2016年底为了一个活动PPT，做了这个Github上的量化交易开源项目Star数量排名TOP10，后续更新过几次。考虑到Github的受欢迎程度和用户数量，应该可以比较好的体现每个项目的流行程度，以及更重要的，开源社区的发展方向。
本系列推文，我们每期将对五个Python实例小项目进行介绍，每天三分钟，由浅入深，由易到难，让各位读者渐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并且能够在生活中使用它。
求下面方程的一个根：f(x) = x3 -5x2+10x-80 = 0 若求出的根是a，则要求 |f(a)| <= 10^-6
号外号外，Rstudio最近在9月底更新了！！提供了很多实用的新功能，对于这些新功能你又知道了解多少呢？据说万众期待的支持可视化的Markdown编辑的功能已经上线了，下面让我带大家一起来具体了解了解。
迷宫寻宝问题是指玩家和宝藏在同一个有限空间中，但宝藏和玩家并不在同一个位置，玩家可以上下左右移动，找到宝藏即游戏结束，在迷宫寻宝中要解决的问题是玩家如何以最小的步数找到宝藏。本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。
让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始，这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算，随后编写简单的程序来操作和理解数字。
1.哈希表主要用来解决快速获取某个元素的问题。比如查找一个学校的姓名为张三的学生，如果用数组需要的时间复杂度为O(n),但是使用哈希表的时间复杂度为O(1).
Excel提供了一个很好的功能——单变量求解，当给出最终结果时，它允许反向求解输入值。它是一个方便的工具，因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。
维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声污染的信号。
这里采用一个故事来介绍什么是迭代法，这个故事是讲述一个国王要重赏一个做出巨大贡献的臣子，让臣子提出他想得到的赏赐，这个聪明的臣子说出了他想得到的赏赐--在棋盘上放满麦子，但要求是每个格子的麦子数量都是前一个格子的两倍。国王本以为这个赏赐可以轻而易举的满足，但真正开始放麦子后，发现即便是拿出全国的粮食也无法满足的臣子的这个赏赐。
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例：
但是你可能会注意到，Excel一旦数据量过大，打开都费劲了，何况打开后，你还要输入公式计算，就更费劲了，此时你有没有想到过被称作“万金油”的Python，他好像啥都可以做，是不是很牛逼？
一：WMI基础知识 =================================================================== WMI 最初于1998年作为一个附加组件与 Windows NT 4.0 Service Pack 4 一起发行，是内置在Windows 2000、 Windows XP和Windows Server 2003 系列操作系统中核心的管理支持技术。基于由 Distributed Management Task Force (DMTF) 所监督的业界标准，WMI是一种规范和基础结构，通过它可以访问、配置、管理和监视几乎所有的Windows资源。大多用户习惯于使用众多的图形化管理工 具来管理Windows资源，在WMI之前这些工具都是通过 Win32应用程序编程接口(Application ProgrammingInterfaces，API)来访问和管理Windows资源的。只要你熟悉系统编程你就知道API有多么重要。但是大多数脚本 语言都不能直接调用Win32 API，WMI的出现使得系统管理员可以通过一种简便的方法即利用常见的脚本语言实现常用的系统管理任务。 利用WMI需要和脚本如WSH和VBScript结合起来，可以实现的功能大家可以看微软的MSDN文档。 在编写我们自己的脚本之前，我们需要对WMI的体系结构有个基本的了解。如图一：(1.gif)
固定焦距镜头，也称为传统或近心镜头，是一款具有固定视场角(AFOV)的镜头。尽管视角保持不变，但通过针对不同工作距离调整镜头焦距，仍可获得不同大小的视场(FOV)。AFOV通常被指定为搭配镜头使用的传感器的水平尺寸（宽度）相关的全角（以度为单位）。
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例，x并且y：
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件，然后安装。安装过程基本都是傻瓜式，不做过多叙述，一路回车即可。
0x00 背景 最近一直在研究IoT设备的安全，而在IoT设备上程序很多都是MIPS架构的。所以对MIPS指令有一定研究，而在DDCTF 2018中刚好有一道逆向题目是MIPS程序，于是尝试做了一下。 0x01 环境搭建 由于我们通常的操作系统指令集都是x86的，所以无法跑MIPS程序。这时候就需要装QEMU来模拟，QEMU通过源码编译较为复杂，我们又没有特殊的需求，所以直接使用ubuntu的APT进行安装即可。 由于MIPS架构有两种——大端MIPS和小端MIPS。所以，我们需要确定这个程序是大端MI
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
从初学者对数字设计的疑问？到什么是FPGA？什么是ASIC？再到布尔代数如何在FPGA内部实现？最后到数字设计的核心元件触发器？本文将从简洁的角度带你认识这些数字设计的必备基础知识！
