simplystas相关(待修)

本周数据科学周报回顾了詹姆斯·斯图尔特的去世及其在教科书领域的成就;介绍了Medium上一篇关于因果性测试的新文章及其存在的问题;讨论了Rafa+ASA在基因组学和遗传学方面的新进展;分享了一篇关于数据、机器学习和公平性的深刻文章;并总结了年度最佳数据可视化作品。

近来太懒了,想想太不好了,于是决定每个星期去看一篇simplystas上的文章并稍加翻译

         Sunday data/statistics link roundup (12/21/14)

James Stewart, author of the most popular Calculus textbook in the world, passed away. In case you wonder if there is any money in textbooks, he had a $32 million house in Toronto. Maybe I should get out of MOOCs and into textbooks.

詹姆斯·斯图尔特,是世界上最流行的微积分教科书的作者,离开了人世。如果你不知道是否有在教科书任何金钱,他有一个32000000美元房子在多伦多。也许我应该走出MOOCs,进入教科书。

    This post on medium about a new test for causality is making the rounds.  The authors of the original paper make clear their assumptions make the results basically unrealistic for any real analysis for example:"We simplify the causal discovery problem by assuming no confounding, selection bias and feedback." The medium article is too bold and as I replied to an economist who tweeted there was a new test that could distinguish causality: "Nope".

   在medium上的一篇关于因果性新的测试方法的文章广泛流传。原论文的作者明确表示他们所做的假设,而这个假设对于任何真实分析而言基本上不现实:“我们通过假设没有混杂,选择偏差和反馈来简化因果分析的问题。”这篇文章太过大胆了。当一个经济学家在那儿兴奋道这是一种可以区分因果的新方法,哥只是淡淡一声"NOPE" 

    I'm excited that the Rafa + the ASA have started a section on Genomics and Genetics. It is nice to have a place to belong within our community. I hope it can be a place where folks who aren't into the hype (a lot of those in genomics), but really care about applications, can meet each other and work together.

    我很高兴的拉法+ ASA的已开始基因组学和遗传学的一部分。它是好的,对我们的社会中属于的地方。我希望它可以是一个地方,人们谁不为炒作(很多那些在基因组学的),但真正关心的应用,可满足对方而共同努力。

    Great essay by Hanna W. about data, machine learning and fairness. I love this quote: "in order to responsibly articulate and address issues relating to bias, fairness, and inclusion, we need to stop thinking of big data sets as being homogeneous, and instead shift our focus to the many diverse data sets nested within these larger collections." (via Hilary M.)

    大作文汉娜W.有关数据,机器学习和公平性。我很喜欢这句话:以负责任的表达,并与偏见,公正,包容地址的问题“,我们需要停止的大数据集的思想作为是均匀的,而是我们的重点转移到嵌套在这些众多的不同的数据集大集合。“(通过希拉里M.)

    Over at Flowing Data they ran down the best data visualizations of the year.

    在以上的数据流,他们跑下一年中最好的数据可视化

    This rant from Dirk E. perfectly encapsulates every annoying thing about the Julia versus R comparisons I see regularly.

    这种夸大其词的德克E.完全封装了有关朱莉娅与ř比较我经常看到每一个烦人的事。

    We are tantalizingly close to 1 million page views for the year for Simply Stats. Help get us over the edge, share your favorite simply stats article with all your friends using the hashtag

