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stem函数权威发布_stem函数用法(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

stem函数

Matlab绘图秘籍，你知多少？大家好！今天我们来聊聊Matlab中的一些常用绘图函数，以及它们的使用方法。这些函数可以帮助你轻松绘制各种图形，提升你的工作效率。 1️⃣ scatter函数：散点图散点图是一种非常直观的展示数据分布的方式。使用scatter函数，你可以轻松绘制散点图。例如： ```matlab scatter(x, y); ``` 2️⃣ stem函数：阵状图 stem函数主要用于绘制离散数据点的阵状图。它的使用方法如下： ```matlab stem(x, y); ``` 3️⃣ bar函数：柱状图柱状图是一种常用的统计图形，用于展示不同类别的数据。使用bar函数，你可以轻松绘制柱状图： ```matlab bar(x, y); ``` 4️⃣ plot3函数：三位曲线图 plot3函数用于绘制三维曲线图，非常适合展示空间中的数据变化。例如： ```matlab plot3(x, y, z); ``` 5️⃣ mesh函数：三位网格图 mesh函数可以生成三维网格图，适用于展示复杂的三维数据。它的使用方法如下： ```matlab mesh(X, Y, Z); ``` 6️⃣ surf函数：三位曲面图 surf函数用于绘制三维曲面图，非常适合展示空间中的曲面变化。例如： ```matlab surf(X, Y, Z); ``` 希望这些函数能帮助你更好地理解和使用Matlab绘图功能！如果你对这些函数有更多的疑问或需要更多的示例代码，欢迎留言讨论！

这三类人慎重选择DS专业❗️ 申请数据类专业并不是所有人都适合的，盲目跟风是不可取的❗️❗️。作为一个在留学行业10多年的资深人士，今天我们来聊聊哪三类人不适合读data science。 𐟓š如果你是文科商科生，想通过读STEM专业留在美国工作几年，并且希望与商业紧密联系，那么我建议你慎重考虑data science。主要原因是因为data science的项目非常硬核，核心课程会涉及大量的数学统计和机器学习相关内容。比如，大部分项目会要求你手推机器学习的损失函数，使用优化方法求解参数，并用Python从零开始实现相关算法。更不用说为了毕业求职，DS岗位需要你在LeetCode上刷上百道数理结构和算法题。如果你在学校中只是一个平均水平，那么你在北美DS求职的内卷程度是无法和那些本科就是理工背景的同学去竞争的。 𐟒𜥦‚果你未来想做机器学习工程师（MLE）或软件工程师（SDE），那么我建议你不要选择data science。MLE和DS的主要区别在于，MLE解决的是定义明确的问题，如搜索、排序、推荐等，主要任务更侧重在整个实时数据和模型的工程化部署上，更注重模型的效果。而DS一般解决的是定义并不明确的商业问题，比如通过机器学习模型识别出高概率流失的人，如何定义流失就是一个需要结合业务和深入分析才能得出的定义，而且会随业务变化而变化。DS更关注模型的应用场景。如果你想做MLE，还是乖乖去申请CS项目，课程里多修一些MLE的课程就好了。本质上，MLE还是工程师。 𐟒𛥦‚果你不想做SQL工具人，那么我建议你不要选择data science。刚入行的同学基本上一天70%左右的时间都在写SQL代码，因为入行初期你工作多为取数、搭看板、做报表等基础工作，所以你需要适应这种被动接需求的节奏。碰到数据基建不好的公司可能取一次数就要写七八百行代码，出了bug跑不出数量要耗费大量时间debug。所以SQL工具人这个阶段是每个数据人入行必须经历的阶段。如果你不想吃这个阶段的苦，千万不要读data science，可以读一些分析类的项目，结合自己的本科背景去做产品、运营、行业研究、战略等岗位。总之，选择适合自己的专业非常重要，不要盲目跟风。希望这些建议对你有所帮助！

