學習大數據心得體會范文第1篇
在大數據分析的應用當中, 在線學習算法是十分重要的, 隨著科學技術不斷發展的步伐, 對大數據的計算逐漸由批量計算變成在線計算, 這是十分具有現實意義的, 但是在在線學習算法的發展過程中, 也開始逐漸面臨一些新的問題, 目前主要面臨的關鍵問題有三個, 以下就對這三個問題進行詳細的分析。
(一) 收斂性較低
流數據往往是比較隨機的, 但是隨機產生的流數據也要進行實時的處理, 及時對分析的結果進行反饋, 并且由于流數據的價值有效時間往往比較短, 所以在計算之后會將大部分的數據丟棄, 只留下小部分比較有用的數據, 所以對于這種計算, 就必須要讓系統擁有一定的收斂速度可以保證流數據能在有效的價值時間內體現出它的有用性, 盡管在線學習算法在一定程度上比以往的批量的學習算法擁有更高效的計算效率, 但是卻沒有比較好的收斂性, 因此無法對分析實時的流數據的需求進行滿足。
(二) 可擴展性較低
流數據的數據量是非常龐大的, 并且只要數據源還在活動, 那么數據就會一直產生, 所以大數據很難用一個數字表達出來, 并且在使用系統對流數據進行計算的時候, 由于沒有足夠大的硬件空間對無限增長的數據進行儲存, 所以無法有效管理好所有的流數據, 而且在線學習算法中也不對流數據進行儲存, 只是對內存中的數據進行計算, 所以其沒有比較好的可擴展性, 影響了在線算法的性能。
(三) 在線學習的自動化工具較少
在線學習算法要想在對大數據的處理上達到要求的目標和滿意度, 就必須經過一些數據格式的轉化、算數參數尋優等的過程, 在以往的批量計算中, 由于靜態訓練, 所以產生了很多比較成熟的自動化工具, 比如Libsvm自動化工具等, 但是在線學習算法在訓練的過程中, 由于流數據產生的速度快且大量, 所以都是進行動態訓練, 而且在計算的過程中, 由于算法的多樣化, 導致在進行在線算法學習的過程中沒有可以利用的自動化工具, 所以在線學習算法在發展的過程中受到了一定的阻礙。
二、在線學習的算法
(一) 在線學習的線性模型
1. 感知器的在線學習算法
感知器是一種屬于機器學習仿生學領域的分類學習機的模型, 它擁有著很多比較復雜的算法, 所以在機器學習的算法中得到了充分的使用, 其中當分類正確的時候, 為了讓權重不發生改變, 就對其權重向量進行“賞”, 而當分類發生了錯誤, 它就對向量進行“罰”, 修改發生的錯誤, 使之能夠轉換成正確的方向。它往往是用求和的方式對錯誤的分類中的樣本進行懲罰, 其主要的公式是:
其中Γ是一種錯分樣本中的下標集, JP (w) 是一種風險泛函。
感知器的算法屬于一種賞罰的算法, 它能夠充分解決線性之間能夠進行可分的問題, 它的出現在一定程度上推動了使用機器進行學習的發展, 在感知器算法中還有一種二階感知器, 它具有一定的收斂性, 能夠不斷更新感知器的公式對大數據進行計算。
2. 在線學習中被動-主動的算法
