43、编程学习新探索:Python与Scratch的实践之路

编程学习新探索:Python与Scratch的实践之路

在当今数字化时代,编程技能愈发重要,无论是对于高中生还是儿童,掌握编程都能为他们的未来发展提供更多可能。本文将介绍两个编程学习的实践案例,一个是面向高中生的在线Python学习教程,另一个是针对儿童的Scratch编程启蒙试点研究。

在线Python学习教程的评估与优化

在线Python学习教程系统旨在为高中生提供全面的Python编程学习平台。该系统经过FURPS(功能性、可用性、可靠性、性能和可支持性)评估,整体可接受率为4.21,表明学生对其较为满意,但仍有改进空间。

评估标准 加权平均值 解释
功能性 4.40 强烈同意
可用性 4.32 强烈同意
可靠性 4.06 同意
性能 4.09 同意
可支持性 4.18 同意
整体加权平均值
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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