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计算机程序的思维逻辑 (3) - 基本运算
计算机之所以称为"计算"机，是因为发明它的主要目的就是运算。运算有不同的类型，不同的数据类型支持的运算也不一样，本文介绍Java中基本类型数据的主要运算。 取模(%)就是数学中的求余数，例如，5%3是2，10%5是0。 自增(++)和自减(--)，是一种快捷方式，是对自己进行加一或减一操作。 看上去这么简单的运算，计算机怎么能计算不精确呢？但事实就是这样，究其原因，我们需要理解float和double的二进制表示，后续文章进行分析。 判断的是两个数组是不是同一个数组，而不是两个数组的元素内容是否一样，即使两个数组的内容是一样的，但如果是两个不同的数组，==依然会返回false，如下所示： int[] a = new int[] {1,2,3} ; int[] b = new int[] {1,2,3}; // a==b的结果是false 如果需要比较数组的内容是否一样，需要逐个比较里面存储的每个元素。
80990发布于 2018-01-31 - 来自专栏WOLFRAM
计算思维@Torrey Pines 高中
她热衷于教学，即使是对于自己的数学课堂之外的学生，她一样满怀热忱，这也正是她创立CT@TP（计算思维@TorreyPines）的原因。 CT@TP是一个计算思维俱乐部，旨在培养学生"如何提出问题，如何把问题用计算机可以理解的方式提出以便让其来解决问题"的能力。 （干货共享在文末。） 在2016年Wolfram技术大会上，她亲眼目睹了Wolfram语言可用于计算思维的各种创新方式（参见“ Stephen Wolfram 的博客：如何训练孩子们的计算思维“ ），她深受启发, 创办了计算思维俱乐部 俱乐部通过计算思维对话 (包括机器学习、图像处理、交互式动画、文本分析和3D打印等主题) 和实时编码而蓬勃发展。随着出席率的提高, 俱乐部成员开始在数学课上使用他们的Mathematica知识。 学习如何用Mathematica写代码很顺利，Shannon还把它用在了微积分3课程的期末课题上。Shannon没有用现成的问题，而是自己创造了一个问题来解决。
83220发布于 2019-04-30 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十五、分类
你仍然可以使用 K 最近邻分类器，但现在计算 3 维而不是 2 维距离，它还是有用。可以，很酷！ 事实上，2 或 3 没有什么特别之处。如果你有 4 个属性，你可以使用 4 维的 K 最近邻分类器。 计算机算法推广得很好：你需要的所有事情，就是计算距离的能力，这并不难。真是亦可赛艇！ 1 1 0 5 4 4 5 7 10 3 2 1 0 3 1 1 1 2 2 3 1 1 0 6 8 8 1 3 4 3 7 1 0 4 1 1 3 2 1 3 1 1 0 8 10 10 8 7 10 计算最佳斜率可能需要几分钟的时间。 预测的计算可能需要几分钟的时间。
86920编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十三、预测
3) plots.ylim(-3, 3); Table().with_columns( 'acceleration (standard units)', standard_units(suv.column 3) plots.ylim(-3, 3); 我们在这些数字中看到的关联与我们之前看到的一样。 然而，你将会看到，这个计算很简单，可以帮助我们理解r的几个属性。 r的公式： r是两个变量的乘积的均值，这两个变量都以标准单位来衡量。 以下是计算中的步骤。 'y', y ) t x y 1 2 2 3 3 1 4 5 5 2 6 7 根据散点图，我们预计r将是正值，但不等于 1。 line = Table().with_columns( 'x', make_array(1, 2, 3, 4), 'y', make_array(1, 2, 3, 4)
3K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 五、表格