在線的被動-主動算法是一種擁有全局最優解并能將其實現和驗證的凸優化的模型, 它主要的核心思想就是在一個樣本的支持向量機的基礎想, 有效轉變向量機的最大間隔的約束, 并且被動-主動算法中有一種更新規則, 就是當新產生的數據沒有錯誤, 該算法就不會進行更新, 但是當新的數據由錯誤時它就會進行主動的更新, 保證數據的準確性。
3. 在線的稀疏解學習算法
稀疏解的產生是在通過批量的整體訓練中, 獲得邊界上的最優值。但是在在線學習算法中, 由于其采用的訓練方法是隨機的梯度下降法, 因此很能保證算出的解的稀疏性, 所以使用梯度截取法, 可以獲得有效的稀疏解, 通過將更新的權重值設置為0, 使產生的特征數目較大, 就可以產生稀疏的權重向量, 此方法與隨機梯度下降法相比, 可以降低對在線學習算法的性能的損害。
(二) 在線學習的非線性模型
在線學習中的非線性模型有四種, 其中包括核感知器、核在線被動-主動算法、固定的緩沖器的核在線學習算法以及核在線梯度下降法, 核感知器就是線性模型中的感知器算法的推廣, 它主要是通過利用核函數的思想構建出的非線性的感知器算法, 在一定程度上提高了算法中的分類能力;核在線被動-主動算法也是通過核函數來實現非線性化的模型, 盡管它在處理批量的向量機的問題上有比較大的成就, 但是由于還沒有通過實用對數據進行訓練計算, 因此在在線學習算法中還沒有進行大量的運用;固定緩沖器的核在線學習算法是集合隨機感知器每次分類出現的錯誤, 當其充分飽和之后, 使用感知器將緩沖器中的樣本剔除, 然后再引進一個新的樣本, 在一定程度上保證了數據計算的穩定性。
(三) 非傳統的在線學習算法
非傳統的在線學習算法主要有兩種, 多任務在線學習和組LASSO在線學習, 其中多任務在線學習是在學習共享信息的模式中進行多個有關聯的任務的學習, 這種學習的方法比一般的單個任務學習的方法要好, 在一定程度上提高了計算的效率;組LASSO在線學習算法擁有易用性的特點, 時間的復雜度比較低且計算比較高效, 所以常常用在學習目標的變量以及選擇特征上。
三、結束語
在大數據發展的時代下, 盡管給在線學習算法帶來了一定的機遇, 但同時也帶來了許多的挑戰, 由于以往傳統的批量機器的學習技術隨著時代的發展已經不能滿足分析大數據時的具體需要, 因此在線學習的算法通過直接在內存中對數據進行實時的計算, 成為了現代流數據學習比較有用的工具, 但是目前我國的在線學習還存在著一些問題, 所以本文通過研究在線學習的算法, 希望能為在線學習算法的發展提供一些有用的信息, 促進我國在線學習算法的可持續發展
摘要：隨著社會的不斷發展, 大數據中需要實時處理大量且高速的數據的領域越來越多, 因此如何將大數據轉變成在社會上通用的信息變得尤為重要, 而隨著社會發展應運而生的在線學習算法是有效處理大數據的一種有力的工具, 因此本文主要對面向大數據分析的在線學習算法進行了研究, 希望能夠為解決目前挖掘大數據任務產生的困難提供一點依據。
關鍵詞：大數據分析,在線學習,算法研究
參考文獻
[1] 李志杰.面向大數據分析的多任務加速在線學習算法研究[D].武漢:武漢大學, 2015.
