编程虽不用像乐器一样需要肌肉记忆，但你同样需要对常用“套路”的熟悉，才能在使用时信手拈来。另一方面，只有去面对实际的问题，才会倒逼你思考解决问题的“大局观”，如何流程化模块化地实现你需要的功能。 尽管项目实践很重要，但也不宜过早，所谓“欲速则不达”。如果你还没有掌握编程的基础，就急于做出一个可展示的作品，往往事倍功半，说不定还带来挫败感，丧失继续学习的动力。 我建议，至少你对基本的语法、类型，常用的数据结构如 list、dict 的使用，函数及参数的原理，字符串、文件、网络操作，如何使用模块提供的功能等方面都有所了解之后，再动手做项目。 很多人表示，我上学时候学过 C 语言，但依然写不出代码，就是这个原因。 4. WHAT：应该选择怎样的项目？ 尽可能选择难度在自己能力上界左右的项目。 做一个你平常用得上的批量文件处理小程序，会比千篇一律的抓图片爬虫更有意思。这样的项目目标明确，最终更可能完成。 5. HOW：选好题后要怎么练？ 从模仿做起，从核心功能做起。
一、经验分享 在V2EX上面，有人问做项目的时候，Python和Java应该怎么选择？ 我的回答是： 1. 如果你自己一个人写项目，那么用Python 2. 如果很多人一起写这个项目，并且每个人都是大佬，那么也用Python 3. 如果很多人一起写这个项目，但有至少一个人是混子，那么用Java 如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。 你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。 现在我有一个需求是：如何用python代码也能够同样设置一个java里面的Long类型的value。
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今天给大家介绍一下AngularJS系列之select下拉选择第一个选项为空白的解决办法。 相信大家也经常遇到这种情况吧：在使用AngularJS中的select组件开发的时候，莫名其妙的第一个选项就变成空白了，而且选中其中非空白的地方，第一个选项的空白位置又奇妙的消失了。 这样可能就会有人说我第一个option要是不想获取的value值为空，那该怎么办，比如我第一个value值想设置成“请选择”这个字符串呢？ 但是这个时候大家可能会又有一个问题，就是我如果想第一个不想要默认值呢，我就想把数据的任意一个值放在第一个选项里面呢，而且还不能留空白在上面。 这种情况其实也好解决，下面就再看一个例子： <! 这样基本就全部解决了select中第一个选项留空白的问题了。 如对内容有问题或有疑义，请及时提出，不甚感谢。本人QQ：208017534
几个星期前，我博客的一个粉丝Morteza向我咨询了以下内容： 我现在主要使用Python开发项目，但我担心Python不是企业开发项目的一个好选择。 我看到许多需要Python的工作版块仅用于测试，QA或一些小项目。我觉得Python只是用来展示我经验的小枪，我必须选择另一种语言。 根据您的思维方式和您要实施的解决方案，有些人可能看起来比其他人更好。他们的虚拟机或编译器非常棒，但也有其需要注意的局限性和缺点，因此可以避免陷入大陷阱。 最后，选择语言不仅是绩效问题，也是支持，社区和生态系统的关注点。选择经过实战考验的语言如Python和Java是可靠性和可信赖性的保证，而选择像Rust这样的年轻语言可能是一个令人兴奋的旅程。 最后，我认为是的，Python是任何企业项目的绝佳选择，考虑到它所依赖的现有项目的数量，我不是唯一一个这样思考的人。
1、钢刀具：其耐热温度约在200-300℃之间，只能适用于一般材料的切削，在高温下会失去硬度。 由于这种刀具耐热性差，要求冷却液的冷却效果要好，一般采用乳化液为宜，使用加美乳化切削液M16或M16-A完全能满足要求。 与其他耐高温的金属和陶瓷材料相比，高速钢有一系列优点，特别是它有较高的坚韧，适合于几何形状复杂的工件和连续的切削加工，而且高速钢具有良好的可加工性和价格上容易被接受，使用加美半合成水性切削液M20-A或 5、金刚石刀具：具有极高的硬度，一般适用于切削。 为避免温度过高，也像陶瓷材料一样，许多情况下采用水基切削液； 当然，使用何种切削液还要根据加工的工件材质、加工工艺难易程度、加工方式、加工的工况情况等做一个综合的分析再去选择。
单细胞降维聚类分群大家都很熟悉了，通常是基于R语言的seurat操作和基于Python的Scanpy，但是我们也提到过一下小众产品，比如：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，如果是单个单细胞转录组样品 ，那么选择哪一个流程其实大同小异，而且我们也强调大家需要熟练掌握5个R包，比如: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop，总之多多益善啦。 但是现在基本上大家的单细胞转录组项目不太可能是单个样品啦，所以一定会触及到多个样品整合的问题，整合是为了尽可能的去除批次等不需要的差异但是尽可能的保留生物学差异，是一个两难问题，所以关于它的算法基本上都是发表在 但是如果你选择：单细胞降维聚类分群的另外一个工具选择Pagoda2，其实也有一个配套的单细胞数据集整合的算法选择conos，让我们来一起看看吧。 ，这个时候不选择示例数据，而是 读取pbmc3k和5k数据集 ： ## 2.1 读取pbmc3k和5k数据集 ---- library(conosPanel) options(stringsAsFactors
