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微机游戏(上)——开放的一个钱打二十四个结连串

Redis 起步数学

2014读书统计——Kindle是人类进化的升降机

  • 二月 08, 2019
  • 数学
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前言

有人说,书籍是全人类发展的阶梯,而Kindle是人类前进的升降机。

从今买了kindle
paperwhite后,就更爱看书了!更精确地说,经过那四个月的静心看书和沉思后,更欣赏看书了!既然说“kindle是人类提高的升降机”,那就先浅谈下利用kindle的补益和这一年本人利用kindle的有的读书习惯吗。

1.两独样本参数的非参数检验

何以采用kindle阅读?

如上所述,kindle的开卷经验非常赞,这就是自身利用kindle(注:上边所说的kindle都是指kindle
paperwhite)阅读的缘故。那怎么个赞法呢?上边不难列几点:

1.专注。kindle专注于阅读,就只可以阅读,无法听歌、看视频、玩游戏,能浏览网页,但体验性糟糕,所以每一回有人问我kindle能看视频吗,我就默默然了:买你的华为平板去呢。

2.电子墨水,纸质版的翻阅体验。第一遍阅读,翻页时略感有点闪,但用多了就不会有那感觉了,调节亮度可谓和纸质版的周全体验相当。

3.舒心护眼,可调剂亮度,续航时长。因为是电子墨水屏,所以相比护眼,而且能够调剂亮度,早上关灯的时候也能够调节亮度来读书(我近年就三日多头这么干的)。续航确实丰盛强,我每一日阅读2-3h(关掉WiFi),而且有一半光阴在夜晚读书,也就大约七日一充,所以依旧相比知足的。

4.带走便捷,易做速记。相对于纸质书来说,这是最大的利益,你想转手,假诺像GEB那种砖头的书,教导起来多不便民啊,而我塞1000本GEB进kindle都没难点。别的,实体书做笔记实在太不便利了,你要么就是在原书上划,要么抄在记录本上,对于自己那种长年不爱写字的人来说,实在不爽。而且其后想要回看下笔记也相比费心,而kindle就差距了,kindle有雅量的(额,即便真正还没实体书多,技术书也相比较少~)书库,可以在书上做书摘和备注,然后笔记可以云存储,我用的是多看系统,可以一向将它导出到映像笔记,管理和阅读方便。

5.……

额,怎么好像是在为kindle做广告了欸,有没有广告费呀-_-,不说了,更加多功利自己去官网上看或查看旁人的体会感想。最终提示一句,投资有风险,购买需谨慎

1.1.Welcoxon秩和检查

先将分裂本作为是十足样本(混合样本)然后由小到大排列观看值统一编秩。如果原借使七个单身样本来自同一的全体为真,那么秩将大致均匀分布在三个样本中,即小的、中等的、大的秩值应该大概被均匀分在五个样本中。要是准备如若多少个单身样本来自不均等的完全为真,那么内部一个样书将会有越多的小秩值,那样就会得到一个较小的秩和;另一个样本将会有更加多的大秩值,由此就会博得一个较大的秩和。

图片 1

R:wilcox.test

图片 2

 

##################独立样本的曼-惠特尼U检验
Forest<-read.table(file="ForestData.txt",header=TRUE,sep="   ")
Forest$month<-factor(Forest$month,levels=c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec"))
Tmp<-subset(Forest,Forest$month=="jan" | Forest$month=="aug")
wilcox.test(temp~month,data=Tmp)

  

Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: temp by month
W = 2, p-value = 0.01653
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

图片 3

翻阅习惯

kindle
 paperwhite是当年5.1褒奖自己做到战隼(warfalcon)的100天行动布置而买的,其实13年的时候就想买了,可是觉得有点贵,于是就鼓励自己去做一个100天行动安排,既做到了CTCI的刷题,又得到kindle,那种感觉就是爽!