Survivors') array([145000, 140000, 127100, 100000, 55000, 24000, 20000, 12000]) 五列的下标分别为0, 1, 2, 3, 对行排序 CNN 在 2016 年 3 月报道说：“NBA 是全球薪水最高的职业体育联盟。”nba_salaries包含了 2015~2016 年间所有 NBA 球员的薪水。 每行表示一个球员。 1.3 Red | Round | 4 | 1.3 Green | Round | 2 | 1 >>> marbles.sort(3) 从 2010 年到 2014 年，美国人口增加了约 950 万人，仅为 3%。 接下来的两行分别对应所有的男性和所有的女性。 以绝对数量和百分比来衡量，男性人口的增长高于女性人口。 百分比变化都在 3% 左右。 现在看看接下来的几行。 百分比变化从总人口的 3% 左右，上升到 60 年代末和 70 年代初的近 30%。 这个惊人的变化称为美国的老龄化。
79910编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十一、估计
十一、估计 原文：Estimation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。 我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。例如，你可能希望使用家庭样本的年收入中位数，来估计美国所有家庭的年收入中位数。 Table.read_table('scores_by_section.csv') scores_and_sections Section Midterm 1 22 2 12 2 23 2 14 1 20 3 她使用样本来计算用作估计值的统计量。 一旦她计算出了统计量的观察值，她就可以把它作为她的估计值，然后顺其自然。 但她是一名数据科学家。 resampled_medians.hist() plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=3,
1.5K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十七、更新预测
students.show(3) Year Major Second Undeclared Second Undeclared Second Undeclared （省略了 97 行） 为了检查比例是否正确 那么我们的计算就变成了64 /(60 + 64)，就是 0.516。 所以计算只取决于不同类别的比例，而不是计数。 为了便于比较，比例可以用树形图可视化，直接显示在数据透视表下方。 这两个分支现在形成了我们的简化概率空间，所有几率的计算必须相对于这个简化空间的总概率。 所以，考虑到学生已声明专业，他们是三年级的几率可以直接从树中计算出来。 我们计算了其中的一个： 假设学生已经声明，学生是三年级的后验概率表示为 ，计算如下。 由于计算是正确的，我们来看看我们的概率计算的基础：随机性假设。 我们的假设是，一个随机选择的人进行了检测，并得到了阳性结果。但是这在现实中并没有发生。
43320编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 一、数据科学
计算工具 本文使用 Python 3 编程语言，以及数值和数据可视化的标准工具集，它们在商业应用，科学实验和开源项目中广泛使用。 Python 已经招募了许多专业人士，它们使用数据得出结论。 如果你希望安装符合本文的 Python 版本及其附带库，我们推荐将 Anaconda 发行版与 Python 3 语言解释器，IPython 库和 Jupyter 笔记本环境打包在一起。 批判性思维一直是严格教育的标志，但在数据支持下，批判往往是最有效的。对世界任何方面的批判性分析，可能是商业或社会科学，涉及归纳推理；结论很少直接证明，仅仅由现有的证据支持。 huck_finn_url = 'https://www.inferentialthinking.com/chapters/01/3/huck_finn.txt' huck_finn_text = read_url huck_finn_text.split('CHAPTER ')[44:] little_women_url = 'https://www.inferentialthinking.com/chapters/01/3/
65920编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 三、Python 编程
