只需十四步：从零开始掌握Python

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。

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如果你不懂编程，我建议你从下面的免费在线书籍开始学习，然后再进入后续的材料：

Learn Python the Hard Way，作者Zed A. Shaw：https://https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/book/

如果你有编程经验，但不懂Python 或还很初级，我建议你学习下面两个课程：

谷歌开发者Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：http://suo.im/toMzq

Python 科学计算入门（来自UCSB Engineering 的M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有60 页）：http://suo.im/2cXycM

如果你要30 分钟上手Python 的快速课程，看下面：

在Y 分钟内学会X（X=Python）：http://suo.im/zm6qX

当然，如果你已经是一位经验丰富的Python 程序员了，这一步就可以跳过了。即便如此，我也建议你常使用Python 文档：https://https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/doc/

第二步：机器学习基础技巧

KDnuggets 的Zachary Lipton 已经指出：现在，人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。这实际上是机器学习领域领域的一个写照，因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学习算法。为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？当然不是。就像几乎生活中的所有事情一样，掌握理论的深度是与实践应用相关的。对机器学习算法的深度了解超过了本文探讨的范围，它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去，或者至少是你自己要进行高强度的自学训练。

好消息是，对实践来说，你并不需要获得机器学习博士般的理论理解——就想要成为一个高效的程序员并不必要进行计算机科学理论的学习。

人们对吴恩达在Coursera 上的机器学习课程内容往往好评如潮；然而，我的建议是浏览前一个学生在线记录的课堂笔记。跳过特定于Octave（一个类似于Matlab 的与你Python 学习无关的语言）的笔记。一定要明白这些都不是官方笔记，但是可以从它们中把握到吴恩达课程材料中相关的内容。当然如果你有时间和兴趣，你现在就可以去Coursera 上学习吴恩达的机器学习课程：http://suo.im/2o1uD

吴恩达课程的非官方笔记：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/mlclass/

除了上面提到的吴恩达课程，如果你还需要需要其它的，网上还有很多各类课程供你选择。比如我就很喜欢Tom Mitchell，这里是他最近演讲的视频（一起的还有Maria-Florina Balcan），非常平易近人。

Tom Mitchell 的机器学习课程：http://suo.im/497arw

目前你不需要所有的笔记和视频。一个有效地方法是当你觉得合适时，直接去看下面特定的练习题，参考上述备注和视频恰当的部分，

第三步：科学计算Python 软件包概述

好了，我们已经掌握了Python 编程并对机器学习有了一定的了解。而在Python 之外，还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。广义上讲，有很多所谓的科学Python 库（scientific Python libraries）可用于执行基本的机器学习任务（这方面的判断肯定有些主观性）：

numpy——主要对其N 维数组对象有用https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/

pandas——Python 数据分析库，包括数据框架（dataframes）等结构https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/ matplotlib——一个2D 绘图库，可产生出版物质量的图表https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/

scikit-learn——用于数据分析和数据挖掘人物的机器学习算法https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/stable/ 学习这些库的一个好方法是学习下面的材料：

Scipy Lecture Notes，来自Ga?l Varoquaux、Emmanuelle Gouillart 和Olav Vahtras：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/

这个pandas 教程也很不错：10 Minutes to Pandas：http://suo.im/4an6gY

在本教程的后面你还会看到一些其它的软件包，比如基于matplotlib 的数据可视化库Seaborn。前面提到的软件包只是Python 机器学习中常用的一些核心库的一部分，但是理解它们应该能让你在后面遇到其它软件包时不至于感到困惑。

下面就开始动手吧！

第四步：使用Python 学习机器学习

首先检查一下准备情况

Python：就绪

机器学习基本材料：就绪

Numpy：就绪

Pandas：就绪

Matplotlib：就绪

现在是时候使用Python 机器学习标准库scikit-learn 来实现机器学习算法了。

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scikit-learn 流程图

下面许多的教程和训练都是使用iPython (Jupyter) Notebook 完成的，iPython Notebook 是执行Python 语句的交互式环境。iPython Notebook 可以很方便地在网上找到或下载到你的本地计算机。

来自斯坦福的iPython Notebook 概览：http://cs231n.github.io/ipython-tutorial/

同样也请注意，以下的教程是由一系列在线资源所组成。如果你感觉课程有什么不合适的，可以和作者交流。我们第一个教程就是从scikit-learn 开始的，我建议你们在继续完成教程前可以按顺序看一看以下的文章。

下面是一篇是对scikit-learn 简介的文章，scikit-learn 是Python 最常用的通用机器学习库，其覆盖了K 近邻算法：

Jake VanderPlas 写的scikit-learn 简介：http://suo.im/3bMdEd

下面的会更加深入、扩展的一篇简介，包括了从著名的数据库开始完成一个项目：

Randal Olson 的机器学习案例笔记：http://suo.im/RcPR6

下一篇关注于在scikit-learn 上评估不同模型的策略，包括训练集/测试集的分割方法：

Kevin Markham 的模型评估：http://suo.im/2HIXDD

第五步：Python 上实现机器学习的基本算法

在有了scikit-learn 的基本知识后，我们可以进一步探索那些更加通用和实用的算法。我们从非常出名的K 均值聚类（k-means clustering）算法开始，它是一种非常简单和高效的方法，能很好地解决非监督学习问题：

