Experiments with MATLAB (by Cleve Moler in 2008),一本关于MATLAB的教材，乃MATLAB首席科学家兼董事长Cleve Moler的著作。
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上传时间： 2016-07-04
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exm for Experiments with MATLAB (by Cleve Moler in 2008), 这本书是关于MATLAB的教材，乃MATLAB首席科学家兼董事长Cleve Moler的著作。
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上传时间： 2014-01-12
上传用户：gaome
历史上最好的C语言程序： 1983年，在ACM图林奖颁奖大会上，杰出的计算机科学家、UNIX的鼻祖、C语言的创始人之一，图林大奖得主，Ken Thompson，上台的第一句话便是：“我是一个程序员，在我的1040表上，我自豪地写上了我的职业。作为一个程序员，我的工作就是写程序。今天我将向大家提供一个我曾经写过的最精练的程序。”这个程序是一个自已复制自已的C语言程序
上传时间： 2013-11-30
上传用户：妄想演绎师
五十年代未，原苏联发射了人类的第一颗人造地球卫星，美国科学家在对其的跟踪研究中，发现了多普勒频移现象，并利用该原理促成了多普勒卫星导航定位系统TRANsIT的建成，在军事和民用方面取得了极大的成功，是导航定位史上的一次飞跃。为了提高卫星定位的精度，美国从1973 年开始筹建全球定位系统GPS
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上传时间： 2014-01-06
上传用户：leixinzhuo
人类天生就有一种探索周围环境的内在动力，作为年轻人，我和凯文·米特尼克(Kevin Mitnick)对这个世界有着无比的好奇心并渴望证明自己的能力。我们努力学习新事物、解决难题并赢得比赛，但同时这个世界又告诉我们一个行为规则――不要过于放任自己对探索自由的强烈渴望。可对于最大胆的科学家和企业家，还有像凯文·米特尼克这样的人来说，跟随内心的这种渴望会带来极大的兴奋，并使他们完成别人认为是无法做到的事情。
上传时间： 2016-08-23
上传用户：wangzhen1990
思维方法是很重要的，像科学家一样思考，大家可以看一下
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上传时间： 2017-01-29
上传用户：myworkpost
细胞自动机压缩算法 细胞自动机是用来解释生命现象。系统为什么总要处于“混沌边缘”的状态呢？比如生命吧，静止于某种固定的状态不是挺好的么？为了适应多变的环境，生命必须不断的进化而变得复杂，而要想变得复杂就必须让自己处于混沌边缘的状态。按照达尔文进化论的观点，不适应环境的生命体就会被大自然淘汰了，并不是每个生命体都有意识的要让自己越来越复杂，而是因为过于简单的生命不能适应环境了，于是它们被淘汰掉了，所以剩下来的仅有那些相对复杂的生命体。科学家曾用一批细胞自动机当作生命体在一个虚拟的自然环境中不断的进化，结果发现，仅有那些不断的趋于混沌边缘的细胞自动机留下来，而其他的细胞自动机逐渐被淘汰出局了。 对于细胞自动机的分类以及混沌边缘的概念不仅仅适用于一维细胞自动机，对于二维甚至多维的细胞自动机仍然适用。显然我们熟悉的“生命游戏”也正是处于一种“混沌边缘”的状态。经计算，“生命游戏”对应的λ=0.25。
上传时间： 2013-12-28
上传用户：时代电子小智
1. 热带有几个季节? 2个 2. 亚洲耕地面积最大的国家是：印度 3. “海的女儿”是哪个城市的城徽？哥本哈根 4. 被称为“老人国”的星系是哪一星系？椭圆星系 5. 妙应寺白塔始建于元朝至元八年（公元1271年），由当时哪国的工艺家阿尼哥奉敕主持修建？ 尼伯尔 6. 妙应寺白塔的刹座呈须弥座式，座上竖立着下大上小十三重相轮，即所谓的： “十三天” 7. 以下哪座塔是元大都保留至今的重要标志，也是我国现存最早最大的一座藏式佛塔。妙应寺白塔 8. 称为“数学之神”的科学家是： 阿基米德 9. “薛涛笺”产生于哪个朝代？唐 10. 产生海水潮汐的主要原因是：月球引力 11. 天文学是研究什么的科学？ 天体 12. 以下哪项不是天文学主要研究对象？ 气象 13. 天文学家把全天空的星星按区域划分成多少个星座？ 88个 14. 领土面积居世界前四位的国家是：俄罗斯、中国、加拿大、美国 15. 加拿大的领土面积在世界上排第几？第2
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上传时间： 2015-04-04
上传用户：fly心与心
《A mathematical theory of communication》，Shannon信息论的开山之作，此文可以看作是现代通信的理论基础。文中提出熵作为信息的度量，个人认为仍是不可替代的。在量子信息中提出的量子信息熵，可以看作是一种模仿。学理工科的人都应该好好学习看看。当然，同时期的苏联科学家从数学的角度（概率论）给出了几乎一模一样的结果。只是过程更加抽象与严谨。
上传时间： 2016-02-28
上传用户：与可12138
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。 在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。 所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？ 如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。 这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机 视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的⼈阅读本书。
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上传时间： 2021-02-08
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