到了一定的阻碍。
二、在线学习的算法
(一) 在线学习的线性模型
1. 感知器的在线学习算法
感知器是一种属于机器学习仿生学领域的分类学习机的模型, 它拥有着很多比较复杂的算法, 所以在机器学习的算法中得到了充分的使用, 其中当分类正确的时候, 为了让权重不发生改变, 就对其权重向量进行“赏”, 而当分类发生了错误, 它就对向量进行“罚”, 修改发生的错误, 使之能够转换成正确的方向。它往往是用求和的方式对错误的分类中的样本进行惩罚, 其主要的公式是:
其中Γ是一种错分样本中的下标集, JP (w) 是一种风险泛函。
感知器的算法属于一种赏罚的算法, 它能够充分解决线性之间能够进行可分的问题, 它的出现在一定程度上推动了使用机器进行学习的发展, 在感知器算法中还有一种二阶感知器, 它具有一定的收敛性, 能够不断更新感知器的公式对大数据进行计算。
2. 在线学习中被动-主动的算法
在线的被动-主动算法是一种拥有全局最优解并能将其实现和验证的凸优化的模型, 它主要的核心思想就是在一个样本的支持向量机的基础想, 有效转变向量机的最大间隔的约束, 并且被动-主动算法中有一种更新规则, 就是当新产生的数据没有错误, 该算法就不会进行更新, 但是当新的数据由错误时它就会进行主动的更新, 保证数据的准确性。
3. 在线的稀疏解学习算法
稀疏解的产生是在通过批量的整体训练中, 获得边界上的最优值。但是在在线学习算法中, 由于其采用的训练方法是随机的梯度下降法, 因此很能保证算出的解的稀疏性, 所以使用梯度截取法, 可以获得有效的稀疏解, 通过将更新的权重值设置为0, 使产生的特征数目较大, 就可以产生稀疏的权重向量, 此方法与随机梯度下降法相比, 可以降低对在线学习算法的性能的损害。
(二) 在线学习的非线性模型
在线学习中的非线性模型有四种, 其中包括核感知器、核在线被动-主动算法、固定的缓冲器的核在线学习算法以及核在线梯度下降法, 核感知器就是线性模型中的感知器算法的推广, 它主要是通过利用核函数的思想构建出的非线性的感知器算法, 在一定程度上提高了算法中的分类能力;核在线被动-主动算法也是通过核函数来实现非线性化的模型, 尽管它在处理批量的向量机的问题上有比较大的成就, 但是由于还没有通过实用对数据进行训练计算, 因此在在线学习算法中还没有进行大量的运用;固定缓冲器的核在线学习算法是集合随机感知器每次分类出现的错误, 当其充分饱和之后, 使用感知器将缓冲器中的样本剔除, 然后再引进一个新的样本, 在一定程度上保证了数据计算的稳定性。
(三) 非传统的在线学习算法
非传统的在线学习算法主要有两种, 多任务在线学习和组LASSO在线学习, 其中多任务在线学习是在学习共享信息的模式中进行多个有关联的任务的学习, 这种学习的方法比一般的单个任务学习的方法要好, 在一定程度上提高了计算的效率;组LASSO在线学习算法拥有易用性的特点, 时间的复杂度比较低且计算比较高效, 所以常常用在学习目标的变量以及选择特征上。
三、结束语
在大数据发展的时代下, 尽管给在线学习算法带来了一定的机遇, 但同时也带来了许多的挑战, 由于以往传统的批量机器的学习技术随着时代的发展已经不能满足分析大数据时的具体需要, 因此在线学习的算法通过直接在内存中对数据进行实时的计算, 成为了现代流数据学习比较有用的工具, 但是目前我国的在线学习还存在着一些问题, 所以本文通过研究在线学习的算法, 希望能为在线学习算法的发展提供一些有用的信息, 促进我国在线学习算法的可持续发展
摘要：随着社会的不断发展, 大数据中需要实时处理大量且高速的数据的领域越来越多, 因此如何将大数据转变成在社会上通用的信息变得尤为重要, 而随着社会发展应运而生的在线学习算法是有效处理大数据的一种有力的工具, 因此本文主要对面向大数据分析的在线学习算法进行了研究, 希望能够为解决目前挖掘大数据任务产生的困难提供一点依据。
关键词：大数据分析,在线学习,算法研究
参考文献
[1] 李志杰.面向大数据分析的多任务加速在线学习算法研究[D].武汉:武汉大学, 2015.
