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#big data #python

于 2017-03-12 10:03:16 首次发布
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网上的优秀教程及书籍有很多，之前一直使用收藏夹方式收藏，后来发现越来越多，导致优秀的教程自己也找不到了，本着共享精神，以后将优秀的教程链接及书单名称全部整理到这里，便于自己查找，也共享给其他朋友，共用进步，书单只提供书的名字，建议大家购买正版图书，如果此文有内容侵犯到作者权益，请联系我，最近觉得一句很有意义的话：授人以鱼不如授人以渔

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书单：

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3、机器学习实战

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5、《Deep Learning with Python》

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7、《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》

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9、美团-机器学习-实践_最新AI算法实践真知

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markdown 优秀博文样例
最新发布
04-29
<think>好的，我需要帮用户寻找关于Markdown的优秀博文样例，主要用于学习或参考格式。首先，我得看看用户提供的引用内容里有没有相关的信息。 引用[1]提到了高级Markdown编辑器支持图片、图表、数学式，还有主题功能，这可能和博文展示效果有关。引用[2]是基础语法教程，用户可能需要更高级的示例。引用[3]展示了一个Flutter Web中使用Markdown的代码示例，可能涉及技术博客的结构。引用[4]提到将文章保存为Markdown文件，可能用户想学习如何组织内容。引用[5]有代码块和表格的示例，这对格式参考有帮助。 用户需要的是优秀博文样例，所以应该找结构清晰、格式多样的例子。比如，包含标题、列表、代码块、表格、公式、图片等元素。同时，可能需要推荐一些平台或工具，如掘金、优快云上的文章，或者使用特定工具转换的示例。 还要注意用户提到的数学公式需要用$...$和$$...$$格式，所以在示例中要正确应用。比如，行内公式用$E=mc^2$，独立公式用$$ \int_a^b f(x)dx $$。 另外，引用[4]中的命令行示例可以展示如何保存优秀博文为Markdown，这对用户可能有帮助。需要建议用户查看这些保存后的文件结构，学习如何组织内容。 最后，生成相关问题时要围绕用户的需求，比如如何组织内容、优化排版、工具推荐等。</think>以下是为您整理的Markdown优秀博文示例及相关格式解析，包含技术文章、教程类、学术笔记三种典型场景的示范： ### 一、技术类博文示例 #### 标题：使用Python实现快速排序算法 ```markdown # 快速排序算法原理与实现[^1] ## 算法复杂度分析 时间复杂度推导过程： - 最优情况：$$T(n) = 2T(n/2) + O(n) \Rightarrow O(n\log n)$$ - 最坏情况：$$T(n) = T(n-1) + O(n) \Rightarrow O(n^2)$$ ## Python实现代码 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` ## 性能对比表格 | 数据规模 | 快速排序 | 冒泡排序 | |---------|---------|---------| | 1000 | $0.12s$ | $2.45s$ | | 10000 | $1.56s$ | 超时 | ``` ### 二、教程类博文示例 #### 标题：Markdown进阶技巧 ```markdown ## 数学公式排版 矩阵示例： $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $$ ## 流程图语法 ```mermaid graph TD A[开始] --> B(处理数据) B --> C{是否达标?} C -->|是| D[生成报告] C -->|否| B ``` ## 注脚使用示例 机器学习需要大量训练数据[^2] ``` ### 三、学术笔记示例 #### 标题：量子力学基础概念 ```markdown ## 薛定谔方程 $$i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi = \hat{H}\Psi$$ ## 重要原理 不确定性原理表达式： $$\sigma_x \sigma_p \geq \frac{\hbar}{2}$$ 其中$\sigma$表示标准差[^3] ```
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