摘要：随着信息科学的发展,许多高校都设置了Python程序设计课程。然而,传统机房软件管理及其教学方式具有一定的问题,文章提出利用Python+jupyter notebook平台进行教学,演示了如何在jupyter notebook平台上进行Python语言教学的过程,可以看出此方案非常适合当下高校程序设计教学的需要。

摘要：算法与程序实现是高中信息技术学科得以立足的核心内容之一,充分体现了学科特色与价值。如何以项目式学习的方式开展算法与程序教学,将学科核心素养的培养落实在课堂教学中,是每位信息技术教师需要思索与探究的问题。将教学实践中利用jupyter notebook编程工具开展算法与程序设计教学的经验进行了梳理与总结,供同行交流研讨。

摘要：文章以“Python程序设计课程中组合数据类型列表”为例,介绍了用jupyter notebook搭建WebQuest模式教学平台,将“约瑟夫环的求解”作为案例,进行教学设计的过程,从课前、课中、课后三个环节对应了WebQuest六个组成部分中的师生活动。该教学模式的使用能有效增强教学参与度和互动性,引导学生逐步运用编程来解决实际问题。

摘要：在人工智能与大数据时代,Python语言凭其简单易学、易读易维护的特点,已经拥有庞大的第三方库和模块支持,也因此开发了许多基于Python为基础的相关课程。文章从Anaconda自带的编辑器jupyter notebook特点进行阐述,描述其特有的优点,展示出其动态交互的特性,说明其适合于以Python为基础的相关课程的教学。最后给出基于jupyter notebook数据分析课程的教学设计案例。

摘要：分析当前程序设计基础课程特点及教学中存在的问题,提出通过文学化编程的方法培养学生编程协作能力、自学能力以及理论联系实际的深度思考习惯,介绍具体能力培养实施过程,最后通过考核评价说明培养效果。

摘要：目的:随着人工智能技术的飞速发展,机器学习被视为其中的核心领域之一,这无疑对教育领域提出了新的挑战。因此,必须加快提高机器学习导论教学质量,以保证相关领域专业人才的平衡。方法:文章通过分析现有的教学方法,明确机器学习在人工智能领域的重要性,并阐述实施可视化案例教学的现实需求。同时,在传统教学的基础上结合TensorFlow Playground和jupyter notebook等现代化工具,提出一种结合理论与实践、直观与互动的教学模式,借助可视化案例教学的创新方式,开展机器学习导论教学研究,以期提升学生的学习兴趣和实际应用能力。结果:可视化案例教学的设计与应用,可以强化机器学习导论课程的教学效果,特别是在针对非专业学生的教学中,可以借助可视化案例教学直观、形象、动态的呈现方式,将复杂的代码及问题进行转化和简化,以便学生能够更好地理解与分析。其中,分别对TensorFlow Playground和jupyter notebook等工具开展实践,通过可视化案例的全方位展现,为学生创造出优质、直观的学习环境,使机器学习导论课程教学呈现出良好的效果。结论:使用可视化案例教学方法及工具,能够使学生更直观地理解机器学习的概念和原理,借助简单、直观的呈现方式,提升学生的理解和实践能力。同时,可视化教学不仅能够激发学生的学习兴趣,还能培养学生解决实际问题的能力。

摘要：为弥补当前Python程序设计课程教学中的不足,根据融合CDIO工程教育理念,以人脸检测—控制灯光项目为例,借助jupyter notebook平台,通过“构思—设计—实施—运行”四个环节,探索一种线上线下混合式课程改革方案。先从课堂的知识点入手,以创新实训项目为切入点,学生分组合作,最终完成一个仿真实践。该方案培养了学生实际开发项目的能力,从而提升了课程教学的质量。

摘要：为了实现低功耗的图像分类识别系统,设计一种基于卷积神经网络的图像分类识别系统方案,该方案研究基于ARM+FPGA异构系统的实现方法,系统搭载于Xilinx的PYNQ嵌入式开发平台。在电脑端对待测试的数据集搭建卷积神经网络模型并完成MNIST和CIFAR-10数据集的训练验证。随后设计特征参数提取函数完成权重和偏执参数的提取及格式转换,转换为硬件平台可以进行读取的二进制格式。接着使用Xilinx VIVADO HLS设计工具,设计实现图像分类识别系统中卷积神经网络的自定义IP核模块。完成自定义IP核的设计之后,以IP核模块和ZYNQ模块为主实现整体系统的通路搭建,完成验证后在jupyter notebook中通过上位机程序调用控制。最后,完成驱动程序及系统上位机的设计。测试结果表明,系统对MNIST和CIFAR-10数据集的识别可以实现分类,系统功耗仅为1.54 W。该系统具有通用性好、硬件功耗低等优点,可广泛应用于边缘计算环境中。