学习Python的正确姿势

为什么学习python?
“Life is short, you need Python!”       ——Bruce Eckel
python是一种被广泛使用的高级编程语言,其代码语法简洁、可读性强,并且具有丰富和强大的库。python简单易学,应用广泛,web开发、爬虫、运维、人工智能……可以说无所不能。python去年还被列入了全国计算机等级考试科目,也逐步成为小白踏上编程之路的入门语言了。
“人生苦短,我用python!”用python干什么?这个因人而异。
接下来我们就马上开启python的学习之旅。
1.确立目标
对python的定位,其实就是一个提升工作效率的工具。

2.拆分任务
我们通过逆向分解,将目标拆分成具体的可执行任务。这个过程其实就是将目标细分整理成具体的小目标或问题,然后将其关联到一个个可执行的任务,目的是完成目标或解决问题。
完成目标,需要具体学习哪些知识,完成哪些事项呢?梳理之后,目标就会被分解成一个个需要完成的具体任务。

3.搜集知识资源
学习过程中必然少不了各种学习资料,在搜集知识资源时主要侧重三方面:书籍、官方文档和网络技术文章。
对于知识资源的搜集,还是要提醒大家注意一点,切勿做“收藏控”。很多朋友对于书籍、各种教程、网络文章等资源,购买了下载了收藏了,然后,就没有然后了,最终真的沦落为“收藏品”。而我们真正要做的是要把知识“收藏”并沉淀到我们脑子里。
4.分配自身资源
其实就是时间管理。我们时间、精力等各方面资源有限,所有的知识不可能平均分配有限资源。对于我们搜集的知识资源,要分清主次,然后使用不同的时间管理策略进行学习。
前面梳理了一些需要执行的学习任务,并整理了大量的学习资源,这一步要做的就是将这些任务、资源结合自身的实际情况,合理规划分配时间精力。每个人的情况不同,所以这一步因人而异。

5.建立知识体系
不要以为这一步可有可无,建立知识体系有助于帮我们理清各个概念和知识点之间的关联,逐渐形成系统的知识体系。基于前面的大量泛读和深入解读,我们可以逐步构建出一个知识体系。

6.好问
基于前面问题攻读后还有未解决的问题,就要求教他人获取帮助了。提问也是一门艺术,这仍是一个学习交流的过程,而不是让别人去解决原本你该解决的问题。
向别人提问求助时,要讲问题的来龙去脉讲清楚,如怎么引起的,自己尝试做了哪些操作等等。

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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