學習大數據心得體會范文第2篇
一、基于大數據下分布式機器學習的特點
(一) 獨特的學習程序
在傳統的計算機學習或者是編程方面, 一般的程序的執行都是由上到下逐條執行, 效率比較低, 而且對于過長的程序或者是復雜的程序的執行耗費的時間會更加的長, 而機器學習則完全不一樣, 它是一種分布式的集群特點, 排序映射集中分配要素, 是一種非迭代過程的機器學習, 而且具有單通的特點。相比傳統的計算機編程在其穩定性以及程序出錯率等方面比較具有明顯的優勢[1]。
(二) 并行性
并行性主要體現在數據以及模型等兩方面的內容, 一般而言傳統的計算機在處理數據以及模型當中都是有序的進行, 先進性模型的判定, 再把數據帶入模型進行學習或者是實現某一功能, 而在機器學習當中, 在處理數據以及模型時候, 兩方面同時進行, 要實現這一功能對于編程能力以及硬件的標準要求都是非常高的, 因此并行性指在同一時間對于大數據以及模型進行同時處理。而且對于邏輯恢復以及主題建?？梢赃M行學習以及記憶, 其中并行的最大特點就是對于數據的處理速度要高于一般的計算機處理能力[2]。
二、分布式機器學習的策略
(一) 分配與調度
在機器學習當中, 比較常見是對于算法的研究以及應用, 其中比較常用的算法是隨機梯度算法, 它是機器學習經常使用的算法。其中涉及的是概率論中的邏輯回歸以及線性代數中的矩陣分解, 主要是迭代計算后, 能夠獲得其適配方向。在應用此算法的過程中, 此算法對于系統的編程代碼的執行以及通訊整體會降低, 因此為了解決這一問題, 一般采用近似法執行, 能夠克服資源的約束以及限制。機器學習與其他計算機不同的特點在于其獨特的數據依存結構。以及分析套索等相關參數, 機器學習的依存關系往往不受限制, 不均勻的收斂是機器學習的特點之一。在相同程序的代碼下, 其中的迭代雖然數量相同但是模型參數實際上并不能完全的收斂其最佳值。在具體的機器學習當中假如某一參數變為零值, 將始終保持非零值, 而成為零的參數。在大概率下是收斂的, 這種收斂相當于是不均勻的收斂, 在機器學習當中子集的更新速度比較緊湊, 在具體的矩陣參數化模型當中, 將會分解更多的載體, 在計算的存儲以及計算和通訊等過程會進行加速處理, 進而節約了比較大的成本[3]。
機器學習程序主要是依存關系, 根據具體的分布式學習的程度, 需要對于程序中的內部關系進行全面以及具體的了解以及掌握。然后再利用機器學習中的調度以及分配, 進行計算機程序代碼的優化處理以及明確的執行。一般而言在于模型參數以及收斂中的目標函數, 能夠通過實際的計算, 獲得合適的數值, 然后采用科學合理的調動策略進行接近理想化的執行。因此在機器學習當中處理并行能力主要依賴于分配以及調度的處理, 對于其中的各種數據參數進行優化處理。進而達到比較可行的目的。
(二) 計算以及通訊連接
在整個計算機的編程當中, 最為重要的是對于程序的計算以及通訊, 往往一個編程代碼的優劣根據系統執行代碼的時間來計算, 在同樣做一件事, 系統執行的響應的速度比較快以及時間比較短則是比較好, 因此在機器學習當中, 應用合適的算法以及更新方程進行計算, 在機器學習的執行過程中, 把數據分配在并行計算的機器中, 首先要明確數據分區的要求, 及時更新數據庫里面的函數內容, 求取數據樣本最外層的數據總和, 并劃分數據的子集, 同時加快數據并行處理的速度。整體而言在機器學習當中處理數據的能力以及程序執行的速度都要比傳統的計算機要高, 關鍵的技術在于機器學習當中的并行性, 因為并行的特點, 所以對于機器學習的硬件也是有要求的, 一般的硬件是無法達到并行處理的要求的, 因此軟件技術能達到但是實際的硬件跟不上, 也是運行不了的[4]。
三、結論
