Foundations for Analytics with Python: From Non-Programmer to Hacker | ISBN: 1491922532 | 2016 | PDF 356 pages If you’re like many of Excel’s 750 million users, you want to do more with your data—like repeating similar analyses over hundreds of files, or combining data in many files for analysis at one time. This practical guide shows ambitious non-programmers how to automate and scale the processing and analysis of data in different formats—by using Python. After author Clinton Brownley takes you through Python basics, you’ll be able to write simple scripts for processing data in spreadsheets as well as databases. You’ll also learn how to use several Python modules for parsing files, grouping data, and producing statistics. No programming experience is necessary. Create and run your own Python scripts by learning basic syntax Use Python’s csv module to read and parse CSV files Read multiple Excel worksheets and workbooks with the xlrd module Perform database operations in MySQL or with the mysqlclient module Create Python applications to find specific records, group data, and parse text files Build statistical graphs and plots with matplotlib, pandas, ggplot, and seaborn Produce summary statistics, and estimate regression and classification models Schedule your scripts to run automatically in both Windows and Mac environments

《写给大家看的设计书》由人民邮电出版社在2009年发行，该书的作者是美国(RobinWilliams)罗宾·威廉姆斯，由苏金国、刘亮编译。此书适合图书、杂志、网站编辑，将设计原理浓缩为“亲密性、对齐、重复、对比”。

内含两千多张，224x224彩色图像，用于训练一个紧急车辆的识别网络，我会利用该数据集，做一个Pytorch的预训练模型多重CNN实现模型的对比实验。

ansys与matlab代码非平面接触 一种模拟非平面摩擦表面接触的算法 1. 表面接触生成，包括： 参数曲面 参数化曲面的离散化 两种软手指的有限元模拟 对象使用非均匀有理 B 样条 (NURBS) 进行描述以生成平滑表面 ANSYS 用于对对象进行网格划分和模拟接触 代码 创建参数表面/ FEMS仿真/ 所需的外部库 创建基于 NURBS 的对象 MATLAB NURBS 工具箱： MATLAB IGES 工具箱： MATLAB IGES 输出函数： 有限元模拟ANSYS工作台： 2. 非平面表面的 6D 摩擦计算 对于参数曲面：带符号被积函数的数值积分扳手 对于网格曲面：所有元素的扳手总和 代码摩擦计算/ 所需的外部库 可视化：用箭头显示矢量向量箭头： 3. 拟合极限曲面模型 拟合可以应用于平面和非平面表面，有两种模型： 椭球模型 凸四次多项式模型 代码fitLimitSurface/ 所需的外部库 凸优化凸优化cvx： 可视化：用箭头显示矢量向量箭头： 4. 多接触建模 采样极限曲面模型 打造抓握扳手空间 检查 6D 扳手干扰是否在抓握扳手空间内 代码多触点/ 所需的外部库 检

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

写给大家看的设计书 The Non-Designers Design Book 英文原版 共两部分 第一部分

非度量空间库（NMSLIB） 重要笔记 NMSLIB是通用的，但速度很快，请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档（包括使用Python绑定和查询服务器，方法和空格的描述，构建库等）都可以上找到。 对于一般性问题，请使用：GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库（NMSLIB）是高效的跨平台相似性搜索库，也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是，它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包，用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法，我们的主要重点还是通用和近似搜索方法，尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库，这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在

FitChiTool 为 fitChiSquare 函数提供了一个类似于曲线拟合工具箱的接口。 这允许您在线性或非线性模型上已知测量误差时使用卡方执行拟合。 它允许您对多个独立（多于一个 x）变量执行拟合。 如果测量误差未知，则执行非线性最小二乘拟合（卡方等于 1）。 要开始使用 FitChiTool，请运行包含的 HTML 文档中的教程（或运行 FitChiToolExample）。

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