因为后面就有关切kindle,所以早先后的操作和书籍来源还算比较熟练,秉承自己原先的习惯,看书一般会按照局地村办博客推荐的书单或平常询问到的,然后在网上检索,去豆瓣六柱预测应的书评来挑选(一般8.0之上的即便评价不错的书了)。当然,好书太多了,并不是每本好书都合乎自己,也不是每本书自己都读得懂,所以我还会基于自己多年来想打听哪方面的知识去读,然后其它的只是参与豆瓣书单。然后,就是从网上找书了(重即使.mobi、.epub、.pdf(6寸的)格式的书)。购买的话,我一般会在多看上购买,上面推荐多少个免费的kindle电子书的网站:

1.读远

强烈推荐!毋庸置疑,那是最棒的kindle电子书网站,各类图书都有,品质很好,我一般会率先在这边追寻;不过也许会有人说,那那样不是盗版的吗?呃,不算或算是吧?读远上的书,好像有些是一些书友购买了,然后上传共享的(有些是书友自己制作重排版的)(注:此处纯属个人见解,至于属不属于盗版,不做过多解释和争议……),而且是免费下载,不关乎商业利益,还好吧。可是如果本身高兴某本书,而且价格合理,我要么乐意购买的,就好像付费下载app一样。

2.木书架-互连网阅读分享

驷不及舌是网络的图书,总计机的书较多,但品质一般,pdf格式的偏多;

3.掌上书苑

理学的书偏多,下面有一个epub电子书制作软件,没用过,不知底怎么着;此外,GitBook也得以制作电子书(自己写书,有时光也玩下~)

4.直接Google吧

一直用谷歌(Google)搜索你要找的书(加上mobi或epub,如“何以阅读一本书mobi”),有相应电子书的话,一般都得以找到;其余推荐一个网盘搜索引擎(百度谷歌(谷歌)双搜)。

哓哓不停了一大堆,言归正传,说回自己的2014的阅读总括。买完kindle后,前期读的书很少,而kindle上存的书倒很多(呵呵~),首要是从前平昔未曾永恒时间阅读的好习惯加上读得相比较慢、没时间(额,不可以说没时间啊,读书的日子挤挤总会有些),没能坚贞不屈下去,所以重重书都只读了大体上就搁在单方面了。近年来七个月才逐步养成每晚睡眠前读书的好习惯,才渐渐发现阅读是一件非常有趣的事情!

1.2.K-S检验

图片 4

##################独立样本的K-S检验
x1<-subset(Forest,Forest$month=="jan")
x2<-subset(Forest,Forest$month=="aug")
ks.test(x1$temp,x2$temp)

  

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data: x1$temp and x2$temp
D = 0.99457, p-value = 0.03992
alternative hypothesis: two-sided

阅读总计

下边的书,大半有些是那八个月看的,比较泛,阅读速度一般,吸收还是可以,享受阅读的历程。我一般喜欢针对某地方知识去读书,所以下边按照读的时间由近及远分类做个简易的下结论:

1.3.两配对样本分布

图片 5

###############配对样本的Wilcoxon符号秩检验
ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
ReportCard<-na.omit(ReportCard)
wilcox.test(ReportCard$chi,ReportCard$math,paired=TRUE)

sum(outer(ReportCard$chi,ReportCard$math,"-")<0)
sum(outer(ReportCard$math,ReportCard$chi,"-")<0)

  

Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: ReportCard$chi and ReportCard$math
V = 1695.5, p-value = 8.021e-11
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

>
> sum(outer(ReportCard$chi,ReportCard$math,”-“)<0)
[1] 332
> sum(outer(ReportCard$math,ReportCard$chi,”-“)<0)
[1] 3026

岁月管理|学习方式

1.《高作用人员的七个习惯》

那是一本时间管理的“道”的书本,里面涉及为何要拓展时间管理,以及高成效的人物的四个习惯,我也就了然了为何有“优良是一种习惯”的布道了,因为人的行为总在反复重复,有得天独厚的习惯也就创设了优秀。理论的事物写得广大,但是实际上如何做写得比较少,所以要将答辩付诸实践才是那本书的着实价值所在!***五星!***

2.《怎么着快速学习》

花一年时间自学完4年MIT计算机科学的33门科目标Scott.杨确实厉害,书中提到的全体性学习的思辨形式也是一种很好的点子,以隐喻的点子去体会,使文化连串结构化、模型化,并对文化的深浅和横纵向的展开,最终选取到执行中去……实践下来可能有点难度,不过值得尝试。书中还介绍了累累小技巧和读书方法。五星!

