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㈠ python标准库大全

Python标准库大全，提供丰富的模块和工具，满足开发者在不同场景下的需求。下面将按功能类别对这些库进行介绍。

首先是字符串操作相关的库，包括通用的字符串处理（string）、正则表达式（re）、差异计算工具（difflib）和文本填充（textwrap），以及Unicode字符数据库（unicodedata）和互联网字符串准备工具（stringprep），还有GNU按行读取接口（readline）和实现函数（rlcompleter）。

二进制数据处理方面，有将字节解析为打包的二进制数据的（struct）和注册表与基类的编解码器（codecs）。

数据类型相关，提供了日期与时间工具（datetime）和通用月份函数（calendar），容器数据类型（collections）和容器虚基类（collections.abc），堆队列算法（heapq）和数组二分算法（bisect），高效数值数组（array），弱引用（weakref），内置类型的动态创建与命名（types），以及浅拷贝与深拷贝（）。

格式化输出（pprint）和交替repr()的实现（reprlib）也在此类别，用于数据展示。数学库包含数值的虚基类（numbers）、数学函数（math）和复数的数学函数（cmath），定点数与浮点数计算（decimal），以及有理数（fractions）和生成伪随机数（random）。

函数式编程相关的库有迭代器（itertools）和高阶函数与操作（functools），以及函数的标准操作（operator）。

文件与目录操作方面，有通用路径名控制（os.path）、从多输入流中遍历行（fileinput）、解释stat()的结果（stat）、文件与目录的比较函数（filecmp）、生成临时文件与目录（tempfile）、Unix风格路径名格式的扩展（glob）和比对（fnmatch），文本行的随机存储（linecache），高级文件操作（shutil），以及MacOS 9路径控制函数（macpath）。

持久化相关的库有Python对象序列化（pickle），注册机对pickle的支持函数（reg），Python对象持久化（shelve），内部Python对象序列化（marshal），Unix“数据库”接口（dbm），以及针对sqlite数据库的API2.0（sqlite3）。

压缩功能包括兼容gzip的压缩（zlib）、对gzip文件的支持（gzip）、对bzip2压缩的支持（bz2），使用LZMA算法的压缩（lzma），以及操作ZIP存档（zipfile）和tar存档文件（tarfile）。

文件格式化方面，有读写CSV文件（csv）、配置文件解析器（configparser）、netrc文件处理器（netrc）、XDR数据编码与解码（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与消息摘要（hashlib）、针对消息认证的键散列（hmac）。

进程间通信相关库涉及底层网络接口（socket）、TLS / SSL填充器（ssl）、异步套接字处理器（asyncore）、异步套接字命令 / 响应处理器（asynchat）、异步事务信号处理器（signal）、内存映射文件支持（mmap）、多语言的国际化服务（gettext）和国际化服务（locale）。

编程框架包括Turtle图形库（turtle）、基于行的命令解释器支持（cmd）、简单词典分析（shlex）、Tk图形用户接口（Tk）、Tcl / Tk接口（tkinter）、Tk主题控件（tkinter.ttk）、Tk扩展控件（tkinter.tix）、滚轴文本控件（tkinter.scrolledtext）。

开发工具包括文档生成器和在线帮助系统（pydoc）、交互式Python示例（doctest）、单元测试框架（unittest）、模拟对象库（unittest.mock）、Python回归测试包（test）、Python测试工具套件（test.support）、虚拟环境搭建（venv）。

调试库提供了调试框架（bdb）、Python反向追踪库（faulthandler）、Python调试器（pdb）、小段代码执行时间测算（timeit）和Python执行状态追踪（trace）。

㈡ 9、链路预算 【入门软件无线电（SDR）】PySDR：使用 Python 的 SDR 和 DSP 指南

链路预算是通信系统中的关键概念，用于核算从发射器到接收器的所有增益和损耗。大多数通信系统是双向的，因此需要上行链路和下行链路预算。链路预算结果大致指示接收器所需的信噪比（SNR）。学习链路预算的目的是为了理解和设计无线通信系统的顶层观点。

发射功率是链路预算中的基础，单位通常为瓦特、dBW 或 dBm。发射功率主要由放大器决定，类比于灯泡的额定功率，功率越高，传输的光越强。不同技术的近似发射功率包括多个示例。

天线增益对于计算链路预算至关重要，表示天线的方向性。增益以dB表示，全向天线增益在0 dB至3 dB之间，定向天线增益可达5 dB或更高，有些高达60 dB。全向天线适用于手机和笔记本电脑，而5G中使用的天线阵列和电子波束转向可实现更高的频段传输。在链路预算中，假定定向天线正确指向。

路径损耗是在空气中传播信号时强度降低的现象。自由空间路径损耗（FSPL）描述了在没有障碍物时给定距离内的路径损耗。频率在室内反弹较多，对于这些情况，有各种非自由空间模型。奥村-哈塔模型适用于城市和郊区，其中路径损耗随发射天线高度、接收天线高度、载波频率和距离而变化。

在链路预算中，还需考虑各种损失，如电缆损耗、大气损失和天线指向缺陷。大气损耗在40 GHz以下和小于1公里的短距离通信中通常较少，但在卫星通信中对信号传播造成显着影响。

信号功率预算将所有增益和损耗组合起来，计算接收器的信号功率。噪声功率预算用于计算接收器的噪声功率，进而计算SNR。通常要求SNR大于10 dB，实际应用中需根据情况调整。SNR越高，每个符号可以传输的位数就越多，错误率较低。

以ADS-B为例，ADS-B是一种飞机用于广播其位置和其他状态的技术。ADS-B信号的路径损耗取决于飞机与接收器的距离。在马里兰大学与BWI机场之间30公里的距离下，计算得到的FSPL结果。通过设置杂项损耗总计6 dB，并根据所需SNR计算可接收信号的距离。计算出的信噪比为51.1 dB，表明在自由空间下30公里的距离内，ADS-B信号可以被有效接收。

此示例展示了创建链路预算和理解通信链路重要参数的基础知识。链路预算是无线通信系统设计和优化的关键环节，帮助确保系统的可靠性和性能。通过学习和应用链路预算，可以为各种通信系统提供理论依据和实践指导。

㈢ 各种编程语言的深度学习库整理大全！

各种编程语言的深度学习库整理大全！
Python1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。
3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。
4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采用高效的算法来处理大规模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。
CPP
1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。
3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。
3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。不需要其它软件，不需要编译器，不需要安装包，不需要GPU，甚至不费吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易，用快速的脚本语言LuaJit开发，底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架，包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架，用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。
R
1. darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。