ELK分享.md

ChangeLog 2020-12-10这里对ELK的使用,进行整理,分成几大部分:Elasticsearch简介

数据可视化

本文是对数据可视化的介绍,原来只介绍了matplotlib,书中又增加了pandas与seaborn。

Pandas之二

Pandas 是基于 NumPy 数组构建的,特别是基于数组的函数和不适用 for 循环的数据处理,二者最大的不同是,Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的,而 NumPy 更适合处理统一的数值数组的数据。

Pandas之一

Pandas是基于NumPy数组构建的,特别是基于数组的函数和不适用for循环的数据处理,二者最大的不同是,Pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的,而NumPy更适合处理统一的数值数组的数据。

Numpy

本文主要是对python数据分析领域的numpy、pandas、数据可视化基础的学习。

微积分-其他

本文是微积分复习的最后一篇,教材使用《普林斯顿微积分读本》,涵盖第27章-第30章的内容。

微积分-级数

本文是微积分复习的第三篇,教材使用《普林斯顿微积分读本》,涵盖第22章-第26章的内容。

微积分-积分

本文是微积分复习的第二篇,教材使用《普林斯顿微积分读本》,涵盖第15章-第21章的内容。

微积分-函数与微分

本文是微积分复习的第一篇,教材使用《普林斯顿微积分读本》,涵盖第1章-第14章的内容。

Matrix-图像压缩与伪逆.md

原课程Lessson31~Lesson32课

Matrix-SVD与线性变换

原课程Lessson29~Lesson30课,svd其实是正定的延伸,正定是一种特殊的svd;线性变换是矩阵的基础与来源

Matrix-PositiveDefinite

本部分主要研究的是正定,课程包括Lesson25~Lesson28包括:Symmetric matrices and positive definite­ness、Complex matrices and fast Fourier transform、Positive definite matric

Matrix-Eigenvalue

本周清明回家,只完成2节的Matrix学习,Lesson21~Lesson22为保持博客的完整性

Matrix-Determinants

本周完成了Gilbert Strang线性代数的中行列式的学习,课程中的Lesson18~Lesson20

Matrix-Projection

本周完成了Gilbert Strang线性代数的正交、投影、正交矩阵的学习,课程中的Lesson14~Lesson17笔记都是用课程中手记的,这里只做一个简单的记录。

Matrix基础

初次看的时候,这一部分的笔记没有做,这次复习博客,这一部分也没有记录,现在将这一部分补上,整个课程的笔记终于全了。

数系

起因:由激活函数所引发的对数系的探索

scikits-learn

主要介绍了scikits-learn

数据分析之Scipy

本文主要是对python数据分析领域的numpy、scipy、matplotlib、pandas基础的学习。本文于2020-05-27日进行重新整理,将原文拆分成4部分,本文是第四篇scipy简介
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