程序由表达式组成，向计算机描述了如何组合数据片段。 例如，乘法表达式由两个数字表达式之间的*符号组成。表达式，例如3*4，由计算机求值。 3 * 4 12 编程语言的语法规则是僵化的。 在 Python 中，*符号不能连续出现两次。 计算机不会试图解释一个与规定的表达式结构不同的表达式。 相反，它会显示SyntaxError错误。 因为**出现在两个数字表达式之间，所以表达式是一个格式良好的指数表达式（第一个数字的第二个数字次方，3*3*3*3）。 符号*和**称为运算符，它们组合的值称为操作数。 表达式类型 运算符 示例 值 加法 + 2 + 3 5 减法 - 2 - 3 -1 乘法 * 2 * 3 6 除法 / 7 / 3 2.66667 取余 % 7 % 3 1 指数 ** 2 ** 0.5 1 + 2 * 3 * 4 * 5 / 6 ** 3 + 7 + 8 - 9 + 10 17.555555555555557 1 + 2 * (3 * 4 * 5 / 6) ** 3 + 7 + 8 -
49030编辑于 2022-12-01 - 来自专栏数据结构与算法
POJ 1113 Wall(思维 计算几何 数学)
给出平面上n个点的坐标。你需要建一个围墙，把所有的点围在里面，且围墙距所有点的距离不小于l。求围墙的最小长度。 n小于等于10^5
60410发布于 2019-03-04 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 九、经验分布
die.sample(10) Face 5 3 3 4 2 2 4 1 6 6 我们可以使用相同的方法来模拟尽可能多的投掷，然后绘制结果的经验直方图。 2 2 3 2 2 2 3 1 3 （省略了 4990 行） Table().with_column('Sample Median', medians).hist(bins=np.arange(0.5 但在许多情况下（包括这个），所有可能的样本数量足以超过计算机的容量，概率的纯粹数学计算可能有些困难。 这是经验直方图的作用。 这意味着反复模拟随机过程是一种近似概率分布的方法，不需要在数学上计算概率，或者生成所有可能的随机样本。因此，计算机模拟成为数据科学中的一个强大工具。 例如，如果N等于 3，来自1,2,3的抽取结果的均值是2，2 x 2 = 4，它比N多了 1。“两倍均值”减 1 是N的无偏估计量。
97410编辑于 2022-12-01 - 来自专栏企鹅号快讯
每个学生都需要培养计算思维
每个学生都需要培养计算思维，可是为什么没有石头思维，蒸汽机思维，TNT思维？ 文中提出一个鲜明的观点：计算思维的教和学是新加坡人为数字世纪做好准备的关键，每个学生需要培养计算思维。 那么，计算思维到底是什么呢？ 如此来看，计算思维就是利用计算机科学的基本概念解决问题, 设计系统和理解人类行为的一种思维方式。 也就是说，计算思维是一种建立在计算机科学概念基础上的思维方式，它不局限于计算机。说到底计算机只是一种工具，这种工具的伟大之处在于它促使人们借此发展了思考问题的方式。
1.6K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏iOS逆向与安全
计算机思维: 计算机的数据结构
在计算机科学中，数据的相对大小比绝对的数值重要，出于很多数据比大小的需求以及其他一些需求，就产生了一个抽象的数据结构——二叉树。 I 计算机的数据结构 数据结构+ 算法 = 程序 理解搭建计算机软件的模块——数据结构和算法。 把数据结构理解为盖房子的钢筋、门窗和大梁。 把算法理解成盖房子的结构原理。 具有线性表性质的例子： 报表、物资的记录可以被抽象为线性的数据，然后按照1、2、3、4、5的顺序排列出来。 电商交易的日志记录是按照所发生的时间顺序，一条条线性地记录下来。 计算机中线性表的实现方法 数组：一组编了号的固定大小的单元 。 数组的好处：给定一个序号，可以直接找出里面的内容。 在计算机中，它通常是通过数组实现的。相比一般的数组，它有三个优点： 动态增加或者删除一个数据项比较快。
34120编辑于 2023-09-11 - 来自专栏云深之无迹
读书笔记（计算思维与Python编程）
使用函数可以帮助你更好地构建代码，并在需要多次执行相同任务或计算时避免代码重复。 我喜欢构建这个词，摘录了。 ●好的算法是抽象的：它不依赖于特定的编程语言或计算机系统。加入分层和原子化的思想。
55610发布于 2021-03-12 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 八、随机性
比较 运算符 True 示例 False 示例 小于 < 2 < 3 2 < 2 大于 > 3 > 2 3 > 3 小于等于 <= 2 <= 2 3 <= 2 大于等于 >= 3 >= 3 2 >= 3 等于 == 3 == 3 3 == 2 不等于 ! 但是，如果输入不是正数，那么if表达式的计算结果为false，所以return语句被跳过，函数调用没有值（为None）。 sign(-3) 所以，让我们改进我们的函数来返回负数，如果输入是负数。 数学是准确发现概率的主要工具，尽管计算机也可用于此目的。模拟可以提供出色的近似，具有很高的概率。在本节中，我们将以非正式方式制定一些简单的规则来管理概率的计算。 根据上面的计算，GR 和 RG 每个的几率都是 1/6。所以你可以通过把它们相加来计算一绿一红的概率。
