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从零开始学Python 线性回归_光环大数据python培训
线性回归一般是用来预测连续因变量（目标变量）的模型，同时，它也可以用来选择核心变量（即真正影响因变量的自变量有哪些）。关于如何构建并求解多元线性回归模型的理论部分我们已经在《从零开始学Python【20】–线性回归（理论部分）》中做了详细的梳理，包括模型的偏回归系数的计算、模型的显著性检验和偏回归系数的检验。如果你对理论部分还不是很明白的，建议你先看一下我之前写的文章。
在本期的推文中，我们将手把手的分享如何使用Python和R语言实现多元线性回归模型的落地。如果你对这篇文章感兴趣，希望能够看完下面的内容，相信对你有一定的帮助，同时，文末部分也会给出相关脚本和数据集的下载链接。
案例分享销售额与广告渠道的关系
如果市场的运营部门给了你一份数据，数据包含了不同广告渠道的成本及对应的产品销售量。现在的问题是：
哪些渠道的广告真正影响了销售量？
根据已知的渠道预算，如何实现销售量的预测？
模型预测的好坏，该如何评估？
利用Python建模
哪些渠道的广告真正影响了销售量？对于这个问题的回答，其实就是在构建
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多元线性回归模型后，需要对偏回归系数进行显著性检验，把那些显著的变量保留下来，即可以认为这些变量对销售量是存在影响的。关于线性回归模型的落地，我们这里推荐使用statsmodels模块，因为该模块相比于sklearn，可以得到更多关于模型的详细信息
# ======= Python3 + Jupyter =======
# 导入第三方包
importpandas aspd
importnumpy asnp
importstatsmodels.formula.api assmf
fromsklearn.cross_validation importtrain_test_split
fromsklearn.metrics importmean_squared_error
importmatplotlib.pyplot asplt
# 读取外部的销售数据
sales = pd.read_csv( ‘Advertising.csv’)
# 查看数据的前5行
sales.head()
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# 数据集中各变量的描述性统计分析
sales.describe()
通过数据的描述性统计分析，我们可以得到这些数值变量的基本统计值，如均值、最小值、最大值、下四分位、上四分位、标准差，而这些统计值有助于你对数据的理解和分布的解读。接下来需要根据读取进来的数据构造回归模型，但建模之前，我们一般需要将数据集拆分成训练集（用于建模）和测试集（用于模型的评估）两个部分。
# 抽样–构造训练集和测试集
Train,Test = train_test_split(sales, train_size = 0.8, random_state= 1234)
# 建模
fit = smf.ols( ‘sales~TV+radio+newspaper’, data = Train).fit()
# 模型概览的反馈
fit.summary()
通过模型反馈的结果我们可知，模型是通过显著性检验的，即F统计量所对应的P值是远远小于0.05这个阈值的，说明需要拒绝原假设（即认为模型的所
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有回归系数都不全为0）。
在上一期的文章中，我们说过，模型的显著性通过检验的话，并不代表每一个自变量都对因变量是重要的，所以还需要进行偏回归系数的显著性检验。通过上图的检验结果显示，除变量newspaper对应的P值超过0.05，其余变量都低于这个阈值，说明newspaper这个广告渠道并没有影响到销售量的变动，故需要将其从模型中剔除。
# 重新建模
fit2 = smf.ols( ‘sales~TV+radio’, data = Train.drop( ‘newspaper’, axis = 1)).fit()
# 模型信息反馈
fit2.summary()
通过第二次建模（模型中剔除了newspaper这个变量），结果非常明朗，一方面模型通过了显著性检验，另一方面，所有的变量也通过了显著性检验。那问题来了，难道你剔除了newspaper这个变量后，模型效果确实变好了吗？验证一个模型好不好，只需要将预测值和真实值做一个对比即可，如果模型越优秀，那预测出来的结果应该会更接近与现实数据。接下来，我们就基于fit和fit2这两个模型，分别在Test数据集上做预测：
# 第一个模型的预测结果
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pred = fit.predict(exog = Test)
# 第二个模型的预测结果
pred2 = fit2.predict(exog = Test.drop( ‘newspaper’, axis = 1)) # 模型效果对比
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(Test.sales, pred))RMSE2 = np.sqrt(mean_squared_error(Test.sales, pred2))print( ‘第一个模型的预测效果：RMES=%.4fn’%RMSE)print( ‘第二个模型的预测效果：RMES=%.4fn’%RMSE2)
对于连续变量预测效果的好坏，我们可以借助于RMSE(均方根误差，即真实值与预测值的均方根）来衡量，如果这个值越小，就说明模型越优秀，即预测出来的值会越接近于真实值。很明显，模型2的RMSE相比于模型1会小一些，模型会更符合实际。最后，我们再利用可视化的方法来刻画真实的观测点与拟合线之间的关系：
# 真实值与预测值的关系# 设置绘图风格
https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html,e( ‘ggplot’)
