python

电力电子设备中使用的半导体材料正从硅过渡到宽禁带（WBG）半导体，比如碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等半导体在更高功率水平下具有卓越的性能，被广泛应用于汽车和工业领域中。

明显改善测试自动化相关用户体验，并为泰克和 Keithley 的客户提供无缝的仪器控制效果

本文以ADI的AD7380和AD7606C-16为例自动处理所有用户交互，用于扫描不同的配置，发起转换，然后导出结果。通过使用这些示例，来自动评估过采样数字滤波器带给模数转换器(ADC)的性能优势。

涉及对真实世界进行敏感测量的应用都是从准确、精密的低噪声信号链开始。现代高度集成的数据采集器件通常可以直接连接到传感器输出，在单个硅器件上执行模拟信号调理、数字化和数字滤波，这极大地简化了系统电子组成。

本文旨在演示用户如何使用ADI ADALM2000和简单的开源编程语言Python开发所需的虚拟实验室仪器。

来自TIOBE的最新10月份统计数据显示，Python首次超越Java、JavaScript、C语言等，成为最受欢迎的编程语言。

事实证明，无需掌握艰深的数据科学，我们同样能够在机器学习的世界中徜徉。当然，这段旅程不可避免地需要借助各类大数据、人工智能、深度学习与规模化统计与分析工具的帮助。 在今天的文章中，我们将共同了解三款最具人气的Python机器学习库，相信能够帮助大家带来更为顺利的数据科学探索体验。 1、 Theano 约十年前诞生的机器学习方案Theano,是目前机器学习领域使用范围最广的CPU与GPU数学编译器之一。 在《Theano：用于快速实现数学表达计算的Python框架》这篇论文当中，作者对这套库进行了全面的概述。

今天我们来看点Edison比较炫的使用方法——如何在Edison上通过python脚本，来控制外设。 这里需要由前面两个教程作为基础： Edison上程序开发——开发环境 更新MRAA 和 UPM 以及如何在Edison上安装包 没有印象的同学可以再翻翻看看。