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

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的學習方法與

應用實例（pdf彩版）

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

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

①神經(jīng)網(wǎng)絡獲取的知識是從外界環(huán)境學習得來的;

②各神經(jīng)元的連接權，即突觸權值，用于儲存獲取的知識。

神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本處理單元，它是神經(jīng)網(wǎng)絡的設計基礎。神經(jīng)元是以生物的神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經(jīng)元數(shù)學化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學模型。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：從入門到實踐

如何學習編寫第一個程序，每個程序員都有不同的故事。我還是個孩子時就開始學習編程了，當時我父親在計算時代的先鋒之一——數(shù)字設備公司（Digital Equipment Corporation）工作。我使用一臺簡陋的計算機編寫了第一個程序，這臺計算機是父親在家里的地下室組裝而成的，它沒有機箱，裸露的主板與鍵盤相連，顯示器是裸露的陰極射線管。

讀者對象：本書旨在讓你盡快學會Python，以便能夠編寫能正確運行的程序——游戲、數(shù)據(jù)可視化和Web應用程序，同時掌握讓你終身受益的基本編程知識。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，甚至不要求你有編程經(jīng)驗。如果你想快速掌握基本的編程知識以便專注于開發(fā)感興趣的項目，并想通過解決有意義的問題來檢查你對新學概念的理解程度，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)項目向學生介紹編程。

本書內容：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，打下堅實的基礎，并養(yǎng)成良好的習慣。閱讀本書后，你就可以開始學習Python高級技術，并能夠更輕松地掌握其他編程語言。

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3.Python人工智能學習工具包+

入門與實踐資料集錦

本資料的主要內容詳細介紹的是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科學計算工具包，Python機器學習和數(shù)據(jù)挖掘工具包。

曾經(jīng)因為NLTK的緣故開始學習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++，但平時的很多文本數(shù)據(jù)處理任務都交給了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，科學計算，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域，有很多很多優(yōu)秀的Python工具包可供使用，所以作Pythoner，也是相當幸福的。最近流行一個詞，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，科學計算，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的兵器譜。

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4.python基礎教程（含100例程

和crossin全60課）

python基礎入門100例程序包含了100個python入門的小例子，包括了基礎語法，數(shù)據(jù)結構，控制流，類繼承等基礎知識的訓練和，很適合入門的同學鞏固基礎知識。

crossin全60課，針對0基礎學者，通向精通的捷徑。

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5.經(jīng)典算法大全（51個C語言算法+

單片機常用算法+機器學十大算法）

算法的描述：是對要解決一個問題或要完成一項任務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)、輸出什么結果）、采用什么結構、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、結構化流程圖、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個算法，包括算法理論的研究，算法編程的實現(xiàn)，很多個算法都后續(xù)寫了續(xù)集，如第二個算法：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，成為了國內最為經(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

節(jié)控制做電機速度控制,PID理解等

很好的PID入門級資料，簡單易懂 。相信你們都見過那個 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。曲線偏離回復慢， 積分時間往下降。曲線波動周期長， 積分時間再加長。曲線振蕩頻率快， 先把微分降下來。動差大來波動慢， 微分時間應加長。

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