3.《小强升职记》

介绍时间管理“术”的书,书中以小强和老付的景观对话进行描述小强学习时间管理成长的经过。初读不太适应那种书的风骨,后来日渐察觉书很有趣。既然是“术”,自然讲了重重光阴管理方面的法子,如时间日志、四象限法、衣橱整理法……相信大家多多措施都了然,但贵在实践与锲而不舍,找到最合适自己的措施才是王道五星!

4.《那样读书就够了》

书中前半有的可比不错,介绍了成材阅读的现状和一种RIA的便签阅读法,后半片段偏向实践的案例(可以便捷看),个人觉得这种方法即使真正举办出来可能会相比较劳顿,但真的有助于升高自己的思索和举办(学以致用)能力。

其余书中关系麦卡卢斯的一种生存余力理论模型(Margin in Life
Theory),基本观点是:一个人一连在他索要的生气与可提供的生气之间寻求平衡。那么些消耗个体精力的事情,叫做“生存负载”(Load
of Life),而拍卖那么些负载要求“生存能力”(Power of
Life),而“生存余力”(Margin in
Life)就是活着能力除以生存负载。
于是说,一个人要致力学习活动,必须拥有一些生活余力。就此您只要不想读书,表达您生活余力不足。自己考虑下究竟哪方面缺失吧。三星

5.《暗时间》

不行棒的一本书,可以说那本书是自家想读情感、思维方面的书的启蒙书啊,里面的书单很不利!刘未鹏本身就是一位技术牛人,但博学多才,写出这么有深度的书,令人敬佩。书中涉嫌什么学习、时间管理、思维方面的,最终几篇小说关于数学方面的,可能会有点难精晓,但是依然当成一本好书,感兴趣的温馨去看吗。此书值得重读反复读!五星!!!

2.两样本均值置换检验

俺们在尝试中时常会因为种种难题(时间、经费、人力、物力)获得部分小样本结果,若是大家想领悟那几个小样本结果的完好是如何体统的,就需求动用置换检验。

Permutation test
置换检验是Fisher于20世纪30年份指出的一种基于大量总计(computationally
intensive),利用样本数量的全(或自由)排列,进行统计测算的艺术,因其对完全分布自由,应用较为广阔,越发适用于完全分布未知的小样本资料,以及某些难以用常规形式分析材料的假若检验难点。在实际行使上它和Bootstrap
Methods类似,通过对样本举办逐一上的互换,重新总结计算检验量,构造经验分布,然后在此基础上求出P-value进行臆度。

思维|心理

1.《不抱怨的社会风气》

深信不疑精通不怨天尤人手环的人都驾驭那本书,曾经畅销一时。生活中抱怨无处不在,当你对某件事不佳听时,口里即使不说,但心中可能早已发出抱怨了,怎样在爆发抱怨从前,无意地以积极的心气来调动,正是必要上学的。以小说家马雅·安洁罗说法就是,设若不爱好一件事,就变更那件事;即使不能改观,就改成自己的情态。不要抱怨。
 四星

2.《清醒思考的艺术》

额,那本书解释了许多表现现象,并相应贴了个名词,不过看完后,很多都遗忘了。举个栗子,禀赋效应就是大家备感大家具有的东西比大家没有兼具的更有价值,换句话说:当大家出售某物时,大家渴求的钱多于大家和好愿意为它支付的钱。又如,自利偏误,人们习惯成功着落自己,失利归于外因。想要驾驭日常行为现象、偏误思维的可以看下。
 四星

3.《自控力》

呃,又是一本我即将忘记的书,看来看书不可能单看,不举办。书中牵线通晓自己怎么失控,怎么着增强注意力,书中有涉嫌一种“冥想磨炼”,好像据本人询问的众多有名的人作家都有那一个习惯,然后书中有过多实验和措施,假如只是看下,不做的话,学不到哪些,所以实可以照旧不可以关键的!四星

