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㈠ python標准庫大全

Python標准庫大全，提供豐富的模塊和工具，滿足開發者在不同場景下的需求。下面將按功能類別對這些庫進行介紹。

首先是字元串操作相關的庫，包括通用的字元串處理（string）、正則表達式（re）、差異計算工具（difflib）和文本填充（textwrap），以及Unicode字元資料庫（unicodedata）和互聯網字元串准備工具（stringprep），還有GNU按行讀取介面（readline）和實現函數（rlcompleter）。

二進制數據處理方面，有將位元組解析為打包的二進制數據的（struct）和注冊表與基類的編解碼器（codecs）。

數據類型相關，提供了日期與時間工具（datetime）和通用月份函數（calendar），容器數據類型（collections）和容器虛基類（collections.abc），堆隊列演算法（heapq）和數組二分演算法（bisect），高效數值數組（array），弱引用（weakref），內置類型的動態創建與命名（types），以及淺拷貝與深拷貝（）。

格式化輸出（pprint）和交替repr()的實現（reprlib）也在此類別，用於數據展示。數學庫包含數值的虛基類（numbers）、數學函數（math）和復數的數學函數（cmath），定點數與浮點數計算（decimal），以及有理數（fractions）和生成偽隨機數（random）。

函數式編程相關的庫有迭代器（itertools）和高階函數與操作（functools），以及函數的標准操作（operator）。

文件與目錄操作方面，有通用路徑名控制（os.path）、從多輸入流中遍歷行（fileinput）、解釋stat()的結果（stat）、文件與目錄的比較函數（filecmp）、生成臨時文件與目錄（tempfile）、Unix風格路徑名格式的擴展（glob）和比對（fnmatch），文本行的隨機存儲（linecache），高級文件操作（shutil），以及MacOS 9路徑控制函數（macpath）。

持久化相關的庫有Python對象序列化（pickle），注冊機對pickle的支持函數（reg），Python對象持久化（shelve），內部Python對象序列化（marshal），Unix「資料庫」介面（dbm），以及針對sqlite資料庫的API2.0（sqlite3）。

壓縮功能包括兼容gzip的壓縮（zlib）、對gzip文件的支持（gzip）、對bzip2壓縮的支持（bz2），使用LZMA演算法的壓縮（lzma），以及操作ZIP存檔（zipfile）和tar存檔文件（tarfile）。

文件格式化方面，有讀寫CSV文件（csv）、配置文件解析器（configparser）、netrc文件處理器（netrc）、XDR數據編碼與解碼（xdrlib），以及生成和解析Mac OS X.plist文件（plistlib）。

加密功能包含安全散列與消息摘要（hashlib）、針對消息認證的鍵散列（hmac）。

進程間通信相關庫涉及底層網路介面（socket）、TLS / SSL填充器（ssl）、非同步套接字處理器（asyncore）、非同步套接字命令 / 響應處理器（asynchat）、非同步事務信號處理器（signal）、內存映射文件支持（mmap）、多語言的國際化服務（gettext）和國際化服務（locale）。

編程框架包括Turtle圖形庫（turtle）、基於行的命令解釋器支持（cmd）、簡單詞典分析（shlex）、Tk圖形用戶介面（Tk）、Tcl / Tk介面（tkinter）、Tk主題控制項（tkinter.ttk）、Tk擴展控制項（tkinter.tix）、滾軸文本控制項（tkinter.scrolledtext）。

開發工具包括文檔生成器和在線幫助系統（pydoc）、互動式Python示例（doctest）、單元測試框架（unittest）、模擬對象庫（unittest.mock）、Python回歸測試包（test）、Python測試工具套件（test.support）、虛擬環境搭建（venv）。

調試庫提供了調試框架（bdb）、Python反向追蹤庫（faulthandler）、Python調試器（pdb）、小段代碼執行時間測算（timeit）和Python執行狀態追蹤（trace）。

㈡ 9、鏈路預算 【入門軟體無線電（SDR）】PySDR：使用 Python 的 SDR 和 DSP 指南

鏈路預算是通信系統中的關鍵概念，用於核算從發射器到接收器的所有增益和損耗。大多數通信系統是雙向的，因此需要上行鏈路和下行鏈路預算。鏈路預算結果大致指示接收器所需的信噪比（SNR）。學習鏈路預算的目的是為了理解和設計無線通信系統的頂層觀點。

發射功率是鏈路預算中的基礎，單位通常為瓦特、dBW 或 dBm。發射功率主要由放大器決定，類比於燈泡的額定功率，功率越高，傳輸的光越強。不同技術的近似發射功率包括多個示例。

天線增益對於計算鏈路預算至關重要，表示天線的方向性。增益以dB表示，全向天線增益在0 dB至3 dB之間，定向天線增益可達5 dB或更高，有些高達60 dB。全向天線適用於手機和筆記本電腦，而5G中使用的天線陣列和電子波束轉向可實現更高的頻段傳輸。在鏈路預算中，假定定向天線正確指向。

路徑損耗是在空氣中傳播信號時強度降低的現象。自由空間路徑損耗（FSPL）描述了在沒有障礙物時給定距離內的路徑損耗。頻率在室內反彈較多，對於這些情況，有各種非自由空間模型。奧村-哈塔模型適用於城市和郊區，其中路徑損耗隨發射天線高度、接收天線高度、載波頻率和距離而變化。

在鏈路預算中，還需考慮各種損失，如電纜損耗、大氣損失和天線指向缺陷。大氣損耗在40 GHz以下和小於1公里的短距離通信中通常較少，但在衛星通信中對信號傳播造成顯著影響。

信號功率預算將所有增益和損耗組合起來，計算接收器的信號功率。雜訊功率預算用於計算接收器的雜訊功率，進而計算SNR。通常要求SNR大於10 dB，實際應用中需根據情況調整。SNR越高，每個符號可以傳輸的位數就越多，錯誤率較低。

以ADS-B為例，ADS-B是一種飛機用於廣播其位置和其他狀態的技術。ADS-B信號的路徑損耗取決於飛機與接收器的距離。在馬里蘭大學與BWI機場之間30公里的距離下，計算得到的FSPL結果。通過設置雜項損耗總計6 dB，並根據所需SNR計算可接收信號的距離。計算出的信噪比為51.1 dB，表明在自由空間下30公里的距離內，ADS-B信號可以被有效接收。

此示例展示了創建鏈路預算和理解通信鏈路重要參數的基礎知識。鏈路預算是無線通信系統設計和優化的關鍵環節，幫助確保系統的可靠性和性能。通過學習和應用鏈路預算，可以為各種通信系統提供理論依據和實踐指導。

㈢ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！

各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。