不管是选取哪一套视频直播系统，都需要根据不同场景来选择不同的直播协议。 从网络上接收视频和形成直播有一套复杂的流程，这套流程基本就是根据协议来进行的，首先要解协议（RTSP/RTMP/HTTP），然后是解格式（MKV，RMVB），之后才是将视频（H264）和音频（AAC）格式数据分别解码为图像 这其中就要知道协议的传输区别及特性，才能在项目中更好的运用。 比如我们开发的EasyDSS直播服务器就是基于nginx+rtmp实现；直播客户端方面采用librtmp负责推流，FFmpeg负责编码。 此处再给大家扩展一下视频压缩的内容。 一般视频压缩分为有损压缩和无损压缩，根据字义，有损压缩会借助于人眼的部分特性，丢弃一些特定的数据，因此最后输出效果可能不会达到原始视频的效果，而TSINGSEE青犀视频云边端架构的流媒体平台输出的视频效果均是处于优质的范畴
统计分析已然是一个大的体系，如果你对统计了解不深或者不想做过多的学习，至少应该在分析前照此决策流程图选择合适的分析流程，从而减少犯错的可能。
原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。 虽然从书中由易到难、逐步学习很重要，但选择一本或多或少带有独立章节的书能让你结构性的把握此书。 · 去书店逛逛：虽然如今可以在网上找到所有的东西，但是在书店可以给你更直观的感受。 有时候，当浏览一本书的关键章节时，我可能会改变主意，去选择另一本书。 · 阅读在线评论：首先不要相信所有评论，毕竟评论是主观的，但在线评论可以了解人们对此书的普遍看法。 记住，你永远不会从一本书中获得足够的知识，因为科学领域是非常复杂的，一本书是远远不够的。 在下文中，我根据每个标准选择了这些书籍中的前5名。 书籍长度（页数） 一本书的长度确实取决于所探讨的内容。 根据上下文，一些书只是为了教会你如何使用特定的库和包，这种书大多时候被称为cookbook，这类书作者会依赖笔记（分享在GitHub或其他版本控制平台用于对他们的书进行补充）。
本文我们介绍了数据科学相关的五种新兴职业，希望能帮助你选择适合自己的数据科学工作。 如今是数据科学的鼎盛时期... 数据科学是未来职业安全的最佳选择 机器人有朝一日将取代人类的工作，这已经不再是科幻小说里的场景了，任何人在开始职业生涯时都需要考虑到这一因素。 对于那些不喜欢数据科学技术方面的人群，有什么选择呢？ 以下五个数据科学相关职业，表明该领域不仅对企业的重要性日益增加，更重要的是，数据科学是21世纪最激动人心的工作领域。 ? 选择适合你的数据科学工作： 有很多职业道路可供选择。为了帮助你找到适合自己的职位，下面是招聘中最常见的五个职位头衔，以及职位的工作描述。 数据分析师 Data Analyst (数据预处理)： 数据预处理的专家是数据科学项目的支柱。数据准备不是一件容易的事情，在这个阶段出现失误可能导致项目的失败。
到你将代码作为开源软件的方式上传到 GitHub 上的时候，你可能需要为这个软件设置许可证。 最简单的办法就是在项目的根目录中创建一个 LICENSE 文件，然后将许可证的内容贴入进文件即可了。 另外一种方法就是访问你 GitHub 的仓库，然后选择右上角的创建新文件。 在弹出的对话框中，输入文件名为 LICENSE ，然后再单击右上角上的选择一个许可证的模板。 在选择模板中，你可以选择你自己希望使用的许可证。 如果你不知道选择哪个许可证的话，你可以参考 如何选择开源许可证 - 计算科学 - OSSEZ 页面中的内容。 如果你就是想写写代码并且发布出去的话，基本上选取 MIT 许可证就可以了。 然后可以在输入用户名和年份后，单击查看提交即可。 在后续的过程中，GitHub 将为为你创建一个新的分支，你可以直接将分支合并进去就可以了。 https://www.ossez.com/t/github/13455
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 你的预测建模问题适合选择何种神经网络？对于初学者而言，深度学习领域很难知道要使用什么类型的网络。因为有许多类型的网络可供选择，每天都会有新的方法被发布和讨论。 在选择模型之前，要考虑使用混合模型并清楚地了解项目目标。 让我们开始吧。 要关注什么神经网络？ 深度学习是使用现代硬件的人工神经网络的应用。 事实证明它非常有效，它是涉及将图像数据作为输入的任何类型的预测问题的首选方法。 CNN输入一般是是二维的，场或矩阵，但也可以改变为一维，允许它开发一维序列的内部表示。 这使CNN更普遍地用于具有空间关系的其他类型的数据。例如，文本文档中的单词之间存在顺序关系。 具体来说，你学到了： 在解决预测建模问题时要关注哪种类型的神经网络。 何时使用，或不使用，或者可以尝试在项目中使用MLP，CNN和RNN。 在选择模型之前，要考虑使用混合模型并清楚地了解项目目标。
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