大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习需要什么编程基础的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习需要什么编程基础的解答，让我们一起看看吧。
学习数控编程都需要哪些基础？
做为技师学院的专业教师，我来帮你分析学习数控编程的基础。数控编程是为数控加工服务的，数控编程又分手工编程和自动编程两类。
一、机械制图与公差配合知识。给你一张零件图，你至少能够看懂，否则谈不上编程与加工。你需要了解零件的三视图、投影的基本规律、尺寸标注、尺寸公差配合等知识，才能明白要加工成什么样子，有那些尺寸精度控制点，这样才能去编程。
二、机械基础和机械加工工艺知识。首先你要知道这个零件用的什么材料，具有什么性能，需不需要热处理等。然后要会编制零件的加工工艺，先加工哪里？后加工哪里？如何合理安排加工路线和加工工序？如何选择刀具及切削用量等？
三、一定的数学基础。在手工编程中，你需要计算零件的节点坐标，你可以通过三角函数知识去计算，有时还用到其他数学知识。如果连零件节点坐标都不会计算，就没有办法编制零件的加工程序的。
四、CAD和CAM基础。如果你釆用自动编程，你必须掌握至少一种CAD／CAM软件。你先把零件三维图形绘制出来，再用CAM模块出加工轨迹，后置处理得到零件的加工程序。所以要有一定的CAD／CAM基础。
五、普通机床加工操作经验。无论你将来做数控车床还是数控铣床编程，有一定的普通车床加工和普通铣床加工经验是有必要的。这样你就能知道机床的组成、结构及性能，你编制的加工程序更加合理。
一项技能的形成是各种知识的融合，不是简单的重复劳动，要想提升综合能力，还是得打好基础。那种想短平快学习的，是很难达到高水平的。
以上是我的观点，你们有什么看法，请留言评论、转发。更多数控编程与加工资源请点击关注。
一个优秀的编程人员，首先要会识图，看图，绘图建模，造型这些基本能力，要懂操机了解现场机器及刀具加工切削参数，然后就是加工工艺及CAM软件的应用，编程的核心就是加工工艺，软件应用只是使用工具而已 。所以想要学会ug编程除了现场加工经验外，还必须要熟练使用ug各个参数的设置及应用。
谢邀，这个问题其实属于老生常谈了，我之前也给别人解答过，要想学好数控编程，当然得按部就班、脚踏实地的去学习。
首先第一点就是要有扎实的加工基础，不管你是什么专业毕业，要想学习数控编程，必须得先去基层车间了解生产的整个过程，熟悉加工产品所需要的分析图纸、选择刀具、选择夹具、制定工艺路线、制定加工方案等等这些基础。
其次就是掌握软件的操作基础，选择编程软件是一个非常重要的环节，必须得根据将要工作单位的加工产品去酌情选择，多花些时间去把软件的操作学好，这样手里多了一个工具编程也就不愁了。
最后就是需要坚定的决心和持久的恒心，这些也是学习的必备基础，因为毕竟面对软件和设备是枯燥的，想要坚持下来也不是件容易的事，希望早日学成！
大家好，我是小胖子闲说。小胖子在大学里面学的专业是机械设计制造及其自动化，方向是数控设备应用与维护方向。对于数控设备数控编程有一定的知识储备和了解。我认为学习数控编程需要下列的基础。
几何图形知识和机械制图基础
数控的编程和加工，都需要对被加工零件图形的尺寸、形状、大小等等熟悉，对于空间想象力、图形表达能力、形象思维都有一定的要求，因此需要掌握几何图形知识和机械制图基础。
基础英语
现在我国的主要的数控车床、数控铣床和加工中心都是从外国进口的，它的控制面板都是英文为主操作，说明书也是英文的，编程语言也是英语环境，因此需要一些简单的英文基础，这样对于学习、操作、编程才能容易上手。
机械加工常识
学习数控编程先要知道数控的加工原理、数控的加工工艺。加工符合要求的零部件应该知道材料的特性、数控设备的原理、以及加工工艺这样才能更好地加工，才能知道怎样去编程。
学习数控编程首先是要了解熟悉手工编程，熟悉常用的指令，等有了一定的基础再去学习CAD/CAM软件交互式编程。数控编程一般从模拟软件上开始，在模拟软件上就算是出现编程错误也没什么关系，但是如果是直接在数控车上使用出现错误的话很容易出现警报撞刀等事故。除此之外，要多进行加工练习，要知道编程与加工之间的联系。多重视经验积累，这样才能快速的成长。
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机器学习工程方面主要面向那些[_a***_]，需要什么知识储备？
先回答领域问题
机器学习是统计学与数据分析的延伸领域
数据分析一直以来应用于各行各业
so，机器学习并没有行业领域限制
目前各行业技术发展落地水平不同，因此机器学习常见的应用领域主要是金融，互联网，物联网，物流，医疗，造车，芯片，个性推荐等，随着技术发展和传统行业数据打通，越来越多企业开始数字化转型，机器学习应用空间必将更加深远
而机器学习与传统数据分析的区别在于:
分析尺度的大小不同
具体原因，我的观点如下:
数据分析可以分为宏观分析和微观分析
一般在商业领域的业务分析属于宏观分析
机器学习面相的领域列举如下：
1、商品推荐系统：通过分析用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为来进行大数据营销，通常大的互联网公司用的比较多，比如淘宝、亚马逊等。
2、智能制造领域：把写好的机器学习算法烧在诸如ARM、DSP之类的芯片实现智能控制功能。
3、智能传感器领域：把写好的机器学习算法写在传感器芯片里面，那么这个传感器在***集数据的时候就能智能的对数据聚类、分类、做回归等分析。
4、医疗领域：比如医疗大数据智能决策分析可以代替很大部分的人工工作，为主治医师提供决策信息。
5、金融领域：比如金融大数据风险分析，分析存在风险的金融平台和金融用户等。
还有很多，暂时列举这些，感兴趣请关注头条号“大数据和人工智能交流”，有关问题将从具体的科技角度实现。
机器学习主要对人的数学基础和算法基础要求很高：
1、高等数学
2、线性代数
到此，以上就是小编对于机器学习需要什么编程基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习需要什么编程基础的2点解答对大家有用。
