每年教学二次函数y=αx^2的图象和性质时，以前每次都按教材的顺序，首先，用描点法画y=ax^2的图象，介绍开口方向、对称轴、顶点坐标，最低点等。其次，分别在同一个平面直角系中画函数y=(1/2)x^2、y=2x^2、y=x^2的图像再从开口方向、顶点坐标、对称轴、增减性、最值等五个方面归纳它们的性质，第三，再画y=(-1/2)x^2、y=-2x^2、y=-x^2的图象，然后又从这五个方面进行归纳其性质。最后做跟踪练习。这样做下来，到做练习时，我发现效果并不好。今天我对以上的做了大幅度删减，特别第二和第三个环节。具体如下:第一个环节是师生一起用描点法画二次函数y=ⅹ^2的图象，介绍以上相关概念

暑假的时候做了一个智能机械臂，用到了opencv里的级联分类器，这里写一下我的理解级联分类器上手简单，同时Haar特征支持一些特殊图形的检测，例如人脸，我训练的是一个纯色模型，效果并不好，不建议用该种方法识别一些颜色梯度变化不明显的物体（1）haar特征  图片展示了最基本的几类haar特征，每种其实都有相应的变式，图中黑：白等于1：1， 这种也是一种haar特征。每个haar特征都对应一个特征值，相当于对图像以某点展开一个矩形对图像进行卷积操作（haar特征中的黑只是表达与白相反体现的是一种色差变化）对于一个haar特征j求其特征值的操作为 f(j)=白色像素和*白色像素权重-黑色像素和*黑