零基礎入門的案例
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零基礎入門ABB機器人，僅需掌握6大編程技巧~
為了讓大家更深入了解ABB機器人編程，可以看看ABB機器人相關語言基礎、課程規劃、坐標系的使用，作為初學者不知該如何入門，將引導大家一步步進階并且做好規劃。
干貨分享：兩周內零基礎搞定第一個Python程序
學習書籍推薦
第一本： Python編程：從入門到實踐.pdf
第二本：Python Cookbook（第3版）中文版.pdf
第三本：Python語言及其應用(美Lubanovic 2016).pdf
以上一些書籍百度均可下載到電子版，零基礎入門的大致預覽就一下就OK了。關于GUI的Tkinter的學習，可以百度搜索：莫煩Python
3. 編寫代碼
感覺沒什么可說的，此處省略一萬字。。。完成后，代碼不長，不到600行！（Python就是這么厲害，擼代碼不用自己造輪子，各種模塊拿來用即可。）
4. 程序打包成exe格式
作為程序，必須具備可移植性，所以封裝成exe是必備的。使用pyinstaller進行打包操作就行了。
第一步：將cmd的目錄切換至需要打包的py文件目錄下；
第二步：將使用到的模塊從‘...\site-packages’中拷貝出來放到你的*.py文件目錄下
第三部：在cmd中鍵入 pyinstaller -F -w -i myicon.ico punch2excel.py，Enter搞定
打包完成的exe文件可以在dist文件夾中找到。
5. 完成
打包完成的exe程序大小9M多。轉化的效率非常高，110M的*.pch文件14s左右轉化完成。下面是軟件界面（請忽略慘淡的界面）：
展開 聊一聊，如何零基礎入門仿真？
當然，完全的抱著理論書去深入鉆研，至少入門階段是不必要的。很多時候軟件已經把理論知識和最佳實踐總結固化為默認設置，至少可以做出來結果。帶著了解到的理論知識做仿真，可以加深理論知識的掌握，并發現需要深入學習的地方。沒必要因為某些人在網上裝大神，說做仿真這也要懂那也要會，然后一對比發現自己很多不會從而很焦慮。人腦有極限，不可能記得住，更不可能搞得懂那么多。理論學習更重要的是把物理機理、概念等基礎的東西搞明白，理解仿真的物理過程。很多書本理論知識的高級課程內容還是利用數學技巧求某些特定問題的解析解，根本不適合于現代數值計算的那一套思路。
軟件操作學習
軟件操作學習，核心在于貴精不貴多，掌握一個市場主流軟件的核心操作就夠用，不是同類軟件數量或者各種花里胡哨的操作掌握得越多就越優秀。初期入門要專注于某一個軟件的具體幾個功能，能夠自己獨立操作解決問題，忌諱貪多求大。各主流軟件無論是界面、工作流程等用戶體驗層面，還是求解算法等底層原理層面，都類似，熟練掌握一個，后續要切換是很容易的。
對于軟件版本選擇，要跟上時代，用最新或者較新的版本，不要迷信所謂“版本經典”、“老版本穩定成熟”等說辭。版本更新所帶來的新功能、界面優化、問題修復等，也是開發商對用戶在使用老版本過程中提出的各類問題的響應。
展開 
【免費視頻】零基礎入門Abaqus！！！
本視頻課程適合想要入門Abaqus的同學，學習內容如下：
視頻時長4個小時，涉及的全部案例需要花至少兩天時間加以練習，請規劃好自學時間，有疑問可以練習我答疑哦。
課程連接如下：
https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c17481
課程附件：
Models.rar
零基礎也能學懂PLC PLC編程入門圖解
一、PLC的定義與分類
PLC是以微處理器為基礎，綜合了計算機技術、自動控制技術和通信技術，用面向控制過程面向用戶的“自然語言”編程，適應工業環境，簡單易懂、操作方便、可靠性高的新一代通用工業控制裝置。PLC是在繼電器順序控制基礎上發展起來的以微處理器為核心的通用自動控制裝置。
1.PLC的定義
