人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、PID算法、Python人工智能學(xué)習(xí)等資料包分享（附源代碼）

為了方便大家查找技術(shù)資料，電子發(fā)燒友小編為大家整理一些精華資料，讓大家可以參考學(xué)習(xí)，希望對(duì)廣大電子愛好者有所幫助。

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與

應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）

人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN） 可以概括的定義為：

由大量具有適應(yīng)性的處理元素（神經(jīng)元）組成的廣泛并行互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：

①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;

②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。神經(jīng)元是以生物的神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。因此，要了解人工神經(jīng)模型就必須先了解生物神經(jīng)元模型。

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2.Python編程：從入門到實(shí)踐

如何學(xué)習(xí)編寫第一個(gè)程序，每個(gè)程序員都有不同的故事。我還是個(gè)孩子時(shí)就開始學(xué)習(xí)編程了，當(dāng)時(shí)我父親在計(jì)算時(shí)代的先鋒之一——數(shù)字設(shè)備公司（Digital Equipment Corporation）工作。我使用一臺(tái)簡(jiǎn)陋的計(jì)算機(jī)編寫了第一個(gè)程序，這臺(tái)計(jì)算機(jī)是父親在家里的地下室組裝而成的，它沒有機(jī)箱，裸露的主板與鍵盤相連，顯示器是裸露的陰極射線管。

讀者對(duì)象：本書旨在讓你盡快學(xué)會(huì)Python，以便能夠編寫能正確運(yùn)行的程序——游戲、數(shù)據(jù)可視化和Web應(yīng)用程序，同時(shí)掌握讓你終身受益的基本編程知識(shí)。本書適合任何年齡的讀者閱讀，它不要求你有任何Python編程經(jīng)驗(yàn)，甚至不要求你有編程經(jīng)驗(yàn)。如果你想快速掌握基本的編程知識(shí)以便專注于開發(fā)感興趣的項(xiàng)目，并想通過解決有意義的問題來檢查你對(duì)新學(xué)概念的理解程度，那么本書就是為你編寫的。本書還可供初中和高中教師用來通過開發(fā)項(xiàng)目向?qū)W生介紹編程。

本書內(nèi)容：本書旨在讓你成為優(yōu)秀的程序員，具體地說，是優(yōu)秀的Python程序員。通過閱讀本書，你將迅速掌握編程概念，打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并養(yǎng)成良好的習(xí)慣。閱讀本書后，你就可以開始學(xué)習(xí)Python高級(jí)技術(shù)，并能夠更輕松地掌握其他編程語言。

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3.Python人工智能學(xué)習(xí)工具包+

入門與實(shí)踐資料集錦

本資料的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是Python工具包合集包括了：網(wǎng)頁爬蟲工具集，文本處理工具集，Python科學(xué)計(jì)算工具包，Python機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘工具包。

曾經(jīng)因?yàn)镹LTK的緣故開始學(xué)習(xí)Python，之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語言，雖然開發(fā)語言是C/C++，但平時(shí)的很多文本數(shù)據(jù)處理任務(wù)都交給了Python。這些年來，接觸和使用了很多Python工具包，特別是在文本處理，科學(xué)計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有很多很多優(yōu)秀的Python工具包可供使用，所以作Pythoner，也是相當(dāng)幸福的。最近流行一個(gè)詞，全棧工程師（fullstack engineer），這些Python工具包給各位全棧工程師提供了足夠的火力。當(dāng)然，這也僅僅是拋磚引玉，希望大家能提供更多的線索，來匯總整理一套Python網(wǎng)頁爬蟲，文本處理，科學(xué)計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的兵器譜。

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4.python基礎(chǔ)教程（含100例程

和crossin全60課）

python基礎(chǔ)入門100例程序包含了100個(gè)python入門的小例子，包括了基礎(chǔ)語法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，控制流，類繼承等基礎(chǔ)知識(shí)的訓(xùn)練和，很適合入門的同學(xué)鞏固基礎(chǔ)知識(shí)。

crossin全60課，針對(duì)0基礎(chǔ)學(xué)者，通向精通的捷徑。

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5.經(jīng)典算法大全（51個(gè)C語言算法+

單片機(jī)常用算法+機(jī)器學(xué)十大算法）

算法的描述：是對(duì)要解決一個(gè)問題或要完成一項(xiàng)任務(wù)所采取的方法和步驟的描述，包括需要什么數(shù)據(jù)（輸入什么數(shù)據(jù)、輸出什么結(jié)果）、采用什么結(jié)構(gòu)、使用什么語句以及如何安排這些語句等。通常使用自然語言、結(jié)構(gòu)化流程圖、偽代碼等來描述算法。

本經(jīng)典算法研究系列，如今己寫了22篇，13個(gè)算法，包括算法理論的研究，算法編程的實(shí)現(xiàn)，很多個(gè)算法都后續(xù)寫了續(xù)集，如第二個(gè)算法：Dijkstra算法，便寫了4篇文章。而紅黑樹系列，則更是最后寫了6篇文章，成為了國(guó)內(nèi)最為經(jīng)典的紅黑樹教程。

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6.PID算法資料合集包括了：PID調(diào)

節(jié)控制做電機(jī)速度控制,PID理解等

很好的PID入門級(jí)資料，簡(jiǎn)單易懂 。相信你們都見過那個(gè) PID 整定口訣。不嫌麻煩，茲抄錄如下：參數(shù)整定找最佳， 從小到大順序查。先是比例后積分， 最后再把微分加。曲線振蕩很頻繁， 比例度盤要放大。曲線漂浮繞大彎， 比例度盤往小扳。曲線偏離回復(fù)慢， 積分時(shí)間往下降。曲線波動(dòng)周期長(zhǎng)， 積分時(shí)間再加長(zhǎng)。曲線振蕩頻率快， 先把微分降下來。動(dòng)差大來波動(dòng)慢， 微分時(shí)間應(yīng)加長(zhǎng)。

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