Python編程
關(guān)注創(chuàng)建者：王海坤 創(chuàng)建時(shí)間：2016-02-23
Python編程的視頻教程
零基礎(chǔ)Python科研入門——AI時(shí)代編程邏輯與AI實(shí)戰(zhàn)
在AI時(shí)代浪潮下，程序作為一門機(jī)器語言同樣可以被AI大模型很好地學(xué)習(xí)，在如ChatGPT，Deepseek、豆包等軟件風(fēng)靡全球的背景下，如何利用AI為我們快速編程，上手Python并解決科研問題？ 本課程由清華大學(xué)工科博士主講，將為零基礎(chǔ)、弱基礎(chǔ)同學(xué)講述如何在新時(shí)代背景下快速上手Python編程語言，并在機(jī)械、力學(xué)等問題中實(shí)際應(yīng)用。
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Python3編程自學(xué)爬蟲入門到實(shí)戰(zhàn)
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Python編程的實(shí)例教程
Python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計(jì)語言。Python可以用于很多的領(lǐng)域，從科學(xué)計(jì)算到游戲開發(fā)。
《Python編程初學(xué)者指南》嘗試以輕松有趣的方式來幫助初學(xué)者掌握Python語言和編程技能。《Python編程初學(xué)者指南》共12章，每一章都會用一個完整的游戲來演示其中的關(guān)鍵知識點(diǎn)，并通過編寫好玩的小軟件這種方式來學(xué)習(xí)編程，引發(fā)讀者的興趣，降低學(xué)習(xí)的難度。每章最后都會對該章的知識點(diǎn)進(jìn)行小結(jié)，還會給出一些小練習(xí)讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教于樂。
《Python編程初學(xué)者指南》內(nèi)容淺顯易懂，示例輕松活潑，是國際暢銷的Python初學(xué)者教程，適合對Python感興趣的初級和中級讀者學(xué)習(xí)參考。
展開 Python是一種解釋型、面向?qū)ο蟆討B(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計(jì)語言。通過Python編程，我們能夠解決現(xiàn)實(shí)生活中的很多任務(wù)。
本書是一本面向?qū)嵺`的Python編程實(shí)用指南。本書的目的，不僅是介紹Python語言的基礎(chǔ)知識，而且還通過項(xiàng)目實(shí)踐教會讀者如何應(yīng)用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務(wù)，通過編寫Python程序，可以讓計(jì)算機(jī)自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項(xiàng)目程序，供讀者學(xué)習(xí)。每章的末尾還提供了一些習(xí)題和深入的實(shí)踐項(xiàng)目，幫助讀者鞏固所學(xué)的知識。附錄部分提供了所有習(xí)題的解答。
本書適合任何想要通過Python學(xué)習(xí)編程的讀者，尤其適合缺乏編程基礎(chǔ)的初學(xué)者。通過閱讀本書，讀者將能利用強(qiáng)大的編程語言和工具，并且會體會到Python編程的快樂。
展開 Python編程(第4版)(套裝共2冊)》內(nèi)容包括：Python快速入門：搭建一個簡單的例子，包括數(shù)據(jù)表示、面向?qū)ο?em>編程、對象持久化、GUI和網(wǎng)站基礎(chǔ)；系統(tǒng)編程：針對命令行腳本編寫、處理文件和文件夾、并行運(yùn)行程序等需求探索系統(tǒng)接口工具和技術(shù)；GUI編程：學(xué)習(xí)使用Python tkinter組件庫來創(chuàng)建完整的用戶界面；互聯(lián)網(wǎng)編程：訪問客戶端網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和電子郵件工具，使用CGI腳本，以及學(xué)習(xí)網(wǎng)站搭建技術(shù)；更多應(yīng)用Python的地方：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分析基于文本的信息，訪問數(shù)據(jù)庫，以及擴(kuò)展和嵌入Python。
全網(wǎng)最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費(fèi)下載）
展開 本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強(qiáng)大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內(nèi)容；第二部分將理論付諸實(shí)踐，講解如何開發(fā)三個項(xiàng)目，包括簡單的Python 2D 游戲開發(fā)如何利用數(shù)據(jù)生成交互式的信息圖，以及創(chuàng)建和定制簡單的Web 應(yīng)用，并幫讀者解決常見編程問題和困惑。
在空間中生成剛性顆粒（注意是剛性顆粒）有下列幾種方法：
1.修改關(guān)鍵字，構(gòu)建粒子生成器模型生成隨機(jī)分布剛性顆粒
2.使用python語言直接在ABAQUS中生成顆粒，并進(jìn)行剛體綁定，使其成為剛性顆粒，或者直接生成解析剛體或離散剛體。
