python论文参考文献5篇(python毕业设计参考文献)
参考文献3到5篇是什么意思啊
需要的论文相关。
需要3到5篇与你写的论文相关，给你提供参考意见的论文。
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。
为什么装备体的机械爪点连接点可以移动而点那个杆它不能移动
01控制调试基础
在博文两轴机械臂+机械爪整体控制板设计与机械爪控制调试 中给出了双轴机械臂整体控制电路板的设计以及初步调试的过程。本文则完成对于双臂运动的控制调试。
控制调试包括两部分的内容：
机械臂的运动动态性能：速度、稳定性、低过冲；
机械位置的运动精度：重复到达位置的位置精度；
?
02一体化控制电路安装
1.设置WiFi STC调试器
通过手机选择USR-WIFI232-195，选择10.10.100.254进行登录。然后选择STA的登录的WiFI的热点。
▲ 登录10.10.100.254进行设置WiFI接入热点
2.控制板与机械臂其它部件连接关系
下图显示了控制板与其它的机械臂的部件连接的关系。
▲ 控制电路板与机械臂其它部件连接关系
?
03初步测试
1.肘关节运动范围
min = 3000
max = 14000
step range = 35000
▲ 肘关节线性增加的角度（逆时针旋转）
2.肩关节运动范围
对于肩关节的角度处理：
▲ 肩关节线性增加角度
3.测量双轴移动步数与角度比值
(1) 测试1
记录起始位置，然后使用m;l; move12正向移动20000步。
▲ 机械臂移动前后的位置
起始位置 关节1:1961 关节2:2672
结束位置 10089 9072
变化数值 δ1：8128 δ2：6400
(2) 测试2
记录起始位置，然后使用m;l; move12正向移动20000步。
起始位置 关节1: 1972 关节2: 2659
结束位置 10019 9062
变化数值 δ1：8047 δ2：6403
Δ 1 = δ 11 + δ 12 2 = 8128 + 8047 2 = 8087.5 \Delta_{1} = {{\delta _{11} + \delta _{12} } \over 2} = {{8128 + 8047} \over 2} = 8087.5
Δ
1
=
2
δ
11
+δ
12
=
2
8128+8047
=8087.5
Δ 2 = δ 21 + δ 22 2 = 6400 + 6403 2 = 6401.5 \Delta _2 = {{\delta _{21} + \delta _{22} } \over 2} = {{6400 + 6403} \over 2} = 6401.5
Δ
2
=
2
δ
21
+δ
22
=
2
6400+6403
=6401.5
由于 BH38旋转编码器初步测试 一周的数值为：N B H 38 = 2 14 = 16384 N_{BH38} = 2^{14} = 16384N
BH38
=2
14
=16384。由此可以得到肩部（关节1），肘部（关节2）旋转一周的步数N1, N2:
N 1 = 2 14 × 20000 Δ 1 = 2 14 × 20000 8087.5 = 40516.85 N_1 = {{2^{14} \times 20000} \over {\Delta _1 }} = {{2^{14} \times 20000} \over {8087.5}} = 40516.85
N
1
=
Δ
1
2
14
×20000
=
8087.5
2
14
×20000
=40516.85
N 2 = 2 14 × 20000 Δ 2 = 2 14 × 20000 6401.5 = 51188.0 N_2 = {{2^{14} \times 20000} \over {\Delta _2 }} = {{2^{14} \times 20000} \over {6401.5}} = 51188.0
N
2
=
Δ
2
2
14
×20000
=
6401.5
2
14
×20000
=51188.0
N1,N2的比值符合 57HSXXXXEIS ， 42HS48EIS 的步进细分表表格的设置。
为了统一两个电极的控制，将57HSXXXXEIS（肩部步进电机控制器）的细分设置也设置为512000。重新进行测定。
修改步进电机设置之后，重新上电启动系统。
起始位置 关节1：1984 关节2:2698
结束位置 8327 9097
位置变化 6343 6399
经过测试可以看到，两者之间的步进角度比（R s a R_{sa}R
sa
）都接近于：
R s a = S t e p ? N u m e r A n g l e = 51200 2 14 = 3.125 R_{sa} = {{{\rm{Step}}\,{\rm{Numer}}} \over {Angle}} = {{51200} \over {2^{14} }} = 3.125
R
sa
=
Angle
StepNumer
=
2
14
51200
=3.125
04位置闭环控制
1.一次运动误差
对应的一次运动误差是指，仅仅运动一次，然后测量静止时刻的误差。生成两个角度随机设定值，然后机械臂运行到相应的位置。读取角度取值，获取与设定值之间的差值。作为误差值进行统计。
计算的方式： 根据当前的角度误差，使用步进角度比(Rsa) 来计算每个关节的移动步距（即移动步骤脉冲个数）和具体的方向。
具体测试的结果见下面的曲线。统计值为：
meanx = -0.15， Var(x) = 51.25
mean(y) = 0.02; Var(y) = 64.66
delx=[7.0, 10.0, 10.0, 7.0, 3.0, 11.0, 17.0, 8.0, 3.0, 5.0, 6.0, 12.0, 12.0, 4.0, 6.0, 1.0, 1.0, 1.0, 8.0, 8.0, 2.0, 6.0, 0.0, 11.0, 8.0, 4.0, 9.0, 2.0, 5.0, 12.0, 5.0, 6.0, 9.0, 7.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 2.0, 1.0, 7.0, 16.0, 2.0, 0.0, 3.0, 5.0, 7.0, 3.0, 12.0, 0.0]
dely=[12.0, 6.0, 8.0, 15.0, 1.0, 5.0, 1.0, 0.0, 7.0, 14.0, 10.0, 10.0, 6.0, 6.0, 2.0, 8.0, 0.0, 2.0, 6.0, 5.0, 5.0, 9.0, 1.0, 10.0, 6.0, 4.0, 1.0, 7.0, 10.0, 11.0, 6.0, 0.0, 6.0, 13.0, 12.0, 1.0, 2.0, 5.0, 16.0, 13.0, 8.0, 4.0, 5.0, 5.0, 6.0, 5.0, 0.0, 3.0, 1.0, 4.0]
1
2
1
2
2.二次运动误差
mean(x) = -0.094; Var(x) = 4.08
mean(y) = 0.031; Var(y) = 4.28
delx=[1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 3.0, 1.0, 0.0, 4.0, 3.0, 3.0, 0.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 3.0, 4.0, 0.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0]
dely=[0.0, 1.0, 3.0, 2.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 3.0, 2.0, 0.0, 0.0, 2.0, 4.0, 2.0, 1.0, 4.0, 2.0, 2.0, 1.0, 3.0, 1.0, 3.0, 1.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0]
1
2
1
2
#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# TEST1.PY -- by Dr. ZhuoQing 2020-09-07
#
# Note:
#============================================================
from headm import *
from random import *
from tsmodule.tsstm32 import *
randpos = [(randint(3000,8000), randint(4000, 8000)) for s in range(50)]
printf(randpos)
delxdim = []
delydim = []
for p in randpos:
stm32cmd('angle12 %d %d'%(p[0], p[1]))
time.sleep(.5)
while True:
stm32cmd('CLEAR')
stm32cmd('angle')
time.sleep(.5)
val = stm32memo(1)
if len(val) != 4: continue
if val[2] + val[3] == 0: break
time.sleep(2)
stm32cmd('angle12 %d %d'%(p[0], p[1]))
time.sleep(.5)
time.sleep(1)
stm32cmd('CLEAR')
stm32cmd('angle')
time.sleep(.5)
val = stm32memo(1)
delxdim.append(p[0] - val[0])
delydim.append(p[1] - val[1])
tspsave('delta1', delx=delxdim, dely=delydim)
printf(val)
tspsavenew('delta1', delx=delxdim, dely=delydim)
plt.plot(delxdim)
plt.plot(delydim)
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("DeltaX Y")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
