adc校準(zhǔn)的原理？校準(zhǔn)的時(shí)候需要ADC芯片對(duì)DAC芯片的輸出接受測(cè)量，并將反饋處理結(jié)果資料記錄在表中。通過(guò)excel中的折線圖也也可以差別不大看它們的線性度，之前借用python或則其他語(yǔ)言進(jìn)行一元線

adc校準(zhǔn)的原理？

校準(zhǔn)的時(shí)候需要ADC芯片對(duì)DAC芯片的輸出接受測(cè)量，并將反饋處理結(jié)果資料記錄在表中。

通過(guò)excel中的折線圖也也可以差別不大看它們的線性度，之前借用python或則其他語(yǔ)言進(jìn)行一元線性回歸，即可求出k和b的值。

學(xué)習(xí)完P(guān)ython《從入門到實(shí)踐》這本書后，有什么進(jìn)階的書值得一看？

簡(jiǎn)單謝謝啊請(qǐng)?zhí)?，麻煩?wèn)下十階這個(gè)可以看一些方向性書籍python本來(lái)火是畢竟人工智能的發(fā)展，個(gè)人收拾學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)僅供參考！感覺(jué)有本書你學(xué)的應(yīng)該差不多了就都差不多擁有了一名鑒定合格的python編程工程師,但這本書沒(méi)有電子版，只有紙質(zhì)的。

第1章從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1數(shù)學(xué)建模1.1.1數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2數(shù)學(xué)建模中的常見(jiàn)問(wèn)題1.2人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1統(tǒng)計(jì)量1.2.2矩陣概念及運(yùn)算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分第2章Python快速入門2.1直接安裝Python2.1.1Python按裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第一個(gè)小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語(yǔ)句與循環(huán)語(yǔ)句2.2.5break、continue、up2.3Python初級(jí)操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)NumPy3.1NumPy簡(jiǎn)介與安裝好3.1.1NumPy簡(jiǎn)介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識(shí)NumPy3.2.2NumPy數(shù)組類型3.2.3NumPy創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)數(shù)組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣單獨(dú)設(shè)置與切割空間3.2.6矩陣運(yùn)算與線性代數(shù)3.2.7NumPy的廣播機(jī)制3.2.8NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數(shù)據(jù)的保存第4章正確科學(xué)計(jì)算模塊快速入門4.1Pandas科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.1.1初識(shí)Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫(kù)4.2.1初識(shí)Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.3.1初識(shí)SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)5.1爬蟲(chóng)基礎(chǔ)5.1.1初識(shí)爬蟲(chóng)5.1.2網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的算法5.2爬蟲(chóng)入門實(shí)戰(zhàn)5.2.1動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)API5.2.2爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)5.3爬蟲(chóng)進(jìn)階—高效率爬蟲(chóng)5.3.1多進(jìn)程5.3.2多線程5.3.3協(xié)程5.3.4小結(jié)第6章Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)6.1關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL6.1.1初識(shí)MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識(shí)NoSQL6.2.2Python你操作MongoDB6.3本章小結(jié)6.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)基本理論6.3.2數(shù)據(jù)庫(kù)增強(qiáng)6.3.3結(jié)束語(yǔ)第7章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)查看7.1.1從鍵盤查看數(shù)據(jù)7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫你操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2小結(jié)第8章自然語(yǔ)言處理8.1Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標(biāo)示詞性與添加定義詞8.2關(guān)鍵詞其他提取8.2.1TF-IDF關(guān)鍵詞再提取8.2.2TextRank關(guān)鍵詞提純8.3word2vec可以介紹8.3.1word2vec基礎(chǔ)原理簡(jiǎn)介8.3.2word2vec訓(xùn)練模型8.3.3設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)gensim的word2vec實(shí)戰(zhàn)第9章從回歸分析到算法基礎(chǔ)9.1回歸分析簡(jiǎn)介9.1.1“進(jìn)入虛空”一詞的來(lái)源9.1.2回歸與相關(guān)9.1.3進(jìn)入虛空模型的劃分與應(yīng)用9.2線性回歸分析實(shí)戰(zhàn)9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解輪回模型案例9.2.3檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)與控制第10章從K-Means聚類看算法調(diào)參10.1K-Means基本是總體概述10.1.1K-Means簡(jiǎn)介10.1.2目標(biāo)函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點(diǎn)結(jié)論10.2K-Means實(shí)戰(zhàn)第11章從決策樹(shù)看算法可以升級(jí)11.1決策樹(shù)基本都簡(jiǎn)介11.2超經(jīng)典算法能介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2.5小結(jié)11.3決策樹(shù)實(shí)戰(zhàn)11.3.1決策樹(shù)輪回11.3.2決策樹(shù)的分類第12章從樸素貝葉斯看算法多變化19312.1樸實(shí)貝葉斯簡(jiǎn)介12.1.1了解樸素貝葉斯12.1.2樸實(shí)貝葉斯分類的工作過(guò)程12.1.3素樸貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.23種素凈貝葉斯實(shí)戰(zhàn)第13章從推薦系統(tǒng)看算法場(chǎng)景13.1推薦一下系統(tǒng)簡(jiǎn)介13.1.1推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2協(xié)同過(guò)濾13.2基于文本的推薦13.2.1標(biāo)簽與知識(shí)圖譜我推薦案例13.2.2小結(jié)第14章從TensorFlow自動(dòng)打開(kāi)深度學(xué)習(xí)之旅14.1初識(shí)TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安裝好TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數(shù)據(jù)類型14.3生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1生成沉淀Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機(jī)數(shù)14.4TensorFlow實(shí)戰(zhàn)期望對(duì)你有幫助?。。?/p>

貴在堅(jiān)持，自己掌握到一些，工作過(guò)程中不斷精進(jìn)，高薪不是夢(mèng)?。?！