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资源名称：真实世界的Python仪器监控  数据采集与控制系统自动化 内容简介： 《真实世界的Python仪器监控:数据采集与控制系统自动化》介绍借助Python编程来实现对数据的自动化收集和处理，书中介绍的技巧除了可以应用于软件项目管理、办公自动化和科学研究，也可以用来对工业生产中对电子设备、机械设备进行自动化管理和监控。《真实世界的Python仪器监控:数据采集与控制系统自动化》属于Python应用的中高端选题，市面上找不到同类书。 资源目录： 第1 章 仪器学概论 ……………………………………………….. 1 数据采集 ……………………………………………………………………………………………………2 控制输出 ……………………………………………………………………………………………………4 开环控制 …………………………………………………………………………………………….5 闭环控制 …………………………………………………………………………………………….6 顺序控制 …………………………………………………………………………………………….8 应用概观 ……………………………………………………………………………………………………9 电子测试仪器 ………………………………………………………………………………………9 实验室仪器……………………………………………………………………………………….. 11 过程控制 …………………………………………………………………………………………..12 小结 ………………………………………………………………………………………………………..14 第2 章 基本电子学 ……………………………………………… 15 电荷 ………………………………………………………………………………………………………..15 电流 ………………………………………………………………………………………………………..17 基础电路理论……………………………………………………………………………………………18 电路原理图 ………………………………………………………………………………………………20 直流电路特性……………………………………………………………………………………………23 欧姆定律 …………………………………………………………………………………………..24 电流吸入与电流输出...

资源名称：树莓派Python编程入门与实战 内容简介： 树莓派是一个只有信用卡大小的裸露电路板，它也是一个运行开源Linux操作系统的完全可编程的PC系统。树莓派的官方编程语言是Python，本书介绍了树莓派的Python编程方法。 本书共分7个部分。前6个部分介绍了树莓派编程环境、Python编程基础、高级Python知识、图形化编程、业务编程和树莓派Python项目；第7部分通过附录介绍了如何将Raspbian加载到SD卡上，并介绍了树莓派的各种版本和型号。 本书适合对Python编程感兴趣的读者和树莓派爱好者，也适合想要基于低成本Linux平台开发应用的用户。 资源目录： 第一部分 树莓派编程环境 第1章 配置树莓派 3 1.1 获取树莓派 3 1.1.1 了解树莓派的历史 3 1.1.2 为什么要学习用Python在树莓派上进行编程 4 1.2 获取树莓派 5 1.3 哪些树莓派外围设备是必须的 6 1.3.1 microSD卡 6 1.3.2 电源 7 1.3.3 显示输出 8 1.3.4 键盘和鼠标 9 1.3.5 使用网线或者Wi—Fi适配器 9 1.4 其他不错的外围设备 9 1.4.1 挑选一个外壳...

资源名称：Python袖珍指南第5版  资源目录： 说明 本书约定 Python 命令行用法 Python 命令选项 命令行程序规范 Python 2. X 命令选项 Python 环境变量 操作变量 Python 命令选项变量 Python Windows 发送器用法 发送器文件指令 发送器命令行 发送器环境变量 内置类型和运算符 运算符和优先级 运算符用法说明 分类操作 序列运算说明 特殊内建类型 number （数字） 字符串 Unicode 字符串 列表 字典 元组 文件 集合 其他类型及转换 语句和语法 语法规则 命名规则 专用语句 赋值语句...

