Hướng dẫn scilab to python converter - công cụ chuyển đổi scilab sang python

Hướng dẫn lập trình ngôn ngữ python

(Cho học phần Toán cao cấp)

Hướng dẫn scilab to python converter - công cụ chuyển đổi scilab sang python

Tài liệu ngắn này chúng tôi viết dựa theo một số tài liệu trên internet nhằm giúp các bạn sinh viên làm quen với việc sử dụng một ngôn ngữ lập trình để giải các bài toán của học phần Toán cao cấp.

MỤC LỤC

Chủ đề 0. Hello World

Chủ đề 1. Tính toán trên trường số thực

Chủ đề 2. Vectơ, ma trận và định thức

Chủ đề 3. Giải hệ phương trình tuyến tính

Chủ đề 4. Dạng toàn phương

Chủ đề 5. Vẽ đồ thị của hàm số

Chủ đề 6. Tìm giới hạn

Chủ đề 7. Tính đạo hàm

Chủ đề 8. Tìm giá trị lớn nhất – nhỏ nhất

Chủ đề 9. Tính tích phân hàm một biến

Chủ đề 10. Phương trình vi phân

Chủ đề 11. Phương trình sai phân

Phụ lục: Download, cài đặt và chạy “Hello World”

Tài liệu:

Lưu ý:

0. Các bạn SV làm Bài tập nhóm đặt câu hỏi ở phần comment

1. Các bạn SV gặp vấn đề thì chịu khó tìm câu trả lời ở phần comment. Tôi sẽ KHÔNG trả lời những câu hỏi mà đã trả lời trước ở phần comment.

2. Tôi không giải đáp hộ các bạn những lỗi kỹ thuật (những lỗi do bạn gõ lệnh sai). Tôi chỉ giải đáp những vấn đề mang tính nguyên lý. Nhóm làm không được thì không có điểm.

3. Để làm được, các bạn cần đọc kỹ + chạy thử các VD trong Tài liệu hướng dẫn, kiểm tra kỹ câu lệnh mình viết có đúng như hướng dẫn không.

4. Nếu gặp lỗi, xem kỹ xem có phải lỗi do TXĐ (hàm số không xác định). Nếu là lỗi do TXĐ thì chỉ cần copy câu lệnh + giải thích vì sao hàm số không xác định.

5. Khi các bạn đặt câu hỏi, phải copy đầy đủ các câu lệnh & thông báo lỗi thì tôi mới giải đáp được.

Filed under: *Ngôn ngữ lập trình Python, HP Toán cao cấp |

February 16, 2022Yen Lily Yen Lily

Đối với một người bình thường, trí tuệ nhân tạo hay học máy là cái gì đó rất viển vông. Họ có thể nghĩ rằng nó cũng giống như trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, với những cỗ máy điên cuồng thống trị hoặc thậm chí săn lùng loài người. Mặc dù những ý tưởng điên khùng là điều kiện tiên quyết của tiến bộ khoa học thực sự, nhưng nó không nghiêm trọng đến như vậy. Trong thực tế, nó lại rất đơn giản.trí tuệ nhân tạo hay học máy là cái gì đó rất viển vông. Họ có thể nghĩ rằng nó cũng giống như trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, với những cỗ máy điên cuồng thống trị hoặc thậm chí săn lùng loài người. Mặc dù những ý tưởng điên khùng là điều kiện tiên quyết của tiến bộ khoa học thực sự, nhưng nó không nghiêm trọng đến như vậy. Trong thực tế, nó lại rất đơn giản.

Nó xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của bạn. Nếu bạn đã sử dụng công cụ tìm kiếm, đã gắn thẻ một người bạn trong những bức ảnh trên Facebook hoặc nhận thấy thư rác mình nhận ít đi, thì bạn đã sử dụng công nghệ tận dụng được học máy rồi đó. Lĩnh vực này đang ngày càng phát triển và gần như bất kỳ ngành nào cũng có thể sử dụng nó.

Trong bài viết này, hãy cùng chúng tôi khám phá một số hướng dẫn cơ bản cho người mới bắt đầu với học máy bằng Python.hướng dẫn cơ bản cho người mới bắt đầu với học máy bằng Python.

Nguồn: builtin.com

Tại iRender, chúng tôi cung cấp nhiều GPU cho thuê với RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được Tối ưu hóa cho Tính toán Khoa học, Học máy, Học sâu.C++ và R. Trong khi C++ và R phù hợp hơn với các vấn đề học máy quy mô lớn, thì Python thường được mô tả là “ngôn ngữ dành cho người mới bắt đầu” vì nó có cú pháp dễ dàng.