1K30编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十四、回归的推断
一如既往，推断思维起始于仔细检查数据的假设。一组假设被称为模型。大致线性的散点图中的一组随机性的假设称为回归模型。 在每个复制品中，该函数自举原始散点图并计算所得回归线的斜率。 然后绘制所有生成的斜率的直方图，并打印由斜率的“中间 95%”组成的区间。 计算表明，真实斜率的约 95% 的自举置信区间左端为负，右端为正 - 换句话说，区间包含 0。 函数fitted_value计算这个高度。像函数的相关性，斜率和截距一样，它的参数是表的名称和x和y的列标签。但是它也需要第四个参数，即x的值，在这个值上进行估算。 如果模型不成立，那么假设模型为真的计算是无效的。 因此，在开始基于模型进行预测，或者对模型参数进行假设检验之前，我们首先要确定回归模型是否适用于我们的数据。
1.4K10编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 四、数据类型
比较 运算符 True 示例 False 示例 小于 < 2 < 3 2 < 2 大于 > 3 > 2 3 > 3 小于等于 <= 2 <= 2 3 <= 2 大于等于 >= 3 >= 3 2 >= 3 等于 == 3 == 3 3 == 2 不等于 ! 例如，sum函数计算集合中所有值的和，len函数计算其长度。 （这是我们放入的值的数量。）一起使用它们，我们可以计算一个集合的平均值。 以下示例中的每对括号都是调用表达式的一部分；它调用一个无参函数来对数组highs进行计算。 让我们计算莱布尼茨的无穷和的前 5000 个项，看它是否接近 π。
83510编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 二、因果和实验
为了将你的思维带回正确的时间，试着想象一下 19 世纪 50 年代的伦敦。这是世界上最富裕的城市，但其中许多人却极度贫困。 它使我们能够以数学方式，计算随机化产生实验和对照组的可能性。 它使我们能够对实验组和对照组之间的差异作出精确的数学表述。这反过来帮助我们对实验是否有效作出正确的结论。
56610编辑于 2022-12-01 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十、假设检验
下面的代码根据抽样过程的大量重复，来计算统计量的经验分布。 计算检验统计量的观察值通常是统计检验中的第一个计算步骤。 在我们的例子中，陪审团与总体之间的总变异距离的观察值是 0.14。 这个步骤包括在随机性的原假设下，计算出所有可能的检验统计量及其所有概率。 换句话说，在这个步骤中，我们假设原假设为真，并计算检验统计量的概率分布。 P 值是一个几率，使用检验统计量的概率分布计算，可以用步骤 3 中的经验分布来近似。 求出 P 值的实用说明。现在，我们只是给出一个求出该值的机械的方法；意义和解释放到下一节中。 # The data scores = Table.read_table('scores_by_section.csv') sec_3_mean = 13.6667 sec_3_size = 27 #
82410编辑于 2022-12-01 - 来自专栏老马说编程
计算机程序的思维逻辑 (1)
程序大概是怎么回事 计算机就是个机器，这个机器主要由CPU、内存、硬盘和输入输出设备组成。计算机上跑着操作系统，如Windows或Linux，操作系统上运行着各种应用程序，如Word, QQ等。 但本质上，计算机只会执行预先写好的指令而已，这些指令也只是操作数据或者设备。所谓程序，基本上就是告诉计算机要操作的数据和执行的指令序列， 即对什么数据做什么操作。 数据在计算机内部都是二进制，不方便操作，为了方便操作数据，高级语言引入了"数据类型"和"变量"的概念。 之所以说应该是因为这不是必须的，如果你非要起一个变量名叫age但赋予它身高的值，计算机也拿你没办法。 重要的话再说一遍！变量就是给数据起名字，方便找不同的数据，它的值可以变，但含义不应变。 通过声明变量，每个变量赋予一个数据类型和一个有意义的名字，我们就告诉了计算机我们要操作的数据。 有了数据，怎么对数据进行操作呢？
831100发布于 2018-01-31
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