本文通過對于機器學習的簡單認知, 我們知道基于大數據下的分布式機器學習的策略以及原則, 其中比較重要的是對于數據以及模型的處理, 其中最主要的方式是并行式的處理方法, 相比傳統的計算機的處理方式其中對于代碼的執行以及穩定性都要高。同時對于分布式機器學習最大的特點在于, 可以提高統計以及算法的準確性, 一般的傳統計算機是根本達不到的, 完善分布式機器學習的功能, 擴展其應用領域, 更好地服務生活。
摘要：隨著時代的進步, 人工智能時代漸漸到來。生活以及學習當中隨處可見人工智能的科技產品, 而人工智能也成為這個時代比較科技以及前沿的詞匯, 圍繞人工智能時代的科技創新以及學習層出不窮。而實際上人工智能是建立在機器學習的基礎上的, 機器學習的基礎則是基于大數據的分布而形成的。本文主要對基于大數據下的機器學習的策略以及原則進行分析以及研究。
關鍵詞：分布式,大數據,策略以及原則
參考文獻
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學習大數據心得體會范文第3篇
基于智慧城市與物聯網等概念的產生, GIS技術應用范圍逐漸擴大, GIS數據集隨之形成, 提高了數據處理要求。新技術的出現要求標準化相關工作人員開展跨區域合作, 進一步促進大數據與云計算以及GIS技術的深度融合。
1. 地理空間大數據應用闡釋
對于自然學科與社會學科而言, 地理學科始終發揮著紐帶作用, 而具體的研究內容主要涵蓋了地球表面的所有, 大氣對流層、水圈、巖石圈上部與生物圈等, 同樣包括了大量數據, 最常見的就是遙感衛星數據、土地資源、環境水利與地震傳感數據等等。由此可見, GIS技術處理數據相對復雜, 而且數據量極大。在涉及大量數據的基礎上, 由于數據來源與應用存在差異, 所以數據格式也十分多樣。除此之外, GIS數據受其多樣性的影響而表現出結構的復雜性, 所以在GIS數據處理、服務與標準化方面都增加了難度。在GIS數據不斷增多的情況下, 在處理數據的時候, 也必須要滿足高效的基本要求。特別是新技術與要求的形成, 都對標準化工作人員提出了全新的要求, 必須實現跨領域合作, 并且科學合理地制定與市場發展相適應的標準要求, 為云計算、大數據以及GIS的有機融合提供必要的保障, 以實現大測繪時代的全面可持續發展。這樣一來, 要求服務商創新并改進自身服務能力與水平, 只有這樣, 才能夠構建新型地理信息服務模式, 構建更加開放性資源共享與應用集成服務平臺, 為地理空間框架的形成給予必要的支持。在實踐過程中, 數據主要來自各種應用與行業, 因而要制定統一標準, 確保各種結構數據得以融合, 便于實際的使用。
根據當前發展狀況可以發現, 大數據的未來發展, 最重要的來源就是移動設備領域, 而且移動互聯也將逐漸成為常態。在這種情況下, 可以遷移GIS數據信息至云中并開展相關性的處理工作, 能夠提供下載使用的機會。與此同時, 借助網絡處理服務還可以提供云訪問的服務。而要想實現以上目標, 最關鍵的就是要在各個部門與行業中構建相對應的標準要求, 進而與協調化與科學化等相關要求相適應。
2. 基于云計算的測繪地理信息應用
第一, 云計算所指的就是將與互聯網相關的服務增加、使用與交付模式等當做重要基礎, 對互聯網進行合理地運用, 并提供容易擴展且具備動態化性質的資源。一般情況下, 云計算的具體優勢表現在以下幾個方面:
1) 安全性顯著。通過對云計算的運用, 可以有效地規避數據丟失或者是被病毒嚴重侵害。為此, 這種技術也被稱作高安全性與可靠性的數據存儲中心;
2) 便捷性突出。在運用云計算技術的過程中, 對用戶端設備的要求并不高, 所以實際使用也相對便捷;
3) 數據共享。在云計算技術的應用下, 能夠實現各設備數據的有效共享;
