300吨机器需要什么样的基础，300吨6米折弯机下模多大设备自重多少安装前需要预埋件吗

1，300吨6米折弯机下模多大设备自重多少安装前需要预埋件吗

300吨6米折弯机下模是150方，设备重量约26吨，安装根据厂家提供的基础图。

我也不确定，还是看看专业人士怎么说。

300吨6米折弯机下模多大设备自重多少安装前需要预埋件吗

2，直径8米重300吨的平底罐子下面的基础该如何设计啊

基础的直径在9米以上，厚度在600以上。还要看土壤结构，如果土质软还要加厚。

直径8米重300吨的平底罐子下面的基础该如何设计啊

3，300t冲床要打地基吗

你好！若是那种快速冲床，是应该打地基的。谢谢仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

如果可以，当然打地基比较好，另外要求厂家配阻尼气垫脚，高速的时候能有效保护地面。

300t冲床要打地基吗

4，300吨6米折弯机下模多大设备自重多少安装前需要预埋件吗

300吨6米折弯机下模是150方，设备重量约26吨，安装根据厂家提供的基础图。

5，机器学习需要哪些数学基础

我们知道，机器学习涉及到很多的工具，其中最重要的当属数学工具了，因此必要的数学基础可谓是打开机器学习大门的必备钥匙。机器学习涉及到的数学基础内容包括三个方面，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。下面小编就会好好给大家介绍一下机器学习中涉及到的数学基础知道，让大家在日常的机器学习中可以更好地运用数学工具。首先我们给大家介绍一下线性代数，线性代数起到的一个最主要的作用就是把具体的事物转化成抽象的数学模型。不管我们的世界当中有多么纷繁复杂，我们都可以把它转化成一个向量，或者一个矩阵的形式。这就是线性代数最主要的作用。所以，在线性代数解决表示这个问题的过程中，我们主要包括这样两个部分，一方面是线性空间理论，也就是我们说的向量、矩阵、变换这样一些问题。第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。然后我们说一下概率统计，在评价过程中，我们需要使用到概率统计。概率统计包括了两个方面，一方面是数理统计，另外一方面是概率论。一般来说数理统计比较好理解，我们机器学习当中应用的很多模型都是来源于数理统计。像最简单的线性回归，还有逻辑回归，它实际上都是来源于统计学。在具体地给定了目标函数之后，我们在实际地去评价这个目标函数的时候，我们会用到一些概率论。当给定了一个分布，我们要求解这个目标函数的期望值。在平均意义上，这个目标函数能达到什么程度呢？这个时候就需要使用到概率论。所以说在评价这个过程中，我们会主要应用到概率统计的一些知识。最后我们说一下最优化理论，其实关于优化，就不用说了，我们肯定用到的是最优化理论。在最优化理论当中，主要的研究方向是凸优化。凸优化当然它有些限制，但它的好处也很明显，比如说能够简化这个问题的解。因为在优化当中我们都知道，我们要求的是一个最大值，或者是最小值，但实际当中我们可能会遇到一些局部的极大值，局部的极小值，还有鞍点这样的点。凸优化可以避免这个问题。在凸优化当中，极大值就是最大值，极小值也就是最小值。但在实际当中，尤其是引入了神经网络还有深度学习之后，凸优化的应用范围越来越窄，很多情况下它不再适用，所以这里面我们主要用到的是无约束优化。同时，在神经网络当中应用最广的一个算法，一个优化方法，就是反向传播。

最基础的部分包括基本的高等数学，比如分析、代数（尤其是矩阵论）、数值优化算法、概率论与数理统计等。更进阶的需要掌握实分析（比如测度论）、图论、时间序列、回归分析等等。再深入的你还可以掌握微分方程、流形几何等等基础机器学习涉及不到的内容，这个时候你就可以挖别人挖不出来的坑了。另外虽然严格来说不属于数学，但是算法的概念和数据结构的相关知识也是一定要掌握的

数学分析（高等数学）线性代数（矩阵论、矩阵分析、矩阵分解、矩阵微积分）概率论（贝叶斯、数理统计、最大熵、多元正态分布、随机过程、马尔科夫）凸优化理论信息论初步目前能想起来这些，博客、书籍、公开课都不错