这个屏保很多90后的朋友可能没见过，当年在windows刚普及不久的时候，很多人的电脑上的屏幕保护程序就是这个。 印象中这个屏保叫贝塞尔曲线，其中的每一条线都是一条贝塞尔曲线。 贝塞尔曲线就是今天的主题。 Android中很多地方都用到了贝塞尔曲线，像水波纹，手写板，这些地方都用到贝塞尔曲线。
本文的源起是在有一天在网上看到的一个挺不错的一个效果而产生的一个想法，正好因为这段时间公司闲了下来，因此想着练习一下中定义view。
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用4位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
前面的教程中，我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法，LASSO回归（见临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型）。作为正则化方法的一种，除了LASSO，还有另外一种模型值得我们学习和关注，那就是岭回归（ridge regression）。今天，我们将简要介绍什么是岭回归，它能做什么和不能做什么。在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度，但由于它不能使任何变量的系数等于零，很难满足减少变量个数的要求，因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题，我们可以使用之前提到的LASSO回归。
直线在可视化中具有重要作用，最经典的用法，就是在阈值的位置添加一条直线，可以清晰的看出点与阈值的关系。在matplotlib中，有以下两种方式，用于在图中绘制直线
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制，今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
这是一个很老但很有意思的故事 我们去沃尔玛超市会发现一个很有趣的现象：货架上啤酒与尿布竟然放在一起售卖，这看似两者毫不相关的东西，为什么会放在一起售卖呢？ 原来，在美国，妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下
sqlzoo练习6-select in select 本文中主要介绍的是子查询select in select This tutorial looks at how we can use SELEC
GMM 是由杜达和哈特在 1973 年的论文中提出的无监督学习算法。如今，GMM 已被广泛应用于异常检测、信号处理、语言识别以及音频片段分类等领域。在接下来的章节中，我会首先解释 GMM 及其与 K-均值法的关系，并介绍 GMM 如何定义异常值。然后，我会演示如何使用 GMM 进行建模。
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当你在 Excel 中输入这个问题，Excel 将立即“意会”，把“服装”分类下不同产品的销售量数据，以可视化图表的方式呈现在你眼前。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
当我们需要对数据集进行聚类时，我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。
某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。
去中心化交易所留在以太坊链上的数据已是书面史，工件、日志条目、交易和合同消息在这里都可以保留。
在上面的三个面板中分别画出了sin,cos图，前面两个参数分别为x轴， y轴数据。ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图，ax3上给出了点的标记maker，这一块是可以自己定义的，可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。
百分比堆积柱状图是一个很好的展现各个指标或者物种之间比例的图谱，生物医学中常见的图就是物种相对丰度图或者菌群相对丰度，用来直观地查看各个菌群的丰富程度。今天我们就来说一下使用Origin如何做这种百分比形式的堆积柱状图(指标或物种的相对丰度图)。如下图所示：
也有很多人对这个“传奇”的真实性表示怀疑，但如今看来，这个传奇已经并不神奇，它只是通过频繁项集进行数据挖掘的一个典型案例而已。
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。
前面我们了解过了盒模型，知道盒子由外边距、边框、内边距和内容区组成。对于整个盒子，我们可以通过一系列的手段来美化，如指定盒子的背景、边框以及盒子的阴影。
高维数据集是指包含大量变量的数据集，也称为 "维度诅咒"，通常给计算带来挑战。尽管大功率计算在某种程度上可以处理高维数据，但在许多应用中，仍有必要降低原始数据的维度。PCA 能够降低由大量相关变量组成的数据集的维度，并尽可能地保留方差。它找到新的变量，而原始变量只是它们的线性组合，这些被称为主成分（PC）。主成分是正交的，即彼此垂直。
数据可视化作为数据分析最直接的结果呈现方式，了解其制作方式和应用场景是很有必要的，本文来了解一下各个图标的应用场景及代码实现。
在实际的工作中，我们经常会遇到带有百分比的数据，比如：销售率、利用率等，多种情形下都会产生百分比数据。百分比数据不能直接用于绘图，因为它是字符型的数据，我们必须进行相应的处理才能用于绘图。
在拟合机器学习或统计模型之前，我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。
有80％的美国家庭能够使用Instacart。对于Instacart配送系统，为确保按时，有效的交付订单。需要解决具有时间窗（DCVRPTW）的动态容量车辆路径问题。Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。
