2021 update: 这篇写的是真的乱》。。

目录Content Table..ItemList:
1. Deduction vs Induction 【数学】
2. 记忆曲线 Task Priority 任务安排 时间管理
3. 用户交互原理，如何使用户爱上使用【沉迷】 (实际上本质依照神经学原理 reward机制)
4. ML数学基础
5. Python3用法 cheatsheet 速查表 （只有一页、详见菜鸟教程runoob.com）
[脑神经学]【在难吃的健康谷物里放一点5%糖 尝甜味-stimulus激励】

想了一下直接开连续三个post好了， 含:系统性学习和研究CS软件层编程思维的【初步尝试】（后续慢慢加）
目前正在编写中, 仅限蒟蒻笔记 > $\large\texttt{重复练习}$ 食用，不做对外讲解作用🤞

to my defense 我的帖子只是临时想法，暂没有精炼出完整的一套论述【方法论】和【proofread查验】过后去除不相关信息。暂时可称之$\underline{大杂烩}$

与其他友人很专业的Concentrate on main thesis的不太一样0-0

①随手写

②广泛阅读

2020.10月 以上

2020.10.27

3 TASKS:
$1.$ exam 01
$2.$ exam 02
$3.$ exam 03
优先级卡片
mac虚拟Windows，Pc装BigSur，mac虚拟Win虚拟Linux，mac强行配置linux，等等……Linux或服务器可以虚拟mac么

【2021.12】 这是csapp里讲的一种抽象0=0！！赛高

$\color{cyan}{国庆截的神奇的预言家}$

似乎可以尝试$\huge{艾宾浩斯曲线}$ 关键key is【重复复习，重复练习 practice makes perfect】, 图论搜索十种算法三大类问题，和动态规划DP/数学向模拟问题

$\color{#66ccff}{p/q2-q4!}$【$\large{为什么要用规律？}$】就怕你忘记了的时候，好用规律找回来，随机数生成密码
$\color{#00ccff}{\texttt{ppnn13%dkstFeb.1st}}$[飙泪笑]【娉娉袅袅十三余，豆蔻梢头二月初。】

Skinner Box 交互设计 【行为心理】

结论前置：要对有用的进行刺激reward来促进形成反射【习惯】->easier to maintain 状态 【人脑是进化成习惯做熟悉的事情，越做越好，记忆和条件反射（之和约=熟练度/技术力）】

概率型奖励 让用户上瘾

概率、赌博让用户上瘾

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简单易懂的前两章真让人愉悦😁

机器学习ML ($\color{pink}{\underline{圣经等}}$の)《白板推导》 notes

2 数学基础

Page 6

以上是前两章 主要是些显而易见的统计理论中的数学逻辑(根基)

目前来自$\color{pink}{课代表}$的笔记，日后我再上传我自己写在pad上的（核心内容一致，望细节附上）

########################################################################

下面是python(伪)常用函数，我自己再单独打一遍来加深印象，[显示效果很渣]，我懒得排版了，见谅。
由于crashcourse速成课这本书过于basic，现改为Effective Python 90 Ways Py3.8 最新版本 具体科学库如Numpy pandas单独看对应的书 XMind思维导图和源码ipynb —【exercise习题】(不练等于白学，检验学习成果!!)

Effective Python版：

待续
12月每日一篇知识点

crashcourse原版
新手专属reminder:

PyCharm默认输出路径 working directory，scratch草稿的话在草稿里，项目的话在项目文件夹里，详细见Option

来自Crash course 2nd版 后续会加菜鸟教程的

《List》

创建： bikes = [‘trek’, ‘redline’, ‘mercedes’]
第一项 bikes[0] 最后一项 bikes[-1]
遍历整个表 for item in bikes: print(item)
给表加个项 bikes.append(‘宝马’)
数字表：

squares = []
for x in range(1,233):
    squares.append(x**2)

简写Comprehension squares = [x**2 for x in range(1,233)]
分割Slice a list

finisher = ['a', 'b', 'c', 'd']
first_two = finisher[:2]

复制表
newlist = bikes[:]

Tuples
同list 不过表里东西不能变，dimensions = (1920, 1080)

Dict 字典

类似hashmap
创建： alien = {‘color’:’green’, ‘points’:5}
读表： print(“外星人颜色是” + alien[‘color’])
加一项(key:value) alien[‘Xaa’] = 23 加了'Xaa':23这一项
遍历：

Dict = { 'eric' : 17, 'ever' : 4}
for name, age in dict.item():
    print(name + 'is' + str(age))

<INPUT> 输入
n = input() 或者 num = int(input()) 或者 map(int, input())
·默认保存为string字符串类型

函数def

def G5():
    print("UCL sucks")

传参

def G5(Times):
    print("UCL sucks" + Times + "Times")

G5(100)
KCL sucks 100 Times #

参数默认值 一会儿再写

返回数值

<Class> Object对象 (及其信息)

class Dog():
    """这是狗"""
    def __init__(self, name):
        """初始化狗Object"""
        self.name = name
    def sit(self):
        """模拟坐"""
        # 可加一个坐的具体操作
        print(self.name + "is sitting.")

mydog = Dog('Peso')
print(mydog.name + "is a great dog!")
> 'Peso is a great dog'
mydog.sit()
> 'Peso is siting'

文件

暂留空

<Exception> 意外(例外情况)

抓取例外Catching an exception

prom = "How many tickets do you need?"
numTickets = input(prom)
try:
    numTickets = int(numTickets)
except ValueError:
    print("Please try again")
else:
    print("Your tickets are printing")

第二页：

<Lists> 列表

users = [‘val’, ‘bob’, ‘mia’, ‘ron’, ‘ned’]
修改元素 users[0] = ‘valerie’
删除元素 del users[-1] 或者按元素删: users.remove(‘mia’)

第三页：

第四页：

后续页：

<Matplotlib> 感觉和R里ggplot挺像

<Plotly> https://www.bilibili.com/video/BV13E411Z7XH 灯笼的讲解
数据可视化工具，这个系列视频一共3讲，内容分别是：
第1讲：scatter、bar chart和histogram的画法
第2讲：通过graph_objects和plotly.express画点，以及3D曲线的画法
第3讲：3D曲面和地图的画法

字体显示效果…可能需要 $\color{grey}{\textbf{B} \color{red}{\huge\texttt{I}} \large{G}}$字体

-- 抄自大佬 作为LaTeX学习用
$$ \small\texttt{这}\huge\texttt{个} _ {\small\texttt{是}^{\large\texttt{蒟}\small\texttt{蒻}}}^{{\small\texttt{刚学}\large\texttt{contest}}}\huge\texttt{但}^{\large\texttt{即}{\small\texttt{使}}} _ {\normalsize\text{是这样}}\texttt{也}^{\small\texttt{要}\normalsize\texttt{用}\texttt{文} _ {\texttt{本}}} _ {\scriptsize\texttt{嚷嚷道}}\texttt{暴搜！} $$

LaTeX多行显示(如矩阵,大括号公式)和箭头使用样例

$\text{事情A} \Rightarrow \text{A的同事或者consequence}$
$\Downarrow$
$\text{A的小弟}$
√✅☑✔

图论, 《最短路类》问题：

spfa算法是bellman_ford的优化版本, 队列版本，bfs实现
优化的是dist[b] = min(dist[b], dist[a]+w)
因为只有dist[a]更新之后变小, dist[b]更新之后才有可能变小
需要st[i]数组，保证队列里面只有一个i;

? (与常见func的arguments的help手册) : 0 ，将对notes进行reference