Winner Take All

吴存根 18518297168 IT系统集成 · 7.6/10

一、Sam Groom实在聪明而有趣。二、自己实在无知浅薄。三、无论什么时候都不要放弃学习知识。

Sher珏 · 9.9/10

你把始皇帝写的跟疯狗一样，能不能停一下，就是在无尽的打怪之中飞速生长，一路往后咬，别这么着急行不行

seven司長 · 8.8/10

20210503看完《Winner Take All》，编剧的“最少必要知识原则”，这个学习观念不错。 对Python包中变量__all__说清楚了，好多其他教材是没说的； 对生成器和迭代器也讲述的比较清楚； 推荐了logging模板，但没展开，然后补上一句：“高手都是自学的”，我也只好赞成了； 在Numpy模块，深入浅出地讲解了“爱因斯坦求和约定”和功能强大的einsum()，不但能“降维求和”，还能用于矩阵乘法等； 对于矩阵的点乘法，a1@b1，亦可表示为np.einsum("ij,jk->ik",a1,b1)； 又如2个(2,2)向量点乘操作，a*b或np.multiply(a,b)，亦可表示为np.einsum("ij,ij->ij",a,b)，其他维度亦可类似操作； 又如np.einsum("ij->ji",arr)可实现向量的转置，等同于np.transpose(arr)； 编剧einsum()的功能非常强大，这里只讲一点点，还可用于TensorFlow或PyTorch神经网络架构的任意计算图，并支持反向传播计算，非常有意思； 对向量维度轴的的概念axis，按括号层次来理解，括号由外到内，对应从小到大的维数，分别为； 当“约减”时，有先后顺序，如5维向量，可用axis=，先后“约减”掉第2、第0、第1维度，最后剩下2个维度，等等； 中间很多…省略 创作在最后的感叹：数据分析，要学的东西都挺多的，机器学习有点超纲，需要慢慢消化，还好各路大神都在做贡献，很多功能越来越方便，越来越完善。

人生的旋转木马 · 5.5/10

这个故事的人物性格刻画太绝了，想象力，语言词汇，结构，全文没一句废话，辛大一直都在进步！关于故事情节就不多嘴了，别人家的喜怒哀乐，如果更的快点会更过瘾

阿波罗 · 8.8/10

人生如戏，“各人有各人的泥潭”，生活的考验和照拂永远不会缺席。

龙龙 · 2.2/10

谁说站在光里的才是英雄! 感谢患者和医护人员们，你们努力与病魔的样子很美!也给了我们极大的前行力量!

🌸Miss徐 · 4.4/10

终于看完了，起先被主人公的聪明伶俐所吸引，但越往后，他对女人的态度，对国家的影响，包括他最后的决定，有那么点失望。感觉像一个有知识的韦小宝，还当了皇帝！既然他是穿越而去，就更应该知道改变历史的意义，就更不应该这样做

城南中学初一32班 吕老师 班主任 · 2.1/10

男女天生就不是平等的，身体的特殊也造成了女性在婚姻、恋爱中的弱势。