Chúng tôi không chỉ hỗ trợ Python mà còn hỗ trợ tất cả các IDE & Thư viện AI như: TensorFlow, Jupyter, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v.v.

Tuy nhiên, nó cũng có sự đánh đổi. Trong nhiều trường hợp, Python không phải là công cụ lý tưởng cho công việc. Thường thì dữ liệu được sử dụng cho học máy là rất lớn. Tốc độ thấp của Python đồng nghĩa với việc nó không thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu đủ nhanh cho một setting chuyên nghiệp.

Vì vậy, đối với người mới bắt đầu, hãy bắt đầu với Python ngay bây giờ. Nó là một ngôn ngữ lý tưởng để học các khái niệm mới. Nhưng một khi bạn đã hiểu học máy như một lĩnh vực lớn hơn, bạn có thể chuyển sang các ngôn ngữ khác mạnh mẽ hơn.người mới bắt đầu, hãy bắt đầu với Python ngay bây giờ. Nó là một ngôn ngữ lý tưởng để học các khái niệm mới. Nhưng một khi bạn đã hiểu học máy như một lĩnh vực lớn hơn, bạn có thể chuyển sang các ngôn ngữ khác mạnh mẽ hơn.

Nguồn: builtin.com

Bước đầu tiên bạn nên làm quen với Python. Có rất nhiều khóa học trên internet hoặc Youtube, bạn có thể tham gia khóa học nào phù hợp.làm quen với Python. Có rất nhiều khóa học trên internet hoặc Youtube, bạn có thể tham gia khóa học nào phù hợp.

Hoặc lựa chọn tốt nhất là truy cập Python.org, nơi bạn có thể tìm thấy vô số hướng dẫn, những thứ cần tải xuống, tài nguyên tài liệu và một cộng đồng rất lớn cho cả người dùng mới bắt đầu và người dùng nâng cao.Python.org, nơi bạn có thể tìm thấy vô số hướng dẫn, những thứ cần tải xuống, tài nguyên tài liệu và một cộng đồng rất lớn cho cả người dùng mới bắt đầu và người dùng nâng cao.

Khi bạn đã quen thuộc với Python, bước tiếp theo là quyết định thư viện nào bạn muốn sử dụng cho mô hình học máy của mình.quyết định thư viện nào bạn muốn sử dụng cho mô hình học máy của mình.

Như đã nói ở trên, Python có hàng trăm thư viện, điều này có thể khiến bạn bối rối và để rồi lại sử dụng nhiều hơn những gì bạn cần. Bạn nên tập trung vào danh sách dưới đây là danh sách thư viện tốt nhất cho Python. Có nhiều thư viện là dành cho học máy, trong khi những thư viện khác thiên về các khía cạnh cụ thể của học máy, chẳng hạn như phân tích dữ liệu hoặc trực quan hóa.

Tổng quan: Python không chuyên về tính toán khoa học, nhưng có tồn tại một số thư viện nhất định để giúp thay đổi điều đó. Trong số các thư viện đó, NumPy (hoặc Numerical Python) cho đến nay vẫn phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất.: Python không chuyên về tính toán khoa học, nhưng có tồn tại một số thư viện nhất định để giúp thay đổi điều đó. Trong số các thư viện đó, NumPy (hoặc Numerical Python) cho đến nay vẫn phổ biến nhất và có ảnh hưởng nhất.

Kiến thức về NumPy là điều cần thiết nếu bạn muốn khám phá khoa học dữ liệu bằng Python. Nó hữu ích đến mức nhiều thư viện khác trong bài viết này cũng sử dụng NumPy bên trong.

Cách hoạt động: Tính năng quan trọng nhất của NumPy là NdArray object cho phép người dùng tạo một mảng N dimensions.: Tính năng quan trọng nhất của NumPy là NdArray object cho phép người dùng tạo một mảng N dimensions.

Những đối tượng này hiệu quả hơn nhiều lần so với cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn của Python và cực kỳ linh hoạt. Nếu bạn cần thể hiện hình ảnh, sóng âm thanh hoặc các cấu trúc nhị phân khác dưới dạng một mảng số thực, hãy sử dụng NdArray.

Cấu trúc dữ liệu của NumPy có thể bù đắp cho điểm yếu về tốc độ của Python, đó là lý do tại sao rất nhiều thư viện máy tính khác sử dụng nó.

