Gloomymoon

Try not. Do or do not. There is no try.

The Data Science Task Force: Mission DPSIA

数据隐私、安全、完整性和安全分析（DPSIA）关于隐私、安全和诚信的问题是相互交织的，也就是说，他们与所有知识领域的能力都相关。因此，该知识领域较其他知识领域更大，这里将其组织成子知识领域，子知识领域内再细分子领域。数据隐私（DPSIA/DP）数据科学家在获取、处理和生成数据是，因能够考虑数据隐私问题及其相关挑战，应当认识到在共享和保护敏感信息之间的权衡、国内和活期隐私权如何影响公司收集存......

Posted by Gloomymoon on 2023-12-31

The Data Science Task Force: Mission DM

数据挖掘（DM, Data Mining）数据挖掘的核心是对数据进行处理、分析和展示，以获得有价值的信息。一个重要的先决条件是准备好适当与手头的任务相关的高质量的数据。基本的分析类型包括聚类、分类、回归、模式挖掘、预测、关联和离群点检测，并注意数据的不同形态，包括时间序列数据和网络数据。这些概念中的许多都取决于数据的邻近度概念。范围能力数据挖掘及与数据准备......

Posted by Gloomymoon on 2023-12-17

The Wandering Chinese Sci-Fi Movies

意识形态的阵地，我们不去占领，人家就会去占领。 0 赞！大赞！《流浪地球2》是一个很“奇怪”的片子，是科幻片或灾难片，但又不单纯是科幻片或灾难片，因为其中某些桥段和场景是非常能够引发中国人民的共鸣，就像我一刷回来和朋友安利的时候说的：这几乎就是最近三年的历史总结篇，是包裹了科幻外衣的政治宣传片，后续如果没有国家队下场撑腰才是见了鬼了。果然。关键词：中国式赛博朋克、虚拟现实、人工智能觉醒......

Posted by Gloomymoon on 2023-01-29

The Data Science Task Force: Mission DG

数据获取、管理和治理 Data Acquisition, Management, and Governance(DG)作为数据科学的基础，数据需要获取、整合和预处理。这是一个确保数据的数量和质量的重要步骤，可以提高后续的数据处理工作的有效性。因此，数据科学家必须了解数据获取和治理的概念和方法，包括数据塑造、信息提取、信息整合、数据还原和压缩、数据转换以及数据清洗。在我们日益依赖数据的数量和质......

Posted by Gloomymoon on 2022-12-17

The Data Science Task Force: Mission CCF

计算和计算机基础 Computing and Computer Fundamentals(CCF)现代数据科学高度依赖计算技术和计算机设备：收集和存储数据、分析数据、展现分析结论、以及分析结果落实到应用系统中。因此，数据科学家应当在一个较高层次理解操作系统结构、文件系统、编译原理、网络，记忆与之相关的安全问题。注1：本知识域中的很多内容取自于CS2013。注2：本知识域的大多数能力旨在表明......

Posted by Gloomymoon on 2022-12-17

Nokia The Very Beginning of Game Phone

Nokia: The Very Beginning of Game Phone “My eyes are open.”——Far Seer 0 开天辟地当我的第一个手机阿尔卡特ot700那被人诟病的通话/挂断按键脱落2次以后，不得不开始寻觅新的替代者。直到有一天看到某位同事（他现在是大老板了），用一种很奇葩的姿势打电话，惊鸿一现，眼界大开。那还是在手机刚刚普及的2004年，3年前发售......

Posted by Gloomymoon on 2021-12-17

A Guide To Information Graphics I

A Guide to Information Graphics: Part I0 Introduction我们已进入数据驱动时代，数据图表已经和文字一样随处可见，但是浮夸的修饰和冲突的配色使得很多图表反而无法有效传递其蕴含的讯息。随着计算机技术普及，人人都能够制作数字化图表，但是现有知道如何制作出色的图表。我们看到使用过多视觉修饰例如强烈对比的配色、3D效果来让图表美观，却忽视了应该表达的信......

Posted by Gloomymoon on 2021-09-21

The Data Science Task Force: Mission BDS

大数据系统 Big Data Systems(BDS)“大数据”一词特指数据量非常大的计算机系统，例如包含无法在单一服务器上存储的视频、图像、手写体等文件。此类系统进入了规模问题：如何存储海量的数据，如何确保数据是高质量的，如何以高效的方式处理数据，以及如何有效地洞察数据。本章节将详细讨论规模问题、数据存储、高性能计算和复杂理论等主题。讨论内容包括一系列通常用于解决大规模计算的技术，由于技术......

Posted by Gloomymoon on 2021-09-21

The Data Science Task Force: Mission AI

人工智能 Aritficial Intelligence(AI)人工智能（AI）包括建模和模拟等多种被视为智能的人类能力的方法。关键主题包括感知、表征、学习、规划以及利用知识和证据进行推理。为构建AI系统而建立的概念和方法在数据科学中颇有助益。例如，数据科学家创建并使用知识图谱中如语义本体等概念；计算机视觉算法可用于分析图像数据；语音和自然语言处理算法可应用于分析语音或文本数据。机器学习算......

Posted by Gloomymoon on 2021-02-28

The Data Science Task Force: Mission AP

分析和展示 Analysis and Presentation(AP)人机交互接口是为用户提供了与计算机系统交互的媒介，其质量会影响计算机系统的可用性，其形式包含了各种技术：动画、可视化、模拟、语音、视频、识别（人脸、手写等）和图形。对于数据科学家来说，了解各种技术的可行性以及能够酌情采用是非常重要。可视化技术通过使用各种形式的图形和图表，使数据易于理解，也大大有助于协助诸如聚类和分类等任务......

Posted by Gloomymoon on 2020-12-27