         我们很着急接近1万的页面浏览量为一年简单统计。帮助让我们在边缘,分享你最喜欢的简单统计文章与所有的朋友使用包括hashtag

源码来自:https://pan.quark.cn/s/7a757c0c80ca 《在Neovim中运用Lua的详尽教程》在当代文本编辑器领域,Neovim凭借其卓越的性能、可扩展性以及高度可定制的特点,赢得了程序开发者的广泛青睐。 其中,Lua语言的融入更是为Neovim注入了强大的活力。 本指南将深入剖析如何在Neovim中高效地运用Lua进行配置和插件开发,助你充分发挥这一先进功能的潜力。 一、Lua为何成为Neovim的优选方案经典的Vim脚本语言(Vimscript)虽然功能完备,但其语法结构与现代化编程语言相比显得较为复杂。 与此形成对比的是,Lua是一种精简、轻量且性能卓越的脚本语言,具备易于掌握、易于集成的特点。 因此,Neovim选择Lua作为其核心扩展语言,使得配置和插件开发过程变得更加直观和便捷。 二、安装与设置在Neovim中启用Lua支持通常十分简便,因为Lua是Neovim的固有组件。 然而,为了获得最佳体验,我们建议升级至Neovim的最新版本。 可以通过`vim-plug`或`dein.vim`等包管理工具来安装和管理Lua插件。 三、Lua基础在着手编写Neovim的Lua配置之前,需要对Lua语言的基础语法有所掌握。 Lua支持变量、函数、控制流、表(类似于数组和键值对映射)等核心概念。 它的语法设计简洁明了,便于理解和应用。 例如,定义一个变量并赋值:```lualocal myVariable = "Hello, Neovim!"```四、Lua在Neovim中的实际应用1. 配置文件:Neovim的初始化文件`.vimrc`能够完全采用Lua语言编写,只需在文件首部声明`set runtimepath^=~/.config/nvim ini...
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不使用机械式位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算与控制。文中结合STM32 F4高性能微控制器平台,采用如滑模观测器(SMO)、扩展卡尔曼滤波(EKF)或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的实时估算,进而完成磁场定向控制(FOC)。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、仿真验证(可能使用Simulink)以及在嵌入式平台上的代码实现与实验测试,旨在提高电机驱动系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;熟悉C语言和MATLAB/Simulink工具者更佳。; 使用场景及目标:①为永磁同步电机驱动系统在高端制造、新能源汽车、家用电器等领域提供无位置传感器解决方案的设计参考;②指导开发者在STM32平台上实现高性能FOC控制算法,掌握位置观测器的设计与调试方法;③推动电机控制技术向低成本、高可靠方向发展。; 其他说明:该研究强调理论与实践结合,不仅包含算法仿真,还涉及实际硬件平台的部署与测试,建议读者在学习过程中配合使用STM32开发板和PMSM电机进行实操验证,以深入理解控制策略的动态响应与鲁棒性问题。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/21391ce66e01 企业级办公自动化系统,一般被称为OA(Office Automation)系统,是企业数字化进程中的关键构成部分,旨在增强组织内部的工作效能与协同水平。 本资源提供的企业级办公自动化系统包含了详尽的C#源代码,涉及多个技术领域,对于软件开发者而言是一份极具价值的参考资料。 接下来将具体介绍OA系统的核心特性、关键技术以及在实践操作中可能涉及的技术要点。 1. **系统构造** - **三层构造**:大型OA系统普遍采用典型的三层构造,包含表现层、业务逻辑层和数据访问层。 这种构造能够有效分离用户交互界面、业务处理过程和数据存储功能,从而提升系统的可维护性与可扩展性。 2. **C#编程语言** - **C#核心**:作为开发语言,C#具备丰富的类库和语法功能,支持面向对象编程,适用于开发复杂的企业级应用。 - **.NET Framework**:C#在.NET Framework环境中运行,该框架提供了大量的类库与服务,例如ASP.NET用于Web开发,Windows Forms用于桌面应用。 3. **控件应用** - **WinForms**或**WPF**:在客户端,可能会使用WinForms或WPF来设计用户界面,这两者提供了丰富的控件和可视化设计工具。 - **ASP.NET Web Forms/MVC**:对于Web应用,可能会使用ASP.NET的Web Forms或MVC模式来构建交互式页面。 4. **数据库操作** - **SQL Server**:大型OA系统通常采用关系型数据库管理系统,如SQL Server,用于存储和处理大量数据。 - **ORM框架**:如Ent...
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/ac7b3acb6cfd 《模拟人才招聘选拔群体决策支持系统》是一款为人力资源部门量身打造的高级软件应用,它融合了人工智能技术、大数据分析方法以及多方位评估手段,致力于改善招聘流程,增强人才选择的精准度与工作效率。 该系统通过构建逼真的人才招聘情境,引导决策者在繁杂的信息体系中做出更为理性的判断。 在人才选拔阶段,系统借助大数据分析手段对海量的个人简历进行有效甄别,迅速锁定与岗位特征相符的应聘者。 其能够依据事先定义的职位规范,自动对接应聘者的学历层次、职业履历、能力专长等资料,显著降低了人工审查的时间投入。 与此同时,该系统拥有智能评估模块,能够对候选人的个性特征、发展潜能及团队协作素养等非量化指标进行数值化衡量。 经由心理测试、网络面试等途径获取的数据,将运用机器学习模型展开深度解析,从而构建详尽的应聘者能力剖析报告,助力招聘人员全面把握候选人的综合条件。 再者,模拟人才招聘选拔群体决策支持系统支持多方用户协同运作。 在集体决策场景下,各位评审专家可独立对候选人作出评价,系统将汇总所有评审意见,转化为群体抉择的参考蓝本。 此类集体决策架构有助于削减个体主观倾向,提升决策的公平性与可靠性。 系统还配备了卓越的数据报表系统,能够输出多样化的招聘数据统计,例如求职者数量、面试合格率、新员工维系比率等,为企业实时呈现人力资源现状,有利于管理层制定更为得当的招募方针。 在实践操作层面,模拟人才招聘选拔群体决策支持系统不仅有助于提升招聘效能,压缩招聘开销,更能协助企业发掘潜在的高素质人才,为机构的长远进步注入动力。 然而,在运用此类系统时亦需关注应聘者隐私权保护,确保信息安全性,并融合人工评判,防止技术过度依赖,维持人性化招聘的基本...
(对比示例)(PSOvsMPSOvsTACPSOvsSOAvsGA)5种智能算法优化路径规划解决二维栅格地图对比Matlab代码内容概要:本文档主要介绍了一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真辅导资源包,重点聚焦于五种智能优化算法(PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA)在二维栅格地图路径规划中的对比研究与代码实现。文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研案例,涉及路径规划、无人机协同控制、电力系统优化、机器学习、信号处理等多个方向,并提供了算法复现、模型构建与仿真分析的技术支持。其中,路径规划部分详细展示了不同智能算法的性能对比,适用于复杂环境下的最优路径求解问题。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、人工智能等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展路径规划算法的性能对比研究,如智能算法在栅格地图中的寻优能力分析;②进行无人机、机器人等智能体的轨迹规划与仿真验证;③复现高水平期刊(如SCI一区、IEEE顶刊)中的优化模型与算法;④辅助科研项目开发与论文写作中的仿真环节。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码文件,按照文档中列出的案例顺序逐步学习,重点关注算法实现细节与参数设置,同时可将不同算法应用于实际科研问题中进行对比测试,提升研究的严谨性与创新性。
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