K-均值聚类：http://suo.im/40R8zf

接下来我们可以回到分类问题，并学习曾经最流行的分类算法：

决策树：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/tutorial-decision-trees/

在了解分类问题后，我们可以继续看看连续型数值预测：

线性回归：http://suo.im/3EV4Qn

我们也可以利用回归的思想应用到分类问题中，即logistic 回归：

logistic 回归：http://suo.im/S2beL

第六步：Python 上实现进阶机器学习算法

我们已经熟悉了scikit-learn，现在我们可以了解一下更高级的算法了。首先就是支持向量机，它是一种依赖于将数据转换映射到高维空间的非线性分类器。

支持向量机：http://suo.im/2iZLLa

随后，我们可以通过Kaggle Titanic 竞赛检查学习作为集成分类器的随机森林：

Kaggle Titanic 竞赛（使用随机森林）：http://suo.im/1o7ofe

降维算法经常用于减少在问题中所使用的变量。主成份分析法就是非监督降维算法的一个特殊形式：

降维算法：http://suo.im/2k5y2E

在进入第七步之前，我们可以花一点时间考虑在相对较短的时间内取得的一些进展。

首先使用Python 及其机器学习库，我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法（k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。除了一些基本的机器学习技巧，我们已经开始寻找一些有用的工具包。

我们会进一步学习新的必要工具。

第七步：Python 深度学习

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神经网络包含很多层

深度学习无处不在。深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上，但是最近的进步始于几年前，并极大地提高了深度神经网络的认知能力，引起了人们的广泛兴趣。如果你对神经网络还不熟悉，KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。

最后一步并不打算把所有类型的深度学习评论一遍，而是在 2 个先进的当代Python 深度学习库中探究几个简单的网络实现。对于有兴趣深挖深度学习的读者，我建议从下面这些免费的在线书籍开始：

神经网络与深度学习，作者Michael Nielsen：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/

1.Theano

链接：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/software/theano/

Theano 是我们讲到的第一个Python 深度学习库。看看Theano 作者怎么说：

Theano 是一个Python 库，它可以使你有效地定义、优化和评估包含多维数组的数学表达式。

下面关于运用Theano 学习深度学习的入门教程有点长，但是足够好，描述生动，评价很高：

Theano 深度学习教程，作者Colin Raffel：http://suo.im/1mPGHe

2.Caffe

链接：https://www.sodocs.net/doc/264250064.html,/

另一个我们将测试驱动的库是Caffe。再一次，让我们从作者开始：

Caffe 是一个深度学习框架，由表达、速度和模块性建构，Bwekeley 视觉与学习中心和社区工作者共同开发了Caf fe。

这个教程是本篇文章中最好的一个。我们已经学习了上面几个有趣的样例，但没有一个可与下面这个样例相竞争，其可通过Caffe 实现谷歌的DeepDream。这个相当精彩！掌握教程之后，可以尝试使你的处理器自如运行，就当作是娱乐。

通过Caffe 实现谷歌DeepDream：http://suo.im/2cUSXS

我并没有保证说这会很快或容易，但是如果你投入了时间并完成了上面的7 个步骤，你将在理解大量机器学习算法以及通过流行的库（包括一些在目前深度学习研究领域最前沿的库）在Python 中实现算法方面变得很擅长。

进阶篇

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机器学习算法

本篇是使用Python 掌握机器学习的7 个步骤系列文章的下篇，如果你已经学习了该系列的上篇，那么应该达到了令人满意的学习速度和熟练技能；如果没有的话，你也许应该回顾一下上篇，具体花费多少时间，取决于你当前的理解水平。我保证这样做是值得的。快速回顾之后，本篇文章会更明确地集中于几个机器学习相关的任务集上。由于安全地跳过了一些基础模块——Python 基础、机器学习基础等等——我们可以直接进入到不同的机器学习算法之中。这次我们可以根据功能更好地分类教程。

第1步：机器学习基础回顾&一个新视角

上篇中包括以下几步：

1. Python 基础技能

2. 机器学习基础技能

3. Python 包概述

4. 运用Python 开始机器学习：介绍&模型评估

5. 关于Python 的机器学习主题：k-均值聚类、决策树、线性回归&逻辑回归

6. 关于Python 的高阶机器学习主题：支持向量机、随机森林、PCA 降维

7. Python 中的深度学习

如上所述，如果你正准备从头开始，我建议你按顺序读完上篇。我也会列出所有适合新手的入门材料，安装说明包含在上篇文章中。

然而，如果你已经读过，我会从下面最基础的开始：

机器学习关键术语解释，作者Matthew Mayo。地址：http://suo.im/2URQGm

维基百科条目：统计学分类。地址：http://suo.im/mquen

机器学习：一个完整而详细的概述，作者Alex Castrounis。地址：http://suo.im/1yjSSq

如果你正在寻找学习机器学习基础的替代或补充性方法，恰好我可以把正在看的Shai Ben-David 的视频讲座和Shai Shalev-Shwartz 的教科书推荐给你：

