包含《 UCI数据分析2020-2021》的作业

概率论哈佛书籍，入门级的，没有涉及测度论，但讲解非常细致透彻，关键是实例丰富，并且会讲述概率论发展的历史，看了真的是受益良多。

Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications A Machine Learning Approach Kai Hwang 17

对黄永刚老师单晶塑型UMAT子程序进行修改，使之能够进行二维晶体塑性分析

哈佛大学经典 概率论教材，概率论导论《Introduction to Probability》 by. Joseph K. Blitzstein and Jessica Hwang，深入浅出，难得的一本好书。

概率导论这本书产生于著名的哈佛统计学讲座，该书提供了基本的理解统计学、随机性和不确定性的语言和工具。它采用了多种多样的应用和实例，从偶然性与悖论到谷歌网页排名与马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）等。该书还探讨了其他一些应用领域诸如基因学、药学、计算机科学和信息理论等。纸质书版本还包括了提供免费访问电子书版本的代码。作者通过采用真实世界的例子以一种易理解的方式和激发的理念来呈现内容。整本书中，作者都采用故事来揭示统计学中的基本分布之间的联系并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。本书包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R软件来完成相关仿真和计算的方法，这