4) 無限可能。使用網絡的過程中, 借助云計算能夠實現無限可能, 如圖一。
第二, 在大數據處理方面無法借助單一計算機開展, 應盡量選擇分布式計算架構, 與云計算分布式處理、虛擬化技術與云存儲相互結合。在這種情況下, 云計算逐漸發展成大數據必要的基礎平臺與技術, 應用于測繪地理信息方面的前景可觀。其中, 在技術層面, 行業云服務模式與技術模式都十分適用于測繪地理信息領域。在測繪地理信息行業云構建的基礎上, 可以共享數據信息, 并且使得數據被有效地轉換成相對應的服務, 進一步增強業務價值。在成本消耗層面, 構建行業云的基礎上, 企業無需再次構建數據中心, 使得IT部門運行的成本得以減少。在管理層面, 與行業云行管的設備資源并不屬于具體企業, 而且要求具備較高專業水平的工作人員予以全面維護。這樣一來, 企業軟件系統即可獲取更高的可靠性。在此基礎上, 行業云在提供基礎服務的基礎上, 同樣也還有更加豐富的上層應用, 所以開發全新業務的過程中, 也僅僅需要對既有應用與服務予以利用, 而無需對系統做出重新地開發。由此可見, 實際的效率顯著提高, 人力資源得以節省。
3. 大數據標準化工作研究
首先, 大數據技術的出現與應用對于科研部門、政府部門與產業部門帶來了極大的沖擊。與測繪地理信息相關的大數據, 具體指的就是模擬數據、矢量數據、影像數據、空間數據、元數據與時空傳感器方面的數據信息等。目前, 傳感器是采集數據最關鍵的工具, 通過傳感器所獲取的遙感影像價值極為明顯, 能夠在科研以及商務等相關領域得到有效應用。但有必要注意的是, 始終性能較高的計算機在處理數據的過程中, 要消耗大量資源。對于統計分析而言, 分析復雜關系需靈活應用多維數據方格?；趯崟r數據的大量應用, 部分分析工具也應當突破原有主存儲器的約束, 對多樣化方式展開分析工作。在此基礎上, 社會網絡與商業情報同樣可以將大數據技術引入其中。由此可見, 大數據標準化已經成為市場發展必然的需求[1]。
其次, OGC為更好地對大數據面對各種方面問題進行處理, 開設了大數據開發組。而在實踐過程中, 此開發組開展了以下工作:
1) 工作通信基礎設施的構建, 即公共維基百科網站;2) 組織技術委員會舉辦會議與電話會議;3) 與OGC內外部不同的工作組形成相對應聯系并有效溝通;4) 科學合理地制定靈活且完善的專題計劃, 實現信息共享效果的有效提升;5) 對公共維基百科網站進行運用, 進而對前瞻性建議以及成果及時發布。
4. 云計算標準化工作
4.1 云類型
借助OGC所構建的云類型, 涵蓋了專用云、共用云、公用云以及混合云四部分:
第一, 專用云。具體指的就是借助第三方的途徑對云進行管理, 能夠被布設在企業系統與應急備用設備當中。以智慧城市建設過程為例, 將云計算作為重要目標, 積極簽訂云計算借用協議, 并構建了云GIS環境, 將專用云的作用充分發揮出來。
第二, 共用云。各機構共享云, 可以同時完成相同任務亦或是特殊組織任務, 在機構的作用下完成直接管理, 也能夠借助第三方管理。共用云能夠被布設在企業系統與應急備用設備當中。
第三, 公用云。在云服務產業提供者所提供的云, 任何人與產業群體都可以予以使用。
第四, 混合云。這種云類型主要是能夠推進數據與應用移動標準化亦或是專業技術目標實現的不低于兩種的云。
4.2 與云計算相關的OGC標準
在OGC基礎上構建了地理空間信息標準, 更好地共享地圖與數據, 描述地理空間數據與服務, 并全面整合自動化傳感器的數據信息。一般情況下, 與云計算相關的OGC標準超過30種。其中, 與數據服務相關的標準內容主要有網絡要素服務、網絡地圖服務、傳感器觀測服務以及覆蓋服務等等。而與編碼相關的標準則主要有符號編碼、SLD、過濾器編碼與GML等。在處理服務方面, 最常見的標準具體表現在網絡處理服務與坐標轉換服務等方面。