说起CSS单位，我们最熟悉的可能就是像素单位（px），它是一个绝对单位，也就是说一个10px的文字，放在哪里都是一样大的。单位可以影响颜色、距离、尺寸等一系列的属性。CSS中单位的形式有很多种，下面就分别来看看这些单位。
学习 Linux 时，经常可以看到两个词：User space（用户空间）和 Kernel space（内核空间）。 简单说，Kernel space 是 Linux 内核的运行空间，User spa
前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具，本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库，下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
学习 Linux 时，经常可以看到两个词：User space（用户空间）和Kernel space（内核空间）。 简单说，Kernel space 是 Linux 内核的运行空间，User space 是用户程序的运行空间。为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃了，内核也不受影响。 Kernel space可以执行任意命令，调用系统的一切资源；User space只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口（又称 system call），才能向内核发出指令。 str="my strin
无论动画多么简单，始终需要定义两个基本状态，即开始状态和结束状态。没有它们，我们将无法定义插值状态，从而填补了两者之间的空白。
学习 Linux 时，经常可以看到两个词：User space（用户空间）和 Kernel space（内核空间）。
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数
在日常工作中，很多人都会面对一堆数据，却不知道如何更直观地展示它们，或者不知道用什么样的图表能达到更好的展示效果！花了一些时间整理了工作中经常用到的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~ 本文除了柱状图、条形图、折线图和饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势吧！ 柱状图 适用场景： 二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举
《西奥蒂尼社会心理学》揭开了自我、环境、群体之间看不见的影响力。“ 行为背后的目的到底是什么？” 与 “ 目的背后的人和环境发挥了怎样的作用？” 是社会心理学探究的两大核心问题。所以我们将以心理学为舟，争取深入浅出统计学中最基础的概念 —— Z 分数。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果：
CSS 过渡（transition）是通过定义元素从 起点的状态 和 结束点的状态 ，在一定的时间区间内实现元素平滑地过渡或变化 的一种补间动画机制。你可以让属性的改变过程持续一段时间，而不是立即生效。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
工作中，我们常常会遇到各式各样的数据，例如网站性能，销售业绩，客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据，有哪些行之有效的方法来形象化数据，挖掘数据关系，提升数据价值呢？
前言 在运维的坑里摸爬滚打好几年了，我还记得我刚开始的时候，我只会使用一些简单的命令，写脚本的时候，也是要多简单有多简单，所以有时候写出来的脚本又长又臭。 像一些高级点的命令，比如说 Xargs 命令、管道命令、自动应答命令等，如果当初我要是知道，那我也可能写出简洁高效的脚本。 不管出于任何原因，我都想对一些 Linux 使用的高级命令进行用法说明，利人利己，以后不记得的话，我也可以回头翻来看看。 一、实用的 xargs 命令 在平时的使用中，我认为 xargs 这个命令还是较为重要和方便的。我们可以通
无监督 KNN 方法使用欧氏距离计算观测值和其他观测值之间的距离，无需调整参数即可提高性能。其步骤包括计算每个数据点与其他数据点的距离，根据距离从小到大对数据点进行排序，然后选取前 K 个条目。常用的距离计算方法之一是欧氏距离。
在运维的坑里摸爬滚打好几年了，我还记得我刚开始的时候，我只会使用一些简单的命令，写脚本的时候，也是要多简单有多简单，所以有时候写出来的脚本又长又臭。
上面我们介绍了使用transform对元素进行旋转、缩放、倾斜、移动的方法，这里讲介绍综合使用这几个方法来对一个元素进行多重变形。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
最近想学的东西有点多...（潜台词：一个也没学~哈哈）待我学成之后，再出来“装逼”...
web页面的操作，有些元素不在窗口上显示，需滑动滚动条才能显示出来，Cypress 可以使用 scrollTo 操作滚动条的位置。 可以根据窗口的位置来滚动，也可以根据屏幕像素或百分比来滚动。
Numpy Pandas 和 Matplotlib 是数据分析领域著名的三大模块，今天我们来一起学习下这三剑客
实用Android 屏幕适配方案分享 真正可用，并且简单易行，可以在多个屏幕大小和屏幕密度上有良好表现的Android 屏幕适配方案，已用在一款成熟互联网应用中，效果还不错。 说起android开发
在赫尔辛基大学AI基础教程：搜索和游戏（2.3节）中，我们讨论了搜索以及它在完全信息时的应用 ，比如像国际象棋这样的游戏。但是，在现实世界中，事情很少这样清晰。
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