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

标题基于SpringCloud的电子商城系统设计与实现AI更换标题第1章引言阐述基于SpringCloud的电子商城系统的研究背景、意义、现状及论文方法与创新点。1.1研究背景与意义说明电子商城发展趋势及SpringCloud在其中的应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外基于SpringCloud的电子商城系统研究进展。1.3研究方法及创新点介绍本文采用的研究方法和系统设计的创新点。第2章相关理论概述SpringCloud相关理论及电子商城关键技术。2.1SpringCloud框架基础介绍SpringCloud的组成、特性及在微服务架构中的作用。2.2微服务架构理论阐述微服务架构的概念、优势及适用场景。2.3电子商城关键技术介绍电子商城中的支付、安全、性能优化等关键技术。第3章基于SpringCloud的电子商城系统设计详细描述电子商城系统的整体架构、模块划分及设计思路。3.1系统总体架构设计给出系统的层次结构、模块划分及交互流程。3.2微服务模块设计介绍商品管理、订单处理、用户管理等微服务模块的设计。3.3数据库设计阐述数据库的设计原则、表结构及关系。第4章系统实现与关键技术介绍系统的实现过程、关键技术及解决方案。4.1系统开发环境搭建说明系统开发所需的软件、硬件环境及配置方法。4.2关键技术实现详细介绍SpringCloud集成、服务注册与发现、负载均衡等技术的实现。4.3系统测试与优化阐述系统的测试方法、测试结果及性能优化策略。第5章研究结果与分析展示系统实现的效果,分析系统性能、稳定性等指标。5.1系统功能展示通过截图或视频展示系统的主要功能。5.2系统性能分析从响应时间、吞吐量等指标分析系统性能。5.3对比方法分析将本系统与传统电子商城系统进行对比分析。第6章结论与展望总结本文的研究成果,并展望未来的研究方向。6.1研究结论概括基于SpringCloud的电子商
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值