Làm quen: Vì nó là nền tảng cho rất nhiều thư viện khác nên bạn cần có kiến thức cơ bản về nó. Nó có nhiều hướng dẫn trực tuyến và đều được ghi chép rất đầy đủ. Thậm chí còn có một bảng cheat sheet khá hữu ích mà bạn có thể tham khảo tại đây.: Vì nó là nền tảng cho rất nhiều thư viện khác nên bạn cần có kiến thức cơ bản về nó. Nó có nhiều hướng dẫn trực tuyến và đều được ghi chép rất đầy đủ. Thậm chí còn có một bảng cheat sheet khá hữu ích mà bạn có thể tham khảo tại đây.

Tổng quan: SciPy là một trong nhiều thư viện được xây dựng trên NumPy, và thường được coi là một phần của cùng một stack.: SciPy là một trong nhiều thư viện được xây dựng trên NumPy, và thường được coi là một phần của cùng một stack.

Cách hoạt động: Sử dụng các mảng N-dimension tiện dụng đó, mọi thứ sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán nâng cao để xử lý và hiển thị dữ liệu.: Sử dụng các mảng N-dimension tiện dụng đó, mọi thứ sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách giới thiệu các thuật toán nâng cao để xử lý và hiển thị dữ liệu.

SciPy là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ cho tính toán khoa học nâng cao. Họ mô tả, “với SciPy, một phiên Python tương tác trở thành một môi trường xử lý dữ liệu và tạo mẫu hệ thống, có thể là đối thủ của các hệ thống như MATLAB, IDL, Octave, R-Lab và SciLab.”

Làm quen: Tìm hiểu các thông tin chi tiết của SciPy sẽ giúp việc lập trình máy học của bạn dễ dàng hơn nhiều, vì nó có thể xử lý hầu hết các thao tác dữ liệu phức tạp cho bạn.: Tìm hiểu các thông tin chi tiết của SciPy sẽ giúp việc lập trình máy học của bạn dễ dàng hơn nhiều, vì nó có thể xử lý hầu hết các thao tác dữ liệu phức tạp cho bạn.

Việc tìm hiểu các thuật toán và khi nào sử dụng chúng có thể là điều đáng lo ngại đối với các nhà phát triển mới, nhưng SciPy, giống như NumPy, có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt. So với một số thư viện khoa học dữ liệu khác, nó thực sự khá trực quan.

Tổng quan: Cùng với SciPy và NumPy, Matplotlib giúp tạo nên bộ ba thần thánh của khoa học máy tính Python.: Cùng với SciPy và NumPy, Matplotlib giúp tạo nên bộ ba thần thánh của khoa học máy tính Python.

Cách hoạt động: NumPy cung cấp cấu trúc dữ liệu nền tảng và SciPy cung cấp các thuật toán để thao tác dữ liệu, còn Matplotlib chuyên về trực quan hóa dữ liệu.: NumPy cung cấp cấu trúc dữ liệu nền tảng và SciPy cung cấp các thuật toán để thao tác dữ liệu, còn Matplotlib chuyên về trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp học máy nào. Xét cho cùng, việc đào tạo các thuật toán học máy của bạn nhận dạng các mẫu sẽ không quá hữu ích nếu bạn không thể đọc được kết quả.

Làm quen: Lĩnh vực thư viện trực quan hóa dữ liệu rất đông đúc, nhưng Matplotlib vẫn đứng đầu nhờ tính linh hoạt của nó. Hầu như không có loại biểu đồ hoặc plot nào mà nó không thể tạo ra và bạn có thể tùy chỉnh từng chi tiết đến từng nhãn.: Lĩnh vực thư viện trực quan hóa dữ liệu rất đông đúc, nhưng Matplotlib vẫn đứng đầu nhờ tính linh hoạt của nó. Hầu như không có loại biểu đồ hoặc plot nào mà nó không thể tạo ra và bạn có thể tùy chỉnh từng chi tiết đến từng nhãn.

Matplotlib cũng được hỗ trợ bởi gần như mọi IDE Python phổ biến. Tính linh hoạt đó đi kèm với việc nó sẽ dễ sử dụng; tuy nhiên, nó lại không hoàn toàn thân thiện với người dùng như các thư viện trực quan hóa dữ liệu đối thủ.

Nhóm thư viện Python tiếp theo là các gói hoàn chỉnh hơn. Thay vì được sử dụng cho các mục đích khoa học chung, các thư viện này chuyên về học sâu và học máy.

Các gói này là nơi bắt đầu tuyệt vời nếu bạn muốn xây dựng chương trình học máy của mình thành một ứng dụng hoạt động, và thực hiện rất nhiều để khiến toàn bộ quá trình dễ dàng hơn.