资源名称：Python高手之路 第3版 内容简介： 这不是一本常规意义上Python的入门书。这本书中没有Python关键字和for循环的使用，也没有细致入微的标准库介绍，而是完全从实战的角度出发，对构建一个完整的Python应用所需掌握的知识进行了系统而完整的介绍。更为难得的是，本书的作者是开源项目OpenStack的PTL（项目技术负责人）之一，因此本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。 本书从如何开始一个新的项目讲起，首先是整个项目的结构设计，对模块和库的管理，如何编写文档，进而讲到如何分发，以及如何通过虚拟环境对项目进行测试。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。本书适合各个层次的Python程序员阅读和参考。 作者简介： Julien Danjou 具有12年从业经验的自由软件红客。拥有多个开源社区的不同身份：Debian开发者、Freedesktop贡献者、GNU Emacs提交者、awesome窗口管理器的创建者以及OpenStack Ceilometer项目的技术主管。近年，他经常使用Python，尤其是在参与了OpenStack（云计算平台）的开发之后。在此期间，他有机会与许多杰出的红客一起工作。 译者简介 王飞龙 OpenStack Glance项目和Zaqar项目的核心开发人员。曾任职于IBM，从事系统管理软件和云计算的开发工作，现居住在新西兰，专注于OpenStack开发。 资源目录： 第1章　项目开始 1 1.1　Python版本　1 1.2　项目布局　2 1.3　版本编号　3 1.4　编码风格与自动检查　5 1.5　Joshua Harlow访谈　8 第2章　模块和库　13 2.1　导入系统　13 2.2　标准库　17 2.3　外部库　18 2.4　框架　20 2.5　Doug Hellmann访谈　21 第3章　管理API变化　27 第4章　时区陷阱　35 第5章　文档　39 5.1　Sphinx和reST入门　40 5.2　Sphinx模块　41 5.3　扩展Sphinx　44 第6章　分发　47 6.1　简史　47 6.2　使用pbr打包　49 6.3　Wheel格式　51 6.4　包的安装　52 6.5　和世界分享你的成果　53 6.6　Nick Coghlan访谈　58...

资源名称：Python机器学习——预测分析核心算法 内容简介： 在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介： Michael Bowles 在硅谷红客道场教授机器学习，提供机器学习项目咨询，同时参与了多家创业公司，涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后，创建并运营了两家硅谷创业公司，这两家公司都已成功上市。他在红客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。 资源目录： 第1章关于预测的两类核心算法 1.1为什么这两类算法如此有用 1.2什么是惩罚回归方法 1.3什么是集成方法 1.4算法的选择 1.5构建预测模型的流程 1.5.1构造一个机器学习问题 1.5.2特征提取和特征工程 1.5.3确定训练后的模型的性能 1.6各章内容及其依赖关系 1.7小结 1.8参考文献 第2章通过理解数据来了解问题 2.1“解剖”一个新问题 2.1.1属性和标签的不同类型决定模型的选择 2.1.2新数据集的注意事项 2.2分类问题：用声纳发现未爆炸的水雷 2.2.1“岩石vs水雷”数据集的物理特性 2.2.2“岩石vs水雷”数据集统计特征 2.2.3用分位数图展示异常点 2.2.4类别属性的统计特征 2.2.5利用PythonPandas对“岩石vs水雷”数据集进行统计分析 2.3对“岩石vs水雷数据集”属性的可视化展示 2.3.1利用平行坐标图进行可视化展示 2.3.2属性和标签的关系可视化 2.3.3用热图（heatmap）展示属性和标签的相关性 2.3.4对“岩石vs 2.4基于因素变量的实数值预测鲍鱼的年龄 2.4.1回归问题的平行坐标图—鲍鱼问题的变量关系可视化 2.4.2回归问题如何使用关联热图—鲍鱼问题的属性对关系的可视化...

资源名称：Python 3.5 技術手冊 资源目录： ch01 Python起步走 ch02 從REPL到IDE ch03 型態與運算子 ch04 流程語法與函式 ch05 從模組到類別 ch06 類別的繼承 ch07 例外處理 ch08 open() 與io模組 ch09 資料結構 ch10 資料永續與交換 ch11 常用內建模組 ch12 除錯、測試與效能 ch13 並行與平行 ch14 進階主題 附錄A venv 附錄B Django簡介 资源截图：