幼幼班來惹
從鋼彈學 python 第一彈
在物件導向程式裡面,封裝是個很基本的要素.不讓外部使用者直接碰到物件的內容,而只能透過方法來修改或取用內部的屬性.
例如這邊有個鋼彈 class,初始化時要填入駕駛名字:
class gundam(object): def __init__(self, driver): self.driver = driver
Google 開放好多神器幫助大家玩 AI
其實我不太喜歡把 Deep Learning 說成 AI 啦…不過大家都在用就跟風一下.
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
見樹不見林?
在前一篇學習性組織的時候有提到,第五項修煉這本書的核心在於系統性思考(System Thinking),或稱系統思維.
動態系統是非常微妙的,只有當我們擴大時空範圍來深入思考時,才有可能辨識它整體運作的微妙特性.
透過思考上的啤酒遊戲,可以發現幾個有趣的點:
資料科學家是近幾年出現的名詞(但是實際上已經存在於好幾十年),像是這篇“搶佔2013全球最性感行業”,以及曾經寫過的“資料科學家 vs…
追風
上一篇的預測目標是 P=1的機率,也就是 P 要馬等於 0 ,要馬等於 1的機率.當預測目標是多個類別的話,就沒辦法這樣用.例如如果我要預測輸出的顏色是什麼顏色,而顏色總共有紅、黃、綠三種的時候,就要使用其他方法.
反之,如果你無法加以量度,或是無法以數字將之表達出來,那麼你對於那樣東西的所知,則要歸於貧乏之列,或是嚴重不足— Lord Kelvin
之前和朋友聊到數位化,我認為數位化可以拆解為自動化和資料驅動兩個概念,自動化比較好理解,但是如果想在企業內部套用數據驅動會是什麼概念? 當決策都需要靠數據支撐,驗證時,很多無法測量的東西要怎麼蒐集? 這本書提供很好的切入點去思考那些看似不能衡量的事物,而且是用符合經濟效益的方式來衡量。
Good to great
過年期間看了 A 到 A+ 這本經典書籍,這本書是在談怎樣從一個不錯的企業變成偉大的企業,本書作者透過幾個經典案例研究歸納出一個從 good to great…
神器x神器=?
k8s 是由 google 釋出的 container 編排工具,就不再這篇多介紹:k8s 讀書會 — introduction.
今天要談的是中年失業的故事…
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