Veusz

环境：Win10, Ubuntu18.04 软件：miniconda，Anaconda3 相关博文： （1）Veusz教程（1）——导入数据 （2）Veusz教程（2）——创建数据集 （3）Veusz教程（3）——源码编译 （4）Veusz教程（4）——文本标注 本文主要介绍如何在Windows/Linux系统源码安装Veusz，源码下载地址https://github.com/veusz/veu

从官网下载的veusz 3.4版本是不能够导出eps/ps格式的图片的，找到release note，发现里面有这样一句话： [Ghostscript](https://www.ghostscript.com/) (for EPS/PS output) 根据它的指示到相关网站去下载依赖的软件，安装后，veusz软件就可以导出epsps格式的图片了

Python 在科学计算上的应用非常广泛，包括数学、统计学、图形学……等等， 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库，以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础，提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多

背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中，因为它易于编写和执行。 由于它的高性能，Python 中的科学计算经常使用扩展库，通常用更快的语言编写(比如 C 语言，或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy ， SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而，对 Python 科学计算

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件，你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中，我希望能完成从概率论，统计，到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上

Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。

java后台，技术面 项目 项目的二级缓存当时是基于什么情况（遇到什么问题）而这样设计的？ redis list怎么用，应用场景？ hash和string在存储内存方面，什么情况下一定要用hash，而不是string？ mysql设计表时，需要注意什么？ 框架 Spring注解核心都有什么？ @Autowired和@Resource的区别是？ 前者通过byType注入，后者通过byName注入；

什么是数据科学 数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。 统计学是数据科学的核心部分，因为统

Numpy 是 Python 科学工具栈的基础。它的目的很简单：在一个内存块上实现针对多个条目（items）的高效操作。了解它的工作细节有助于有效的使用它的灵活性，使用有用的快捷方式，基于它构建新的工作。