可編程序控制器是一種數字運算操作電子系統，專為在工業環境下應用而設計。它采用了可編程序的存儲器，用來在其內部存儲執行邏輯運算、順序控制、定時、計數和算術運算等操作指令，并通過數字的、模擬的輸入和輸出，控制各種類型的機械或生產過程。可編程序控制器及其有關的外圍設備，都應按易于與工業控制系統形成一個整體、易于擴充其功能的原則設計。
2.PLC的分類
PLC產品種類繁多，其規格和性能也各不相同。對于PLC，通常根據其結構形式的不同、功能的差異和I/O點數的多少等進行大致分類。
2.1.按結構形式分類
根據PLC的結構形式，可將PLC分為整體式和模塊式兩類。
（1）整體式PLC
整體式PLC是將電源、CPU、I/O接口等部件都集中裝在一個機箱內，如圖所示。具有結構緊湊、體積小、價格低的特點。小型PLC一般采用這種整體式結構。整體式PLC由不同I/O點數的基本單元（又稱主機）和擴展單元組成，基本單元內有CPU、I/O接口、與I/O擴展單元相連的擴展口以及與編程器或EPROM寫入器相連的接口等；擴展單元內只有I/O和電源等，而沒有CPU。基本單元和擴展單元之間一般用扁平電纜連接。整體式PLC一般還可配備特殊功能單元，如模擬量單元、位置控制單元等，使其功能得以擴展。
展開 PINN零基礎入門指南，附代碼（一）
目標
使用最簡的神經網絡模型來擬合簡單函數
。
內容介紹
神經網絡模型
如上圖所示，為最簡單的MLP架構（隱藏層的線性簡單堆疊，隱藏層的圓圈即表示一個神經元），本文采用一個隱藏層64個神經元，一個輸入層一個輸出層，表示變量所在層數，和表示變量所在層的位置，表示第層第個神經元的值，所有神經元的和為優化參數下文用指代。
為激活函數，通常情況下激活函數有以下幾種，神經網絡添加激活函數的原因是，線性函數的疊加無法表示非線性函數，本文采用的是函數
損失函數
是需要訓練的神經網絡參數，是訓練結果，是真實結果,本文采用均方誤差即：
除此之外也有一些其他的誤差形式，這里就不一一舉例。損失函數決定了優化目標，優化器通過梯度下降法優化，即：
是步長也叫學習率，當前減去步長乘以梯度就是更新后的參數值,現成的梯度算法工具有很多，本文采用Adam。
反向傳播
在優化過程中需要對損失函數關于優化參數求導，獲得每一個優化參數對損失函數的影響即梯度計算：
具體方法如下圖所示，采用鏈式法則的方法從后往前計算，因此也叫反向傳播。
步驟
準備訓練數據：生成一些樣本點
x=torch.linspace(0,1,101).reshape(-1,1)
y=torch.sin(x)
定義神經網絡模型
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.hidden =nn.Linear(1,64)#隱藏層
self.output = nn.Linear
展開 Python零基礎入門Python數據分析最好的實戰項目
數據初探
首先導入要使用的科學計算包numpy,pandas,可視化matplotlib,seaborn,以及機器學習包sklearn。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display
plt.style.use("fivethirtyeight")
sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
%matplotlib inline# 檢查Python版本from sys import version_infoif version_info.major != 3:
raise Exception('請使用Python 3 來完成此項目')
然后導入數據，并進行初步的觀察，這些觀察包括了解數據特征的缺失值，異常值，以及大概的描述性統計。
# 導入鏈家二手房數據lianjia_df = pd.read_csv('lianjia.csv')
display(lianjia_df.head(n=2))
