介绍有关生物医学工程中的数据科学和公共卫生课程中的数据科学的github存储库。
课程地点/时间：课程将异步完成。
录制的讲座将在班级团队网站上发布。
此外，每周星期二和星期四将有两个办公时间/现场讲座/现场编码会议。
这些实时会话不是必需的，也不会被记录。
欢迎学生参加0、1或两者同时参加。
一天之内的这两个将非常重要。
但是，它们对于班上的大多数学生而言都是至关重要的。
另外，可应要求提供与讲师的变焦会议。
如果您的课程有冲突，只需可以进行一些现场授课，您应该可以参加该课程。
直播时间上午8:30-上午9:50下午1:30-下午2:45电讯局长办公时间：星期五9:00-10:00课程讲师：课程指导和助教交流：我不足以强调需要积极参加课堂活动。
许多讨论将在那里进行。
新的公告将在那里发布。
视频会议链接视频会议链接将通过Teams网站发送，并最初通过电
课程地点/时间：课程将异步完成。
录制的讲座将在班级团队网站上发布。
此外，每周星期二和星期四将有两个办公时间/现场讲座/现场编码会议。
这些实时会话不是必需的，也不会被记录。
欢迎学生参加0、1或两者同时参加。
一天之内的这两个将非常重要。
但是，它们对于班上的大多数学生而言都是至关重要的。
另外，可应要求提供与讲师的变焦会议。
如果您的课程有冲突，只需可以进行一些现场授课，您应该可以参加该课程。
直播时间上午8:30-上午9:50下午1:30-下午2:45电讯局长办公时间：星期五9:00-10:00课程讲师：课程指导和助教交流：我不足以强调需要积极参加课堂活动。
许多讨论将在那里进行。
新的公告将在那里发布。
视频会议链接视频会议链接将通过Teams网站发送，并最初通过电
2019/5/25 5:03:43
342KB
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作者：Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础
2021/7/2 18:56:05
12.84MB
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山东大学软件学院崔老师的课，包括所有的PPT，和2017，2018，2019往年题的回忆版，以及本人整理的复习资料，给学弟学妹来参考了
2017/7/13 2:21:42
27.04MB
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数据科学实验二----实体融合在jupytnotebook上完善的，在原代码的基础上进行了一些完善，并对各个模块的功能进行了注释与说明，愈加容易理解。
2021/1/14 7:14:07
928KB
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研究生院研究我愚蠢的尝试使研究生院的申请更具吸引力。
介绍晚上10:56，我精疲力尽，开始研究，学习GRE，学习课程，阅读论文以及准备研究生申请。
出于某些奇怪的原因，我真的很喜欢编写markdown文件，因此我认为创建一个存储库以保存我在寻找适合我的研究生院时所做的研究记录可能是个好主意。
嘿，有一天甚至可能会协助某个人！所以这里什么都没有！我在寻找什么这所大学教什么样的教授？他们正在做什么样的研究？这所大学提供什么样的研究机会？（例如，机器学习计划，数据科学机构）最重要的是，我在这所学校会开心吗，为什么？目录我目前正在考虑在以下学校攻读研究生课程：斯坦福大学：牛津大学：伦敦帝国理工学院：伦敦大学学院：苏黎世联邦理工学院：洛桑联邦理工学院：东京大学
介绍晚上10:56，我精疲力尽，开始研究，学习GRE，学习课程，阅读论文以及准备研究生申请。
出于某些奇怪的原因，我真的很喜欢编写markdown文件，因此我认为创建一个存储库以保存我在寻找适合我的研究生院时所做的研究记录可能是个好主意。
嘿，有一天甚至可能会协助某个人！所以这里什么都没有！我在寻找什么这所大学教什么样的教授？他们正在做什么样的研究？这所大学提供什么样的研究机会？（例如，机器学习计划，数据科学机构）最重要的是，我在这所学校会开心吗，为什么？目录我目前正在考虑在以下学校攻读研究生课程：斯坦福大学：牛津大学：伦敦帝国理工学院：伦敦大学学院：苏黎世联邦理工学院：洛桑联邦理工学院：东京大学
2017/10/10 11:42:54
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用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P
2015/6/11 4:46:56
9.21MB
1
生物数据DS2020生物数据课程项目的存储库，帕多瓦大学数据科学硕士学位。
要求可以安装所有必需的Python软件包来执行代码pipinstall-rrequirements.txt在项目文件夹中时。
其余所有操作都是使用Linuxx64计算机执行的，启动了data文件夹中的bash文件。
由于它们的大小，执行代码所需的所有数据库均未包含在存储库中，而是托管在此。
下载它们后，将它们放在data/part_2/original_datasetsfolder。
由于所有模型的所有指标的计算都非常耗时，因而我们只是第一次进行计算，将所有结果保存在.csv文件中，然后在Notebook中读取它们。
要从头开始重新计算所有指标以测试所有计算，只需删除data/part_1/HMMs和data/part_1/PSSMsdata/part_1/HMMs中已parsed子文
要求可以安装所有必需的Python软件包来执行代码pipinstall-rrequirements.txt在项目文件夹中时。
其余所有操作都是使用Linuxx64计算机执行的，启动了data文件夹中的bash文件。
由于它们的大小，执行代码所需的所有数据库均未包含在存储库中，而是托管在此。
下载它们后，将它们放在data/part_2/original_datasetsfolder。
由于所有模型的所有指标的计算都非常耗时，因而我们只是第一次进行计算，将所有结果保存在.csv文件中，然后在Notebook中读取它们。
要从头开始重新计算所有指标以测试所有计算，只需删除data/part_1/HMMs和data/part_1/PSSMsdata/part_1/HMMs中已parsed子文
2017/9/8 3:03:16
65.59MB
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山东大学软件学院数据科学导论2018-2019试题回忆版，供大家复习参考，除了最初一题ppt上都有讲
2022/9/4 4:30:24
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB