什么是10进制计数法我们平时使用的就是10进制计数法使用数字0，1，2，3，4，5，6，7，8，9一共10个数字数位也有一定的意义，从右往左分别表示个位，十位，百位，千位10进制分解23452表示1000的个数3表示100的个数4表示10的个数5表示1的个数也就是2*1000+3*100+4*10+5*1的值千位，百位，十位，个位，也可以使用来表示那么就可以分解为二进制计数法我们一般在生活中使用的

游戏规则有3根细柱子（A,B,C）。A柱上套着6个圆盘。圆盘按照从第一个圆柱放到最后一个圆柱上面Snipaste_2020-03-17_22-04-34.png一次只能移动柱子最上端的一个圆盘小圆盘上不可以放大的圆盘那么最少要移动多少次了？解决问题先将复杂的问题简单化，我们可以先考虑如果是3个圆盘的时候一共需要多少次简单的计算之后可以得到是7次移动可以解决问题那么6层汉诺塔首先，将5个圆盘从移动到

AttributeError:‘Arrow3D’objecthasnoattribute‘do_3d_projection’的修正一、错误来源最近在读《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》，

逻辑是消除歧义的工具我们平时使用的自然语言都是特别容易产生歧义性的，就连逻辑词“或者”一词，也不是只有一个正确的意义，所以合理的使用逻辑可以帮助我们有效的消除歧义。机器一般都是靠着逻辑进行的，虽然没有人类的感情，但是可以一直稳定高效的运行，为我们所用，作为一个程序员应该努力将问题转换为程序，让计算机有活可干命题以及真假能够判断对错的陈述句叫做命题，比如下面一些陈述句都是命题小张的年龄在6岁以上小明

文章目录前言安装JupyterLab切换中文语言JupyterLabdesktop使用演示其它补充后记前言目前在看《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》这个书，它里面的代码是在Jupyter

前言常年浪迹与各种高级语言的我们，是否还记得哪些基础中的基础呢？今天就让我们一起来回忆一下计算机的那一串0101010101——二进制吧！通过本文，你将了解到以下几点：什么是进制，以及进制之间的转换计算机为什么要用二进制了解位运算，以及逻辑运算和算术运算的区别什么是进制？十进制十进制是以0-9为基础数字系统,是在世界上应用最广泛的进位制。具有以下几个特点：高位在左，地位在右每个位上只有0-9十个数

1、计数法：计算数量的方法。计数法有很多，但是他们都表示的是同一个物品的数量，只是方式不同。比如问OOO有几个O？数手指，三个手指。罗马计数法III十进制计数法3二进制计数法11还有科学计数法等。2、按位计算法。（1）书上没有明确定义，对于小的数其实无论用什么表示都可以比如1，你用一个三角形代表都可以，但是对于大的数，要考虑如何识别简单，计算方便，这样就形成了不同的计数法，其中使用进位的方式计算。

第一阶段：数学基础+编程语言学习1.程序员数学微积分基础、多元函数微积分、线性代数基础、线性代数高级、概率论等机器学习面试、算法原理常用的数学知识2.Python学习Python基础：掌握Python基础语法

内容简介······现实工作中，人们常常需要用数据说话。可是，数据自己不会说话，需要人对它进行分析和挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。如果你有编程背景，就能以概率和统计学为工具，将数据转化为有用的信息和知识，让数据说话。本书介绍了如何借助计算而非数学方法，使用Python语言对数据进行统计分析。通过书中有趣的案例，你可以学到探索性数据分析的整个过程

文章目录前言正文前言你好，感谢你能点进来本篇博客，请不要着急退出，不论你是一位刚入程序员门槛的大学生，亦或者是想系统学习程序员数学，这篇文章绝对可以满足你的需求，本篇博客涉及所有程序员数学的必备知识，是