初步觀察到一共有11個特征變量，Price 在這里是我們的目標變量，然后我們繼續深入觀察一下。
# 檢查缺失值情況lianjia_df.info()
發現了數據集一共有23677條數據，其中Elevator特征有明顯的缺失值。
lianjia_df.describe()
上面結果給出了特征值是數值的一些統計值，包括平均數，標準差，中位數，最小值，最大值，25%分位數，75%分位數。這些統計結果簡單直接，對于初始了解一個特征好壞非常有用
展開 如何零基礎入門FPGA？這篇文章讓你吃透！
5.2 為什么不推薦0基礎學習ZYNQ或SOC？
入門應該學習盡量簡單的東西，要么專心學習ARM，要么專心學習FPGA。這樣更容易有成就感，增強信心。
ZYNQ和SOC的應用領域并不廣，還有很多人沒聽過這種東西，導致求職的不利。開發工具編譯時間長，浪費較多時間。絕大多數工作，都只是負責一方面，也就是說另一方面，很有可能派不上用場。
5.3 為什么已經存在那么多IP核，仍需寫HDL？
問這種問題的，一般是學生，他們沒有做過產品，沒有遇到過工程上的問題。IP核并非萬能，不能滿足所有需求。盡量少用閉源IP核，一旦出問題，這種黑匣子很可能讓產品難產。
深入理解底一層次，可以更好地使用高一層次。該法則可以適用于所有編程語言。
展開 PLC零基礎入門講解，如何根據手冊和圖紙，實現輸出接線
PLC 的輸入，所謂輸入，就是人命令PLC去做事情，而這些命令是通過開關，按鈕，接近開關等實現的。而輸出，就是PLC去驅動機器設備，是靠繼電器，晶閘管，晶體管去實現的。而這正是PLC輸出的三種類型。今天，就為大家講述PLC的輸出意義以及如何實現。
PLC的輸出在內部是各種電路，我們作為使用者看到的是各種接線端子。
圖一 PLC的輸出
如圖一，畫面左邊的一排螺絲就是我們接輸出的地方，無論任何PLC 都是這種形式，無非是排列方式不一樣，螺絲換樣子而已。單從外觀，我們是無法區分PLC輸出的類型的。一般是從型號上區分，PLC 的型號上一般都有表示輸出特性的字母。
R 是英文 Relay的縮寫，表示繼電器輸出，可接交直流負載
T 是英文 Transistor的縮寫，表示晶體管輸出，只能接直流負載
S 是英文 Silicon的縮寫，表示晶閘管輸出，只能接交流負載
比如圖一中PLC 的型號是 K7M-DRT20U,字母R T就是表示輸出的字母。它表示此PLC是繼電器和晶體管混合輸出的。
大多數PLC都是用這些字母表示的，應用最廣泛的西門子plc 是用單詞簡寫表示，比如DC/DC/RLY 就分別表示電源 輸入 輸出的類型，很顯然RLY表示是繼電器輸出。晶體管輸出可以發出高速脈沖，一般是控制伺服，分PNP和NPN兩種接法。晶閘管輸出可以直接接交流負載，一般很少用。我們用的最多的就是繼電器輸出，和我們平常用的繼電器是一摸一樣的。它性價比高，可接交直流負載，它僅僅是一個觸點，所以不分NPN和PNP。缺點是，反應時間慢（相對于晶體管而言），而且有機械壽命（晶體管只有老化，而無壽命）。那么，我們是怎么根據手冊來接線的呢？下面我以施耐德TM218LDA40DRPHN 為例向大家說明，從型號看，它是繼電器型輸出。
圖二 PLC 手冊
如圖二，這是PLC的硬件手冊
展開 Python零基礎入門數據分析實戰之小費數據集應用
一、數據來源
本節選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數據集，該小費數據集為餐飲行業收集的數據，其中total_bill為消費總金額、tip為小費金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數據集 tips.head()
二、問題探索
小費金額與消費總金額是否存在相關性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數和小費金額是否有一定的關聯?
小費金額占小費總金額的百分比是否服從正態分布?
