数据科学小站 Data is All, ALL is Data

序

用知乎体来回答这个问题，持续整理中

先假设啥好的软件都没有，我们先来想想一个优秀的科学计算软件需要哪些东西。

1. 编程简洁但又能进行一定的自由定制，比如写一个自己行业所需要的工具箱之类的

2. 速度快，能适应越来越大的数据流

3. 具有可视化功能，可以绘制丰富的图表

那应该怎么设计软件？

1. 设计各种高级的数据类

   1). 支持字符串和数组的向量类型，在MATLAB中两者是分开来的

2. 数据类的基本操作或者函数，初始化，索引，切片，逻辑索引，逻辑判断，赋值，

3. 简单的数据生成，如数列，特殊矩阵等

4. 控制流

5. 绘图

6. 丰富的函数库，线性代数，概率，图像处理，IO，时间序列，机器学习常用算法

7. 外部接口，混合编程

前言

1、 一个不推荐自己编程，高度优化的面向对象的静态统计语言 2、因为其在参数使用上采用=赋值，所以通常的对象赋值则用符号 <-

数据结构

最底层的数据结构为：字符，数字，整数 ...

持续更新中，先欠着

很多算法都要计算各个样本之间的距离，根据样本数据空间的不同，所采用的距离也五花八门。本文的目的就是对常用的距离度量做一个总结。 虽然网上已有一些总结，但是本文想从测度论角度重新考虑这个问题。

(还是继续欠着吧，没时间啊)

今天听闻Shadowsocks被封了,之前好几个可用的Google学术替代方案也逐渐无效了。。。正如本文说的一样,他们都将消逝在我们的记忆中。本文原作者小海,发表于2014/11/25. 颇有感触，转载于此。

几年前，我曾经嘲笑过某科技界大佬。当时他说：也许90后、95后会慢慢不知道谷歌是什么网站。

那一年，这对于我来说简直就是世界上最好笑的笑话。谷歌，全世界最卓越的互联网公司，活在互联网的一代中国人，会不知道他们的网站？

今天，我收回这句嘲笑。因为这件不可能的事，它慢慢变成了现实。

没有人再关注什么谷歌不谷歌。对他们来说，百度也蛮好用的，反正他们几乎没用过谷歌。没有谷歌又怎样？大家还是开心的刷微博，看微信，听歌，看娱乐节目。对于从来就不知道谷歌的人来说，少了谷歌又有什么影响？

多年前，我们也是可以登陆facebook的。其实这个网站和校内一样，也挺蠢的。可在上面你能看到老外们的生活，可以轻易的跟一万公里以外的人互相拜访，可以看到很多根本不会开到校内的主页。你用汉语回复，下面跟你聊起来的可能是香港仔，可能是台湾人。你用英语回复，说不定有比你英语用的更蹩脚的寂寞的北欧人来跟你搭讪。你感觉地球真的变成了地球村 ...