# 设置中文编码和负号的正常显示
plt.rcParams[ ‘font.sans-serif’] = ‘Microsoft YaHei’
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# 散点图plt.scatter(Test.sales, pred, label = ‘观测点’)
# 回归线
plt.plot([Test.sales.min(), Test.sales.max()], [pred.min(), pred.max()], ‘r–‘, lw= 2, label = ‘拟合线’)
# 添加轴标签和标题
plt.title( ‘真实值VS.预测值’)plt.xlabel( ‘真实值’)plt.ylabel( ‘预测值’)
# 去除图边框的顶部刻度和右边刻度
plt.tick_params(top = ‘off’, right = ‘off’)
# 添加图例
plt.legend(loc = ‘upper left’)
# 图形展现
plt.show()
从上面的关系图来看，模型确实拟合的还是蛮不错的，这些真实点基本上都在拟合线附近，并没有产生太大的差异。
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以上所分享的案例，全都是通过Python工具完成分析和建模的落地，接下来我们再利用R语言复现一遍，这里只贴上脚本，就不作详细的介绍了，如果有任何疑问都可以在公众号的后台给我留言。
利用R语言建模# 读取数据
sales <- read.csv( ‘C:UsersAdministratorDesktopAdvertising.csv’)
# 数据的描述性统计
summary(sales) # 抽样
set.seed( 1234)index <- sample( 1:nrow(sales), size = 0.8*nrow(sales))train <- sales[index,]test <- sales[-index,]
# 建模
fit <- lm(sales ~ ., data = sales)
# 模型概览信息
summary(fit)
# 模型修正
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fit2 <- lm(sales ~ TV + radio, data = sales)
# 模型概览信息
summary(fit2)
# 第一个模型预测
vars <- c( ‘TV’, ‘radio’, ‘newspaper’)pred <- predict(fit, newdata = test[, vars])
# 第二个模型预测
vars2 <- c( ‘TV’, ‘radio’)pred2 <- predict(fit2, newdata = test[, vars2])
# 预测效果评估RMSE
RMSE <- function(x,y){ sqrt(mean((x-y)^ 2))}RMSE1 <- RMSE(test$sales, pred)RMSE2 <- RMSE(test$sales, pred2)RMSE1;RMSE2
# 预测值与实际值的对比
plot(test$sales,pred2, type = ‘p’, pch = 20, col = ‘steelblue’, xlab = ‘真实值’, ylab = ‘预测值’, main = ‘真实值VS.预测值’)
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# 添加拟合线lines(x = c(min(test$sales),max(test$sales)), y = c(min(pred2), max(pred2)), lty= 2, col = ‘red’, lwd = 2)
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年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
1.了解电脑的基本组成一般我们看到的电脑都是由：主机（主要部分）、输出设备（显示器）、输入设备（键盘和鼠标）三大件组成。而主机是电脑的主体，在主机箱中有：主板、CPU、内存、电源、显卡、声卡、网卡、硬盘、软驱、光驱等硬件。从基本结构上来讲，电脑可以分为五大部分：运算器、存储器、控制器、输入设备、输出设备。 2.了解电脑系统电脑系统分为硬件和软件两大部分，硬件相当于人的身体，而软件相当于人的灵魂。而硬件一般分为主机和外部设备，主机是一台电脑的核心部件，通常都是放在一个机箱里。而外部设备包括输入设备（如键盘、鼠标）和输出设备（如显示器、打印机）等。软件一般分为系统软件和应用软件。 3.组装一台电脑需要选购哪些基本部件（1）、机箱，一般电脑的主要零件都放在这里。（2）、显示器，用来看电脑的工作过程，要不然，你都不知道电脑究竟在做什么。（3）、键盘和鼠标，向电脑输入有用的命令，让它去为我们工作。（4）、主板，这是一块很重要的东西，虽然它长得有点“丑”，这里是决定你这台电脑性能的重要零件之一哦。（5）、内存，当电脑工作时，电脑会在这里存上存储数据，相当于人的记忆。（6）、CPU，也称中央处理器，是电脑运算和控制的核心。（7）、显卡，电脑通过这个玩意传送给显示器。（8）、声卡，电脑通过这个玩意传送声音给音箱的哦。（9）、硬盘，平常人们常说我的硬盘有多少G多少G，就是指这个硬盘的容量，而G数越多能装的东西便越多。（10）、软驱，就是插软盘的玩意，现在一般都用3.5英寸的，古老年代用5.25英寸的，现在我们去买人家都不卖了。（11）、光驱，听CD当然少不了这个，有时候你要安装某些软件都是在光盘上的，所以这个用处太大。（12）、电源，主要用于将220V的外接电源转换为各种直流电源，供电脑的各个部件使用 4. 如何评价一台电脑的好和坏当然，一台电脑的好坏，是要从多方面来衡量的，不能仅看其中某个或者几个性能指标。