Shai Ben-David 的机器学习介绍视频讲座，滑铁卢大学。地址：http://suo.im/1TFlK6

理解机器学习：从理论到算法，作者Shai Ben-David & Shai Shalev-Shwartz。地址：http://suo.im/1NL0ix

记住，这些介绍性资料并不需要全部看完才能开始我写的系列文章。视频讲座、教科书及其他资源可在以下情况查阅：当使用机器学习算法实现模型时或者当合适的概念被实际应用在后续步骤之中时。具体情况自己判断。

第2步：更多的分类

我们从新材料开始，首先巩固一下我们的分类技术并引入一些额外的算法。虽然本篇文章的第一部分涵盖决策树、支持向量机、逻辑回归以及合成分类随机森林，我们还是会添加k-最近邻、朴素贝叶斯分类器和多层感知器。

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Scikit-learn 分类器

k-最近邻（kNN）是一个简单分类器和懒惰学习者的示例，其中所有计算都发生在分类时间上（而不是提前在训练步骤期间发生）。kNN 是非参数的，通过比较数据实例和k 最近实例来决定如何分类。

使用Python 进行k-最近邻分类。地址：http://suo.im/2zqW0t

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的分类器。它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。

使用Scikit-learn 进行文档分类，作者Zac Stewart。地址：http://suo.im/2uwBm3

多层感知器（MLP）是一个简单的前馈神经网络，由多层节点组成，其中每个层与随后的层完全连接。多层感知器在Scikit-learn 版本0.18 中作了介绍。

首先从Scikit-learn 文档中阅读MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。

神经网络模型（监督式），Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/3oR76l

Python 和Scikit-learn 的神经网络初学者指南0.18！作者Jose Portilla。地址：http://suo.im/2tX6rG

第3步：更多聚类

我们现在接着讲聚类，一种无监督学习形式。上篇中，我们讨论了k-means 算法; 我们在此介绍DBSCAN 和期望最大化（EM）。

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Scikit-learn聚类算法

首先，阅读这些介绍性文章; 第一个是k 均值和EM 聚类技术的快速比较，是对新聚类形式的一个很好的继续，第二个是对Scikit-learn 中可用的聚类技术的概述：

聚类技术比较：简明技术概述，作者Matthew Mayo。地址：http://suo.im/4ctIvI

在玩具数据集中比较不同的聚类算法，Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/4uvbbM

期望最大化（EM）是概率聚类算法，并因此涉及确定实例属于特定聚类的概率。EM 接近统计模型中参数的最大似然性或最大后验估计（Han、Kamber 和Pei）。EM 过程从一组参数开始迭代直到相对于k 聚类的聚类最大化。

首先阅读关于EM 算法的教程。接下来，看看相关的Scikit-learn 文档。最后，按照教程使用Python 自己实现EM 聚类。

期望最大化（EM）算法教程，作者Elena Sharova。地址：http://suo.im/33ukYd

高斯混合模型，Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/20C2tZ。

使用Python 构建高斯混合模型的快速介绍，作者Tiago Ramalho。地址：http://suo.im/4oxFsj

如果高斯混合模型初看起来令人困惑，那么来自Scikit-learn 文档的这一相关部分应该可以减轻任何多余的担心：

高斯混合对象实现期望最大化（EM）算法以拟合高斯模型混合。

基于密度且具有噪声的空间聚类应用（DBSCAN）通过将密集数据点分组在一起，并将低密度数据点指定为异常值来进行操作。

首先从Scikit-learn 的文档中阅读并遵循DBSCAN 的示例实现，然后按照简明的教程学习：

DBSCAN 聚类算法演示，Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/1l9tvX

基于密度的聚类算法（DBSCAN）和实现。地址：http://suo.im/1LEoXC

第4步：更多的集成方法

上篇只涉及一个单一的集成方法：随机森林（RF）。RF 作为一个顶级的分类器，在过去几年中取得了巨大的成功，但它肯定不是唯一的集成分类器。我们将看看包装、提升和投票。

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给我一个提升

首先，阅读这些集成学习器的概述，第一个是通用性的；第二个是它们与Scikit-learn 有关：

集成学习器介绍，作者Matthew Mayo。地址：http://suo.im/cLESw

Scikit-learn 中的集成方法，Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/yFuY9

然后，在继续使用新的集成方法之前，请通过一个新的教程快速学习随机森林：

Python 中的随机森林，来自Yhat。地址：http://suo.im/2eujI

包装、提升和投票都是不同形式的集成分类器，全部涉及建构多个模型; 然而，这些模型由什么算法构建，模型使用的数据，以及结果如何最终组合起来，这些都会随着方案而变化。