4.《像歌唱家一样思考》

书中都是名画有名的人的,看这书的目的重如果作育自己对章程和新意的觉得,即使是心心念念里面的名画有名的人的话,显著就终于打死罗胖,我也是做不到的o(╯□╰)o,摘书中几句话:想要拥有个性创意,就要用一颗童心来看世界。因为儿女的眸子里老是充满好奇,他们对进入他们视野的事物都浸透了新鲜感和好奇心。但随着年龄的增高,明亮的双眼被“偏见”的灰土侵染,对好奇的热心和心志也就跟着消失殆尽了。此时,在被尘埃所占有的眸子里,除了陈腐和倦怠,再也容不下其余任何事物。
  三星

2.1.概述

图片 6

参数也得以是中位数等

产品||管理||设计

1.《北大生意评论——Jobs管理课》五星!!!

要是您不想看厚厚的《Jobs传》的话,看那本书(60多页)+七印部落翻译的“不见的访谈”足以让您通晓Jobs,他当成个天才,极端的秉性,极具洞察力和远瞻性,而且产品更加有“品味”……很欣赏那14个密码中多少个:

I.专注,focus on one thing;

II.极简主义,keep it simple, stupid;

III.stay hungry, stay foolish.

2.《结网》

额,读了很久的书了,影像不深,小编王坚是腾讯的成品经营,所以书中多以腾讯出品为例……额,分享条书摘吧:一个人是不是是绝顶高手,是或不是绝顶聪明,并不是最首要的。最紧要的是,你是或不是对集体有情感。你是或不是学会欣赏团队成员的着力,你是或不是情愿建设性地支援旁人成功,唯有对社团有心理的人,才能获取社团的倚重。——Tony

3.《写给我们看的设计书》

又是本身就要忘记的书了,固然很五个人举荐是好书。书中重大讲了统筹与排版,点了统筹的四大标准:亲密性、对齐、重复和自查自纠,颜色使用、字体设计等,由于平昔友好即便对规划感兴趣,但真正接触运用的比较少,所以看得懂,对好规划有温馨的看法,但不会使用。四星

4.《人人都是成品老董》

天猫产品经营苏杰写的一本书,算是产品高管的启蒙书吗,里面涉及许多行业相关的名词(如UV、UGC、KPI、SMART原则、SWOT分析等),可以通晓产品老董是干嘛的,主要的是,里面的推介的书单不错!四星

2.2R程序

oneway_test()

图片 7

 

Forest<-read.table(file="ForestData.txt",header=TRUE,sep=" ")
Forest$month<-factor(Forest$month,levels=c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec"))
Tmp<-subset(Forest,Forest$month=="jan" | Forest$month=="aug")
t.test(temp~month,data=Tmp,paired=FALSE,var.equal=TRUE)
Tmp$month<-as.vector(Tmp$month)
Tmp$month<-as.factor(Tmp$month)
oneway_test(temp~month,data=Tmp,distribution="exact")
oneway_test(temp~month,data=Tmp,distribution="asymptotic")
oneway_test(temp~month,data=Tmp,distribution=approximate(B=1000))

  

Two Sample t-test

data: temp by month
t = -4.8063, df = 184, p-value = 3.184e-06
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-23.106033 -9.657011
sample estimates:
mean in group jan mean in group aug
5.25000 21.63152

 

 

Exact Two-Sample Fisher-Pitman Permutation Test

data: temp by month (aug, jan)
Z = 4.5426, p-value = 0.0001744
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

 

 

Asymptotic Two-Sample Fisher-Pitman Permutation Test

data: temp by month (aug, jan)
Z = 4.5426, p-value = 5.557e-06
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

 

Approximative Two-Sample Fisher-Pitman Permutation Test

data: temp by month (aug, jan)
Z = 4.5426, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

2.3相关联数置换检验

spearsman_test

图片 8

对学生成绩,基于数学和情理战表的spearsman相关周详举办置换检验

ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]
cor.test(Tmp[,5],Tmp[,7],alternative="two.side",method="spearman")
#是让你的模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样
#了,如果需要重复出现的模拟结果的话,就可以用set.seed()。在调试程序或者做展示的时候,结果的可重#复性是很重要的. 12345是种子数
set.seed(12345)
spearman_test(math~phy,data=Tmp,distribution=approximate(B=1000))

