首页   注册   登录

necomancer

V2EX 第 155048 号会员,加入于 2016-01-12 03:48:51 +08:00
necomancer 最近回复了
7 天前
回复了 mggis0or1 创建的主题 问与答 请教下如何培养统计思维?
@mggis0or1 这也是没办法的事啊,你要求的范围太大了啊……不然……先看看统计推断相关的内容?是不是就满足要求了?
7 天前
回复了 mggis0or1 创建的主题 问与答 请教下如何培养统计思维?
s/JRSC/JRSS
7 天前
回复了 mggis0or1 创建的主题 问与答 请教下如何培养统计思维?
先向天再借个五百年,然后:

https://www.springer.com/series/692?detailsPage=titles

Springer Series in Statistics 欢迎你。
然后关注 JRSC,多读读文章。祝好运。
@TongyeYao 嗯……我感觉挺不错啊,一直在用。我是在天猫买的,只买过维氏,不过你这么一说我也试试双立人吧,不过用过这种超薄设计感觉回不去了。。。
@GM 你这敬佩度 log(N) 衰减啊……
13 天前
回复了 zhenghuiy 创建的主题 程序员 小谈「努力」
什么努不努力的……奈何智商是硬伤啊…… T_T ……唉……
20 天前
回复了 rootzeal 创建的主题 程序员 来来 show 智商的来做笔试题
嗯……根据这个做个邻接表然后 DFS ?非科班想的笨办法。P.S. 你的数据少一组 [c2, p2] 吧?
21 天前
回复了 SeaRecluse 创建的主题 Python Python * 运算会比 np.matmul 效率高吗?
* 不是矩阵乘法,计算量不一样。

In [1]:
...: a = random.random((1000,1000))

In [2]:
...: b = random.random((1000,1000))

In [3]: np.allclose(a@b, np.matmul(a,b))
Out[3]: True

In [4]: np.allclose(a*b, np.matmul(a,b))
Out[4]: False

In [5]: %timeit a@b
34.7 ms ± 1.91 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [6]: %timeit np.matmul(a,b)
34.6 ms ± 1.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [7]: np.__version__
Out[7]: '1.15.1'
关于   ·   FAQ   ·   API   ·   我们的愿景   ·   广告投放   ·   感谢   ·   实用小工具   ·   2391 人在线   最高记录 4385   ·  
创意工作者们的社区
World is powered by solitude
VERSION: 3.9.8.3 · 10ms · UTC 05:15 · PVG 13:15 · LAX 22:15 · JFK 01:15
♥ Do have faith in what you're doing.
沪ICP备16043287号-1