《Python数据科学手册》是Jake VanderPlas撰写的一本针对数据科学和机器学习工具的权威指南，特别适合已经熟悉Python编程的科学家和数据分析师。这本书的2023年版全面更新，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析的核心工具。 1. **IPython与Jupyter**: IPython是一个交互式计算环境，而Jupyter Notebook是基于Web的界面，让科学家能够以交互方式编写和展示代码、数据和可视化结果。这两个工具结合，为数据科学家提供了强大且灵活的工作平台，支持多语言，便于合作和文档记录。 2. **NumPy**: NumPy是Python的一个核心库，提供了多维数据结构`ndarray`，用于高效存储和处理大型数组数据。NumPy还包含数学函数库，支持向量和矩阵运算，是进行数值计算的基础。 3. **Pandas**: Pandas是构建在NumPy之上的数据处理库，其DataFrame对象提供了一种高效的方式来组织和操作结构化或标签数据。DataFrame允许用户轻松地清洗、转换和合并数据，非常适合进行数据预处理工作。 4. **Matplotlib**: Matplotlib是Python最常用的绘图库，支持创建各种静态、动态和交互式的可视化。它提供了一套类似于MATLAB的API，可以绘制2D和3D图形，并支持自定义颜色、样式、标签等元素，满足复杂的数据可视化需求。 5. **Scikit-Learn**: Scikit-Learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供了大量预包装的算法，包括监督学习（如分类、回归和聚类）和无监督学习方法。Scikit-Learn的API设计简洁，使得构建和评估机器学习模型变得简单。 6. **其他相关工具**: 除了上述工具，书中可能还会涵盖其他辅助工具，如用于数据处理的Pandas扩展库（如Dask、Pyspark），用于统计分析的Statsmodels，以及用于深度学习的TensorFlow和Keras等。 通过本书，读者将能够： - 学习如何利用IPython和Jupyter Notebook进行高效的数据探索和分析。 - 掌握NumPy和Pandas进行数据存储、清洗、转换和操纵的技巧。 - 使用Matplotlib创建各种图表，以视觉方式表达数据。 - 了解并应用Scikit-Learn构建机器学习模型，包括训练、验证和优化模型。 - 探索和整合其他相关工具，以扩展Python数据科学工具箱。 Jake VanderPlas，作为本书的作者，拥有丰富的经验，他在Google Research担任软件工程师，专注于开发支持数据密集型研究的工具，包括Scikit-Learn在内的Python库，确保了书中的内容既实用又前沿。这本书是Python数据科学家必备的参考资源，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。

高密度脉冲电流作用下细晶粒热影响区的形成和热疲劳性能，林化强，赵宇光，本文研究了高密度脉冲电流作用下热作模具钢试样热影响区的形成机理和规律，通过分析脉冲电流作用后热影响区组织和性能分析，探讨

高密度脉冲电流作用下热作模具钢温度场和应力场的模拟，林化强，赵宇光，本文利用ansys软件模拟了脉冲电流下热作模具钢温度场和应力场的分布，分析了脉冲电流参数对温度场和应力场的影响

Categories is a mathematical language develped after set theories. I is a basic language for new branches in mathmatic for a few decades. In addation, it is helpful to research in theoretical physics.

ATL Internals: Working with ATL 8 (2nd Edition) 中的配套源码。

好多人都说找不到Working Model的教程，好人做到底，再发教程。

Semantic web for the working ontologist 2020年版本 effective modeling for linked data, RDFS, and OWL

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清晰pdf ,这是第二部分。 ATL的发明人Jim Springfield亲自作序推荐 四位顶尖的Windows编程专家倾力合作，绝对经典再现 COM、ATL开发人员的必备宝典 深入分析ATL实现COM内幕细节，展示COM应用中的各类漂亮技巧 本书主要介绍了ATL技术的原理、内部实现和应用技巧，由当今4 位顶尖的 Windows技术专家联合撰写。全书内容丰富，深入浅出，主要涵盖了ATL内部架构和实现方法、运用向导简化ATL开发、C++/COM/ATL中字符串的使用技巧、理解并正确实现IUnknown、

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