包装：从同一分类算法构建多个模型，同时使用来自训练集的不同（独立）数据样本——Scikit-learn 实现包装分类器

提升：从同一分类算法构建多个模型，一个接一个地链接模型，以提高每个后续模型的学习——Scikit-learn 实现AdaBoost

投票：构建来自不同分类算法的多个模型，并且使用标准来确定模型如何最好地组合——Scikit-learn 实现投票分类器

那么，为什么要组合模型？为了从一个特定角度处理这个问题，这里是偏差-方差权衡的概述，具体涉及到提升，以下是Scikit-learn 文档：

单一评估器vs 包装：偏差-方差分解，Scikit-learn 文档。地址：http://suo.im/3izlRB

现在你已经阅读了关于集成学习器的一些介绍性材料，并且对几个特定的集成分类器有了基本了解，下面介绍如何从Machine Learning Mastery 中使用Scikit-learn 在Python 中实现集成分类器：

使用Scikit-learn 在Python 中实现集成机器学习算法，作者Jason Brownlee。地址：http://suo.im/9WEAr

第5步：梯度提升

下一步我们继续学习集成分类器，探讨一个当代最流行的机器学习算法。梯度提升最近在机器学习中产生了显著的影响，成为了Kaggle 竞赛中最受欢迎和成功的算法之一。

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给我一个梯度提升

首先，阅读梯度提升的概述：

维基百科条目：梯度提升。地址：http://suo.im/TslWi

接下来，了解为什么梯度提升是Kaggle 竞赛中「最制胜」的方法：

为什么梯度提升完美解决了诸多Kaggle 难题？Quora，地址：http://suo.im/3rS6ZO Kaggle 大师解释什么是梯度提升，作者Ben Gorman。地址：http://suo.im/3nXlWR

虽然Scikit-learn 有自己的梯度提升实现，我们将稍作改变，使用XGBoost 库，我们提到过这是一个更快的实现。

以下链接提供了XGBoost 库的一些额外信息，以及梯度提升（出于必要）：

维基百科条目：XGBoost。地址：http://suo.im/2UlJ3V

Ghub 上的XGBoost 库。地址：http://suo.im/2JeQI8

XGBoost 文档。地址：http://suo.im/QRRrm

现在，按照这个教程把所有汇聚起来：

Python 中XGBoost 梯度提升树的实现指南，作者Jesse Steinweg-Woods。地址：http://suo.im/4FTqD5

你还可以按照这些更简洁的示例进行强化：

XGBoost 在Kaggle 上的示例（Python）。地址：http://suo.im/4F9A1J

Iris 数据集和XGBoost 简单教程，作者Ieva Zarina。地址：http://suo.im/2Lyb1a

第6步：更多的降维

降维是通过使用过程来获得一组主变量，将用于模型构建的变量从其初始数减少到一个减少数。

有两种主要形式的降维：

1. 特征选择——选择相关特征的子集。地址：http://suo.im/4wlkrj

2. 特征提取——构建一个信息性和非冗余的衍生值特征集。地址：http://suo.im/3Gf0Yw

下面是一对常用的特征提取方法。

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主成分分析（PCA）是一种统计步骤，它使用正交变换将可能相关变量的一组观测值转换为一组称为主成分的线性不相关变量值。主成分的数量小于或等于原始变量的数量。这种变换以这样的方式定义，即第一主成分具有最大可能的方差（即考虑数据中尽可能多的变率）

以上定义来自PCA 维基百科条目，如果感兴趣可进一步阅读。但是，下面的概述/教程非常彻底：

主成分分析：3 个简单的步骤，作者Sebastian Raschka。地址：http://suo.im/1ahFdW

线性判别分析（LDA）是Fisher 线性判别的泛化，是统计学、模式识别和机器学习中使用的一种方法，用于发现线性组合特征或分离两个或多个类别的对象或事件的特征。所得到的组合可以用作线性分类器，或者更常见地，用作后续分类之前的降维。

LDA 与方差分析（ANOVA）和回归分析密切相关，它同样尝试将一个因变量表示为其他特征或测量的线性组合。然而，ANOVA 使用分类独立变量和连续因变量，而判别分析具有连续的独立变量和分类依赖变量（即类标签）。

上面的定义也来自维基百科。下面是完整的阅读：

线性判别分析——直至比特，作者Sebastian Raschka。地址：http://suo.im/gyDOb

你对PCA 和LDA 对于降维的实际差异是否感到困惑？Sebastian Raschka 做了如下澄清：

线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）都是通常用于降维的线性转换技术。PCA 可以被描述为「无监督」算法，因为它「忽略」类标签，并且其目标是找到使数据集中的方差最大化的方向（所谓的主成分）。与PCA 相反，LDA 是「监督的」并且计算表示使多个类之间的间隔最大化的轴的方向（「线性判别式」）。

