初学python 请教学习路线

本文分享了一位Python学习者从零开始的学习经历,包括Linux基本命令的学习、Python2.7的安装过程及初学者可能遇到的问题。作者推荐了一个实用的Python学习路线图,适合初学者参考。

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  作为以为小白,在学习Python的时候,必然会走一定的弯路,有人在弯路上走丢了,有人走出了弯路。我就是属于还未走出弯路的同学,所以我想谈谈我的Python学习之路。

  我进入这个坑是因为这个最近几年比较火,想必大家都知道吧,我开始学习Python时,先学习的是linux基本命令,作为小白,在装linux时出现许多问题,小白安装可以看看blog.youkuaiyun.com/u01314278这个教程,可能能帮助你成功安装。

  其次,学习linux基本操作,文件和目录,文件属性修改命令,查找与检索命令以及vim的使用,系统自带了Python2.6,之后我就安装了Python2.7,正式进入Python学习,开始学习比较盲目,我就找了一些Python学习路线图,我认为可以的路线如下图所示:

Python入门教程第一阶段:

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Python第二阶段:

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以上就是初学python 请教学习路线的详细内容

如果大家如果在学习中遇到困难,想找一个Python学习交流环境,可以加入我们的Python学习圈,点击我加入吧,会节约很多时间,减少很多遇到的难题。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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