而一般评价一台电脑的好坏的性能指标有如下几种：（1）、CPU的类型和时钟频率这是电脑最主要的性能指标，它决定了一台电脑的最基本性能。以前我们常说的286、386、486、586、686等就是按CPU的型号来叫的。时钟频率是一台电脑按固定的节拍来工作的一种衡量方法吧，又称为主频，时钟频率越高，时钟周期就越短，它执行指令所需要的时间便越短，运算速度就越快。（2）、内存的容量内存的单位是MB，平常人们总说我的内存有多少多少MB 就是指这个，如32MB、64MB、128MB、256MB等，一台电脑，它的内存容量越大，则电脑所能处理的任务可以越复杂，速度也会越快。（3）、外部设备的配置情况高档电脑一般都有软好的显示器、键盘、鼠标、音箱等等。（4）、运行速度一台电脑的运行速度主要是由CPU和内存的速度所决定的。（5）、总线类型总线位数越多，机器性能越高。（6）、兼容性是否具有广泛的兼容性，包括能否运行所有电脑上开发的各种应用软件和接受电脑各类扩展卡电脑硬件基础知识（一） 1.了解电脑的基本组成一般我们看到的电脑都是由：主机（主要部分）、输出设备（显示器）、输入设备（键盘和鼠标）三大件组成。而主机是电脑的主体，在主机箱中有：主板、CPU、内存、电源、显卡、声卡、网卡、硬盘、软驱、光驱等硬件。从基本结构上来讲，电脑可以分为五大部分：运算器、存储器、控制器、输入设备、输出设备。2.了解电脑系统电脑系统分为硬件和软件两大部分，硬件相当于人的身体，而软件相当于人的灵魂。而硬件一般分为主机和外部设备，主机是一台电脑的核心部件，通常都是放在一个机箱里。而外部设备包括输入设备（如键盘、鼠标）和输出设备（如显示器、打印机）等。软件一般分为系统软件和应用软件。3.组装一台电脑需要选购哪些基本部件（1）、机箱，一般电脑的主要零件都放在这里。（2）、显示器，用来看电脑的工作过程，要不然，你都不知道电脑究竟在做什么。（3）、键盘和鼠标，向电脑输入有用的命令，让它去为我们工作。（4）、主板，这是一块很重要的东西，虽然它长得有点“丑”，这里是决定你这台电脑性能的重要零件之一哦。（5）、内存，当电脑工作时，电脑会在这里存上存储数据，相当于人的记忆。（6）、CPU，也称中央处理器，是电脑运算和控制的核心。（7）、显卡，电脑通过这个玩意传送给显示器。（8）、声卡，电脑通
https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
电 子制 作 德江铭信特邦电子科技有限公司监制 （目录） 第一章： 1. 基本工具的介绍（电烙铁、万用表等）
2?介绍两种元件（电阻、电容） 3. 自由焊接十个电阻，加上电烙铁、吸锡器的使用 4. 第二章： 1. 介绍半导体（二极管、三极管） 2?解说“光控照明灯”电路 3. 焊接电路+调试指导 4? 第三章： 1. 介绍集成电路（封装、555） 2?解说“自动闪光灯”电路 3. 焊接电路+调试指导 总结学习 附录：自学提高篇 1. 焊接技术 2?声控延时开关 3. 用4017制作流水灯 4. 简易音频功放 5. 学习方法及资料介绍
常用工具介绍: 第一章 1.电烙铁 （编者寄语：一切的开始，配上焊锡丝和松香助焊剂.电路板便是你的艺术舞台） 电烙铁分为外热式（图1）和内热式（图2）两种，外热式的一般功率都较大。 区别： L 内热式和外热式电烙铁的区别，主要在加热方式的不同。 2. 另外，它们所用的烙铁头形状，前者是空心筒状；后者为实心杆状。 3. 前者预热时间较短，但受气温影响稍大，尤其小功率型：相对，后者预热 时间稍长。 4. 前者比后者漏电稍小。 烙铁使 用前，应 用细砂 1 图2 注 事项: 新 肚34系刃电恪仪 、、手柄 史邊炊球里友热芯 J 谨新设计违接站构更可靠耐用 纸将烙 铁头 打光亮，通电烧热，蘸上松香后用烙铁头刃而接触 焊锡丝，使烙铁头上均匀地镀上一层锡。这样做，可以 便于焊接和防止烙铁头表面氧化。旧的烙铁头如严重氧 化而发黑，可用钢挫挫去表层氧化物，使其露出金属光 泽后，重新镀锡，才能使用。 2.数字万用表 （编者寄语：最常用的工具，前几年还属于奢侈品的 数字万用表现在已经是无线电爱好者手中最常用的仪表了） 数字式测量仪表已成为主流.有取代模拟式仪表的趋势。与模拟式仪表相比，数字式仪 表灵敏度高，准确度高，显示淸晰，过载能力强，便于携带，使用更简单。 使用方法：参考说明书和相关书籍。
基于Arduino的中小学生编程课程开发与项目设计 摘要：Arduino是当前主流的电子设计平台，基于单片机系统的开源易学性受到编程爱好者的青睐。本文首先分析了本研究课题的背景及其现状，从中得出课题研究的目的与意义。再通过对中小学编程课程开发所需的技术支持，进一步介绍了Arduino平台、程序开发、ArduBlock图形化编程软件、传感器以及基础电子元件等。接着分析了中小学编程课程的主要内容及编程内容模块，最后基于Arduino开源设计平台正式进行编程课程的开发设计，由浅入深地为中小学的学生设计编程课程目前较为流行的电子互动平台。希望能借此帮助我国中小学学生提高编程理解能力，锻炼计算思维能力，最终实现中小学生独立性的思考和创造力的培养。 关键词：Arduino；计算思维；编程课程；开发设计 Abstract：Arduino Arduino is the current mainstream electronic design platform, and the open source and easy learning of SCM system is favored by programmers.Firstly, this paper analyzes the background and current situation of this research subject, and obtains the purpose and significance of the research.Through the technical support for programming curriculum development in primary and secondary schools, the Arduino platform, program development, ArduBlock graphical programming