  

sample estimates:
rho
0.7651233

Approximative Spearman Correlation Test

data: math by phy
Z = 5.7766, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0

 

互联网|创业

《参与感》

那是近日相比较火的一本书,魅族相比较火嘛。“专注、极致、口碑、快”小米科学和技术创办人雷军的互连网七字口诀,昔日刚启动的小米确实是留意,然后选择粉丝营销逐步扩充,不过现在的Samsung好像什么都做了,好像是在布局……让用户有加入感,先做忠诚度在做有名度,金立的向上轨迹确实很速猛,成为网络创业集团的标杆……详细看书去呢。
四星

2.4卡方分陈设换检验

对于学生的成绩,在性别和平均分等级列联表上,选拔置换检验,看性别与平均分八个变量是还是不是是独立的

Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]
CrossTable<-table(Tmp[,c(2,12)])  #编制性别和平均分等级的列联表
chisq.test(CrossTable,correct=FALSE)
chisq_test(sex~avScore,data=Tmp,distribution="asymptotic")
set.seed(12345)
chisq_test(sex~avScore,data=Tmp,distribution=approximate(B=1000))

 

> CrossTable
avScore
sex B C D E
F 2 13 10 3
M 2 11 12 5

Pearson’s Chi-squared test

data: CrossTable
X-squared = 0.78045, df = 3, p-value = 0.8541

Asymptotic Pearson Chi-Squared Test

data: sex by avScore (B, C, D, E)
chi-squared = 0.78045, df = 3, p-value = 0.8541

 

Approximative Pearson Chi-Squared Test

data: sex by avScore (B, C, D, E)
chi-squared = 0.78045, p-value = 0.922

原假若:有关,不应拒绝原借使。

编程人生|技术

1.《阮一峰博客文集:怎么着变得有思想》

很欣赏的一个单独博客。书中阮一峰确实是博学多才,也不在少数真知灼见,能够开阔视野,不过美中相差的是,有些小说谈得不够深刻,只是书摘的款型……不过,全部而言照旧值得推介的!

2.《深远明白Java虚拟机》周志明

多看上第一本看完的技术书,除了前几章JVM历史、内存管理机制、类加载方面相比较好了然,看到后头就比较难了然了,越发是程序编译和代码优化、内存模型和线程安全与锁优化的,比较羞涩难懂……之后还要反复多看五遍。此外,没看JVM,就不可能说懂Java,就那规范了。五星!!!

3.《MacTalk人生元编程》

kindle上先是本看完的书,卖桃君的人生元编程照旧很有趣的,谈Mac、编程人生、人文科技(science and technology)……额,不多说了,又在买广告了-_-
     四星

其余纸质技术书就背着了……

2.5两配对样本置换检验

wilcoxsign_test

图片 9

ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
ReportCard<-na.omit(ReportCard)
wilcox.test(ReportCard$chi,ReportCard$math,paired=TRUE)
wilcoxsign_test(chi~math,data=ReportCard,distribution="asymptotic")

  

Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: ReportCard$chi and ReportCard$math
V = 1695.5, p-value = 8.021e-11
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

 

Asymptotic Wilcoxon-Pratt Signed-Rank Test

data: y by x (pos, neg)
stratified by block
Z = 6.5041, p-value = 7.817e-11
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

量结论一致

杂书

1.《目送》

龙应台的书。很久没阅读过心理如此细致的小说了,读得很慢,不像萧秋水的《这一世》,“现代感”比较浓,读起来比较喜欢。小说紧要涉嫌父母的高大、孙子的分手、朋友的钟情……看书的时候,会有一种莫名的优伤感,想起当老人老去,倘使认不得你了,或许就会有一种“最熟知的陌生人”的感到了,想想是那样的哀愁,回家时多陪下家里人!五星

2.《此生未到位》

于娟的书。一位得了癌症症的北大女博士的人命日记,关于她冷静面对疾病的魔难和人生的觉悟。看完后,知道癌症是何其可怕的一种病,要关心健康,活在及时!