方法1生成顆粒的隨機(jī)性較好，操作簡單。方法2直接在ABAQUS界面生成顆粒，當(dāng)所需顆粒數(shù)量以萬為計(jì)量單位時(shí)，在前處理界面時(shí)就會卡死，對顯卡要求極高。因此，在僅考慮到這些弊端情況下，就已經(jīng)使研究人員頭皮發(fā)麻，無從下手。
在一些特定應(yīng)用場合下，比如所需顆粒數(shù)量數(shù)以萬計(jì)，我們只能采用方法1生成顆粒，但我們不僅僅是需要顆粒，還需將這些顆粒與其它模型進(jìn)行耦合求解計(jì)算，這個時(shí)候粒子生成器就會有局限性。此外，考慮到顆粒在空間中排布的多樣性，比如最典型的高斯分布，那么粒子生成器很難做到一步到位生成所需分布特征的顆粒。
我們今天介紹的通過python編程操作ABAQUS輸入文件生成PD3D單元顆粒，其可操作性更強(qiáng)，我們可以不采用粒子生成器內(nèi)部定義的隨機(jī)算法生成顆粒，用戶可以根據(jù)需求自定義顆粒分布算法，以契合實(shí)際工況。此外，可省去粒子生成顆粒的分析步，直接進(jìn)行工況建模求解計(jì)算。
本貼只是個人興趣，只提供思路，不提供源碼，用戶需了解ABAQUS的inp文件的書寫規(guī)則、python操作文件語法和生成顆粒的底層邏輯(分布模型)。感興趣的可以私信，提供編寫思路。
下面我們采用這一方法生成直徑2mm、3mm、4mm和5mm的混合顆粒，數(shù)量為1000。具體生成結(jié)果如下圖所示。
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Python編程的最新內(nèi)容
具備Python編程知識將是額外的優(yōu)勢，而此前則無需接觸PyTorch。
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- Python：通用編程語言，常用于數(shù)據(jù)分析與可視化。
- Power BI：微軟云商業(yè)分析工具，支持多數(shù)據(jù)源連接與高效分析。
課程從零開始教學(xué)，無基礎(chǔ)也可輕松掌握數(shù)據(jù)分析師必備技能。
適合人群
- 零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師
- 零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)家
在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，時(shí)間自行安排 要求時(shí)間內(nèi)完成即可
node.js、C/python網(wǎng)絡(luò)編程
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專屬程序員的兼職~~~2個月前
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編程方法
采用Python進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。只要完成理論推導(dǎo)，單元方程、總體方程矩陣組集都是很簡單的。
比較麻煩的是邊界條件的處理。
CFD中，域的概念很強(qiáng)，常見的inlet、outlet、wall等等條件都不是夾在單點(diǎn)上的，對于二維問題，一般都是加載在邊上的。
課程還涵蓋作業(yè)自動提交、隨機(jī)模型生成、RSG插件設(shè)計(jì)等多方面內(nèi)容，其中第三章會針對4個實(shí)例進(jìn)行Python編程實(shí)操指導(dǎo)。完成全部課程學(xué)習(xí)后，學(xué)員將全面掌握Abaqus Python二次開發(fā)相關(guān)技術(shù)，為仿真相關(guān)工作提供有力助力。
視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學(xué)習(xí) | 語言：英語 | 時(shí)長：25講（3小時(shí)14分鐘） | 大小：2.5 GB
- 課程簡介：一份適合初學(xué)者的Python人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)入門指南
- 學(xué)習(xí)內(nèi)容：
- Python編程入門
編程技能
- 熟悉PyTorch和NumPy
課程結(jié)束時(shí)，你將擁有一個完整可運(yùn)行的3D高斯?jié)姙R實(shí)現(xiàn)，可用于修改、擴(kuò)展，并作為你自己研究或項(xiàng)目的基礎(chǔ)。
Python編程基礎(chǔ)，包括數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及控制流結(jié)構(gòu)。
2. 如何檢測并處理錯誤、刪除重復(fù)記錄以及處理缺失值。
3. 將變量調(diào)整為適合分析的格式，確保變量間的一致性與兼容性。
4. 把多個來源的數(shù)據(jù)整合到同一個數(shù)據(jù)集中。
5. 數(shù)據(jù)簡化——在保留關(guān)鍵信息的同時(shí)簡化數(shù)據(jù)集。
6.
要求
對 Python 編程
有基本的了解 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)概念是有幫助的，但不是強(qiáng)制性
的 具有穩(wěn)定互聯(lián)網(wǎng)連接和至少 8GB RAM 的計(jì)算機(jī)（建議將 GPU 用于訓(xùn)練模型）
愿意學(xué)習(xí)和試驗(yàn)計(jì)算機(jī)視覺工具和代碼
描述
使用 YOLOv11 釋放尖端計(jì)算機(jī)視覺的力量，YOLOv11 是“You Only Look Once”對象檢測架構(gòu)的最新和最先進(jìn)的版本。