学习大数据心得体会范文第2篇
一、基于大数据下分布式机器学习的特点
(一) 独特的学习程序
在传统的计算机学习或者是编程方面, 一般的程序的执行都是由上到下逐条执行, 效率比较低, 而且对于过长的程序或者是复杂的程序的执行耗费的时间会更加的长, 而机器学习则完全不一样, 它是一种分布式的集群特点, 排序映射集中分配要素, 是一种非迭代过程的机器学习, 而且具有单通的特点。相比传统的计算机编程在其稳定性以及程序出错率等方面比较具有明显的优势[1]。
(二) 并行性
并行性主要体现在数据以及模型等两方面的内容, 一般而言传统的计算机在处理数据以及模型当中都是有序的进行, 先进性模型的判定, 再把数据带入模型进行学习或者是实现某一功能, 而在机器学习当中, 在处理数据以及模型时候, 两方面同时进行, 要实现这一功能对于编程能力以及硬件的标准要求都是非常高的, 因此并行性指在同一时间对于大数据以及模型进行同时处理。而且对于逻辑恢复以及主题建模可以进行学习以及记忆, 其中并行的最大特点就是对于数据的处理速度要高于一般的计算机处理能力[2]。
二、分布式机器学习的策略
(一) 分配与调度
在机器学习当中, 比较常见是对于算法的研究以及应用, 其中比较常用的算法是随机梯度算法, 它是机器学习经常使用的算法。其中涉及的是概率论中的逻辑回归以及线性代数中的矩阵分解, 主要是迭代计算后, 能够获得其适配方向。在应用此算法的过程中, 此算法对于系统的编程代码的执行以及通讯整体会降低, 因此为了解决这一问题, 一般采用近似法执行, 能够克服资源的约束以及限制。机器学习与其他计算机不同的特点在于其独特的数据依存结构。以及分析套索等相关参数, 机器学习的依存关系往往不受限制, 不均匀的收敛是机器学习的特点之一。在相同程序的代码下, 其中的迭代虽然数量相同但是模型参数实际上并不能完全的收敛其最佳值。在具体的机器学习当中假如某一参数变为零值, 将始终保持非零值, 而成为零的参数。在大概率下是收敛的, 这种收敛相当于是不均匀的收敛, 在机器学习当中子集的更新速度比较紧凑, 在具体的矩阵参数化模型当中, 将会分解更多的载体, 在计算的存储以及计算和通讯等过程会进行加速处理, 进而节约了比较大的成本[3]。
机器学习程序主要是依存关系, 根据具体的分布式学习的程度, 需要对于程序中的内部关系进行全面以及具体的了解以及掌握。然后再利用机器学习中的调度以及分配, 进行计算机程序代码的优化处理以及明确的执行。一般而言在于模型参数以及收敛中的目标函数, 能够通过实际的计算, 获得合适的数值, 然后采用科学合理的调动策略进行接近理想化的执行。因此在机器学习当中处理并行能力主要依赖于分配以及调度的处理, 对于其中的各种数据参数进行优化处理。进而达到比较可行的目的。
(二) 计算以及通讯连接
在整个计算机的编程当中, 最为重要的是对于程序的计算以及通讯, 往往一个编程代码的优劣根据系统执行代码的时间来计算, 在同样做一件事, 系统执行的响应的速度比较快以及时间比较短则是比较好, 因此在机器学习当中, 应用合适的算法以及更新方程进行计算, 在机器学习的执行过程中, 把数据分配在并行计算的机器中, 首先要明确数据分区的要求, 及时更新数据库里面的函数内容, 求取数据样本最外层的数据总和, 并划分数据的子集, 同时加快数据并行处理的速度。整体而言在机器学习当中处理数据的能力以及程序执行的速度都要比传统的计算机要高, 关键的技术在于机器学习当中的并行性, 因为并行的特点, 所以对于机器学习的硬件也是有要求的, 一般的硬件是无法达到并行处理的要求的, 因此软件技术能达到但是实际的硬件跟不上, 也是运行不了的[4]。
三、结论