三、數據清洗
tips.shape #數據集的維度
(244，7)
共有244條數據，7列。
tips.describe() #描述統計
描述統計結果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數據探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點圖
由圖可看出，小費金額與消費總金額存在正相關性。
import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips'
展開 
有限元分析：零基礎如何學習abaqus？ 附abaqus從入門到精通下載
下載地址：abaqus從入門到精通
零基礎能學Ansys熱應力分析嗎？技術鄰打破學習壁壘輕松入門
零基礎也能高效掌握Ansys熱應力分析，技術鄰通過“低門檻準入+拆解式教學+全流程保障”，讓新手1-2周上手實戰，已幫助500+企業零基礎工程師實現技能突破，學員獨立完成仿真項目的平均周期從1.5個月縮短至2周。
“沒接觸過有限元理論，怕聽不懂公式推導”“只會打開Ansys軟件畫簡單模型，不知道怎么開展熱應力分析”“擔心課程太復雜，學完還是不會做自己的項目”——這是絕大多數零基礎學習者面對Ansys熱應力分析時的普遍顧慮。但事實上，基礎薄弱絕非學習的“攔路虎”，技術鄰深耕工業仿真培訓8年，針對零基礎群體的學習痛點，量身打造了Ansys熱應力定制培訓體系，大幅降低準入門檻：只要對Ansys軟件有初步認知（比如會新建模型、導入簡單零件），或了解“溫度梯度”“應力”等基本工程概念，無需掌握高深理論，就能順利開啟學習，徹底打消“沒基礎學不會”的顧慮。
不同于普通課程“先講三個月理論、再練無關通用案例”的枯燥模式，技術鄰完全跳過晦澀的有限元公式推導，從企業實際工程需求出發，用“可落地的操作步驟”替代“抽象的學術概念”，讓零基礎學員無需背負知識包袱，直接進入實戰環節。講解核心知識點時，講師全程結合真實行業案例舉例，避免抽象表述：比如介紹“瞬態熱應力與穩態熱應力”的區別時，不會單純講解“時間依賴性”理論，而是通過“汽車發動機啟動（溫度快速變化，需瞬態分析）”與“發動機持續運轉（溫度穩定，用穩態分析）”的場景對比，搭配溫度場云圖動態演示，讓學員瞬間理解兩種分析類型的適用場景；講解“熱膨脹系數對熱應力的影響”時，會以“鋼質散熱板與鋁合金電芯的熱應力匹配”為例，通過仿真結果對比，直觀展示“熱膨脹系數差異1.8倍會導致接觸應力升高至180MPa”，讓抽象參數與實際影響建立關聯。
展開 ABB機器人搬運項目程序的分析，這么詳細，看完就會了！
但作為初學者可能會擔心不知該如何入門，今天給大家推薦一門零基礎入門的課程——《ABB機器人零基礎入門》。
課程會以ABB機器人為背景，引導大家一步步進階并且做好規劃。其中對最基本常用的機器人的工具坐標系、工件坐標系、基坐標系做了詳細的講解，讓學員理解透徹。最后，還對機器人的編程語言做了簡單介紹，讓學員了解ABB機器編程語言的樣式。
精通軟件定義無線電(SDR)：GNU Radio與SDR++ ￥15
### 課程學習框架
從無線電與信號基礎入門，逐步學習調制技術、GNU Radio軟件操作、信號流圖設計、調幅接收機搭建，再到頻譜分析、FFT應用、濾波器與增益調控等核心信號處理技術，最后深入高級SDR概念，完成RTL-SDR、HackRF等硬件的實操，掌握SDR++工具的工程化應用。
### 課程亮點
1. 實操項目驅動：通過搭建調幅接收機、設計信號流圖等實際項目，鞏固知識，積累實戰經驗
2. 專業講師授課：由擁有豐富SDR技術與應用經驗的行業專家主講
3. 靈活自主學習：終身解鎖課程內容，支持自主安排學習節奏，同步更新后續課程內容
4. 優質社區支持：加入活躍的學習者與行業專家社區，獲得技術支持、協作機會與人脈資源
### 適合人群
1. 零基礎入門者：對無線電通信、SDR技術感興趣，希望搭建扎實技術基礎的人群
2. 技術愛好者：想要探索SDR技術，并將其應用于各類實踐項目的科技愛好者
3. 專業從業者與學生：電信、電子等相關領域的學生、工程師及從業者，希望拓展技能，保持行業競爭力
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