Tổng quan: Theano là một thư viện chuyên tạo mảng nhiều chiều và thực hiện các phép toán nâng cao hiệu quả hơn. Điều này nghe rất giống NumPy, vì nó được tích hợp chặt chẽ với NumPy và sử dụng nó ở mức thấp nhất.: Theano là một thư viện chuyên tạo mảng nhiều chiều và thực hiện các phép toán nâng cao hiệu quả hơn. Điều này nghe rất giống NumPy, vì nó được tích hợp chặt chẽ với NumPy và sử dụng nó ở mức thấp nhất.

Cách hoạt động: nhìn chung, Theano có thể được coi là dạng chuyên biệt và nâng cao hơn của NumPy, một dạng có thể làm cho Python hiệu quả gần như C hoặc R.: nhìn chung, Theano có thể được coi là dạng chuyên biệt và nâng cao hơn của NumPy, một dạng có thể làm cho Python hiệu quả gần như C hoặc R.

Vì Theano được phát triển đặc biệt cho học máy tại Đại học Montréal, nên nó là một công cụ tuyệt vời cho ứng dụng đó, ngay cả khi nó không tự xử lý các thuật toán học máy.

Làm quen: Xem trang Theano để tham khảo hướng dẫn, tài liệu, các câu hỏi thường gặp và thông tin về cách cài đặt.: Xem trang Theano để tham khảo hướng dẫn, tài liệu, các câu hỏi thường gặp và thông tin về cách cài đặt.

Tổng quan: TensorFlow gần như chắc chắn là thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng nhất hiện có cho Python. Nó được phát triển bởi Google và được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng của Google sử dụng học máy.: TensorFlow gần như chắc chắn là thư viện học máy mã nguồn mở nổi tiếng nhất hiện có cho Python. Nó được phát triển bởi Google và được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng của Google sử dụng học máy.

Cách hoạt động: Nếu bạn đã sử dụng Google Photos hoặc tìm kiếm bằng giọng nói, thì bạn đang sử dụng TensorFlow.: Nếu bạn đã sử dụng Google Photos hoặc tìm kiếm bằng giọng nói, thì bạn đang sử dụng TensorFlow.

TensorFlow có nhiều tài liệu và hỗ trợ cực kỳ tốt, đồng thời được tối ưu hóa cho tốc độ. Tuy nhiên, nó khó học hơn vì nó thực sự là một Python front-end được mã hóa trên C hoặc C++.

Làm quen: Trang web của TensorFlow chứa nhiều hướng dẫn về cách sử dụng thư viện cho bất kỳ ứng dụng học máy nào.: Trang web của TensorFlow chứa nhiều hướng dẫn về cách sử dụng thư viện cho bất kỳ ứng dụng học máy nào.

Tổng quan: Keras được xây dựng trên Theano và TensorFlow, một thư viện cấp cao để làm việc với các tập dữ liệu.: Keras được xây dựng trên Theano và TensorFlow, một thư viện cấp cao để làm việc với các tập dữ liệu.

Cách thức hoạt động: Keras được biết đến nhiều nhất như là một trong những thư viện máy học dễ nhất hiện có vì nó được mã hóa hoàn toàn bằng Python, trong khi sử dụng Theano hoặc TensorFlow làm back-end.: Keras được biết đến nhiều nhất như là một trong những thư viện máy học dễ nhất hiện có vì nó được mã hóa hoàn toàn bằng Python, trong khi sử dụng Theano hoặc TensorFlow làm back-end.

Đây là thư viện cho học máy thân thiện với người mới bắt đầu nhất, và bao gồm các chức năng để tạo tập dữ liệu đào tạo và hơn thế nữa.

API mạng nơ-ron của Keras được phát triển để thử nghiệm nhanh và là một lựa chọn tốt cho bất kỳ dự án học sâu nào yêu cầu tạo mẫu nhanh.

Làm quen: Trang chủ Keras có các hướng dẫn để sử dụng cả mô hình tuần tự và API chức năng.: Trang chủ Keras có các hướng dẫn để sử dụng cả mô hình tuần tự và API chức năng.

Bạn nên hiểu rằng đây không phải là danh sách đầy đủ các thư viện học máy. Như chúng tôi đã nói ở trên, Python có nhiều thư viện có sẵn cho bất kỳ tùy chọn nào.

Những thư viện trong bài viết này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu cuộc hành trình của bạn trước khi đi sâu vào những vấn đề lớn hơn và phức tạp hơn.

Nguồn: builtin.com

Tại iRender, chúng tôi cung cấp nhiều GPU cho thuê với RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được Tối ưu hóa cho Tính toán Khoa học, Học máy, Học sâu.RTX3090 hiện đại. Máy chủ từ xa của chúng tôi được Tối ưu hóa cho Tính toán Khoa học, Học máy, Học sâu.

