Julia & Rust & Python

>> a= [1 2 3 4; 2 3 4 5]a =     1     2     3     4     2     3     4     5>> sum(a)ans =     3     5     7     9>> sum(a,1)ans =     3     5     7     9>> sum(a,2)ans =    10

这个是MATLAB版的。

这个算是比较全的了。 http://cheatsheets.quantecon.org/

我早先一直没有看到Matlab中有类DICT结构，这不能不说是一种遗憾。当然，这种肤浅的认识，也让我更早地和Julia结下了缘份，有得有失吧。从2010年到2013年期间，我主要在用Matlab,比如dataset(=>table)和其它的一些数据结构（Matrix, cell,struct）。最近看到不少人在写相关的文章，特地转一下，为MATLAB感到高兴。其实MATLAB的DICT结构也是有的,

一、Array   Array{Any,2}: 表示任何形式的二维数组。 julia的数组可以是不同的类型（Any的某种类型），这种便于形成array,输出到csv.julia> csvFlow1 =["openDate" "openPrice" "closeDate""closePrice"  "type"]1x5 Array{ASCIIString,2}: "openDat

请参考以下第三方报告。可信度比较 高一些，没有广告成份。

linux ubuntu 安装 matlab 2010 及破解 详细图解分类： ubuntu2012-02-26 14:52 2796人阅读 评论(0) 收藏 举报matlabubuntulinux破解2010internet目录(?)[+]亲，我尽量用最通俗的语言来描绘，如果您对linux不是很熟，请完全按照我的步骤来做

在本人机器上，julia> @time p=rand(10000,10000)elapsed time: 0.725364962 seconds (800236500 bytes allocated)10000x10000 Array{Float64,2}:julia> @time sum(p)elapsed time: 0.382367456 seconds

Confusion Matrix, 混淆矩阵 [转贴 2009-7-4 17:09:39]    字号：大 中 小 一个完美的分类模型就是，如果一个客户实际上(Actual)属于类别good，也预测成(Predicted)good，处于类别bad，也就预测成bad。但从上面我们看到，一些实际上是good的客户，根据我们的模型，却预测他为bad，对一些原本是bad

不限语言·极速调取 | JQData HTTP 接口正式上线原创： 聚宽数据 JoinQuant聚宽 昨天JQData聚宽量化数据接口JQData自上线以来，覆盖了银行、证券、保险、基金等各大金融机构以及高校师生和广大个人量化投资者们。历经一年多百亿级实盘交易量考验，完全具备商用数据的稳定性和准确性。为了保证数据质量，聚宽每年从各大交易所、统计局等权威官方渠道获取原始数据授权，再由专业的数据...