更多1.书籍信息书名：ThinkStats:ProbabilityandStatisticsforProgrammers译名：《统计思维：程序员数学之概率统计》作者：AllenB.Downey译者：张建锋陈钢出版社

碰巧我这段时间正在学图灵新出版的《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》一书，刚好学到用欧拉方法近似计算运动对象的轨迹。谷爱凌的凌

什么是复杂的命题不是所有的命题都纯粹而又简单的，有的时候为了表现更复杂的场景，需要建立复杂的命题，比如下面这个命题：乘客年龄不到6岁并且乘车的日子不是星期日上面的命题就是由两个命题组成逻辑非上面的命题中，乘车的日子不是星期日，“不是。。。”的命题的运算符称作是“非”，英语用not来表示命题A原先为真（true），非命题A的话就为假(flase)命题A原先为假（false），非命题因为A是命题，所以

27周输入输出输入《程序员数学》80%，对于忘掉数学的我，有些反复看了两遍。但是知识难度是高中数学级别。

在和孩子们交流的时候，很多同学在学习各类计算机相关数学课的时候会提出疑问，我学这个有什么用？学那个是干嘛的？（高数、线代、概率统计、离散、图论与集合论、矩阵…）首先我会说，孩子们你们有这么多可以学是幸福的！作为计科类专业，数学基础是必要的，但学以致用更为重要！尤其是在大学工科专业中！不能怪孩子们，教育环节中确实存在很多脱节之处，但也不能一味怨天尤人，老王不也是这样过来的？（此处补一份这几天备受争议

原文链接http://lanqi.org/skills/10939/卡特兰数的应用问题有：出栈入栈；括号匹配；。。。等基本模型如下

10个高矮不同的人，排成两排，每排必须是从矮到高排列，而且第二排比对应的第一排的人高，问有多少种排列方式?我们可以先把这10个人从低到高排列，然后，选择5个人排在第一排，那么剩下的5个人肯定是在第二排。用0表示对应的人在第一排，用1表示对应的人在第二排，那么含有5个0，5个1的序列，就对应一种方案。比如0000011111就对应着第一排:01234第二排:567890101010101就对应着第一

最近在读一本书“ThinkStats”,中文名为“统计思维-程序员数学之概率统计”。这本书写得挺有意思，简单易读，而且名词解释很详尽，象是一本统计方面的小词典。这不，用YAML文件刚刚写了一点笔记。

最近，一位科技博主JeremyKun花了4年时间，写成一本书《程序员数学入门》，在科技论坛HackNews引发热议。这本书精简了大量数学内容，为程序员提供所需的基本数学知识。

兄弟们，今日头条搜索三线城市程序员老陈关注我，我将持续不断推出视频教程。背景想当年，本人也是数学小大拿一枚，初中、高中、大学数学都考过满分。步入社会后，数学水平迅速渣化，前段时间遇到一个一元二次方程，都忘了怎么解。最近想研究下算法，发现数学基础太渣，研究不来。于是下决心学习下初中、高中、大学阶段的数学知识。方向重在理解和领会，不注重做题。从一个过来人的身份，参悟下数学中的知识和美。另外就是总结、梳

第一章：经验之谈：观察的数量太少、选择偏差、确认偏差、不准确更好的做法-统计方法：收集数据，使用大型全国性调查的数据描述性统计，计算能总结数据的统计量探索性数据分析，寻找模式、差异和其他能解决问题的而特征假设检验，评判影响是否真实估计，样本推断整体术语：经验之谈个人随意收集的证据直观效应表示发生了某种有意思的事情的度量或汇总统计量人为由于偏差、测量错误或其他错误导致的直观效应队列一组被调查者横断面

文章目录《统计思维-程序员数学之概率统计》学习笔记2.描述性统计量2.1均值2.2方差2.3分布《统计思维-程序员数学之概率统计》学习笔记2.描述性统计量2.1均值如果有一个包含n个值的样本xix_ixi

