大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于新型機械設備研發(fā)流程步驟的問題，于是小編就整理了2個相關介紹新型機械設備研發(fā)流程步驟的解答，讓我們一起看看吧。

如何入門機器學習？

分享一下我以前自學的經(jīng)驗。

前提條件：①一定的高等數(shù)學基礎，微分、偏微分、概率論、線性代數(shù)等。剛接觸不需要太深入，知道，熟悉一些概念即可（比如矩陣的行列式、偏微分求導）。②一定的編程基礎，主要是Matlab，Python，熟悉基本的語法即可。③有一定的英文聽讀能力。如果以上條件不具備，建議別入坑。

第一步：直接上Cousera搜斯坦福大學（Stanford）吳恩達的機器學習課程。如果掌握了前提知識，跟著學，學得懂。不懂的數(shù)學概念查資料。課后的練習是該課的精華，一定要自己做。如果不會科學上網(wǎng)，B站搜吳恩達機器學習網(wǎng)課版即可。

這個過程持續(xù)1個月，在這期間，可以買一本周志華老師的《機器學習》和李航老師的《統(tǒng)計學習方法》。前者是入門經(jīng)典，后者更多從數(shù)學的角度來講機器學習，加深理解。

第二步：上完機器學習后，直接上吳恩達的深度學習大課，這么大課又分幾門小課，涵蓋了深度學習的方方面面，比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度學習發(fā)展很快，一些新的算法并沒有講到，一些算法可能已經(jīng)過時，但學習思想也是很重要的。

上完這一系列課程大概3個月，在這期間可以買一本《Deep Learning》，最好是英文原版。根據(jù)個人情況買一些其它書籍。

第三步：完成了上面兩步，基本就算入門了。接下來就是實踐+持續(xù)學習了。多去github找開源項目，B站、慕課網(wǎng)去找實戰(zhàn)項目。邊學邊做，達到一個熟練的程度。有機會，參加一下比賽，多跟大神交流。

這么做，基本上半年，就可以入門了。

機器學習入門書籍：李航的統(tǒng)計學習、周志華西瓜書等，視頻：臺大林軒田的機器學習基石與技法；資料不在多，在這里自薦一波，一個有溫度有情懷的公眾號AlgorithmDeveloper，一起系統(tǒng)地自學機器學習，加油??。

謝邀！個人認為機器學習最開始需要培養(yǎng)興趣，要是一開始就一大堆公式算法什么的，看著頭暈。所以可以從使用KMeans對客戶分類這樣的實踐開始，培養(yǎng)興趣。

之后的機器學習需要從理論，編程方面抓起并結(jié)合實踐，提高掌握程度。具體介紹一下這部分的知識點吧。

理論基礎

數(shù)學基礎

概率論

統(tǒng)計學

線性代數(shù)

在開始學習ML之前，首先需要掌握一些基礎知識。

1.學習微積分

您需要的第一件事是多變量演算。

在哪里學習： 確保做練習題。 否則，您只會隨課程一起點頭，不會學任何東西。

2.學習線性代數(shù)

注意：我聽過令人信服的論點，您可以跳過微積分和線性代數(shù)。 我認識的一些人直接進入了ML，并通過反復試驗和直覺了解了他們所需的大多數(shù)知識，結(jié)果證明還可以。 您的里程會有所不同，但是無論您做什么，都不要跳過此下一步

3.學習編碼

您需要的最后一件事是使用Python的編程經(jīng)驗。 您可以使用其他語言進行ML，但是如今，Python已成為黃金標準。

您還應該密切注意numpy和scipy軟件包。 那些很多。

關于良好的編程習慣，我還有很多話要說。 一句話：通過良好的測試和錯誤處理，使代碼清晰易懂且模塊化。

如果你想知道背后的原理，建議先溫習數(shù)學知識：

1. 線性代數(shù)

2. 概率統(tǒng)計

3. 微積分，偏微分

4. 找一門知名的大學機器學習課程，比如斯坦福大學的

5. 深度學習

6. 神經(jīng)網(wǎng)絡（深度學習）

人造衛(wèi)星的程序是用什么編寫而成的？

匯編語言，c語言。人造衛(wèi)星的宇航級處理器芯片對性能（主頻、內(nèi)存）要求相對較低（相對于民用級影音娛樂電子），但是對穩(wěn)定性、功耗、實時性、散熱、抗震抗輻射等性能要求很高，偏向于嵌入式技術(shù)。低性能的處理器和較小的內(nèi)存要求軟件系統(tǒng)高效、精煉、直接、穩(wěn)定、實時、面向底層，這樣的軟件系統(tǒng)需要使用更加低級更加面向機器更加面向過程的語言來編寫，而匯編語言和c語言擁有比特位、指針等機制概念可以直接操作內(nèi)存甚至單個比特，可以精確計算代碼執(zhí)行時間，用在衛(wèi)星上再合適不過了。

我覺得c和匯編概率大一些。

首先，指令精簡執(zhí)行多是單周期指令，指令執(zhí)行效率高。

其次 ，可以直接操控寄存器，從而控制底層硬件設備。實現(xiàn)硬件為載體的，檢測，控制 數(shù)據(jù)分析，傳輸?shù)取?/p>

再其次，實現(xiàn)相同功能代碼量小，代碼量越小 構(gòu)架越簡單，維護或出故障概率越低。

最后，c可以按位操作 在航空上存儲要求比較嚴格，節(jié)省RAM是不可忽略的?？梢愿痈咝У墓?jié)約運行存儲空間。

代碼冗余，檢測，數(shù)據(jù)備份都是很重要的指標，溫度的變化太大，為控制器執(zhí)行指令的時間都會有差別。

到此，以上就是小編對于新型機械設備研發(fā)流程步驟的問題就介紹到這了，希望介紹關于新型機械設備研發(fā)流程步驟的2點解答對大家有用。