1、Python编程入门:基础学习与实践指南

Python编程入门:基础学习与实践指南

1. Python简介

Python是大学和行业分别倾向于教授和使用的顶级编程语言之一。它的魅力在于其在广泛领域有着极其庞大的应用。然而,很多人因Python用于构建人工智能模型而对其心生厌恶,他们担心由Python驱动的人工智能模型会将人们挤出不同行业并抢走他们的工作,比如特斯拉的无人驾驶出租车项目,特斯拉试图用其取代美国市场上优步的出租车。但实际上,由Python驱动的人工智能模型创造的就业机会将远远多于其取代的数量,例如构建这些模型将成为一个独立的行业,而这些人工智能模型的实施也将形成一个新的就业领域。

数据科学即将席卷企业界,它基于Python编程。如今,越来越多的公司陷入激烈竞争,都渴望找到一种超越竞争对手的方法,而Python在这方面似乎很有前景。基于Python的数据科学能够为企业提供有关过去和现在销售模式的复杂数据,帮助企业首席执行官在销售和制定营销策略方面做出更明智的决策。

对于Python学习者来说,最大的优势是无需编译代码。在C++中,必须先编译整个程序才能运行,之后才能知道程序是否运行或返回错误。而Python是一种解释型语言,易于编写、编辑和纠错。Python也非常易于阅读和学习,可以轻松阅读其他程序员编写的不同程序的源代码。不过,和其他编程语言一样,Python也需要专门的练习。可以先将代码粘贴到编辑器中查看结果,然后进行小的修改,最后完全重塑一个程序并在Python shell中运行。鉴于Python应用的不断增加,从全球就业市场的角度来看,学习Python非常有益,它能让你在获得高薪工作时更具优势。

2. Python安装

2.1 下载资源

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值