python入门

为什么要学python?

其实我到现在都还不知道python到底能够干啥,只是因为听说用python写爬虫比较简单,就开始着手学了。;

下面推荐几个不错的python入门教程:

python初级教程:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000

python基础教程:http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html(内容稍微比基础教程要全)

python爬虫教程:http://www.cnblogs.com/xin-xin/p/4297852.html

python科学计算:http://aljun.me/category/%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97

这些都是网页版文字教程,如果想看视频的话,推荐慕课网视频教程,直接进入慕课网搜索爬虫即可。

其实我学习的时候主要就是看了一些python基本语法,然后就是着手看爬虫的例子进行学习。

感觉学习的过程中比较难的就是要从网页中分析出你需要的东西,比如你要爬取的内容格式,规律,和模拟登陆时候的加密算法,验证码链接,然后就是正则表达式和模拟登陆的实现了。

目前应该还是处于初级阶段,主要用爬虫模拟登陆了一下我们学校的教务系统,然后帮同学爬了全国各个地区大学的简介和录取分数线(大概3000多所学校吧)!

至于那个用python来实现科学计算,貌似建模的时候可以用到,这是偶然发现的,目前还没有学习,先记录下来,以后有时间应该要学习一下

目前就是这样,之后爬虫应该会放一段时间,要全心准备考研了!加油!



基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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