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- 来自专栏老马说编程
计算机程序的思维逻辑 (9) - 强大的循环
当然，以上这些例子只是冰山一角，计算机程序运行时大概只能顺序执行、条件执行和循环执行，顺序和条件其实没什么特别，而循环大概才是程序强大的地方。 凭借循环，计算机能够非常高效的完成人很难或无法完成的事情，比如说，在大量文件中查找包含某个搜索词的文档，对几十万条销售数据进行统计汇总等。 虽然循环看起来只是重复执行一些类似的操作而已，但它其实是计算机程序解决问题的一种基本思维方式，凭借循环（当然还有别的），计算机程序可以发挥出强大的能力，比如说批量转换数据，查找过滤数据，统计汇总等。
1.7K80发布于 2018-01-31 - 来自专栏老马说编程
计算机程序的思维逻辑 (9) - 条件执行的本质
条件执行 前面几节我们介绍了如何定义数据和进行基本运算，为了对数据有透彻的理解，我们介绍了各种类型数据的二进制表示。 现在，让我们回顾程序本身，只进行基本操作是不够的，为了进行有现实意义的操作，我们需要对操作的过程进行流程控制。流程控制中最基本的就是条件执行，也就是说，某些操作只能在某些条件满足的情况下才执行，在一些条件下执行某种操作，在另外一些条件下执行另外某种操作。这与交通控制中的红灯停、绿灯行条件执行是类似的。 Java中表达这种流程控制的基本语法是If语句。 if If的语法为: if(条件语
1.5K100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。） Abby不仅想将计算思维普及到自己的课堂之外，还想将Mathematica——这个自己数学课上使用的主要工具，介绍给高中一年级和二年级的学生。 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 Abby、Emily和Shannon的故事殊途同归：她们每个人都找到了利用计算思维来探索个人兴趣的方法，每个人都通过CT@TP获得了动力。
83220发布于 2019-04-30 - 来自专栏技术集锦
练习9—数据计算
解题步骤 （1）定义变量； （2）接收用户输入； （3）函数计算； （4）输出结果； Java import java.util.Scanner; public class E20210814 d-division]:"); getchar(); scanf("%c", &c); calculate(a, b, c); return 0; } 说明 因为有四种计算类型 ，所以我们使用switch-case语句解决，注意除法计算中除数不为 0 的条件判断，且case后需为常量，这里使用字符做判断条件，加上单引号‘’变为字符常量。
30720编辑于 2022-06-03 - 来自专栏Coco的专栏
跟着9张思维导图学习Javascript
学习的道路就是要不断的总结归纳，好记性不如烂笔头，so，下面将 po 出我收集的 9 张 javascript 相关的思维导图（非原创）。 思维导图小tips： 思维导图又叫心智图，是表达发射性思维的有效的图形思维工具 ，它简单却又极其有效，是一种革命性的思维工具。 思维导图运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接，思维导图充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展 思维导图因此具有人类思维的强大功能。
80460发布于 2018-05-28 - 来自专栏信数据得永生
计算与推断思维 十五、分类
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 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 9 1 1 1 1 2 10 3 1 1 0 2 1 2 1 2 1 3 1 1 0 2 1 1 1 2 1 1 1 5 0 4 2 1 1 2 1 2 1 1 0 （省略了 673 行） 所以我们有 9 我不知道如何制作它们全部的 9 维散点图，所以我要挑选两个并绘制它们： color_table = Table().with_columns( 'Class', make_array(1, 0) 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
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。 t.scatter('y', 'x', s=30, color='red') correlation函数 我们将要重复计算相关性，所以定义一个函数会有帮助，这个函数通过执行上述所有步骤来计算它。 残差是y的观测值与y的拟合值之间的差值，所以对于点(x, y)： residual函数计算残差。 我们还可以计算每种情况下，预测变量和残差之间的相关性。 为了在数值上验证结果，我们只需要计算双方的一致性。
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
"Amount", make_array(4, 6, 12, 7, 9, 2), ... 4 4077551 4005716 0 5 4064653 4006900 0 6 4073013 4135930 0 7 4043046 4155326 0 8 4025604 4120903 0 9 4 4077551 4005716 0 5 4064653 4006900 0 6 4073013 4135930 0 7 4043046 4155326 0 8 4025604 4120903 0 9 0 6 4073013 4135930 62917 1.54% 0 7 4043046 4155326 112280 2.78% 0 8 4025604 4120903 95299 2.37% 0 9 因此，我们所看到的是，在 0~9 岁的年龄段中，女孩比男孩少。此外，在每个年龄中，每 100 个男孩大约对应 96 个女孩。 那么人口中女性的整体比例为什么高于男性呢？
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。 有序集合的第 8 个值，还是第 9 个，还是其中的某个位置？ sizes = make_array(12, 17, 6, 9, 7) 第 80 个百分位数是（一定条件的）最小值，至少和 80% 的值一样大，也就是五个元素的五分之四。 等于 12： np.sort(sizes) array([ 6, 7, 9, 12, 17]) 第 80 个百分位数是列表中的一个值，也就是 12。
