第一部分 做做数字游戏 第一章 大数 (已看) 第二章 自然数和人工数 (已看) 第二部分 空间,时间与爱因斯坦 第三章 空间的不寻常的性质 (已看) 第四章 四维世界 (已看) 第五章 时间和空间的相对性 (已看) 第三部分 微观世界 第六章 下降的阶梯 (已看) 第七章 现代炼金术 (已看) 第八章 无序定律 (已看) 第九章 生命之谜 (已看) 第四部分 宏观世界 第十章 不断扩展的视野 (已看) 第十一章 "创世"的年代 (已看)…

我用了两天左右的时间完成了这一门课<Introduction to Python for Data Science>的学习,之前对Python有一些基础,所以在语言层面还是比较顺利的,这门课程的最大收获是让我看到了在数据科学中Python的真正威力(也理解了为什么Python这么流行),同时本次课程的交互式练习体验(Datacamp)非常棒.     这门课程主要包括了6个单元的内容,一开始介绍了Python的基本概念(常见数据类型和变量),从第二节开始讲解列表在Python中的使用,并且逐步…

作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学 编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com/probability-distributions-in-data-science-cce6e64873a7 介绍 拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益.每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么.如果我们能够了解数据分布中…

介绍 "Another day has passed, and I still haven't used y = mx + b." 这听起来是不是很熟悉?我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用. 好吧,但我可以向你保证,并不是这样的.特别是如果你想开启数据科学的职业生涯. 线性代数弥合了理论与概念实际实施之间的差距.对线性代数的掌握理解打开了我们认为无法理解的机器学习算法的大门.线性代数的一种这样的用途是奇异值分解(SVD)用于降维. 你在数据科学中一…

对于Object Pascal语言来说,最近一段时间最有意义的改进就是从Delphi3开始支持接口(interface),接口定义了能够与一个对象进行交互操作的一组过程和函数.对一个接口进行定义包含两个方面的内容,一方面是实现这个接口,另一方面是定义接口的客户.一个类能实现多个接口,即提供多个让客户用来控制对象的“表现方式”. 正如名字所表现的,一个接口就是对象和客户通信的接口.这个概念像C++中的PUREVIRTUAL类.实现接口的函数和过程是支持这个接口的类的工作. 在这里你将学到接口的语言…

http://stackoverflow.com/questions/28683747/installing-gcc4-9-on-ubuntu-14-04-lts http://askubuntu.com/questions/428198/getting-installing-gcc-g-4-9-on-ubuntu 今天运行别人编译好的程序, 提示libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found. 电脑上gcc和g++版本是4.8.4.主要参考…

一.OJ提交题目中的语言选项里G++与C++的区别 http://www.th7.cn/Program/cp/201405/199001.shtml 首先更正一个概念,C++是一门计算机编程语言,G++不是语言,是一款编译器中编译C++程序的命令而已. 那么他们之间的区别是什么? 在提交题目中的语言选项里,G++和C++都代表编译的方式.准确地说,选择C++的话,意味着你将使用的是最标准的编译方式,也就是ANSI C++编译.如果你使用的是G++的话,意味着你将使用GNU项目中最平凡适用人群最多…

1 政府数据 Data.gov:这是美国政府收集的数据资源.声称有多达40万个数据集,包括了原始数据和地理空间格式数据.使用这些数据集需要注意的是:你要进行必要的清理工作,因为许多数据是字符型的或是有缺失值. Socrata:它是探索政府相数据的另一个好地方.Socrata的一个了不起的地方是,他们有不错的可视化工具,使研究数据更为容易. 一些城市都有自己的数据门户网站设置,可供访问者浏览城市的相关数据.例如,在旧金山数据网站,你可以获得很多数据,从犯罪统计到城市的停车位. 联合国有关网站,例如…

1.matplotlib模块生成直线图和散点图 >>>import matplotlib.pyplot as plt >>>year = [1950,1970,1990,2010]#作为x轴 >>>pop = [2.519,3.692,5.263,6.972]]#作为Y轴 >>>plt.plot(year,pop)#直线图[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001A6BA9874E0…

第一章 归纳方法 (已看) $1. 经验和信念 $2. 启发性联想 $3. 支持性联想 $4. 归纳的态度 第二章 一般化,特殊化,类比 (已看) $1. 一般化,特殊化,类比和归纳 $2. 一般化 $3. 特殊化 $4. 类比 $5. 一般化,特殊化和类比 $6. 由类比做出的发现 $7. 类比和归纳 第三章 立体几何中的归纳推理 (已看) $1. 多面体 $2. 支持猜想的第一批事实 $3. 支持猜想的更多事实 $4. 一次严格的检验 $5. 验证再验证 $6. 一种很不同的情形 $7. 类…