有关这方面的简要说明，请阅读以下内容：

LDA 和PCA 之间的降维有什么区别？作者Sebastian Raschka。地址：http://suo.im/2IPt0U 第7 步：更多的深度学习

上篇中提供了一个学习神经网络和深度学习的入口。如果你的学习到目前比较顺利并希望巩固对神经网络的理解，并练习实现几个常见的神经网络模型，那么请继续往下看。

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首先，看一些深度学习基础材料：

深度学习关键术语及解释，作者Matthew Mayo

理解深度学习的7 个步骤，作者Matthew Mayo。地址：http://suo.im/3QmEfV

接下来，在Google 的机器智能开源软件库TensorFlow（一个有效的深度学习框架和现今几乎是最好的神经网络工具）尝试一些简明的概述／教程：

机器学习敲门砖：任何人都能看懂的TensorFlow 介绍（第1、2 部分）

入门级解读：小白也能看懂的TensorFlow 介绍（第3、4 部分）

最后，直接从TensorFlow 网站试用这些教程，它实现了一些最流行和常见的神经网络模型：

循环神经网络，谷歌TensorFlow 教程。地址：http://suo.im/2gtkze

卷积神经网络，谷歌TensorFlow 教程。地址：http://suo.im/g8Lbg

此外，目前一篇关于7 个步骤掌握深度学习的文章正在写作之中，重点介绍使用位于TensorFlow 顶部的高级API，以增模型实现的容易性和灵活性。我也将在完成后在这儿添加一个链接。

相关的：

进入机器学习行业之前应该阅读的5 本电子书。地址：http://suo.im/SlZKt

理解深度学习的7 个步骤。地址：http://suo.im/3QmEfV

机器学习关键术语及解释。地址：http://suo.im/2URQGm ?

?本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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加入机器之心（全职记者/实习生）

第一章 从零开始学电脑

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

成人如何从零开始学英语

外教一对一https://www.sodocs.net/doc/264250064.html, 成人如何从零开始学英语 对于很多成年人来说，现在开始学英语是一件十分头疼的事情，毕竟记忆力和精力都不如从前了，那么怎么从零开始学英语呢? 刚接触一门语言时，学习上会有很多困难，因为人的记忆力有限，还有时间上的问题，所以学习英语是个复杂而漫长的过程，零基础的话必须从英语的听、说、读、写等基础知识开始，在学习时应该养成温故知新的习惯，同时保持持之以恒的信念。 接下来就来谈谈零基础学习英语的一些好方法： 1)坚定学习英语的决心，制定合理的学习规划。 具体的学习规划，可以参加汉普森英语免费英语水平测试活动，专业外教会根据您的英语水平测试报告为您免费定制学习规划，如从英语音标开始，到背单词，然后到词组和句子的学习，培养自己每天学点英语的好习惯。 2)音标识记。 认识了英文26个字母之外，音标是学习英语基础的方面，具体学习方法可以通过搜集网上的音标学习视频和资料，总结音标的分类和发音，为单词的读、写以及记忆打下基础。 3)单词记忆。 背单词是贯穿整个英语学习的主线，无论你是零基础还是资深英语学习者，背单词始终是个循环不间断的程序，温故知新是记单词的原则。单词的记忆和拓展是一种必需，没有词汇的积累是很难将英语学习进行下去。 4)教材的选择。

外教一对一https://www.sodocs.net/doc/264250064.html, 英语学习是个循序渐进的过程，选择适合自己的教材可以有效的引导自己如何去学习，对系统地掌握英语单词、词汇和句子的运用很有帮助;借助于教材，通过不断地学习和练习，将知识和运用相结合，是学习任何语言和技能的最好方式。 5)语言环境的创造。 大胆脱口而出，用英文进行沟通交流才是学习英语的真实目的。在国内很少有这种语言环境让我们去练习说英语，于是，有些人会通过汉普森英语角、成人口语培训班等形式去营造语言环境，零基础的建议在掌握词汇和简单句的基础上，去参加专门的英语培训机构来学习口语，有利于快速提升英语的听说能力。