4.3 與云計算相關的標準工作組
第一, OGC與Geo權限管理領域工作組。在實踐過程中, 這一與云計算相關的標準工作組, 深入地開發了Geo RM參考模型, 最基本的工作內容就是協調各方面, 以保證數字權限管理對于地理空間信息團體展開深入開發與驗證。其中, 借助Geo RM參考模型能夠制定與開放接口以及編碼相關的OGC標準。在這種情況下, 各系統都可以有效地參與至地理空間數據服務與知識產權保護工作的過程中。
第二, OGC安全領域工作組。該工作組最核心的工作內容就是驗證相關身份并限制訪問, 在對密碼合理運用的基礎上進行有效地保護。在實踐當中, 應積極構建可靠性較強的通信機制, 以保證為聯盟當中各成員的信息交換提供必要的條件。與此同時, 應在許可中確定明確的權限, 如果不具備權限亦或是超出權限的范圍, 是不允許對許可方案地理數據進行使用的。在此基礎上, 還需要發布有效的許可證。
第三, 標準工作組。在該工作組中對標準進行了有效制定, 并將標準作為重要基礎。
由此可見, OGC標準和相對應的體系設計都將云作為主要目的, 而構建的目標則是跨平臺操作, 云平臺在其中發揮著不可替代的作用。另外, OGC相關工作組處于積極工作狀態, 所發布內容主要有地理空間信息標準和云、開放源、關聯數據與地理空間信息標準等, 對于云計算安全問題進行了有效地解決。只有這樣, 才能夠全面提升空間數據處理的效率, 為國家經濟建設提供高質量服務。
結語
綜上所述, 大數據與云計算逐漸發展成現代技術領域的前沿科學技術, 并被廣泛應用在測繪地理信息中。為此, 與地理空間相關的信息服務必須與時代相適應, 科學合理地引入大數據與云計算技術, 制定滿足需求并具備開放性的標準。
摘要：在信息技術發展的基礎上, 大數據與云計算等相關技術逐漸發展成為現代產業關鍵技術, 實現了傳統數據處理方式的革新?；诖? 文章將測繪地理信息的大數據與云計算等作為重點研究內容, 提出了應用標準化的相關性體會。
關鍵詞：測繪地理信息,大數據,云計算,標準化,體會
參考文獻
學習大數據心得體會范文第4篇
首先，開展解放思想大討論活動，是深入學習xx大精神和“xxxx”重要思想的具體行動。黨的xx大提出新世紀我國全面建設小康社會的奮斗目標，對經濟、政治、文化等方面的任務做出重大部署，而且在理論和實踐上都有許多新的突破。要理解好、貫徹好xx大精神，最重要的一點，就是要按照“xxxx”重要思想的要求，適應實踐的發展，以實踐來檢驗一切，自覺地把思想認識從那些不合適宜的觀念、做法和體制的束縛中解放出來，從對馬克思主義的錯誤的和教條式的理解中解放出來，從主觀主義和形而上學的桎梏中解放出來。
把思想認識轉變到與xx大要求相適應的狀況上來，把力量凝聚到xx大提出的奮斗目標上來，聚精會神搞建設，一心一意謀發展，緊密團結在以xx同志為總書記的黨中央周圍，實現新世紀的宏偉目標。如果我們的思想還停留在過去的階段上，就會使主觀認識與客觀實際相脫離，就難以堅持解放思想、實事求是的思想路線，就難以準確地理解和貫徹落實xx大精神，就跟不上發展的形勢，就承擔不了領導賦予的重任。
其次，開展解放思想大討論是新形勢新任務的要求。從國際形勢來看，當前國際局勢復雜多變，世界經濟一體化進程進一步加快，國與國之間在科技和綜合國力方面的競爭越來越激烈。
我國加入世界貿易組織以后，我們不得不直接參與國際競爭，正在面臨著舊的體制和工作方式與國際如何接軌的挑戰，客觀上要求我們必須通過解放思想再討論，對當前的國際形勢有清醒的了解和認識，審時度勢，把握大局，制定對策，力求在激烈的國際競爭中取勝。
從國內形勢來看，黨的xx大吹響了全面建設小康社會的號角，黨中央、國務院先后出臺了一系列促進經濟發展的方針政策，全國各地都在搶抓機遇，加快發展。