3.《做自己》

鬼脚七的书,微信上就一向有关切他的公众号,也是本人很欣赏和赞佩的一个自媒体人。书很已经买了,如今才看完,关于生活、老子、网络、自媒体、淘宝运营和摸索。那是七哥的首先季的书,所以七哥闲谈部分放在小说初步,可能会对不是铁杆鬼友的读者来说会有点影响,可是前面的文章就坐落小说最后。感兴趣的可以关注“鬼脚七”,查看小说目录即可。(可是近年来小说较多是回复鬼友的,请见谅自己又在卖广告了~_~)

4.《乖,摸摸头》

首回读大冰的书,书中的12个故事很有意思、很振奋人心,心境也很生动真挚,真有点不舍读完的感觉。可是书中的人物确实很传奇,不是常人的人生。从书中得以明白到,大冰混迹浙江、铜仁、吉安等地方遭逢的人的温和真实的故事。四星

5.《那终身,静待时光检验》

读萧秋水的书,是因为事先向来关注她的微信公众账号,一个曾经是文化法学者,现在是自由职业者,很欣赏她的生活态度和作风。分享个书摘:生存自然并不单调,它满载了极其的可能性,只是须要被规划,须要扩充很多的变动,
那还要也是一个心力操练的经过,能够使自己的创制力永不枯竭
。  
四星

6.《当自身在谈跑步时,我谈些什么》

那是村上春树的书,一本有关跑者蓝调的奔走的思索。20多年不间断,从在场马拉松到铁人三项,也跑过顶尖马拉松(一天100公里),一个大作家尚能坚定不移那样长日子奔走,在安静的跑步进程中,强迫自己去思想,会是一种怎样动静?发现越有沉思的人,尽管文字简练,却给人厚重感。如今八个月,我也一向在跑步,也尝尝着去思辨……
         五星

7.《大道当然》

万科董事长王石(Wangshi)的传记,关于她登山探险、德克萨斯奥斯汀分校求学、管理集团、身体力行做公益各个充分的人生经验的故事。公司家的“不行贿”准则,50大寿登珠峰的注意、谨慎心理,制伏了七大洲最高峰,并徒步抵达南北两极,完结“7+2”,最终南开学习,很欣赏他那种“学习就是一种生活方法”的情态。近来自己整天呆在教室又何尝不是吧?书摘:(五星

存在可以没有意思,但人得以在存在中本人培训,活得可以。  

8.《老人与海》

高中读过的Hemingway的散文,重读只是想调整及时和好找工作回来的烦恼情绪。人方可被扑灭,但不可以被打倒!

9.《我肯定我没有历经沧桑》

可以说是蒋方舟心智成长的书啊,不是鸡汤,读起来有点沧桑厚重感,年龄上下的人得以读。

10.《看见》  五星

好书!柴静的《看见》中多量的新闻广播发布给人瞧见未曾看见的切实可行,文字朴实但厚重,那赤裸裸的音讯人个性令人毕恭毕敬!摘一句:

毫无因为走得太远,忘了俺们怎么出发。若是愁肠中,大家不再出发,那您的背离还有怎样意思?

3.两样本均值差的自举检验

周刊

注:简单评论或摘部分书摘

1.《深度学习的措施:天涯论坛采铜自选集》

学学确实必要强调深度,可是杂志似乎没涉及许多关于怎样深度学习,或许我并未深刻去领略啊;

2.《腾讯网周刊 生而碰巧》

关于心灵鸡汤、成功学(采铜的“受益半衰期”观点正确)等的理念。摘:

那几个领悟专注于自己的活着的人,往往过得更幸福,而这个惶惶不可终日地进行相比较的人,往往活得更累、压力更大。

3.《乐乎周刊 跳槽有术》五星

a.每个人都有野心,但不是各类人都有执行力。

b.千万不要拿爱好当工作。工作强调的是适配,不是喜好,适合您的干活才是好干活。

4.《程序员跳槽全攻略》五星!!!