「喆妈试读晒书」感谢@喆妈公益阅读 𐟓˜ 你有多久没有抬头仰望天空，没有静下来好好看看星空。现在的人每天似乎都忙忙碌碌，还有一个原因，是因为城市灯火太多，遮掩了星光，只有在远离城市的喧嚣，可以比较清晰地观看夜空的星星。 𐟌Œ 翻开《星空笔记》，就像是打开了一扇通往宇宙奥秘的大门。这本书领着我们这些对星空充满好奇的读者，一步步走进天文学的奇妙世界。主编蒲佳意老师以其丰富的STEM教育经验，为我们呈现了一本既专.业又易于理解的天文科普读物。 𐟓˜ 书中的内容丰富多彩，从太阳系行星的介绍到星系的奥秘，再到行星运动的规律，每一章节都像是一节精彩的天文课。是知识的传递，更是一次心灵的触动，让我们对头顶那片浩瀚的星空充满了无.限的遐想和探索的欲.望。 𐟔�炦𕋦˜Ÿ空是一种与宇宙对话的方式。《星空笔记》教会我们如何通过观测来辨识常见的星座，如何记录星体的位置、亮度和颜色等特征，甚至如何计算行星的公转周期。这些实践活动让我们的观星之旅变得更加有趣和有意义。 𐟓Š 数学是天文学的灵魂，书中对数学的应用让我印象深刻。通过对三角函数的运用，我们可以计算出金星东大距的樶大高度角；通过对火星冲日周期的观察，我们可以推算出火星的公转周期。这些数学计算锻炼了我们的思维能力，也让我们对宇宙的运行有了更深刻的理解。 𐟌 书中的图片和图表非常精美，每一张都像是精心挑选的艺术品。为我们提供了视觉上的享受，更是对天文现象的直观展示。图文并茂的方式，让复杂的天文知识变得简单易懂，即使是天文初学者也能看得懂。 𐟌Ÿ 《星空笔记》是一本为青少年量身打造的天文启蒙书。提供了丰富的天文知识，激发了年轻一代对科学的好奇心和探索欲。这本书是孩子们了解宇宙、探索星空的良师益友。 𐟓– 翻阅读这本书，感受着宇宙的浩瀚和Shen秘，每一颗星星、每一个星座都充满了故事。天文不只是一门科学，它更是一种生活，一种对未知世界的无.限向往。让我们一起翻开这本书，开启一段奇妙的星空之旅吧！「星空笔记」「天文科普」「探索宇宙」

𐟓š 教育分享：Plot函数与坐标系详解在教育领域，Plot函数是一个非常强大的工具，尤其在绘制直角坐标系中的曲线时。以下是一些关于Plot函数的基本使用方法和注意事项：直角坐标系中的Plot函数 𐟓Š 定义坐标点：首先，你需要定义每个点的x和y坐标。对于实向量和实矩阵，Plot函数会按列绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。例如，你可以使用红色实线绘制n个坐标点，或者使用蓝色实心线绘制's'缺省的情况。同维矩阵与向量：如果你有同维的矩阵或向量，Plot函数会按照矩阵的列数绘制曲线条数。这样可以方便地绘制多条曲线。多条曲线：你可以使用多个三元组来绘制不同的曲线。每个三元组的结构和作用与Plot函数相同，不同三元组之间没有约束关系。标题、粗细和范围 𐟎芦 ‡题设置：你可以使用title函数来添加标题，这样可以让你的图形更加清晰和易读。粗细调整：通过调整线型和点型（例如'b*-'和'li;ewidth',5,'markersize',10），你可以改变曲线的粗细和点的大小。范围修饰：你还可以使用其他修饰功能，如极坐标（polar）、填充（fill）、条形图（bar）和茎图（stem）等，来进一步美化你的图形。数据点与函数绘制 𐟓ˆ fplot函数：这个函数可以用于绘制一元函数，它会自动将自变量区间等距离划分，忽略重要特性。内部自适应、平稳、稀疏、剧烈和细密的数值表达式和符号表达式都可以使用fplot函数来绘制。总结 𐟓 Plot函数是一个非常灵活的工具，它可以让你在直角坐标系中绘制各种曲线。无论是实向量、实矩阵还是一元函数，Plot函数都能帮你轻松搞定。记得在使用时注意坐标点的定义、曲线的粗细和范围修饰，这样你的图形会更加美观和易读。

