做好当下,做自己~

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4&N5阶段(1):作为一件事后,做另一件事情 (~て形 ~て形) 自己在今年,在日本留学中,目前在语言学校,我自己不是那种一学什么的都能会的人,只能依靠自己一点一点积累,学习也分为很多种,自己跟着课本学是一种方法,如果记录下来,整理好,教给别人也是一种方式,我希望,以后每天一篇小的日语知识点小记,来构建基础,同时也可以帮助他人。新聞(しんぶん)を読んで(よんで)、コーヒーを飲んで(のんで)、それから会社(かいしゃ)へ行きました。译文:读了报纸,喝了咖啡,然后,去了公司。 阅读详情

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日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N3阶段(6): ~てばかりいる:总是做某事 |見ていただけませんか:能得到看看么|ほど~ない:Aが一番ということ:A是最什么的了 自己在今年,在日本留学中,目前在语言学校,我自己不是那种一学什么的都能会的人,只能依靠自己一点一点积累,学习也分为很多种,自己跟着课本学是一种方法,如果记录下来,整理好,教给别人也是一种方式,我希望,以后每天一篇小的日语知识点小记,来构建基础,同时也可以帮助他人。本次我们学习复习几个语法,不一定完全是N3但是考试可能还是有的, 一点点积累吧。如果您喜欢这个系列,请关注一下,您的关注,就是我持续创作的动力。 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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笔者曾带过一名刚毕业的同学,他有一套自己的总结方式比如:通过x-mind梳理总结/梳理业务,遇到的问题会记录处理方法,在测试工作中也形成自己的经验总结,并将自己的方式分享到团队中,这名同学在公司成长非常快,因表现突出,得到晋升。建议大家可以先做一个框架,然后引入一定的思考,结合业务来的做自动化测试。作为一名技术同学,总结能力非常重要,在日常工作中我们会踩各种各样的坑,将这些遇到的问题总结汇总形成经验并分享给他人,在竞争中也能够更加突出,在之后的工作中可以时不时翻出来看看,每次都会有不一样的收获。

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「~になる」与「~となる」之异同

「~になる」与「~となる」之异同首先,这里说的「~になる」与「~となる」是指「名詞+格助詞に+なる」和「名詞+格助詞と+なる」这一语法现象。很显然,在这个结构中,只是一个「に」与「と」的不同,但我们这里不进行分解,分别去观察「に」与「と」的用法,而是将整体作为一个语法现象进行观察,探讨其不同。一般认为,「~になる」与「~となる」这两者,它们可以互相换用。的确,我们也观察到了不少两者均可使用

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知困勉行的Allen
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