software, sensors and basic electronic components are further introduced.Then analyzes the main content and the programming of primary and secondary schools curriculum programming content module, based on the Arduino platform officially open source design programming curriculum development and design, design for primary and secondary school students in 1 programming course at present more popular electronic interactive platform.It is hoped that this will help our primary and middle school students improve their understanding of programming, exercise their thinking ability, and finally realize the independent thinking and creativity of primary and middle school students. Key words：Arduino; Computational Thinking; Programming Course; Development Design
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
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如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
学 习 电 子 制 作 德江铭信特邦电子科技有限公司监制
（目录） 第一章： 1.基本工具的介绍（电烙铁、万用表等） 2.介绍两种元件（电阻、电容） 3.自由焊接十个电阻，加上电烙铁、吸锡器的使用第二章： 1.介绍半导体（二极管、三极管） 2.解说“光控照明灯”电路 3.焊接电路+调试指导 第三章： 1.介绍集成电路（封装、555） 2.解说“自动闪光灯”电路 3.焊接电路+调试指导 总结学习 附录：自学提高篇 1.焊接技术 2.声控延时开关 3.用4017制作流水灯 4.简易音频功放 5.学习方法及资料介绍
第一章 常用工具介绍： 1.电烙铁 （编者寄语：一切的开始，配上焊锡丝和松香助焊剂，电路板便是你的艺术舞台） 电烙铁分为外热式（图1）和内热式（图2）两种，外热式的一般功率都较大。 区别： 1.内热式和外热式电烙铁的区别，主要在加热方式的不同。 2.另外，它们所用的烙铁头形状，前者是空心筒状；后者为实心杆状。 3.前者预热时间较短，但受气温影响稍大，尤其小功率型；相对，后者预热时间稍长。 4.前者比后者漏电稍小。 图1 图2 注意事项： 新烙铁使用前，应用细砂纸将烙铁头打光亮，通电烧热，蘸上松香后用烙铁头刃面接触焊锡丝，使烙铁头上均匀地镀上一层锡。这样做，可以便于焊接和防止烙铁头表面氧化。旧的烙铁头如严重氧化而发黑，可用钢挫挫去表层氧化物，使其露出金属光泽后，重新镀锡，才能使用。 2.数字万用表 （编者寄语：最常用的工具，前几年还属于 奢侈品的数字万用表现在已经是无线电 爱好者手中最常用的仪表了） 数字式测量仪表已成为主流，有取代模 拟式仪表的趋势。与模拟式仪表相比，数字式
3 Arduino，按键，LED 3.1 问题描述：如何采用Arduino控制器和按键同时控制LED的闪烁 在前面的2个例子中，都是简单地通过将程序烧录到Arduino控制板，然后由控制板来控制LED灯的闪烁，缺乏人情味。那能不能在Arduino控制的过程中，再加上与人的互动呢？答案是肯定的。在这个实验中，我们将增加一个新的材料按键按钮来和Arduino一起控制灯的闪烁。 3.2 所需材料 表3-1：所需材料 序号名称数量作用备注 1 Arduino软件1套提供IDE环境最新版本1.05 2 Arduino UNO开发板1块控制主板各种版本均可 3 USB线1条烧录程序随板子配送 4 杜邦线若干条连接组件 5 发光二极管（LED）1个 LED闪烁 6 电阻（10，200Ω）2个限流 7 多功能面包板1块连接 8 按键按钮1个开关 在进行实验之前，我们先介绍按键按钮的相关属性。 按键按钮 按键是一种经常使用的设备，通过按键可以输入指令和数据来控制电路的开与关，从而达到控制某些设备的运行状态。在本实验中，通过给按键输入高低电平来控制LED灯的闪烁。开关的种类繁多复杂，比如厨房用的单孔开关，卧房用的双控开关，楼道用的声控开关等等，均属于开关的范畴。在我们实验中，主要是用微型开关，但其种类也很多，如图3-1所示。 图3‐1 微型按键开关种类 在本实验中采用的微型开关大致为6*6*5mm的四脚开关。如图3-2所示。
图3-2 本实验用的按键 值得注意的是，1和2是一边的，3和4是一边的，中间有道痕分开。其原理如图3-3所示，当按键按下去时，1,2,3,4四个管脚接合在一起，2根导线连通，变成一根导线。电路导通，起到触发（关）作用。当松开按钮，1,2,3,4四个管脚断开，起到开的作用。 图3‐3 按键按钮原理图 3.3 实验原理图 当按键按钮按下，获取一个高电平，触发在Arduino控制下的LED闪烁。当然，我们也可以设置为按键按下是LED灯不亮，当松开按键时，LED灯闪烁，请看后面的代码分析。原理图如3-4所示，就是在实验1的基础上增加一个按键按钮。
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
从零开始学电脑 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
