人工神经网络算法、PID算法、Python人工智能学习等资料包分享（附源代码）

为了方便大家查找技术资料，电子发烧友小编为大家整理一些精华资料，让大家可以参考学习，希望对广大电子爱好者有所帮助。

 

 

1.人工神经网络算法的学习方法与

应用实例（pdf彩版）

 

人工神经 网络（Artificial Neural Network，即ANN） 可以概括的定义为：

 

由大量具有适应性的处理元素（神经元）组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相似性主要表现在：

 

①神经网络获取的知识是从外界环境学习得来的;

 

②各神经元的连接权，即突触权值，用于储存获取的知识。

 

神经元是神经网络的基本处理单元，它是神经网络的设计基础。神经元是以生物的神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。因此，要了解人工神经模型就必须先了解生物神经元模型。

 

 

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2.Python编程：从入门到实践

 

如何学习编写第一个程序，每个程序员都有不同的故事。我还是个孩子时就开始学习编程了，当时我父亲在计算时代的先锋之一——数字设备公司（Digital Equipment Corporation）工作。我使用一台简陋的计算机编写了第一个程序，这台计算机是父亲在家里的地下室组装而成的，它没有机箱，裸露的主板与键盘相连，显示器是裸露的阴极射线管。

 

读者对象：本书旨在让你尽快学会Python，以便能够编写能正确运行的程序——游戏、数据可视化和Web应用程序，同时掌握让你终身受益的基本编程知识。本书适合任何年龄的读者阅读，它不要求你有任何Python编程经验，甚至不要求你有编程经验。如果你想快速掌握基本的编程知识以便专注于开发感兴趣的项目，并想通过解决有意义的问题来检查你对新学概念的理解程度，那么本书就是为你编写的。本书还可供初中和高中教师用来通过开发项目向学生介绍编程。

 

本书内容：本书旨在让你成为优秀的程序员，具体地说，是优秀的Python程序员。通过阅读本书，你将迅速掌握编程概念，打下坚实的基础，并养成良好的习惯。阅读本书后，你就可以开始学习Python高级技术，并能够更轻松地掌握其他编程语言。

 

 

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3.Python人工智能学习工具包+

入门与实践资料集锦

 

本资料的主要内容详细介绍的是Python工具包合集包括了：网页爬虫工具集，文本处理工具集，Python科学计算工具包，Python机器学习和数据挖掘工具包。

 

曾经因为NLTK的缘故开始学习Python，之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是C/C++，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来，接触和使用了很多Python工具包，特别是在文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘领域，有很多很多优秀的Python工具包可供使用，所以作Pythoner，也是相当幸福的。最近流行一个词，全栈工程师（fullstack engineer），这些Python工具包给各位全栈工程师提供了足够的火力。当然，这也仅仅是抛砖引玉，希望大家能提供更多的线索，来汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。

 

 

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4.python基础教程（含100例程

和crossin全60课）

 

python基础入门100例程序包含了100个python入门的小例子，包括了基础语法，数据结构，控制流，类继承等基础知识的训练和，很适合入门的同学巩固基础知识。

 

crossin全60课，针对0基础学者，通向精通的捷径。

 

 

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5.经典算法大全（51个C语言算法+

单片机常用算法+机器学十大算法）

 

算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据（输入什么数据、输出什么结果）、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。

 

本经典算法研究系列，如今己写了22篇，13个算法，包括算法理论的研究，算法编程的实现，很多个算法都后续写了续集，如第二个算法：Dijkstra算法，便写了4篇文章。而红黑树系列，则更是最后写了6篇文章，成为了国内最为经典的红黑树教程。

 

 

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6.PID算法资料合集包括了：PID调

节控制做电机速度控制,PID理解等

 

很好的PID入门级资料，简单易懂 。相信你们都见过那个 PID 整定口诀。不嫌麻烦，兹抄录如下：参数整定找最佳， 从小到大顺序查。先是比例后积分， 最后再把微分加。曲线振荡很频繁， 比例度盘要放大。曲线漂浮绕大弯， 比例度盘往小扳。曲线偏离回复慢， 积分时间往下降。曲线波动周期长， 积分时间再加长。曲线振荡频率快， 先把微分降下来。动差大来波动慢， 微分时间应加长。

 

 

 

 

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