论及传统、职业画布、跳槽,很风趣,行文读起来相比较欢欣。摘:

永久不要因为「现在很差」而跳槽,要因为「将来更好」而跳槽。唯有这么才能确保你从来往上走。

致富那件事,至少有三种形式:帮别人挣钱(打工);为团结获利(SOHO);雇外人挣钱(集团主);让钱自己赚钱(投资)。

5.《码农 2014新春佳节特刊》

书中提到“用认知行为疗法重新看待自己的亡故”,值得询问下;

6.《CSDN移动精选》

介绍了有的云存储,如又拍云、七牛、UCloud、AVOS(现更名为LeanCloud),还有一对创业团队和工具等,能够精晓下;

7.《腾讯网周刊:新技巧Get》五星!!

a.我实际觉得吃饭和睡眠都挺浪费时间,正常人加起来天天要用度将近10个小时在那种低俗的事情上边,我是认为很浪费,但我她妈不进食不睡觉很快就会死。(有共鸣!)

b.一个人,心中最难解的那个难题,寻常不是根源知识的缺少(求知可以谷歌(Google)百度),而是思维方法的囚禁。

8.《今日头条周刊:去他的经理》

a.固然世界上又并发了怎么样非常的App应用,在揭橥后的48钟头之内,假使你也下载尝鲜,可能你会遇上个名叫Allen的人,假若那人沉默寡言,甚至连头像都并未。那么你可能已经遭受了张小龙。(原来这些正式笑话是和菜头写的~)

b.能照旧不能始终维持如初学者般的热情、专注,决定了在做某件事时能走多少路程,能做多好。

c.产品老总懂技术=流氓会武术。产品老总懂技术,在没资源的时候可以用最低资本把事儿办了,有资源的时候能够把资源用得更有成效。

9.《码农 第8期》

攀岩是一项孤独的位移,就是让您认为定期有业务做,让你以为有许多挑衅要去做到,每个人都会有温馨的挑衅,对别人的话很简短,对您来说很难,你可以一点一点来形成。

10.《天涯论坛周刊:读书那件麻烦事》

a.读书和生活是分不开的,用力读书,用力生活,用读书的所得去生活,再用生活的感触去读书。

b.音信的半衰期用来衡量新闻的价值和功用随着岁月衰减的速度。如,新浪音信半衰期平常一两日;

11.《天涯论坛周刊:无力耽误》

冥想也是一个得以从生理上改良意志力,集中注意力的不二法门。每日磨炼冥想相当于精神上的句斟字酌。

12.《码农 11期》

关系跨学科发展,编程与设计。

13.《2013的十个好想法》简书出品,五星推荐!

a.关键是人,而不是工具。(比如时间管理)

b.我尊重您的留存,但自我瞧不起你虚妄的存在。(看待社交媒体如空间、朋友圈的存在感难题)

c.All is nothing. You want everything, you lose
everything.(学会裁撤关怀:
一个今日头条控的退瘾路
,小编是一个很有意思的人!)

d.求知瘾者:「能考虑,欠完善」,「擅洞察远端事物的成形,却不行捕捉身边细腻的心情」,「有眼界,无小说」
(这一点需求深思,在那新闻化的时期要幸免成为「求知成瘾,却无文章」者)

注:上述纯属于有感而摘,并不是写几句名句来炫耀什么的;看完虎扑周刊或今日头条,你会发现腾讯网神人很多,但牛逼都是人家的事情。再多名句也没用,要自己去实践,就那规范了~补:别的以上图书都是相比较短篇的,更加是周刊,没什么大块头,所以没什么能够称道的,书评也体现不难,评分完全是基于自己观点,仅供参考!

