adc校準的原理？校準的時候需要ADC芯片對DAC芯片的輸出接受測量，并將反饋處理結果資料記錄在表中。通過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或則其他語言進行一元線

adc校準的原理？

校準的時候需要ADC芯片對DAC芯片的輸出接受測量，并將反饋處理結果資料記錄在表中。

通過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或則其他語言進行一元線性回歸，即可求出k和b的值。

學習完Python《從入門到實踐》這本書后，有什么進階的書值得一看？

簡單謝謝啊請?zhí)闊﹩栂率A這個可以看一些方向性書籍python本來火是畢竟人工智能的發(fā)展，個人收拾學習經驗僅供參考！感覺有本書你學的應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,但這本書沒有電子版，只有紙質的。

第1章從數(shù)學建模到人工智能

1.1數(shù)學建模1.1.1數(shù)學建模與人工智能1.1.2數(shù)學建模中的常見問題1.2人工智能下的數(shù)學1.2.1統(tǒng)計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計1.2.4高等數(shù)學——導數(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條件語句與循環(huán)語句2.2.5break、continue、up2.3Python初級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科學計算庫NumPy3.1NumPy簡介與安裝好3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數(shù)組類型3.2.3NumPy創(chuàng)建戰(zhàn)隊數(shù)組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣單獨設置與切割空間3.2.6矩陣運算與線性代數(shù)3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統(tǒng)計函數(shù)3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數(shù)據(jù)的保存第4章正確科學計算模塊快速入門4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網絡爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網絡爬蟲的算法5.2爬蟲入門實戰(zhàn)5.2.1動態(tài)鏈接庫API5.2.2爬蟲實戰(zhàn)5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協(xié)程5.3.4小結第6章Python數(shù)據(jù)存儲6.1關系型數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python你操作MongoDB6.3本章小結6.3.1數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2數(shù)據(jù)庫增強6.3.3結束語第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)計分析案例7.2.2小結第8章自然語言處理8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標示詞性與添加定義詞8.2關鍵詞其他提取8.2.1TF-IDF關鍵詞再提取8.2.2TextRank關鍵詞提純8.3word2vec可以介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3設計和實現(xiàn)gensim的word2vec實戰(zhàn)第9章從回歸分析到算法基礎9.1回歸分析簡介9.1.1“進入虛空”一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3進入虛空模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰(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、預測與控制第10章從K-Means聚類看算法調參10.1K-Means基本是總體概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點結論10.2K-Means實戰(zhàn)第11章從決策樹看算法可以升級11.1決策樹基本都簡介11.2超經典算法能介紹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11.3決策樹實戰(zhàn)11.3.1決策樹輪回11.3.2決策樹的分類第12章從樸素貝葉斯看算法多變化19312.1樸實貝葉斯簡介12.1.1了解樸素貝葉斯12.1.2樸實貝葉斯分類的工作過程12.1.3素樸貝葉斯算法的優(yōu)缺點12.23種素凈貝葉斯實戰(zhàn)第13章從推薦系統(tǒng)看算法場景13.1推薦一下系統(tǒng)簡介13.1.1推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2協(xié)同過濾13.2基于文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜我推薦案例13.2.2小結第14章從TensorFlow自動打開深度學習之旅14.1初識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)結構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生成隨機數(shù)14.4TensorFlow實戰(zhàn)期望對你有幫助！??！

貴在堅持，自己掌握到一些，工作過程中不斷精進，高薪不是夢?。。?/p>