人机交互翻转教学设计

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文章标签： 人机交互 python 开发语言
于 2023-02-23 09:36:06 首次发布
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这篇博客介绍了一套以人机交互方式教授Python编程的教程，从基础的输出函数开始，逐步引导学习者掌握输入、格式化输出、多对象处理等核心概念。通过一系列有趣的挑战，帮助初学者体验编程的乐趣。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第1关：输出“Hello World!”

任务描述
正如破壳的小鸡来到一个新的世界一样，每一个初学编程语言的人，就如一个新的世界，以Hello World向一个新的代码世界打招呼。
“Hello World”含有对世界保持好奇心、不断探索新世界的意思，这也是程序员普遍所具有的一种精神！
本关任务：编写一个能在屏幕上输出显示“Hello World!”的小程序，用hello world向世界打招呼，体会到第一份成功的喜悦吧。

在这里插入图片描述

第2关：输出“李白，你好！”

任务描述
本关任务：编写一个能在屏幕上输出显示“李白，你好！”和“李白,你好!”的小程序，向李白同学打招呼，收获大学第一份友谊。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：
1.输出函数
2.中文字符串
3.全角与半角

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波的分析方法—经验模态分解（EMD）方法
DuHz的博客
11-07 2750
经验模态分解（EMD）是一种数据驱动的分解方法，能够将复杂的信号分解为一系列简单的振荡模式（IMFs）和一个低频的残余信号。每个IMF都代表了信号中的一个特定频率成分，使得我们可以更清晰地分析信号的不同频率和动态变化。局部对称性：在任意时刻，IMF的局部极大值点和局部极小值点的数目最多相差一。零均值性：在任何时刻，IMF的局部均值为零，即上包络线和下包络线的均值为零。数学上，若函数utu(t)utdutdtdtdut​在任何时刻存在，函数utu(t)ut。
经验模态分解法简析 （转）
weixin_33841503的博客
12-03 4191
http://blog.sina.com.cn/s/blog_55954cfb0102e9y2.html 美国工程院士黄锷博士于1998年提出的一种信号分析方法：重点是黄博士的具有创新性的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）即EMD法，它是一种自适应的数据处理或挖掘方法，非常适合非线性，非平稳时间序列的处理，本质上是对数据序列或信号的平稳化处理。 1：关于时...
通俗地解释一下 EMD（经验模态分解，Empirical Mode Decomposition）
qlkaicx的博客
04-14 615
EMD 就像把一碗“混在一起的面条”分成不同粗细的面条，方便你逐层分析每种波动。
经验模态分解（EMD）
weixin_39910711的博客
05-09 3万+
1 背景 实际工程测量中由于测量系统受外界环境影响经常在测量信号中产生趋势项。趋势项是指信号中周期大于采样长度的频率成分，通常表现为线性的或者慢变的趋势误差。提取和消除信号中存在的趋势项是信号预处理的一个重要环节，趋势项会严重影响信号时域相关分析和频域功率谱估计精度，严重的趋势项干扰会使低频谱严重失真。 目前提取趋势项的方法主要有：平均斜率法、差分法、低通滤波法和最小二乘拟合法等。这些方法通常需要预先明确信号中趋势项的类型，如线性趋势项、多项式或指数趋势项等，不适用于复杂...
经验模态分解EMD
03-30
已经尝试过能适用所有数据，能够运行 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）法是黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。
算法—经验模态分解
热门推荐
kyang624823的博客
08-28 4万+
简介 我们在实践中必须处理的所有真实过程都很复杂，作为一项原则，包含大量的分量。例如天气。在分析降水图时，我们应记住，它们表示各种各样的过程的互动，例如季节变换、全球变暖/变冷过程、洋流变化、气旋和反气旋的动态、排放到大气中的二氧化碳的量、太阳活动周期等，内容不胜枚举。  因此很难分析此类图，因为其分量在相互作用时会遮挡我们要识别的规律或让规律扭曲。这样会让人有理由出现将考虑的过程分解为单个分...
EMD.zip_EMD分解_本征模函数_经验模态分解
09-21
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种数据驱动的信号处理方法，由英国工程师Nigel Roberthilary-Hu在1998年提出。它主要用于非线性、非平稳信号的分析，可以将复杂信号分解为一系列简化的...
eemd_改进_信号处理_EEMD_经验模态分解_
10-03
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种自适应的信号处理方法，由Nigel C. Huang在1998年提出。它主要用于非线性、非平稳信号的分析，能够将复杂信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic ...