老外地铁上必看！深度学习入门经典《The Little Book of Deep Learning》是一本由Fran㧯is Fleuret撰写的深度学习入门书籍。这本书旨在为拥有STEM背景的读者提供简短的介绍，帮助他们理解用于图像生成和语言理解的标志性AI模型。作者Fran㧯is Fleuret是日内瓦大学机器学习小组的负责人，也是洛桑联邦理工学院的兼职教授。他还是Idiap研究所的外部研究研究员，以及Neural Concept SA的联合创始人。这本书涵盖了深度学习的基础知识，包括机器学习、高效计算和模型训练等主题。它详细介绍了深度模型的各个组成部分，如不同的层、激活函数、池化、dropout、归一化层、跳跃连接和注意力层等。此外，书中还探讨了多种深度学习架构，如多层感知器、卷积网络和注意力模型。它还涉及了深度学习在多个领域的应用，包括图像去噪、图像分类、目标检测、语义分割和语音识别等。

S1复习笔记：轻松掌握所有知识点！嘿，小伙伴们！马上就要上考场了，是不是有点紧张？别担心，我来帮你们整理了一份超详细的S1复习笔记，绝对让你看完后不再慌张！位置与分布 𐟓Š 离散数据：找中位数（median）奇数个数据：median = Q2 偶数个数据：median = (Q2 + Q2) / 2 找Q1和Q3 奇数个数据：去掉Q2，前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 偶数个数据：前半部分的median是Q1，后半部分的median是Q3 连续数据：用线性插值法找Q1、Q2、Q3 五数概括（Boxplot） Range = Max - Min IQR = Q3 - Q1 五数：Min、Q1、Q2、Q3、Max 如果有异常值（outlier），标记为㗊方差与标准差 𐟓ˆ 方差（variance）和标准差（standard deviation）的公式 Var(x) = E[(x - E(x))^2] StdDev(x) = sqrt(Var(x)) 编码 𐟒𛊧𚿦€祛ž归方程：y = a + bx 比较两组数据 𐟓Š 比较中位数，因为它是最常用的平均指标比较范围（range）或IQR，它们反映了数据的离散程度数据更集中还是更分散？解释一下数据可视化 𐟓Š 直方图（Histogram）频率密度 = 频率 / 类宽度（class width）面积与频率成正比，面积 = 类宽度 x 高度茎叶图（Stem and leaf plot）按照离散数据的方法找Q1、Q2、Q3 偏态分布（Skewness）方法1：判断分布类型方法2：利用对称性判断方法3：模式（mode）、中位数（median）、平均数（mean）的关系方法4：计算3(mean - median) / standard deviation 概率论 𐟎𒊧‹짫‹事件：P(A and B) = P(A) x P(B) 互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) 非互斥事件：P(A or B) = P(A) + P(B) - P(A and B) 条件概率：P(A given B) = P(A and B) / P(B) 相关性与回归分析 𐟓ˆ 线性回归方程：y = a + bx PMCC/r = Sxy / sqrt(Sxx * Syy) 离散随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(x) = x * P(x)) 方差（Variance）：Var(x) = E[(x - E(x))^2] 累积分布函数（Cumulative distribution function）：F(x) = P(X ≤ x) 连续随机变量 𐟎𒊦œŸ望值（Expected value）：E(ax + b) = aE(x) + b 方差（Variance）：Var(ax + b) = a^2Var(x) 离散均匀分布：P(W = w) = 1/n，对于w = 1, 2, ..., n 找P(2 < W < 3.5)，只需看W的取值范围找E(X)，不等分的情况下，X = 5 - 2W 找P(X < W)，或者P(X > W) 最后的小贴士 𐟓 记住这些公式和概念，多做练习题，考试当天保持冷静，你一定能取得好成绩！加油，小伙伴们！𐟒ꀀ

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