最后,说几点近日阅读存在的难点和平解决决格局:

1.kindle上囤太多没看或没看完的书

不要一下子置办(似乎双11+12,一下子在多看买了20本书左右o(╯□╰)o)或导进太多书,那样会造成情绪压力;不要同时读多本书或间断性读书,记不牢,而且会招致广大书没读完。

2.读完书比较少“输出”

所谓“输出”,就是要对读书的“输入”进行反思总计和执行,方式可以显示为书评(不单独是书摘,还要有自己的想法,一向不太习惯写书评,要逐级作育)+平时的实践。还有阶段性回看书籍笔记。别的,自己有一个比较大的老毛病,就是缺乏“讲”的能力,比如,向别人介绍一本书,一般点了书中的几点内容,就不了然咋样说了,可能是自己比较赞成用文字去抒发自己的思维的原由呢,“讲”(分享)的能力或者相比根本的,未来要多训练!

3.技巧书太少

呃,那是个难题。对于弄技术的人的话,怎么能不多读技术书(无论电子版如故纸质)呢,下一年自然要尊崇!

4.没尝试过读英文原著书

呃,那也是个难题!尽管kindle上有好几本英文的书,但直接没耐心认真去读完,惭愧啊。立陶宛共和国(Republic of Lithuania)语很关键,那是毋容置疑的,得陶冶好读书能力!

5.……

开卷幸免陷入几个误区:

1.浅尝即止

2.求知成瘾,却无小说

3.寓目不多而想得太多

(杨季康先生原话:你的难点至关重若是阅读不多而想得太多。)

自然还想在此间几乎写下2015的开卷部署的,但写作太长,就不在那写了,单独写一篇,见:二〇一五年读书清单

3.1概述

两样本均值的置换检验可以查看出三个完整的均值是还是不是留存显然差距,但对总体均值差的置信区间估算相比较艰辛。置信区间的推测,是以样本均值差的取样分布已知且对号称前提的,若无法担保那么些前提,则可采纳自举发进行稽查。

图片 10

结语

有人说,晒书就和晒财富一样,我可不是这一个意思,边看在此从前做在kindle上的书摘边统计自己这一年所读的书,只是鼓励自己多读书,无他,只然则没悟出写了如此多,第三遍写年度读书总括,写的不得了,见谅。-_-

如上,原滋原味奉上,就那规范了~

The End.

注:转发需注脚出处,原文地址:http://www.jianshu.com/p/ce98b90d40fb

3.2.R实现

1.编制用户自定义函数

比如说,对两样本均值的自举法检验:分别统计七个样本的均值并重临

DiffMean<-function(DataSet,indices){
 ReSample<-DataSet[indices,]#从Dataset中抽取indices决定的观测形成自举样本
 diff<-tapply(ReSample[,1],INDEX=as.factor(ReSample[,2]),FUN=mean)
#表示以自举样本第2列分组标识,分别计算自举样本第1列的均值。
 return(diff[1]-diff[2])
}
#第一列是待检验变量,第二列为观测来自总体的标识。indices包括了n个元素的随机位置向量,它是从DataSet
#中抽取观测以形成自举样本的依据。

  

2.调用boot函数完毕自举法检验
图片 11

library("boot")
Forest<-read.table(file="ForestData.txt",header=TRUE,sep="   ")
Forest$month<-factor(Forest$month,levels=c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec"))
Tmp<-subset(Forest,Forest$month=="jan" | Forest$month=="aug")
Tmp<-cbind(Tmp$temp,Tmp$month)
set.seed(12345)
BootObject<-boot(data=Tmp,statistic=DiffMean,R=20)
#调用自定义函数,自举重复次数20。

 

Call:
boot(data = Tmp, statistic = DiffMean, R = 20)

Bootstrap Statistics :
original bias std. error
t1* -16.38152 -0.07459533 0.2012279

BootObject:t是从自举样本中得到的M个总计量。

 

3.赢得总计结果

图片 12

图片 13

BootObject$t0
mean(BootObject$t,na.rm=TRUE)
print(BootObject)
plot(BootObject)
boot.ci(BootObject,conf=0.95,type=c("norm","perc"))

  

CALL :
boot.ci(boot.out = BootObject, conf = 0.95, type = c(“norm”,
“perc”))

Intervals :
Level Normal Percentile
95% (-16.70, -15.91 ) (-16.85, -16.06 )
Calculations and Intervals on Original Scale

图片 14

根据自举样本的样书均值差不服帖正态分布,由此不切合选拔依照正态分布确定的置信区间。

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