1.了解电脑的基本组成一般我们看到的电脑都是由：主机（主要部分）、输出设备（显示器）、输入设备（键盘和鼠标）三大件组成。而主机是电脑的主体，在主机箱中有：主板、CPU、内存、电源、显卡、声卡、网卡、硬盘、软驱、光驱等硬件。从基本结构上来讲，电脑可以分为五大部分：运算器、存储器、控制器、输入设备、输出设备。 2.了解电脑系统电脑系统分为硬件和软件两大部分，硬件相当于人的身体，而软件相当于人的灵魂。而硬件一般分为主机和外部设备，主机是一台电脑的核心部件，通常都是放在一个机箱里。而外部设备包括输入设备（如键盘、鼠标）和输出设备（如显示器、打印机）等。软件一般分为系统软件和应用软件。 3.组装一台电脑需要选购哪些基本部件（1）、机箱，一般电脑的主要零件都放在这里。（2）、显示器，用来看电脑的工作过程，要不然，你都不知道电脑究竟在做什么。（3）、键盘和鼠标，向电脑输入有用的命令，让它去为我们工作。（4）、主板，这是一块很重要的东西，虽然它长得有点“丑”，这里是决定你这台电脑性能的重要零件之一哦。（5）、内存，当电脑工作时，电脑会在这里存上存储数据，相当于人的记忆。（6）、CPU，也称中央处理器，是电脑运算和控制的核心。（7）、显卡，电脑通过这个玩意传送给显示器。（8）、声卡，电脑通过这个玩意传送声音给音箱的哦。（9）、硬盘，平常人们常说我的硬盘有多少G多少G，就是指这个硬盘的容量，而G数越多能装的东西便越多。（10）、软驱，就是插软盘的玩意，现在一般都用英寸的，古老年代用英寸的，现在我们去买人家都不卖了。（11）、光驱，听CD当然少不了这个，有时候你要安装某些软件都是在光盘上的，所以这个用处太大。（12）、电源，主要用于将220V的外接电源转换为各种直流电源，供电脑的各个部件使用 4. 如何评价一台电脑的好和坏当然，一台电脑的好坏，是要从多方面来衡量的，不能仅看其中某个或者几个性能指标。而一般评价一台电脑的好坏的性能指标有如下几种：（1）、CPU的类型和时钟频率这是电脑最主要的性能指标，它决定了一台电脑的最基本性能。以前我们常说的286、386、486、586、686等就是按CPU的型号来叫的。时钟频
第1章进入Arduino的世界 欢迎来到Arduino的世界！Arduino是一个开源的开发平台，在全世界范围内成千上万的人正在用它开发制作一个又一个电子产品，这些电子产品包括从平时生活的小物件到时下流行的3D打印机，它降低了电子开发的门槛，即使是从零开始的入门者也能迅速上手，制作有趣的东西，这便是开源Arduino的魅力。通过本书的介绍，读者对Arduino会有一个更全面的认识。 本章知识点： Arduino的起源与发展 Arduino的特点 Arduino开发板简介 Arduino的未来展望 什么是Arduino 什么是Arduino相信很多读者会有这个疑问，也需要一个全面而准确的答案。不仅是读者，很多使用Arduino的人也许对这个问题都难以给出一个准确的说法，甚至认为手中的开发板就是Arduino，其实这并不准确。那么，Arduino究竟该如何理解呢
1.1.1 Arduino不只是电路板 Arduino是一种开源的电子平台，该平台最初主要基于AVR单片机的微控制器[1]和相应的开发软件，目前在国内正受到电子发烧友的广泛关注。自从2005年Arduino腾空出世以来，其硬件和开发环境一直进行着更新迭代。现在Arduino已经有将近十年的发展历史，因此市场上称为Arduino 的电路板已经有各式各样的版本了。Arduino开发团队正式发布的是Arduino Uno和Arduino Mega 2560，如图1-1和图1-2所示。 图1-1 Arduino Uno R3 图1-2 Arduino Mega 2560 R3 图1-1和图1-2所示的开发板就是所谓的Arduino I/O印刷电路 板（Printed Circuit Board, PCB）。 Arduino项目起源于意大利，该名字在意大利是男性用名，音译为“阿尔杜伊诺”，意思为“强壮的朋友”，通常作为专有名词，在拼写时首字母需要大写。其创始团队成员包括：Massimo Banzi、David Cuartielles、Tom Igoe、Gianluca Martino、David Mellis和Nicholas Zambetti 6人。Arduino的出现并不是偶然，Arduino最初是为一些非电子工程专业的学生 [1] 关于AVR单片机的内容会在第3章进行介绍。
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
Arduino 入门版使用教程 V0.2
https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html,
Arduino 入门版使用教程
DFRduino Starter kit User Manual
版本号:V 0.22 最后修订日：2010 09 10
仅供内部评测使用,请勿外传
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Arduino 入门版使用教程 V0.2
https://www.doczj.com/doc/4a14845947.html,
目录
介绍 ......................................................................................................................................................... 3 元件清单 ............................................................................................................................................. 3 Arduino 介绍篇 .................................................................................................................................... 4 概 述 ................................................................................................................................................... 4 Arduino C 语觊介绍............................................................................................................................. 5 结极 ..................................................................................................................................................... 8 功能 ..................................................................................................................................................... 8 Arduino 使用介绍............................................................................................................................... 10 面包板使用介绍 ................................................................................................................................... 29 实验篇 ................................................................................................................................................... 31 第一节 多彩 led 灯实验 ................................................................................................................. 31 第二节 蜂鸣器实验 ......................................................................................................................... 42 第三节 数码管实验 ......................................................................................................................... 47 第四节 按键实验 ............................................................................................................................. 54 第五节 倾斜开关实验 ..................................................................................................................... 64 第六节 光控声音实验 ................................................................................................................... 68 第七节 火焰报警实验 ................................................................................................................... 71 第八节 抢答器实验 ......................................................................................................................... 75 第九节 温度报警实验 ..................................................................................................................... 80 第十节 红外遥控 ............................................................................................................................. 84
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只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） 2017-03-14 机器之心 选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。 基础篇 第一步：基本Python 技能 如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装Python 2.7。 ?