因为我电脑无法使用numpy模块，所以请使用不用numpy模块的方法

如果你的计算机上没有安装`numpy`模块，你可以使用Python的基本数学运算和列表操作来实现类似的功能。然而，这通常会涉及到更多的代码行，并且在处理大规模数据或复杂的数学计算时效率较低。下面是一个不需要`numpy`的例子，演示如何仅用Python内置函数求解校准问题：

import math

# 定义校准模型
def non_linear_model(x):
    return 2 * x + 3 * math.sin(x) - 0.5 * math.exp(-x) - 5

# 初始猜测值
x0 = 2.0

# 求导
def derivative(x):
    return 2 + 3 * math.cos(x) + 0.5 * math.exp(-x)

# 设置误差阈值、最大迭代次数和学习率
epsilon = 1e-5
max_iterations = 100
learning_rate = 0.01

# 初始化迭代变量
x_previous = None
iter_count = 0

while iter_count < max_iterations and (x_previous is None or abs(x0 - x_previous) > epsilon):
    x_previous = x0
    gradient = derivative(x0)
    x0 -= learning_rate * gradient
    iter_count += 1

# 输出结果
if iter_count == max_iterations:
    print(f"未达到收敛条件，最多迭代了{iter_count}次")
else:
    print(f"经过{iter_count}次迭代，校准后的补偿值x为{x0}")

这段代码用Python的`math`模块代替了`numpy`中的相应函数，实现了基本的数学运算。但是请注意，这种方法对于性能密集型任务来说效率较低。