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
官网： https://www.anaconda.com/ 下载： https://www.anaconda.com/distribution/
思维二分题1.在排序数组中查找元素第一个和最后一个位置2.寻找丑数3.思维题二分—Hamburgers
为什么我喜欢Python？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言，另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
原文链接：https://medium.com/tech-explained/top-15-python-packages-you-must-try-c6a877ed3cd0
为什么我喜欢 Python ？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行。
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行
在学习Python的过程中，我们知道Python自带有不少函数，但仍有许多函数需要操作者自己编写定义。在Python中，定义一个函数要使用def语句。下面我们就来编写定义一个简单的函数来求解一元二次方程吧。
一、一般线性表的顺序查找 ASL成功 = (n+1)/2 ASL失败 = （n+1)
多阶段决策问题是一类在不同决策阶段需要做出一系列决策以实现特定目标的问题。这类问题涵盖了许多实际应用，如项目管理、资源分配、生产计划等。解决多阶段决策问题的一种常见方法是使用动态规划。在本篇博客中，我们将重点讨论多阶段决策问题的基本概念、状态转移方程的构建和 Python 实现。
熟悉我的读者知道我不止一次的给大家推荐过ApacheCN这个开源组织，ApacheCN 是 2016 年 8 月份就开始搭建网站雏形， 2017 年 6 月份正式全职来做，是国内第一个有组织性、敢带人装X、敢真的分享、并且敢戴绿帽的中文开源组织，传送门：https://github.com/apachecn
区块链技术 现如今可以说是一个炙手可热的话题 但是很多人听到这个新名词 还是觉得一脸懵…… 就好像小学生第一次学方程 其实没有那么难啦 今天就让小安来为你科普一下： 什么是区块链？ 什么是比特币？ 这
在我这系列的强化学习教程中，我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法，它和我们后面的教程（1-3）中基于策略的算法有一些差异。在本节中，我们先放下复杂而笨重的深度神经网络，首先在一个简单的查找表基础上实现第一个算法版本，随后我们再考虑如何使用TensorFlow将神经网络的形式集成进来。考虑到该节主要是回顾基础知识，所以我把它归为第0部分。对Q-Learning中发生的细节有所了解对于我们后面学习将策略梯度（policy gradient）和Q-Learning结合来构建先进的RL agent大有裨益。（如果你对策略网络更感兴趣或者已经掌握了Q-Learning相关知识，可以等译者后面的翻译或者查阅原文）
作者 | S.L 来源 | http://r6d.cn/abGzy 代码中的很多操作都是Eager的，比如在发生方法调用的时候，参数会立即被求值。总体而言，使用Eager方式让编码本身更加简单，然而使用Lazy的方式通常而言，即意味着更好的效率。 延迟初始化 一般有几种延迟初始化的场景： 对于会消耗较多资源的对象：这不仅能够节省一些资源，同时也能够加快对象的创建速度，从而从整体上提升性能。 某些数据在启动时无法获取：比如一些上下文信息可能在其他拦截器或处理中才能被设置，导致当前bean在加载的时候可能获取
学习使用前向传播和反向传播搭建出有一个隐藏层的神经网络。 hidden layer Neural Network ###3.1 神经网络概览 ###3.2 神经网络表示 双层神经网络（只有一个
在这里，“数据”是指结构化的数据，例如：记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
参考 【运筹学】线性规划数学模型标准形式 ( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) 线性规划 普通形式 -> 标准形式 转化顺序说明 博客 , 先处理变量约束 , 再将不等式转为等式 , 最后更新目标函数 ;
本文档的主要目的是为了读者能够快捷地了解本软件从虚幻引擎到前端渲染的基本架构。我们的数字大桥利用Autodesk系列软件进行三维建模，再通过虚幻引擎（UE）渲染，最后将视频流通过WebRTC技术实时传输到浏览器前端展示。在UE4中使用PixelStream功能将渲染画面发送至前端页面。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置
“鸡兔同笼问题”是我国古算书《孙子算经》中著名的数学问题，其内容是：“今有雉（鸡）兔同笼，上有三十五头，下有九十四足。问雉兔各几何。”
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
在计算机科学的世界里，数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能，还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
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