我是怎么从零开始学英语的

这是我在中医药论坛里写的一个文章，我是一个半老头了，就是这么大的年纪，学英语有一年了，当然，我不是英语高手，我学英语的方法也许对你很有用。我把文章转过来， 我是怎么从零开始学英语的 哈哈哈。 在很多人眼里，英语难，和我以前的认为一样。其实英语是最好学的一个语言，很有规则。远比我们的母语中文好学。多数不要一年，就能够过关了。但要友技巧。 很多人一定会认为我晕了头。不要急，等我说完了，你再说这话也不迟。 我以前学英语和各位一样，三天打鱼，两天洒网。原因也一样，就是难。学不进去，其实是我们使用的方法错了。因为现在这种学英语的方法或按照这种语法式前进的方法学，什么时候能到头呀。 学了几次，放弃了几次。我既灰心也开始有了想法。我感到英语最重要的是听力，你听不懂，你怎么能拼写呀，怎么能知道别人说了些什么呀。再有，你以后要用英语说话呀，而中国人就是口条硬，说不清楚英语。所以，我认为我学的方法错了，其实第一就是解决说话口条生硬的问题。我花了一个多月的时间，仔细对着音标，一个个对着要求，仔细发音。这一点很重要，为你以后讲标准的英语话打下基础。这是我考虑后第一个学的东西，我不学语法和句子，单词了。因为这种学法，让人浪费时间，又学不好英语。等我把音标学好，就会发现，读写单词非常容易，单词很容易记住，有很多单词，只要一听，就能拼写出个大概了，有些拼写的对，有些拼写的不对。不对的我就纠正一下。记得很牢。英语一下子变得容易上手了。良好的音标基础，不仅可以帮助我准确地对单词进行发音，有效地区分相似发音的单词，更能使我进行有效的英语只读，还能准确地听辩朗读。我发现学英语，学来学去学不好，原来是绕了一个大湾。现在大多数人学不好英语或说不好英文，原因都在这上面了。不是这样吗？都是不能准确发音。不能发音准确，你当然就不知道也分辨不了外国人说了些什么了。大多数人和几乎所有的学校里的孩子。都是这个方面的缺点，从而不能使他们有效地使用英语－－尽管他们的语法和单词的掌握量都很出色。解决的方法其实很简单，就是花上个把月的时间，仔细校正音标。 第一步学好了音标，下来就是学单词了，不要去学语法和句子，那东西会浪费你的时间。那你要问了，是不是要背单词，回答你的是不要刻意去背单词。不下苦工背单词，能掌握单词吗，能的。你看我是怎么办到的就知道了。

从零开始学电子制作

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

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

成人如何从零开始学英语

成人如何从零开始学英语 今天我动用了从学习英语时期的所有记忆来分享一下我是如何从一个零基础英语，口语都不会说的英语盲变成英语通的过程。 这是一个需要从长计议的过程，请自备饭菜零食，咱们边吃边聊。首先，学英语一定要打好基础。很多人其实都会建议从音标开始学，个人觉得，音标其实挺无聊的。不如从一些简单的句子开始着手，音标学习可以适用于改善口语发音的人。 楼主推荐个视频，不知道网上有没有在线的可以直接看的。印象中好像是叫迪斯尼英语，不是那个培训机构。是一套英语动画片的碟，楼主是大概十几年前买的。楼主是上小学三四年级的时候，老妈为了让我寒暑假不耽误学业，天天把我关在家里看这个英语碟，每天晚上回来，还有考察我今天学到了哪些单词。讲真的，小时候还比较喜欢看，里面全是动画片，而且都是很熟悉的动画片，就是很烦的一点，故事都是截取的，都看不到结局，很烦！但是里面的句子都很管用，而且还要告诉你举一反三，对了这是全英文的！我觉得蛮适合零基础的人看的，请不要忽视它的幼齿，呵呵~再推荐一个，是我近几年看到的一个网站叫abc360伯瑞英语的，外教一对一，很适合学英语的人学习。里面有个零基础的课，从音标学习到语法句型学习，都比较系统，关键有老师指导。如果你有足够的money的话，可以自己出国，这是最好的学习英语的方法了吧，处在英语的环境中，就能学好英语。 再来，如果有一定的英语知识的。推荐两个都是可以看的视频教材，《走遍美国》&《洋话连篇》。不好意思，一个是我妈买给我的，一个是我姨买的。都是初中的时候买回来给我看的。《走遍美国》初中的时候看，有点难，里面的句子很地道，都是美国常用的句型，如果能够整个看完，并且能够流利使用里面的句型，你走遍美国一定没问题了。《洋话连篇》比较简单，而且也好上手，也是非常地道的，比《走》要玩出来一些，所以句型会给时髦，更接美国那边的地气些，个人觉得。关键这个还比较短，要知道《走遍美国》一个小故事都要十几二十分钟，但是《洋》的话，一小节也就十分钟左右，可能还不到，而且一小节就4-5个句子，很方便记忆。这些都只适用于有一定水平的人。不过真的很管用，至今我都会经常用到里面的一些句子。 最后，如果真的程度已经不错的。比如过了四六级，高中英语总是120以上的。话说到高中英语，我真心觉得我的高中英语绝对是我目前英语语法水平的最高峰！什么过去完成时，现在完成时，过去进行时，状语从句，那简直信手拈来！但自从毕业工作后，才发现，你学的那些语法真的几乎70%都用不上，尤其是口语！不过，学学还是不错的，至少以后写英文文章，会看上去特别高大上吧。不绕远了，程度好的，我建议是可以看一些英文电影。推荐几部：《阿甘正传》，这部片子红啊，好看，关键里面的语速真的是刚刚好。而且发音很清晰，每个单词都很清楚。很适合初学者入门观看电影。还很励志！《小姐与流氓》，看名字大家不要想歪了，这是部动画片，而且还是部讲狗的动画片。内容不错，爱情的狗片，提高英语看的。好吧，楼主就不隐瞒了，这个是老妈买了碟给我看的。不要问多了，像这样的动画片，我们家还有一堆。没错，楼主就是从小这样看动画片，培养出来的英文水平。反正没事，就多读句子，多背单词，单词和句子一起背，然后多找人讲英语。找不到人，其实报个英语班一起练口语也是不错的，当然有条件可以找老外啊。有钱就要任性！ 顺便说个，老外不要乱找，别看人家是白皮肤就以为英文说得好，讲实在的，很多欧洲人的英文水平可能还不如我们中国人呢！找欧美国家的最好了，好了，楼主就说这么多。没事就多看看美剧之类的，听听英文歌，这样能够随时随地地学习英语，不怕零基础学不好了。

