数据思维笔记整理

11个思维导图知识点整理帮你决胜考研(基础课和计算机专业课)| 寻找C站宝藏 本文给大家推荐一下我在考研期间整理的各个学科的思维导图笔记,几乎涵盖了相关学科的所有知识点和相应的做题技巧,相信肯定会对你的考研有所帮助! 基础课资源包括考研高等数学/线性代数的整理,同时将中值定理单独整理出来了.考研政治整理了那四门课目的内容,其中一门因为政治敏感无法作为文章发出,但是导图资源中是包含其内容的. 计算机专业课资源中包括(我考的是东南大学的软件工程906) 初试的数据结构和C++以及这两科的历年真题整理,复试内容包括计算机网络思维导图整理,软件工程和数据库没... 阅读详情

读完乔丹.莫罗(Jordan Morrow)写的Be data Literate (中文翻译为数据思维)的笔记整理

数据解析的四个层次

第一个层次:描述性数据解析,是对已经发生的事情进行描述,讲述过去发生了什么
第二个层次:诊断性数据解析,是诊断事件产生的原因
第三个层次:预测性数据解析,是预测将来会发生什么
第四个层次:指导性数据解析:是告诉组织应该做什么

数据认知素养

1、阅读数据
2、用数据开展工作
3、分析数据
4、数据沟通

数据认知素养的3C

1、好奇心:多问为什么
2、创造力:尝试用新的方式和想法来进行数据分析
3、评判性思维:多思考目前我们用的分析方法是否合理,得出的结果是否可靠,是否还可以从其他角度来分析,或者是否还有其他可能的结果

数据知情决策(data-informed decision-making)

1、提出问题:提出的问题必须具体且明确
2、获取数据:数据质量要有保证,且获取的数据能够解答提出的问题
3、分析数据:用恰当的方法开展数据分析
4、整合分析:把人的因素整合到数据和数量解析中,因为有时候数据和技术存在偏见,用模型预测出来的结果有误,人需要参与进来,整合分析结果再做出决策。
5、做出决策:
6、开展迭代:根据决策的结果,提出新的问题,然后循环复地做下去。因为有时候我们所做的决策不能保证绝对有效,当它不起作用时,可以把它作为一个学习的情景和例子。

FPGA中参数化SPI接口设计与Verilog实现 SPI(串行外设接口)作为嵌入式系统的核心通信协议,通过全双工、高速率特性在FPGA与Flash、ADC等外设交互中占据重要地位。参数化设计通过抽象时钟极性、数据位宽等可配置维度,采用分层架构实现硬件复用,显著提升开发效率。Verilog实现需重点处理跨时钟域同步和可配置帧结构,结合AXI总线集成与UVM验证方法学,可构建适应工业控制、物联网网关等场景的高可靠SPI解决方案。 阅读详情

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