本文通过对于机器学习的简单认知, 我们知道基于大数据下的分布式机器学习的策略以及原则, 其中比较重要的是对于数据以及模型的处理, 其中最主要的方式是并行式的处理方法, 相比传统的计算机的处理方式其中对于代码的执行以及稳定性都要高。同时对于分布式机器学习最大的特点在于, 可以提高统计以及算法的准确性, 一般的传统计算机是根本达不到的, 完善分布式机器学习的功能, 扩展其应用领域, 更好地服务生活。
摘要：随着时代的进步, 人工智能时代渐渐到来。生活以及学习当中随处可见人工智能的科技产品, 而人工智能也成为这个时代比较科技以及前沿的词汇, 围绕人工智能时代的科技创新以及学习层出不穷。而实际上人工智能是建立在机器学习的基础上的, 机器学习的基础则是基于大数据的分布而形成的。本文主要对基于大数据下的机器学习的策略以及原则进行分析以及研究。
关键词：分布式,大数据,策略以及原则
参考文献
[1] 德米什·哈萨比斯, 庄晓旭, 闫冉.阿尔法围棋:机器学习掌握围棋这项古老技艺[J].英语世界, 2017 (9) :37-40.
[2] 崔丹丹.机器学习在网络入侵检测中的应用[J].信息与电脑 (理论版) , 2018 (1) :45.
[3] 张擎.基于机器学习方法的若干生物特征识别关键问题研究[D].济南:山东大学, 2015.
学习大数据心得体会范文第3篇
基于智慧城市与物联网等概念的产生, GIS技术应用范围逐渐扩大, GIS数据集随之形成, 提高了数据处理要求。新技术的出现要求标准化相关工作人员开展跨区域合作, 进一步促进大数据与云计算以及GIS技术的深度融合。
1. 地理空间大数据应用阐释
对于自然学科与社会学科而言, 地理学科始终发挥着纽带作用, 而具体的研究内容主要涵盖了地球表面的所有, 大气对流层、水圈、岩石圈上部与生物圈等, 同样包括了大量数据, 最常见的就是遥感卫星数据、土地资源、环境水利与地震传感数据等等。由此可见, GIS技术处理数据相对复杂, 而且数据量极大。在涉及大量数据的基础上, 由于数据来源与应用存在差异, 所以数据格式也十分多样。除此之外, GIS数据受其多样性的影响而表现出结构的复杂性, 所以在GIS数据处理、服务与标准化方面都增加了难度。在GIS数据不断增多的情况下, 在处理数据的时候, 也必须要满足高效的基本要求。特别是新技术与要求的形成, 都对标准化工作人员提出了全新的要求, 必须实现跨领域合作, 并且科学合理地制定与市场发展相适应的标准要求, 为云计算、大数据以及GIS的有机融合提供必要的保障, 以实现大测绘时代的全面可持续发展。这样一来, 要求服务商创新并改进自身服务能力与水平, 只有这样, 才能够构建新型地理信息服务模式, 构建更加开放性资源共享与应用集成服务平台, 为地理空间框架的形成给予必要的支持。在实践过程中, 数据主要来自各种应用与行业, 因而要制定统一标准, 确保各种结构数据得以融合, 便于实际的使用。
根据当前发展状况可以发现, 大数据的未来发展, 最重要的来源就是移动设备领域, 而且移动互联也将逐渐成为常态。在这种情况下, 可以迁移GIS数据信息至云中并开展相关性的处理工作, 能够提供下载使用的机会。与此同时, 借助网络处理服务还可以提供云访问的服务。而要想实现以上目标, 最关键的就是要在各个部门与行业中构建相对应的标准要求, 进而与协调化与科学化等相关要求相适应。
2. 基于云计算的测绘地理信息应用
第一, 云计算所指的就是将与互联网相关的服务增加、使用与交付模式等当做重要基础, 对互联网进行合理地运用, 并提供容易扩展且具备动态化性质的资源。一般情况下, 云计算的具体优势表现在以下几个方面:
1) 安全性显著。通过对云计算的运用, 可以有效地规避数据丢失或者是被病毒严重侵害。为此, 这种技术也被称作高安全性与可靠性的数据存储中心;
2) 便捷性突出。在运用云计算技术的过程中, 对用户端设备的要求并不高, 所以实际使用也相对便捷;