从零开始学电子制作

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

Arduino初学系列3：Arduino,按键,LED

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。

洪恩《从零开始学英语》1000句

洪恩《从零开始学英语》1000句 [精华] 1. I see．我明白了。 2. I quit! 我不干了! 3. Let go! 放手! 4. Me too．我也是。 5. My god! 天哪! 6. No way! 不行! 7. Come on．来吧(赶快) 8. Hold on．等一等。 9. I agree。我同意。 10. Not bad．还不错。 11. Not yet．还没。 12. See you．再见。 13. Shut up! 闭嘴! 14. So long．再见。 15. Why not? 好呀! (为什么不呢?) 16. Allow me．让我来。 17. Be quiet! 安静点! 18. Cheer up! 振作起来! 19. Good job! 做得好! 20. Have fun! 玩得开心! 21. How much? 多少钱? 22. I'm full．我饱了。 23. I'm home．我回来了。 24. I'm lost．我迷路了。 25. My treat．我请客。 26. So do I．我也一样。 27. This way。这边请。 28. After you．您先。 29. Bless you! 祝福你! 30. Follow me．跟我来。 31. Forget it! 休想! (算了!) 32. Good luck! 祝好运! 33. I decline! 我拒绝! 34. I promise．我保证。 35. Of course! 当然了! 36. Slow down! 慢点! 37. Take care! 保重! 38. They hurt． (伤口)疼。 39. Try again．再试试。 40. Watch out! 当心。 41. What's up? 有什么事吗? 42. Be careful! 注意! 43. Bottoms up! 干杯(见底)! 44. Don't move! 不许动! 45. Guess what? 猜猜看? 46. I doubt it 我怀疑。 47. I think so．我也这么想。 48. I'm single．我是单身贵族。 49. Keep it up! 坚持下去! 50. Let me see．让我想想。 51. Never mind．不要紧。 52. No problem! 没问题! 53. That's all! 就这样!

从零开始学电脑精修订

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

arduino从零开始学

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。

从零开始要怎么学英语

从零开始要怎么学英语 英语五大能力：听、说、读、写、译 英国英语是由15世纪初英格兰的一种地方语言发展而来的，而美国英语是由17世纪初英国殖民者带至北美的英国英语演变成的。它们几乎没有语法上的差别，只是在语音、语调、词汇、句子表达方面有一些差别，但这种差别还不足以太大的影响使用英国英语的人和使用美国英语的人之间的交流。 无论哪一种学习方法，要学好英语的第一步就是把国际音标的发音纠正好。至于美音，可以在矫正好英式英语发音后再去锻炼怎么样来“听”美式英语。 1、坚定学习英语的决心，制定合理的学习规划。 2、学习音标。掌握元音和辅音的读法，并要把一些发音规则和重音规则搞清楚。一定要注意舌位，唇位、牙位、喉位，发音部位，发音方法等问题，这是口语的关键。这一关一过，英语一下子就能上手，就能用音标把单词标出读音。英语的功底深不深，讲英语纯正不纯正，流利不流利，全在音标这个上面了。 3、单词记忆。背单词是贯穿整个英语学习的主线，不管是什么水平的，背单词始终是个循环不间断的程序，温故知新是记单词的原则。单词最好不要一个一个孤立地记，建议用句子或者多读文章的方法记单词，把不会的单词写在小本上，随时拿出来看看，背时回忆一下这个单词在句中、文中的用法。所有单词记忆完一遍之后紧接着再记一遍,三四遍并不为多。重复是记忆单词的最好方法,也是很多记忆的根本方法。基本掌握5000个单词后，就能看一般简单的英语读物和英语对话。 4、学习语法。掌握语法的大致架构,了解语法的语类、时态、语态、句子结构等,即对语法有一个整体的认识。在学习英语的过程中,如果发现自己缺少某一部分的语法知识,停下来,打开语法书查找相对应部分的规则并加以掌握,结合例句来学习所遇到的实际语法现象。这样你很快就能够在学习英语的过程中学好语法,而这样学到的语法才是真正能够运用的“活”语法。 5、单词和语法的学习要同时进行，每天看一小段英文，分析一下文中的语法，背几个单词。 6、说英语。学好英语的另一个重要的东西就是说。好的文章应背熟,以记住好词好句,同时培养自己的语感。或者找会英语的人用英文聊天，注意发音的准确性。