第三，開展解放思想大討論，要始終保持昂揚向上的精神狀態，用創新精神解決前進中的困難和問題。當前，運用馬克思主義于中國實踐，最根本、最緊要的任務就是運用創新的理論即“xxxx”重要思想回答和解決在創新實踐中的重大問題，從而達到解放思想、實事求是、統一思想、團結奮進的目的。
歷史一再證明，有礙于思想解放、思想統一的問題首要的是理論問題。一些人之所以有這樣那樣思想上的迷惘、認識上的迷霧，其深層根源在于理論上的不清醒，即不能用創新精神對待創新理論，不能以創新理論回答和闡釋影響和制約解放思想、統一思想的重大理論問題。
創新的理論掌握群眾，并不是一個簡單的事情，需要做大量艱苦細致的工作，需要增強寓事于理、以事明理的說服力，需要提高激濁揚清、祛邪扶正的戰斗力，需要解放思想、實事求是，不斷地直面和解決前所未有的新問題。
同時，也要尊重群眾的首創精神，以不斷豐富創新的理論。
把“xxxx”要求貫穿于黨的思想、政治、組織和作風建設的各個方面，落實到各項具體工作中去，從而在實踐中解決解放思想、統一思想的問題，解決實踐的理論指導問題，解決理論的創新發展問題。在發展的實踐中發展創新的理論，以發展的創新理論指導實踐的發展，這就是馬克思主義理論與實踐統一論的真諦，也是在解放思想中統一思想必須遵循的基本規律和根本原則。
學習大數據心得體會范文第5篇
習總書記談到的過去5年，甚至38年以來國家的變化，本人也深深的感覺到了社會的日益變化，老百姓的物質生活達到了極大的提高，甚至達到了想過年就過年的程度，在精神文明建設中，宣傳正能量，帶動了社會的新風氣，在20年前出現的不孝順等現象現在基本絕跡，我覺得這是老百姓不僅僅是有飯吃的、有衣穿、有床睡的問題，而是我們豐富了生活物質，老百姓的經濟能力有了，老有所養才能實現，這是最基本的原因。
黨領導的全國各族人民現在的幸福指數也明顯提升，國家正在大力提高人民的生活幸福指數，環保部大力整頓各行各業污染行為，短時間給我們施工造成了一定影響，但是從長遠來看，確實是一項利國利民的民生措施。在我部施工的綠化工程中，優化配比，在上邊坡一級坡的綠化草種中也參配了花木，在以后的高速公路運行中 ，給大家的旅行帶來視覺的享受。在我施工現場居住的農民工兄弟的住宿條件也比較理想，單位面積28平方左右居住4-6人，甚至還有空調，解決了工人兄弟炎炎酷暑休息的問題，生活標準最低的也有12元，頓頓有肉吃。
雖然作為一名基層黨員在國家大業中做不出什么突出貢獻，但是我從習總書記十九大報告中找出了力所能及的一項，“水利、鐵路、公路、水運、航空、管道、電網、信息、物流等基礎設施網絡建設”，美好國家的建設還是需要我們這種群體的，我想每人都做好自己的一點，我們偉大的黨，擁有8000多萬黨員，每個人都在自己的崗位上做出自己應有的貢獻，我們的新時代必將勝利到來。
踐行黨員的那份初心，得從小事做起，做好每日的平凡小事，因為這些小事在施工中并不是小事，在高速公路建設的每個日日夜夜，我們都將安全放在首位，安全包括建設過程中的施工作業安全、也包括施工設計的方案是否安全更包括將來的通車運行我們的勞動成果是否滿足行車安全。
在施工過程中嚴格按照安全施工方案進行施工，杜絕違章作業。
在施工過程中嚴把質量關，把質量當成大事去抓，對不滿足圖紙、規范、質量標準及上級單位要求的必須整改或返工處理。
在在施工過程中嚴格按照設計圖紙進行施工，并對施工圖紙不能滿足通車運營安全的我們及早提出變更，確保通車運行的安全。 踐行那份初心，少不了擔當。作為項目部一名現場生產主管，也要盡到自己服務現場的職責，做好服務隊伍，服務好現場的需要，主動并及時根據各個工作面來協調各個勞務隊伍的生產情況，做到有計劃、有保障、有目的的組織生產建設。