Python老司机,想给新人一些学习建议,避免掉坑。

RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)算法详解及python实现 RRT算法自发行到现在已经出现了很多的变体,经典的有RRT*、RRT-Connect、RRT*-Smart、Informed-RRT*等。这些算法都优于RRT算法,但他们都是以RRT为基础改进的,所以对此我们先对RRT的原理进行剖析,然后对其实现,以完全掌握这一经典算法。 阅读详情

今天主要想给新入行的小伙伴一些学习建议,聊聊当初我学习Python走的弯路,希望自己的经历给能给新人一些启示,不要多走前人走过的弯路,不要跳不必要坑。说说我个人情况吧,python5年月薪30k左右,工作时间996.在普通一线城市也算还行吧。但是距离我最终的目标还有很长的路要走,而以后靠的不能仅仅是技术,更是一些管理和带人方面的知识和头脑。因为曾经自己自学Python的时候走了不少的弯路,今天想做下总结:

建议一:带有目的地学习,想清楚为什么要入这行。当初我在对于Python这个行业什么都不了解的情况下,比如:不知道未来发展趋势,不知道学习Python应该注意哪些初始问题,不知道具体的学习规划学习路线等等,一味的买书看书,看视频,到了中期阶段萌生放弃的想法,和主要是因为觉得自己越学越迷茫,也知道自己这样学找不到工作,这是初学者最大的误区。

建议二:多多向高手学习。向高手学什么?那当然学习体系,其实所有行业都一样,从零基础到资深最快的方法就是模仿,学习他们工作方法、思考逻辑。多交流、多总结、多复盘。等到了一定阶段自然就形成从自己的学习Python对于我来说是从来不了解的行业,而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下,现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对,努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法,而学Python的学习也基本是一致,而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学,这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。

建议三:掌握做一件事=80%实践+20%思考。这是经过科学家研究的。实践才是真理,通常我们认为掌握知识一个技能肯定是买书看书,但是后来我才实践的证明,对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的,因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况:能看懂,但是永远不会写,这就是我最初出现的问题,非常烦人,所以建议初学者少看书,多动手,必须弄清楚Python的效率学习方法。

建议四:多而不精。就是到处搜集资源,云盘里有很多东西,但是基本是从来都不看,所以说视频在精不在于多,我当时自学Python的时候也搜集了各种视频,这里看看,那里看看,学的一点都不系统。

建议五:注意基础岗位知识。代码规范因为最初还有自己一个人,没人告诉,我最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范,所有的代码全部是顶格写,自己看的时候都费劲,后来有人告诉我写代码应该注意规范,我才明白。

好了,今天先简单写到这里。大家有问题欢迎评论留言,我看到后会及时告知。以后我也会分享更多行业知识,也希望大家广泛提问我会考虑出专题来写。

RRT与RRT*算法具体步骤与程序详解(python) 提示:前面写了A*、D 文章目录前言一、RRT的原理与步骤二、RRT算法编写的步骤2.读入数据总结 前言 RRT和RRT*的区别: RRT的中文名为快速随机探索树,它的原理很简单,实际上就是维护一棵路径树:从起点开始,在空间中随机采样,并找到路径树上与采样点最接近且能与它无障碍地连接的点,连接这个点与采样点,将采样点加入路径树,直至终点附近区域被探索到。这种方式无法保证得到的路径是最优的。 RRT* 在RRT基础上做了改进,主要是进行了重新选择父节点和重布线的操作。试想在RRT中,我们的采样点最终与整. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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