3) 数据共享。在云计算技术的应用下, 能够实现各设备数据的有效共享;
4) 无限可能。使用网络的过程中, 借助云计算能够实现无限可能, 如图一。
第二, 在大数据处理方面无法借助单一计算机开展, 应尽量选择分布式计算架构, 与云计算分布式处理、虚拟化技术与云存储相互结合。在这种情况下, 云计算逐渐发展成大数据必要的基础平台与技术, 应用于测绘地理信息方面的前景可观。其中, 在技术层面, 行业云服务模式与技术模式都十分适用于测绘地理信息领域。在测绘地理信息行业云构建的基础上, 可以共享数据信息, 并且使得数据被有效地转换成相对应的服务, 进一步增强业务价值。在成本消耗层面, 构建行业云的基础上, 企业无需再次构建数据中心, 使得IT部门运行的成本得以减少。在管理层面, 与行业云行管的设备资源并不属于具体企业, 而且要求具备较高专业水平的工作人员予以全面维护。这样一来, 企业软件系统即可获取更高的可靠性。在此基础上, 行业云在提供基础服务的基础上, 同样也还有更加丰富的上层应用, 所以开发全新业务的过程中, 也仅仅需要对既有应用与服务予以利用, 而无需对系统做出重新地开发。由此可见, 实际的效率显著提高, 人力资源得以节省。
3. 大数据标准化工作研究
首先, 大数据技术的出现与应用对于科研部门、政府部门与产业部门带来了极大的冲击。与测绘地理信息相关的大数据, 具体指的就是模拟数据、矢量数据、影像数据、空间数据、元数据与时空传感器方面的数据信息等。目前, 传感器是采集数据最关键的工具, 通过传感器所获取的遥感影像价值极为明显, 能够在科研以及商务等相关领域得到有效应用。但有必要注意的是, 始终性能较高的计算机在处理数据的过程中, 要消耗大量资源。对于统计分析而言, 分析复杂关系需灵活应用多维数据方格。基于实时数据的大量应用, 部分分析工具也应当突破原有主存储器的约束, 对多样化方式展开分析工作。在此基础上, 社会网络与商业情报同样可以将大数据技术引入其中。由此可见, 大数据标准化已经成为市场发展必然的需求[1]。
其次, OGC为更好地对大数据面对各种方面问题进行处理, 开设了大数据开发组。而在实践过程中, 此开发组开展了以下工作:
1) 工作通信基础设施的构建, 即公共维基百科网站;2) 组织技术委员会举办会议与电话会议;3) 与OGC内外部不同的工作组形成相对应联系并有效沟通;4) 科学合理地制定灵活且完善的专题计划, 实现信息共享效果的有效提升;5) 对公共维基百科网站进行运用, 进而对前瞻性建议以及成果及时发布。
4. 云计算标准化工作
4.1 云类型
借助OGC所构建的云类型, 涵盖了专用云、共用云、公用云以及混合云四部分:
第一, 专用云。具体指的就是借助第三方的途径对云进行管理, 能够被布设在企业系统与应急备用设备当中。以智慧城市建设过程为例, 将云计算作为重要目标, 积极签订云计算借用协议, 并构建了云GIS环境, 将专用云的作用充分发挥出来。
第二, 共用云。各机构共享云, 可以同时完成相同任务亦或是特殊组织任务, 在机构的作用下完成直接管理, 也能够借助第三方管理。共用云能够被布设在企业系统与应急备用设备当中。
第三, 公用云。在云服务产业提供者所提供的云, 任何人与产业群体都可以予以使用。
第四, 混合云。这种云类型主要是能够推进数据与应用移动标准化亦或是专业技术目标实现的不低于两种的云。
4.2 与云计算相关的OGC标准
在OGC基础上构建了地理空间信息标准, 更好地共享地图与数据, 描述地理空间数据与服务, 并全面整合自动化传感器的数据信息。一般情况下, 与云计算相关的OGC标准超过30种。其中, 与数据服务相关的标准内容主要有网络要素服务、网络地图服务、传感器观测服务以及覆盖服务等等。而与编码相关的标准则主要有符号编码、SLD、过滤器编码与GML等。在处理服务方面, 最常见的标准具体表现在网络处理服务与坐标转换服务等方面。