#------------------------------------------------------------
# END OF FILE : TEST1.PY
#============================================================
1
2
3
4
5
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通过上面实验可以验证，使用二次位置校正，可以有效的的角度空间位置统计误差可以降低到±4左右。假设肩部的角度误差
Δ θ s h o u l d e r = 4 2 14 × 2 π = 0.001534 \Delta \theta _{shoulder} = {4 \over {2^{14} }} \times 2\pi = 0.001534
Δθ
shoulder
=
2
14
4
×2π=0.001534
肩部的臂长L s h o u l d = 1 L_{should} = 1L
should
=1米，那么中断对应的位值误差为：
Δ L = Δ θ s h o u l d e r × L = 1.53 m m \Delta L = \Delta \theta _{shoulder} \times L = 1.53mm
ΔL=Δθ
shoulder
×L=1.53mm
对应的最坏的位置误差小于2mm。达到最初的设计精度要求。
?
05结论
根据对双关节+机械爪运动初步控制，运动中的主要矛盾还是出现在对肩部的动态控制方面。如果还是采用放缓输出角度，则无法达到运动速度和过冲之间的矛盾。
下面需要进一步同安肩部角度反馈来获得对肩部运动的高速稳定扫之。
另文给出：
肩部高速平滑控制方式；
机械爪带有力矩反馈的控制；
?
■ 相关文献链接:
两轴机械臂+机械爪整体控制板设计与机械爪控制调试
BH38旋转编码器初步测试
57HSXXXXEIS一体化步进伺服驱动电机
42HS48步进电机实验
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[易懂]两连杆关节机械臂机器人给定位置求解各关节转动角度教程模拟Python实现
参考文献： [1]
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数据库课程设计
python论文参考文献有哪些
关于python外文参考文献举例如下：
1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。
2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。
3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。
4、Python-based Visual Recognition Classroom.
翻译：基于Python的视觉识别教室。
5、High‐performance Python for crystallographic computing.
翻译：用于晶体学计算的高性能Python。
6、Python programming on win32.
翻译：Win32上的Python编程。
7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。
Python genes get frantic after a meal.
翻译：饭后Python基因变得疯狂。
A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。
参考资料来源：百度百科-参考文献
参考资料来源：中国知网-a python library
明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。
如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。
让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y 0最后的分类是1，y 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。
最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。
很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：
357572dfd95e096f6b1db8d0418b7666.png
它的函数图像如下：
3c9f8ea71dade02bee91d6837a9ab772.png
可以看到，sigmoid函数在x=0处取值0.5，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为
σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) 0.5 表示类别1，否则表示类别0.
到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到
00f6409abfa62fff48ef6345454c1307.png
也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。
损失函数
下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。
让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。
对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：
4e1d139e638f22b1f7c3c34ec7ac1750.png
我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
b493206f3f6ac1d18987cc2136d43e74.png
我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令
bd1691f5ed6d3b14ad6678ea7ab4a73e.png
这样就得到了它的损失函数：
18ae4824989eb45abea1a568bb8afc0b.png
如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。
硬核推导
损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。
这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。
ade04cadcb25c9674f76ec1fa217eb85.png
为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。
77509348117bf958bd84c57fbbe2c048.png
因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：
7cc17ea96bd209a6a71e30a89827553e.png
接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：
363b945b9b4cc57919d3d503c45c0ff6.png
代码实战
梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？
不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。
我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。
为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。
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这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。
接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。
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这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。
最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。
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最后得到的结果如下：
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随机梯度下降版本
可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。
我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。
基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。
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我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：
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当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。
今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。
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