01 2018 档案
摘要：10 Minutes to pandas 引 代码
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摘要：10 Minutes to pandas Concat Join 类似 sql 里的 join （联表） Merge
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摘要：文章： 谈谈service层在mvc框架中的意义和职责 Model–view–controller - Wikipedia MVC Architecture - Google Chrome - Chrome: developer 引用： 问题的本质是：业务逻辑粘连了C层和M层，应该从C层&M层解耦出
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摘要：10 Minutes to pandas / / /
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摘要：Note LLF 是面向周期性任务的实时调度算法。 松弛度 = 必须完成时间 - 其本身的运行时间 - 当前时间 下面几张图可以帮助理解 LLF调度算法： 图一是在无竞争状态下任务A 和任务B 的运行状况。 图二是在任务A 具有更高优先级的运行状况（抢占式调度） 图三是在任务B 具有更高优先级的运行
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：感觉很详细：数据分析：pandas 基础
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摘要：Example / Note 为什么/何时要 Inline Method？同样是考虑代码的“代码复用”和“可读性”： Inline Method 的手段：和 Extract Method 恰好相反
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摘要：Document of Dictionaries 10 Minutes to pandas tutorialspoint Series 和 DataFrame 的创建
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摘要：将数据可视化有许多选择： 选择什么样的表现方式通常取决于： 1、Labels 2、Ticks 3、Sizes 之所以把 pop 换成 np_pop 是因为 np_pop 可以方便的整体数学运算， list 不具备这样的性质。 5、Colors c 设置颜色， alpha 设置透明度。 6、定制化补充
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摘要：Example / Note 为什么要 Extract Method？主要体现在“可读性”和“代码复用”上： Extract Method 的手段：
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摘要：1、Build a histogram 2、Bins 3、Compare
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摘要：我试图做什么：把我的 Java代码放到服务器上运行，并成功与客户端进行 socket通信。 预备环境：刚安装好 MySQL 和 JVM 的 Linux远程服务器（Debian 8.8）一台。 主要有如下几个步骤： 1、将编译好的代码打包成可执行的 jar包 参考资料：[IntelliJ IDEA 2
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摘要：源：DataCamp 气泡的大小表示人口的多少，横坐标表示人均GDP（美元），纵坐标表示预期寿命。-- 作者：Hans Rosling Python 中有许许多多用于可视化的包，而 matplotlib 是它们的源头。 我们需要用到的是它的子包 pyplot ，通常它被简写成 plt 导入 1、Li
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摘要：Environment: debian 8 Installing MySQL Reference material: https://linode.com/docs/databases/mysql/how-to-install-mysql-on-debian-8/ Installing the De
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摘要：数据分析的基本步骤： 1、numpy 自带生成数据的函数 2、numpy 具有各种统计学函数 / / 3、numpy 貌似不可以做数据可视化······ 可视化是从数据中获取灵感、直觉的一种途经！
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摘要：日常收集 vim editor: How do I enable and disable vim syntax highlighting? 搭建 Python 环境 vim editor: How do I enable and disable vim syntax highlighting? 完美
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摘要：文档地址：np.array() 1、<class 'numpy.ndarray'> ndarray 表示 n 维度（n D）数组 （= n 行数组）。 2、打印 array 结构 —— np_array.shape 3、Subsetting 2D Arrays 的两种方式 不管是 arr[1][2]
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摘要：续《Java入门第三季》第一章 异常与异常处理。 1、StackOverflowError 第一次碰到这个 Error 居然有点小激动，原因当然是因为它叫 StackOverflow Q：What is a StackOverflowError, what causes it, and how sh
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摘要：原始的 Python list 虽然很好用，但是不具备能够“整体”进行数学运算的性质，并且速度也不够快（按照视频上的说法），而 Numpy.array 恰好可以弥补这些缺陷。 初步应用就是“整体数学运算”和“subset（取子集、随机访问）”。 1、如何构造一个 Numpy array 2、利用 N
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摘要：datacamp + 日常收集 How to install Package pip3 & What is difference between pip and pip3? Import Package Selective import Different ways of importing How
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摘要：源：DataCamp datacamp 的 DAILY PRACTICE + 日常收集。 Methods String Methods List Methods 缺一 Methods You can think of methods as functions that "belong to" Pyt
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摘要：源：DataCamp datacamp 的 DAILY PRACTICE + 日常收集。 Functions Built-in functions Help! Multiple arguments Functions By now, you have an idea about how to use
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摘要：源：DataCamp datacamp 的 DAILY PRACTICE + 日常收集。 List of lists Subset and conquer Slicing and dicing List Manipulation List of lists As a data scientist,
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摘要：源：DataCamp datacamp 的 DAILY PRACTICE + 日常收集。 How much is your $100 worth after 7 years? Guess the type convert Python values into any type Which one o
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摘要：源: 线性代数的本质 2d 到 3d 3d 到 2d
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摘要：源: 线性代数的本质 To ask the right question is harder than to answer it. -Georg Cantor 印象中，我在视频里曾看到过这样的两句话（没有经过核实），其中一句是“向量是线性变换的载体”，另外一句是“当线性变换作用于空间······”。
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摘要：源: 线性代数的本质 行列式就是线性变换的放大率。 在二维空间中，行列式是指小正方形面积的放大率（在平面中取任意面积等比例放大）， 对于行列式为负数、为零的情况，可以以动态的方式去理解。 三维空间中，行列式是指小正方体体积的放大率（在空间中取任意体积等比例放大），正负向的判断可以参考视频中的左手、右
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摘要：源: 线性代数的本质 线性变换可以看作参数、返回值都是向量的函数。 当多个线性变换复合作用于同一个向量的时候，可以通过矩阵复合运算（也就是矩阵乘法）得到一个等效变换。 矩阵实际上描述（追踪）的是基向量的变换，而空间内任意向量则是基向量特定的线性组合。 矩阵复合运算可以类比为函数中的 f(g(x))
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摘要：源: 线性代数的本质 1、如何用数字描述向量 每当我们用数字描述向量，都依赖于我们正在使用的基 有了基之后，如何用数字刻画一个向量呢？ 例如说，我们用 i 帽和 j 帽线性组合得得一个向量 v ， v = x * i + y * j 只需要取出 i 帽和 j 帽前面的参数 x 和 y，就可以在该基下
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摘要：源: 线性代数的本质 当我们提到向量这个词时我们应该想到什么？ 1、向量是线性变换的载体 2、向量是出发自原点的一个箭头 3、抽象角度而言，只要相加、与数相乘有意义就是向量 如何理解向量加法？ 两个向量相加应该等于什么？为什么不用其他的方法去定义呢？ 向量加法的定义差不多是线性代数中唯一允许向量离开
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摘要：源: 线性代数的本质 1、线性组合（linear combination） So any time that you're scaling two vectors and adding them like this, it's called a linear combination of those
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摘要：源: 线性代数的本质 内容来自字幕。 Let me quote without further comment from Dieudonné's "Foundations of Modern Analysis, Vol. 1" There is hardly any theory which is
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