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许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起 作　者： 佩捷 著 出版时间：2014 丛编项： 《数学中的小问题大定理》丛书 内容简介 《许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起》系统地介绍了许瓦兹引理、保角映射以及复函数的逼近，并且着重地介绍了Caratheodory和Kobayashi度量及其在复分析中的应用。论述深入浅出，简明生动，读后有益于提高数学修养，开阔知识视野。《许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起》可供从事这一数学分支相关学科的数学工作者、大学生以及数学爱好者研读。 目录 1 几道数学竞赛培训题 2 保角映射 3 一道西德竞赛题 4 Schwarz引理 5 同时代的两位Schwarz 6 一个伯克利问题 7 中国大学生夏令营试题 8 与非欧几何的联系 9 与多复变函数论的联系 10 复函数的逼近 11 与插值问题的联系 12 Caratheodory和Kobayashi度量及其在复分析中的应用 1 序言 2 单值化定理 3 源自于Schwarz引理和Schwarz-Pick引理的推动 4 关于小林度量的基本事实 5 关于Caratheodory度量的一些基本事实 6 小林度量和Caratheodory度量的比较 13 陆启铿论Schwarz引理 附录 线性变换与罗巴切夫斯基几何 1 罗巴切夫斯基几何在圆上的欧几里得图像 2 给定附标的两点间的非欧距离的计算法 3 非欧几里得圆周 4 曲线的非欧长度 5 非欧几里得面积 6 远环 7 超环 8 罗巴切夫斯基几何在平面上的欧几里得图像 参考文献 编辑手记

学习熊猫-第二版 这是出版的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 您将学习如何使用熊猫在Python中执行数据分析。 您将首先概述数据分析，并逐步进行建模数据，从远程源访问数据，执行数字和统计分析，通过建立索引和执行汇总分析，最后到可视化统计数据并将熊猫应用于金融。 借助从本书中学到的知识，您将快速学习熊猫，以及熊猫如何在令人兴奋的数据处理，分析和科学世界中为您提供支持。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 代码如下所示：文本中的代码字如下所示： "This information can be easily imported into DataFrame using the pd.read_csv() function as follows." 在Python解释器中

金融机器学习 这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 面向金融的机器学习探索了机器学习的新进展，并展示了如何将其应用于金融领域。 它解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自己实现模型的示例Python代码。 如何执行这段程式码 此存储库中的代码计算量很大，最好在支持GPU的计算机上运行。 数据科学平台提供免费的GPU资源以及免费的在线Jupyter笔记本。 要在Kaggle笔记本上进行编辑，请单击“叉子”以创建笔记本的新副本。 您将需要一个Kaggle帐户。 或者，您可以只在上笔记本或下载代码并在本地运行。 第1章-从零开始的神经网络 从Scratch＆Intro到Keras的神经网络： ， 练习excel表格： 第2章-结构化数据 信用卡欺诈检测：， 第3章-计算机视觉构建基块 MNIST数字分类：在Kaggle上运行，

操作系统上课没感觉，还不如自己拿着课件好好看看，很详细

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