4.3 与云计算相关的标准工作组
第一, OGC与Geo权限管理领域工作组。在实践过程中, 这一与云计算相关的标准工作组, 深入地开发了Geo RM参考模型, 最基本的工作内容就是协调各方面, 以保证数字权限管理对于地理空间信息团体展开深入开发与验证。其中, 借助Geo RM参考模型能够制定与开放接口以及编码相关的OGC标准。在这种情况下, 各系统都可以有效地参与至地理空间数据服务与知识产权保护工作的过程中。
第二, OGC安全领域工作组。该工作组最核心的工作内容就是验证相关身份并限制访问, 在对密码合理运用的基础上进行有效地保护。在实践当中, 应积极构建可靠性较强的通信机制, 以保证为联盟当中各成员的信息交换提供必要的条件。与此同时, 应在许可中确定明确的权限, 如果不具备权限亦或是超出权限的范围, 是不允许对许可方案地理数据进行使用的。在此基础上, 还需要发布有效的许可证。
第三, 标准工作组。在该工作组中对标准进行了有效制定, 并将标准作为重要基础。
由此可见, OGC标准和相对应的体系设计都将云作为主要目的, 而构建的目标则是跨平台操作, 云平台在其中发挥着不可替代的作用。另外, OGC相关工作组处于积极工作状态, 所发布内容主要有地理空间信息标准和云、开放源、关联数据与地理空间信息标准等, 对于云计算安全问题进行了有效地解决。只有这样, 才能够全面提升空间数据处理的效率, 为国家经济建设提供高质量服务。
结语
综上所述, 大数据与云计算逐渐发展成现代技术领域的前沿科学技术, 并被广泛应用在测绘地理信息中。为此, 与地理空间相关的信息服务必须与时代相适应, 科学合理地引入大数据与云计算技术, 制定满足需求并具备开放性的标准。
摘要：在信息技术发展的基础上, 大数据与云计算等相关技术逐渐发展成为现代产业关键技术, 实现了传统数据处理方式的革新。基于此, 文章将测绘地理信息的大数据与云计算等作为重点研究内容, 提出了应用标准化的相关性体会。
关键词：测绘地理信息,大数据,云计算,标准化,体会
参考文献
学习大数据心得体会范文第4篇
首先，开展解放思想大讨论活动，是深入学习xx大精神和“xxxx”重要思想的具体行动。党的xx大提出新世纪我国全面建设小康社会的奋斗目标，对经济、政治、文化等方面的任务做出重大部署，而且在理论和实践上都有许多新的突破。要理解好、贯彻好xx大精神，最重要的一点，就是要按照“xxxx”重要思想的要求，适应实践的发展，以实践来检验一切，自觉地把思想认识从那些不合适宜的观念、做法和体制的束缚中解放出来，从对马克思主义的错误的和教条式的理解中解放出来，从主观主义和形而上学的桎梏中解放出来。
把思想认识转变到与xx大要求相适应的状况上来，把力量凝聚到xx大提出的奋斗目标上来，聚精会神搞建设，一心一意谋发展，紧密团结在以xx同志为总书记的党中央周围，实现新世纪的宏伟目标。如果我们的思想还停留在过去的阶段上，就会使主观认识与客观实际相脱离，就难以坚持解放思想、实事求是的思想路线，就难以准确地理解和贯彻落实xx大精神，就跟不上发展的形势，就承担不了领导赋予的重任。
其次，开展解放思想大讨论是新形势新任务的要求。从国际形势来看，当前国际局势复杂多变，世界经济一体化进程进一步加快，国与国之间在科技和综合国力方面的竞争越来越激烈。
我国加入世界贸易组织以后，我们不得不直接参与国际竞争，正在面临着旧的体制和工作方式与国际如何接轨的挑战，客观上要求我们必须通过解放思想再讨论，对当前的国际形势有清醒的了解和认识，审时度势，把握大局，制定对策，力求在激烈的国际竞争中取胜。