Chúng tôi không chỉ hỗ trợ Python mà còn hỗ trợ tất cả các IDE & Thư viện AI như: TensorFlow, Jupyter, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v.v. IDE & Thư viện AI như: TensorFlow, Jupyter, Anaconda, MXNet, PyTorch, Keras, CNTK, Caffe, v.v.

Bạn có thể tham khảo các gói bên dưới được chúng tôi thiết kế riêng cho AI/ Học sâu:

Ngoài ra, tại iRender, chúng tôi còn cung cấp cho bạn nhiều hỗ trợ khác, không chỉ những cấu hình trên.

Nếu 24GB VRam không đủ cho dự án của bạn, chúng tôi luôn có NVLink để giúp bạn tiếp cận nhiều hơn thế. Bạn có thể đọc bài viết này để biết cách set up NVLink tren máy của chúng tôi.NVLink để giúp bạn tiếp cận nhiều hơn thế. Bạn có thể đọc bài viết này để biết cách set up NVLink tren máy của chúng tôi.

Công cụ truyền tải miễn phí và tiện lợi

iRender cung cấp một công cụ truyền tệp miễn phí và mạnh mẽ: Gpuhub Sync. Với tốc độ truyền file nhanh chóng, dung lượng dữ liệu lớn và hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể chuyển tất cả dữ liệu cần thiết vào công cụ Gpuhub Sync của chúng tôi bất kỳ lúc nào mà không cần kết nối với server. Dữ liệu sẽ được đồng bộ tự động trong ổ Z bên trong server, sẵn sàng cho bạn sử dụng.miễn phí và mạnh mẽ: Gpuhub Sync. Với tốc độ truyền file nhanh chóng, dung lượng dữ liệu lớn và hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể chuyển tất cả dữ liệu cần thiết vào công cụ Gpuhub Sync của chúng tôi bất kỳ lúc nào mà không cần kết nối với server. Dữ liệu sẽ được đồng bộ tự động trong ổ Z bên trong server, sẵn sàng cho bạn sử dụng.

Giá cả linh hoạt

Ngoài giá thuê theo giờ, bạn có thể tiết kiệm từ 10% đến 20% với tính năng tự động thuê dài hạn (fixed rental) của chúng tôi. Đối với những ai cần thuê server nhiều hơn một ngày, hoặc có dự án cực lớn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn gói thuê theo ngày/ tuần/ tháng. Mức chiết khấu rất hấp dẫn (lên đến 10% đối với gói hàng ngày, 20% đối với gói hàng tuần và tháng) và bạn không phải lo lắng về việc bị tính phí quá mức nếu bạn quên shutdown server.tiết kiệm từ 10% đến 20% với tính năng tự động thuê dài hạn (fixed rental) của chúng tôi. Đối với những ai cần thuê server nhiều hơn một ngày, hoặc có dự án cực lớn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn gói thuê theo ngày/ tuần/ tháng. Mức chiết khấu rất hấp dẫn (lên đến 10% đối với gói hàng ngày, 20% đối với gói hàng tuần và tháng) và bạn không phải lo lắng về việc bị tính phí quá mức nếu bạn quên shutdown server.

Dịch vụ chăm sóc hỗ trợ khách hàng 24/7

Người dùng có thể truy cập vào nền tảng trực tuyến dựa trên web của chúng tôi và sử dụng nhiều nodes để kết xuất cùng một lúc. Do đó, với chúng tôi, không quan trọng bạn hiện diện ở đâu – miễn là bạn có kết nối với Internet, bạn có thể truy cập và tận hưởng các dịch vụ kết xuất 24/7 mà chúng tôi cung cấp và nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào, đội ngũ support của chúng tôi luôn hiện diện 24/7 để hỗ trợ bạn..dịch vụ kết xuất 24/7 mà chúng tôi cung cấp và nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào, đội ngũ support của chúng tôi luôn hiện diện 24/7 để hỗ trợ bạn..

Với những lợi thế như trên cùng với việc không hề có chi phí ẩn khi sử dụng máy, chúng tôi tin rằng đây là một dịch vụ đáng để bạn thử. Bạn có thể đăng ký tài khoản ngay hôm nay thông qua link này để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ.

Cảm ơn bạn & Happy Training! & Happy Training!

Nguồn: builtin.com

#irender, AI, AI Models, Cho ThuêCpu&Gpu, cloud computing, cloud gpu, Deep Learning, Deep Learning Model, IRender AI, Keras, Machine Learning, Machine Learning Model, Machine Learning With GPU, Matplotlib, NumPy, PyThon, RTX3090, SciPy, TensorFlow, Theano