VMD.rar_EMD 混叠_EMD模态混叠_VMDmatlab_模态分解
07-15
接下来，“EMD混叠”指的是使用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）过程中可能出现的问题——模态混叠。"EMD模态混叠"进一步强调了这个问题。最后，“VMDmatlab”表明这个程序是用MATLAB编程语言实现...
改进EMD分解算法（EMD-SSSC）在时程信号与故障诊断中的高效应用
最新发布
05-30
内容概要：本文介绍了改进的经验模态分解（EMD）算法——EMD-SSSC（软停止筛选准则）。该算法在处理非线性、非平稳信号方面表现出更高的稳定性、可靠性及分解精度，有效避免了过度分解和边界效应问题。文中详细描述...
经验模态分解
05-18
EEMD是Ensemble Empirical Mode Decomposition的缩写，中文是集合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
EMD经验模态分解
05-24
该程序可以实现EMD经验模态分解，求解IMF分量。
经验模态分解（EMD）对复杂信号进行分解的matlab实现
12-15
经验模态分解是2000年以来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破，它是依据信号自身的时间尺度特征对信号进行分解，无需预先设定任何基函数，这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅立叶分解与小波分解方法有本质区别。EDM方法理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳及非线性数据上，具有非常明显的优势，具有很高的信噪比。
【信号处理】经验模态分解 （Empirical Mode Decomposition）
qq_43018832的博客
10-21 7169
经验模态分解EMD是基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将复杂信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，因此具有自适应性。再通俗一点，EMD就像一台机器，把一堆混在一起的硬币扔进去，他会自动按照1元、5毛、1毛、5分、1分地分成几份。经验模态分解的基本思想：将一个频率不规则的波化为多个单一频率的波+残波的形式。原波形 = ∑ IMFs + 余波。
信号处理笔记(1)EMD经验模态分解
weixin_47750895的博客
03-24 1万+
一、 EMD简介 EMD（Empirical Mode Decomposition）经验模态分解是1998年黄鄂博士在希尔伯特变换的基础上提出希尔伯特-黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD作为时频域的处理方法，可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF)，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征。 自适应性 与小波相比，小波变换需要选择小波基，并且小波基的选择对整个小波分析的结果影响很大，所以小波分析的基函数缺乏适应性；
sqlserver case when用法
06-28
### 回答1： SQL Server中的CASE WHEN语句用于根据给定的条件执行不同的操作。它的基本语法如下： ``` CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ... ELSE default_result END ``` 其中，condition1、condition2等是条件表达式，result1、result2等是与其对应的结果表达式。如果没有任何条件表达式为TRUE，那么将返回默认的default_result。 例如，以下示例演示了如何使用CASE WHEN语句： ``` SELECT ProductID, UnitPrice, CASE WHEN UnitPrice < 10 THEN 'Low' WHEN UnitPrice >= 10 AND UnitPrice <= 50 THEN 'Medium' ELSE 'High' END AS PriceCategory FROM Products ``` 在这个例子中，如果产品的价格小于10，则它将被分类为“低价”；如果价格在10到50之间，则它将被分类为“中价”；如果价格大于50，则它将被分类为“高价”。最终的结果将包含ProductID、UnitPrice和PriceCategory三个列。 ### 回答2： SQL Server中的CASE WHEN语句是一种条件表达式，它能够按照指定条件返回不同的结果。在查询和表达式中经常用到，很容易理解和使用。CASE WHEN语句有两种形式：简单CASE表达式和搜索CASE表达式。 1. 简单CASE表达式 简单CASE表达式需要指定一个表达式和一系列比较值，并且每个比较值都与特定的结果关联。在执行时，将会根据表达式的值evaluated所有的比较值，最终返回匹配成功的结果。