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
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。 我们正在想象一个病人接受检测的现实情况，因为有一些理由让他们这样做，而计算基于随机选择的人进行检测。 所以让我们在更现实的假设下重做我们的计算，即病人正在接受检测，因为医生认为病人有发病的机会。
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
通过理解一个特定的领域，数据科学家学习提出有关他们的数据的适当的问题，并正确地解释我们的推理和计算工具提供的答案。 简介 数据是对我们周围世界的描述，通过观察来收集并存储在计算机上。 计算机使我们能够从这些描述中推断出世界的特性。数据科学是使用计算从数据中得出结论的学科。有效的数据分析有三个核心方面：探索，预测和推理。 在这个努力中，我们将结合两个基本工具：计算和随机化。例如，我们可能想使用温度观测来了解气候变化的趋势。计算机允许我们使用所有可用的信息得出结论。 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。 在这里，我们要求计算机来计算《哈克贝利·芬》和《小女人》的每章中的字符和句号数量。
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。 1 + 2 * 3 * 4 * 5 / 6 ** 3 + 7 + 8 - 9 + 10 17.555555555555557 1 + 2 * (3 * 4 * 5 / 6) ** 3 + 7 + 8 - 9 + 10 2017.0 示例 这里是一个图表，来自 20 世纪 80 年代初期的“华盛顿邮报”（The Washington Post），试图比较几十年来医生的收入与其他专业人员的收入。 数值 整数值 计算机为执行数值计算而设计，但是关于处理数字有一些重要的细节，每个处理定量数据的程序员都应该知道它。 为了计算changed，使用指数来重复应用增长率g t次。 initial * (1 + g) ** t 为了计算g，计算总增长率的1/t次方并减一。
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)
= 1e5 + 10; inline int read() { char c = getchar(); int x = 0, f = 1; while(c < '0' || c > '9' ) {if(c == '-') f = -1; c = getchar();} while(c >= '0' && c <= '<em>9</em>') x = x * 10 + c - '0', c = getchar
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
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。 serialno = Table().with_column('serial Number', np.arange(1, N+1)) serialno serial number 1 2 3 4 5 6 7 8 9 如果你有一台计算机，经验分布更容易计算。 因此，当数据科学家试图理解统计的性质时，通常使用经验分布而不是精确的概率分布。 参数的不同估计 这里举一个例子来说明这一点。 312.067 2 283 290.133 3 290 250.667 4 296 306.8 5 298 335.533 6 281 240 7 300 317.267 8 295 322.067 9
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。 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。 数组只能根据下标直接查找，下标和数据内容无关，如果要根据内容查找，效率就比较低，哈希表的下标是根据数据内容计算出来的，因此根据内容查找比较快。
34120编辑于 2023-09-11 - 来自专栏令仔很忙
思维导图Minimanager9 “参数错误”问题
1、问题描述 运行思维导图软件，打开一个模板之后，弹出“参数错误”的提示 ? 2、解决方法 按照下面的路径C:\Users\Ling\AppData\Local\Mindjet\MindManager\9\Library\ENU\Templates打开，找到下面图中的四个文件夹 （有的电脑找不到，有可能是被隐藏了，在“组织”的“文件夹选项”里面改成“显示所有文件和文件夹”就可以了）然后将四个文件夹里面的模板（*.mmat）全部用Minimanager9打开，将模板中的注释小框全部删除掉
57410发布于 2018-09-14 - 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
control', 'control', 'treatment', 'treatment', 'control', 'control', 'control'], dtype='<U9' Number of Heads', heads ) results Repetition Number of Heads 1 46 2 64 3 59 4 57 5 54 6 47 7 45 8 50 9 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。 least one 6 1 0.166667 2 0.305556 3 0.421296 4 0.517747 5 0.598122 6 0.665102 7 0.720918 8 0.767432 9 """Choose a random start among rows 0 through 9; then take every 10th row."""
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
腾讯云开发者
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