从国内形势来看，党的xx大吹响了全面建设小康社会的号角，党中央、国务院先后出台了一系列促进经济发展的方针政策，全国各地都在抢抓机遇，加快发展。
第三，开展解放思想大讨论，要始终保持昂扬向上的精神状态，用创新精神解决前进中的困难和问题。当前，运用马克思主义于中国实践，最根本、最紧要的任务就是运用创新的理论即“xxxx”重要思想回答和解决在创新实践中的重大问题，从而达到解放思想、实事求是、统一思想、团结奋进的目的。
历史一再证明，有碍于思想解放、思想统一的问题首要的是理论问题。一些人之所以有这样那样思想上的迷惘、认识上的迷雾，其深层根源在于理论上的不清醒，即不能用创新精神对待创新理论，不能以创新理论回答和阐释影响和制约解放思想、统一思想的重大理论问题。
创新的理论掌握群众，并不是一个简单的事情，需要做大量艰苦细致的工作，需要增强寓事于理、以事明理的说服力，需要提高激浊扬清、祛邪扶正的战斗力，需要解放思想、实事求是，不断地直面和解决前所未有的新问题。
同时，也要尊重群众的首创精神，以不断丰富创新的理论。
把“xxxx”要求贯穿于党的思想、政治、组织和作风建设的各个方面，落实到各项具体工作中去，从而在实践中解决解放思想、统一思想的问题，解决实践的理论指导问题，解决理论的创新发展问题。在发展的实践中发展创新的理论，以发展的创新理论指导实践的发展，这就是马克思主义理论与实践统一论的真谛，也是在解放思想中统一思想必须遵循的基本规律和根本原则。
学习大数据心得体会范文第5篇
习总书记谈到的过去5年，甚至38年以来国家的变化，本人也深深的感觉到了社会的日益变化，老百姓的物质生活达到了极大的提高，甚至达到了想过年就过年的程度，在精神文明建设中，宣传正能量，带动了社会的新风气，在20年前出现的不孝顺等现象现在基本绝迹，我觉得这是老百姓不仅仅是有饭吃的、有衣穿、有床睡的问题，而是我们丰富了生活物质，老百姓的经济能力有了，老有所养才能实现，这是最基本的原因。
党领导的全国各族人民现在的幸福指数也明显提升，国家正在大力提高人民的生活幸福指数，环保部大力整顿各行各业污染行为，短时间给我们施工造成了一定影响，但是从长远来看，确实是一项利国利民的民生措施。在我部施工的绿化工程中，优化配比，在上边坡一级坡的绿化草种中也参配了花木，在以后的高速公路运行中 ，给大家的旅行带来视觉的享受。在我施工现场居住的农民工兄弟的住宿条件也比较理想，单位面积28平方左右居住4-6人，甚至还有空调，解决了工人兄弟炎炎酷暑休息的问题，生活标准最低的也有12元，顿顿有肉吃。
虽然作为一名基层党员在国家大业中做不出什么突出贡献，但是我从习总书记十九大报告中找出了力所能及的一项，“水利、铁路、公路、水运、航空、管道、电网、信息、物流等基础设施网络建设”，美好国家的建设还是需要我们这种群体的，我想每人都做好自己的一点，我们伟大的党，拥有8000多万党员，每个人都在自己的岗位上做出自己应有的贡献，我们的新时代必将胜利到来。
践行党员的那份初心，得从小事做起，做好每日的平凡小事，因为这些小事在施工中并不是小事，在高速公路建设的每个日日夜夜，我们都将安全放在首位，安全包括建设过程中的施工作业安全、也包括施工设计的方案是否安全更包括将来的通车运行我们的劳动成果是否满足行车安全。
在施工过程中严格按照安全施工方案进行施工，杜绝违章作业。
在施工过程中严把质量关，把质量当成大事去抓，对不满足图纸、规范、质量标准及上级单位要求的必须整改或返工处理。
在在施工过程中严格按照设计图纸进行施工，并对施工图纸不能满足通车运营安全的我们及早提出变更，确保通车运行的安全。 践行那份初心，少不了担当。作为项目部一名现场生产主管，也要尽到自己服务现场的职责，做好服务队伍，服务好现场的需要，主动并及时根据各个工作面来协调各个劳务队伍的生产情况，做到有计划、有保障、有目的的组织生产建设。