2、Python入门:从基础概念到环境搭建

Python入门:从基础概念到环境搭建

1. Python对象基础

在Python中,对象具有三个关键属性:标识(identity)、类型(type)和值(value)。
- 标识 :对象一旦创建,其标识就不会改变。它是对象的唯一标识符,Python在后台使用它来检索对象。
- 类型 :对象的类型也不会改变,类型决定了对象支持的操作以及可以赋给它的可能值。
- :值可以改变或保持不变。如果值可以改变,对象被称为可变对象(mutable);如果值不能改变,对象被称为不可变对象(immutable)。

我们通过给对象命名来使用它,这个名字通常被称为变量名。可以将变量看作一个盒子,用于存放数据。在实际应用中,我们需要使用对象来完成各种任务,如通过网络连接发送数据、将数据存储在数据库中、在网页上显示数据或写入文件等。为了实现这些功能,我们需要根据用户的操作(如填写表单、点击按钮、打开网页并进行搜索)来运行代码,评估条件以选择执行的部分、执行次数和执行条件。而Python就是我们用来指导计算机完成这些任务的语言。

2. Python简介

2.1 Python的起源

Python由荷兰计算机科学家和数学家Guido Van Rossum在1989年圣诞节期间开发,并于1991年左右向公众发布。经过多年的发展,Python已成为全球领先的编程语言之一。

2.2 Python的优点

Python具有以下显著优点:
|优点|描述|
| ---

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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