简单CASE表达式的语法如下： CASE expression WHEN value1 THEN result1 WHEN value2 THEN result2 ... WHEN valueN THEN resultN ELSE default_result END 其中expression代表要进行比较的表达式，value1至valueN依次代表每个比较值，result1至resultN依次代表每个比较值匹配成功时的返回结果，default_result代表当所有比较值都不匹配时的默认返回结果。 例如，假设有一张学生成绩表，包含了学生姓名和数学成绩两列，现在需要根据数学成绩的分数范围，将成绩划分为及格、中等和优秀三个等级，并查询每个等级的学生数量，可以使用以下语句： SELECT CASE WHEN MathScore >= 90 THEN '优秀' WHEN MathScore >= 70 THEN '中等' ELSE '及格' END AS Grade, COUNT(*) AS Count FROM Scores GROUP BY CASE WHEN MathScore >= 90 THEN '优秀' WHEN MathScore >= 70 THEN '中等' ELSE '及格' END 2. 搜索CASE表达式 搜索CASE表达式不像简单CASE表达式需要预先定义一系列的比较值。相反，搜索CASE表达式中使用了一系列的Boolean表达式，根据Boolean表达式的结果返回匹配成功的值。当有多个表达式返回TRUE时，返回第一个TRUE的结果。搜索CASE表达式的语法如下： CASE WHEN boolean_expression1 THEN result1 WHEN boolean_expression2 THEN result2 ... WHEN boolean_expressionN THEN resultN ELSE default_result END 例如，假设现在需要查询所有成绩表中所有姓名以A开头的学生的信息，而成绩表中没有提供以姓名为条件的WHERE子句，可以使用以下语句： SELECT * FROM Scores WHERE CASE WHEN Name LIKE 'A%' THEN 1 ELSE 0 END = 1 其中，CASE语句中的表达式使用了LIKE运算符进行模糊匹配，当学生姓名以A开头时，该表达式返回1，否则返回0。后面的WHERE子句通过比较CASE表达式的结果是否等于1，可以筛选出所有姓名以A开头的学生的信息。 总之，SQL Server中的CASE WHEN语句是一种非常实用的语句，可以根据查询需要灵活地使用简单CASE表达式和搜索CASE表达式，让查询更加灵活和高效。 ### 回答3： SQL Server CASE WHEN 语句是一个条件表达式，用来实现多条件判断，并根据不同条件返回不同的结果。它可以用于SELECT、UPDATE和DELETE等SQL语句中，主要用于根据不同条件生成不同的结果。 CASE WHEN 语法格式： SELECT CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ... ELSE defualt_result END FROM table_name; 其中，condition是待判断的条件，result是符合条件时返回的结果，ELSE后面的default_result是条件都不满足时返回的结果。 CASE WHEN 用法的具体解释： 1.简单 CASE WHEN 当只有一个条件需要判断时，可以使用简单CASE WHEN语法，如： SELECT CASE Country WHEN 'China' THEN 'CN' WHEN 'United States' THEN 'US' ELSE 'Unknown' END AS CountryCode FROM Customers; 2.搜索条件 CASE WHEN 当需要多条件判断时，可以使用搜索条件CASE WHEN语法，如： SELECT OrderID, CASE WHEN OrderID < 1000 THEN 'Low' WHEN OrderID >= 1000 AND OrderID < 2000 THEN 'Medium' WHEN OrderID >= 2000 AND OrderID < 3000 THEN 'High' ELSE 'Unknown' END AS OrderPriority FROM Orders; 3. NULL值处理 当需要处理 NULL 值时，可以使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 进行判断，如： SELECT ProductName, CASE WHEN UnitsInStock IS NULL THEN 'Out of Stock' WHEN UnitsInStock < 10 THEN 'Low Stock' WHEN UnitsInStock >= 10 AND UnitsInStock <= 20 THEN 'Medium Stock' ELSE 'In Stock' END AS StockStatus FROM Products; 总之，CASE WHEN 语句可以帮助我们根据不同条件返回不同的结果，非常灵活且实用，是 SQL Server 中不可缺少的一部分。
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