学英语从零开始只要三个步骤

学英语从零开始只需三个步骤 英语真的难学吗？其实英语是最好学的一个语言，很有规则。 它远比我们的母语中文好学。认真地起学习，用不了多久，就能达到你想要的效果。 我有一个学生，他小学学习英语的时候就是三天打鱼，两天晒网。 到了初中以后，更是基本完全放弃了英语。因为他内心觉得英语太难学，压根学不进去。 但是看着自己的成绩就因为英语被拖累，他还是决心努力一把，争取攻克英语学习这个难关。 但是在短短的一个学期结束后，他的英语成绩成功跃居班级前15，他都不敢相信从前他如此惧怕的英语居然有如此大的进步。 那么他是怎么做到的呢？ 其实他相当于从零开始学习英语，他做到了以下3个步骤： 第一步，学音标 很多学生觉得老师会教音标，跟着老师学就行。但是这样你对音标的学习往往是很肤浅的。我相信很少有人会仔细地注意舌位，唇位、牙位、喉位，发音部位，发音方法等问题。

但是这些你如果没有学好，就会影响你的口语。你的发音会生硬，口齿不清，带甚至有地方方言的口音。 很多看似呆板，仔细对着音标，花个把月的时间，克服无聊，仔细照着音标发音的学生，才是以后真正掌握英语的人。 他就耗费了整整一个月的时间靠着一个软件，仔细对着音标，一个个对着要求，仔细发音。绝对不要怕麻烦。这一关一过，英语一下子就能上手。往后，你一看单词，就能用音标把单词标出读音。 第二步，学单词 他以前采用的记单词的方法就是死背，等把脑子背晕了休息。有时候状态一直不佳，几天都清醒不过来。等清醒后再来背，非常枯燥，而且效果一点不好。遇到字母多的长单词，更是觉得大脑容量不足。 到底需要掌握多少单词才能解决一般的英语问题？回答：最少5000个。 要多长时间能掌握？回答：正常水平3到4个月，每天半小时上下。 他才用的新方法是将5000单词分成50组左右。每组100左右。 最初先跟机器学读一下，没有必要去背。

Arduino 电子积木基础套装中文教程

Arduino 入门版使用教程 V0.2
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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
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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
仅供内部评测使用,请勿外传
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从零开始学弱电电工技术pdf

篇一:员工个人发展计划??员工个人发展规划,一年做一次,在年初做，每半年（或一个季度）讨论一次,可以与绩效考核匹配,也可不匹配,个人感觉不匹配好,因为个人发展规划,是主要用于自我发展和自己监督用的，以自己的发展为出发点。但绩效考核是用于考核和发薪水的，同时,二者是有关联的，可以用个人发展规划,去督促该成员呈现出好的绩效考核。??作为主管，帮助成员制定个人发展规划，引导他围绕团队工作为核心，进行规划工作。另外，主管通过该规划和交流，发现该成员更多的闪光点,为团队工作做出更大的贡献;同时,主管可以根据个人发展规划，为每个成员创造他需要的岗位和条件，以期每个人都能工作在离自己兴趣和特长相近和重合的地方。 另外，注意引导成员,当工作有时不能达到规划需要时，也应该努力工作，即工作永远比个人规划优先;而不应该以个人规划去否定当前工作的必要性。 ?个人发展规划包括的内容：??ａ) 近期的职业目标：近期希望达到一个什么样子的职业状况，如职位、工作内容描述、行业定位等，尽可能的明确,越清晰越好,可评估性要强。 ?b)期望发展的方向:自己的兴趣爱好是什么，近期期望向那些方面发展。 ?c）从那些方面有待提高：为达到“近期职业目标”,根据自己的期望发展方向,在那些方面需要进一步提高,如技术、项目管理、交流沟通能力、文档写作等。? d) 合理化建议：主要列写对团队和项目的发展建议。??e) 自己当前主要工作:列写自己当前工作的主要内容，一看这份文档，就很明白目前做的事情，与他的期望契合度,以及有多大差距,(此内容根据需要，可舍掉）。 ?f) 注意:既然是规划,不要太冗长，２页纸即可，关键实现目标明确,也好评估即可。 这个规划是我自己根据自己经验总结的,实施了好几年,还是为团队成员的进步,起到不少的指导和监督作用。? 篇二:员工个人发展计划 作为一个刚进入公司的新人,我对陌生的环境充满着好奇。和同事打打招呼,来个自我介绍,很想为以后的工作打下稳定的友谊基础,开拓一个和谐的人文环境，更有幸者,能遇到知己,成为人生路上的伙伴。 怀着这样那样的憧憬，我为自已制定了一个短期的发展计划。? 一、了解我的本职工作并尽力做好。? 我的责任如下：? 1.负责网站的日常更新工作；每天网站更新文章30篇；每篇文章尽量带上以上关键词;文章尽量原创和伪原创; ? 2.负责策划、制作、维护网站的相关专题；? 3.负责网站相关的活动策划和推广；每月创作原创文章10篇以上； ? 4.负责新频道或栏目的策划、内容完善工作； 5.根据网站发展的总体方向，策划、建设所负责的栏目； 6．每月制定发展计划；做好总结工作。? 这些职责既有用到我以前工作的经验,也有新的学习方向的努力，比如：策划和创作。我会汲汲地学习,尽我所能，把网站管理好。 二、建设友好的人际关系