最近在阅读AllenB.Downey所著的《统计思维：程序员数学之概率统计》，由于文章中大部分的函数操作都是基于作者自己写的模块thinkstats2，为了能够使用常用python库来复现操作，加深自己对文章内容的理解

封面简介本书是一本全新的概率统计入门教材，重点介绍如何用统计学方法分析大型数据集。本书会介绍如何使用计算机实现各种统计方法，这有诸多优点。学生可以通过编写程序来深化和检查自己对概念的理解。例如，编写计算最小二乘拟合、残差和判定系数的函数，编写和测试这些代码需要他们正确理解相关概念，消除各种可能的误解。学生能够通过计算实验来验证统计学上的一些定理。例如，生成服从各种分布的样本来验证中心极限定理（Ce

此文用于记录在AllenB.Downey所著的《统计思维-程序员数学之概率统计》这本书的学习过程和一些理解第一章程序员的统计思维研究背景第一个孩子是否大多数会在预产期之后出生？

《统计思维——程序员数学之概率统计》学习笔记及每章练习第一章探索性数据分析第二章分布第三章概率质量函数第一章探索性数据分析练习1.1主要目的是为了熟悉作者正文里用到的一些获取数据的方法。

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今日头条搜索三线城市程序员老陈观看视频教程，或者聊聊技术与人生，非常欢迎吭。概念一般地，形如y=kx(k为常数，k≠0)y=\frackx(k\mathrm{为常数}，k\neq0)y=xk(k为常数，k=0)样式的函数，称为反比例函数，其中x是自变量，y是函数。反比例函数图象一次函数图像是一条直线，二次函数图像是一条抛物线，反比例函数图象举例如下：可发现图象规律如下：当k>0时，图象位于一、三

兄弟们，今日头条搜索三线城市程序员老陈关注我，我将持续不断推出视频教程。平行四边形两组对边分别平行的四边形为平行四边形。平行四边形性质1、平行四边形对边、对角相等。如下图：我们很容易通过△ACD≌△DBA(角边角，边AD=DA)，来证明对角、对边相等。2、平行四边形对角线相互平分。如下图：我们很容易通过△COD≌△BOA(角边角，CD=BA)，来证明AO=OD，同理CO=BO。平行四边形的判定1、

第1章探索性数据分析如果能将数据与实际方法相结合，就可以在存在不确定性时解答问题并指导决策，这就是本书的主题。举个例子。我的妻子在怀第一胎时，我听到了一个问题：第一胎是不是经常晚于预产期出生？下面所给出的案例研究就是由这个问题引出的。如果用谷歌搜索这个问题，会看到大量的讨论。有人认为第一胎的生产日期确实经常晚于预产期，有人认为这是无稽之谈，还有人认为恰恰相反，第一胎常常会早产。在很多此类讨论中，人

来看一组动图，可能会很好的阐释数学对于程序员的意义：数学好的程序员数学不好的程序员这个动图很形象地说明了数学对程序员的重要性，当然，也许你对数学并不很精通，却依然能够成为拿着高薪的专业程序员，但你如果没有抓住机会学习数学

前言常年浪迹与各种高级语言的我们，是否还记得哪些基础中的基础呢？今天就让我们一起来回忆一下计算机的那一串0101010101——二进制吧！通过本文，你将了解到以下几点：什么是进制，以及进制之间的转换计算机为什么要用二进制了解位运算，以及逻辑运算和算术运算的区别什么是进制？十进制十进制是以0-9为基础数字系统,是在世界上应用最广泛的进位制。具有以下几个特点：高位在左，地位在右每个位上只有0-9十个数

今天学习了程序员数学1，目前来看，这部书简单明了，写的浅显易懂，对于初学者来说就很友好。因为有学过其他数学课程，高数、离散这些，所以看这部书时当作巩固复习。

1.矩阵运算（参考线性代数，较简单）矩阵加法、矩阵乘法2.卷积（Convolution）卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，作积分：2.1卷积的另外解释卷积表示为y(n)=x(n)∗h(n)y(n)=x(n)∗h(n)使用离散数列来理解卷积会更形象一点，我们把y(n)的序列表示成y(0),y(1),y(2),⋯y

兄弟们，今日头条搜索三线城市程序员老陈关注我，我将持续不断推出视频教程。为什么要用方程如果要问什么数字加1等于2，我们即可用2-1=1直接算出来，也可以求x+1=1的解。但是如果要问什么数字乘以2再除以3再加1等于5，那就有点懵了。但是可以先列个方程这样就可以慢慢算了，实际上方程是一种思维方式的巨大变化。一元一次方程含有未知数的等式为方程；只有一个未知数，且未知数的次数都是1的等式，为一元一次方程

点击上方“Python大本营”，选择“置顶公众号”Python大本营 IT人的职业提升平台如果你数学不好，且遇到过以下这些问题，那么你的数学能力必须尽快得到重视！数学不好做算法优化，只能现搬书里的算法，遇到不一样的问题，就不会了，要是赶上面试基本就凉凉了。平时很难搞懂像数据结构、算法、复杂的语句等等，因为这些核心原理都是数学。而且光会基础数学远远不够，还需要概率论，微积分、优化理论等等！公司产品要

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[+]查看原图细说第一部：《程序员的数学》目前销量领跑同类数学书，2012年11月上市，并在2012年当年销量过万。2013年这本书依然排在图灵销售榜前列！之所以能够取得这样的成绩，是因为这本书可以看成是为初级程序员写的入门书，作者将数学以通俗易懂的方式娓娓道来，不是记忆，而是本质的理解与探索。比如书中对七桥问题，河内塔等著名难题进行了简洁说明，有助于打开初级程序员的编程思路，还有大量的经典问题，

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在编程圈有那么一句话，不知道你有没有听说过。很多人都当成是段子来讲：一流程序员靠数学，二流程序员靠算法，末端程序员靠百度，低端看高端就是黑魔法。这的确是一个段子，但也是编程圈之中的的确确存在的现象。不过，又有多少人能够达到一流的程序员呢？我总结了一下，各种关于数学上的问题。1.数学如果不好的话，你做算法优化，每次遇到不一样的问题可能就不会了，脑子像一团浆糊一样，这样的情况要是赶上面试，那基本上不就

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大数据、机器学习及人工智能必读书目——给程序员的数学入门书《程序员的数学》我们已经进入了全新的数据时代，大数据、云计算、物联网、机器学习、人工智能等等一系列技术纷至沓来，数据的管理和应用已经渗透到每一个行业和业务领域，成为当今以及未来商业运作的基础资产。可以说，只有掌握数据并善于运用数据的人，才会在竞争日益激烈的环境中寻得先机。那么我们该怎么样学习大数据分析、机器学习以及人工智能？作者认为，学习大

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1.什么是二进制？十进制计数使用10作为基数，二进制使用2作为基数，二进制的位数是2^n的形式。2.计算机为什么使用二进制？二进制的数据表达具有抗干扰能力强、可靠性高的优点；二进制非常适合逻辑运算；3.二进制的位操作移位操作：二进制左移一位，就是将数字翻倍；//10左移一位=20console.log("10>1="+(11>>1));逻辑操作：“或”：参与操作的位中只要有一个是1.最终结果就是1

均值是为了描述集中趋势，而方差则是描述分散情况。汇总统计量简单明了，但风险也大，因为它们很有可能会掩盖数据的真相。另一种方法就是看数据的分布（distribution），它描述了各个值出现的频繁程度。表示分布最常用的方法是直方图（histogram），这种图用于展示各个值出现的频数或概率。直方图很有用，因为它可以非常直观地展现数据的以下特征。在数据量较大时，可以使用曲线图。•众数分布中出现次数最多

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