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时间：2015-03-02 08:49
MineCraft 同人之曲 - 歌单 - 网易云音乐
MineCraft 同人之曲
ＭＣ同人曲，还有红石音乐改的神曲，其中也有被C418魔改过的，但没在《minecraft》专辑里的音乐。
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网易公司版权所有(C)杭州乐读科技有限公司运营：&blockquote&&i&该回答分为两个部分，前半部分为机器学习所需数学基础概览和简要介绍，后半部分为数学与统计学相关公开课推荐和相关介绍。希望这个答案对于大家学习数学与机器学习有所帮助。&/i&&/blockquote&&p&机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从数据中的迭代学习去发现能够被用来构建智能应用的隐藏知识。尽管机器学习和深度学习有着无限可能，然而为了更好地掌握算法的内部工作机理和得到较好的结果，对大多数这些技术有一个透彻的数学理解是必要的。&/p&&br&&img src=&/v2-91ff3f84b4cbe6498263e_b.png& data-rawwidth=&954& data-rawheight=&513& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&954& data-original=&/v2-91ff3f84b4cbe6498263e_r.png&&&p&&i&逻辑回归和神经网络的代价函数的计算方法&/i& &/p&&p&&b&第一部分：你需要什么水平的数学？&/b&&/p&&p&当你尝试着去理解一个像机器学习（ML）一样的交叉学科的时候，主要问题是理解这些技术所需要的数学知识的量以及必要的水平。这个问题的答案是多维的，也会因个人的水平和兴趣而不同。关于机器学习的数学公式和理论进步正在研究之中，而且一些研究者正在研究更加先进的技术。下面我会说明我所认为的要成为一个机器学习科学家/工程师所需要的最低的数学水平以及每个数学概念的重要性。&/p&&p&1. 线性代数：我的一个同事 Skyler Speakman 最近说过，「线性代数是 21 世纪的数学」，我完全赞同他的说法。在机器学习领域，线性代数无处不在。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中所使用的优化方法所需要的。令人惊奇的是现在有很多关于线性代数的在线资源。我一直说，由于大量的资源在互联网是可以获取的，因而传统的教室正在消失。我最喜欢的线性代数课程是由 MIT Courseware 提供的（Gilbert Strang 教授的讲授的课程）：&a href=&///?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ocw.mit.edu/courses/mat&/span&&span class=&invisible&&hematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&2. 概率论和统计学：机器学习和统计学并不是迥然不同的领域。事实上，最近就有人将机器学习定义为「在机器上做统计」。机器学习需要的一些概率和统计理论分别是：组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯）、 矩母函数 （Moment Generating Functions）、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。&/p&&p&3. 多元微积分：一些必要的主题包括微分和积分、偏微分、向量值函数、方向梯度、海森、雅可比、拉普拉斯、拉格朗日分布。&/p&&p&4. 算法和复杂优化：这对理解我们的机器学习算法的计算效率和可扩展性以及利用我们的数据集中稀疏性很重要。需要的知识有数据结构（二叉树、散列、堆、栈等）、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。&/p&&p&5. 其他：这包括以上四个主要领域没有涵盖的数学主题。它们是实数和复数分析（集合和序列、拓扑学、度量空间、单值连续函数、极限）、信息论（熵和信息增益）、函数空间和流形学习。&/p&&p&本文主要目的给出一些善意的关于数学在机器学中的重要性的建议，一些必需的数学主题。基本的吸纳觉条件是本文所描述的数据分析，你可以在掌握更多的技术和算法的过程中学习数学。&/p&&br&&p&&b&第二部分：什么样的课程适合你？&/b&&/p&&p&为了帮助你浏览这些课程，我将课程分为初级、中级以及高级三类，分别针对不同学习者。在深入学习前，请选择你的数学专业水平。我添加了修习每个课程之前必须做的功课，以资参考。&/p&&p&学习完预备课程才能更好地理解后续课程，这样的课程很少。所以，你一定要确定了解这些课程主题或者上过这些课。&/p&&p&接着读，找到适合你的课程！&/p&&p&内容目录：&/p&&ul&&li&初级数学水平/统计学&/li&&li&数据科学数学技巧&/li&&li&描述统计学入门&/li&&li&推论统计学入门&/li&&li&概率和数据入门&/li&&li&无处不在的数学：有限数学应用&/li&&li&概率：基础概念&离散随机变量&/li&&li&数学生物统计学训练营 1&/li&&li&线性代数应用 第一部分&/li&&li&数学思维入门&/li&&li&中级数学水平/统计学&/li&&li&贝叶斯统计学：从概念到数据分析&/li&&li&博弈论 1&/li&&li&博弈论 2 ：高级应用&/li&&li&数据科学的高级线性模型 1：最小二乘&/li&&li&数据科学的高级线性模型 2：统计线性模型&/li&&li&线性模型和矩阵代数入门&/li&&li&运动中的数学&/li&&li&高级数学水平/统计学&/li&&li&离散优化&/li&&li&基因组数据科学统计学&/li&&li&大数据应用的生物统计学&/li&&/ul&&p&&b&初级水平的数学和统计学&/b&&/p&&p&1. 数据科学数学技巧（Data Science Maths Skills）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/datasciencemathskills& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/data&/span&&span class=&invisible&&sciencemathskills&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：杜克大学（Coursera）&/p&&p&如果你是个初学者，数学知识十分有限，那么，这个课程很适合你。课程中，你会了解许多代数概念，比如集合论、不等式、函数、坐标几何、对数以及概率等等。&/p&&p&这个课程会带你浏览数学科学所需的所有基础数学技能并打下坚实基础。&/p&&p&课程开始时间为 2017 年 1 月 9 日，授课老师来自杜克大学。&/p&&p&预备知识：基础数学知识&/p&&p&2. 描述统计学入门（Intro to Descriptive Statistics）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///course/intro-to-descriptive-statistics--ud827& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/course/intr&/span&&span class=&invisible&&o-to-descriptive-statistics--ud827&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：Udacity (Coursera)&/p&&p&对于想要学习统计学的初学者来说，Udacity 的这门课是非常好的入门指南。内容有趣、实用，而且有很多实例。描述统计学首先会让你熟悉各种统计学和定义。然后教授统计学概念，比如集中趋势（central tendency）、可变性（variability)、标准正态分布以及取样分布。这门课并不需要你提前掌握一些统计学知识，现开放注册。&/p&&p&预备知识：无&/p&&p&3. 推论统计学入门（Intro to Inferential Statistics）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///course/intro-to-inferential-statistics--ud201& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/course/intr&/span&&span class=&invisible&&o-to-inferential-statistics--ud201&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：Udacity（Coursera）&/p&&p&学完描述统计学后，就该学习推论统计学了。本课程仍然延续了实用的授课方式。&/p&&p&课程中，你会学到诸如估算（estimation）、假设检验、t 检验、卡方检验、单向方差分析、双向方差分析以及相关、回归等统计概念。&/p&&p&每个主题后面还配有习题集和小测试。课程结束后，你还能在真实数据组上测试学习情况。课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：完全理解描述统计学（Descriptive Statistics，即上面的第 2 个推荐）&/p&&p&替代课程：《统计学：打开数据世界之门（Statistics: Unlocking the World of Data）》，一个为期 6 周的匹兹堡大学的课程（edX）。地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/statistics-unlocking-world-data-edinburghx-statsx%23%21& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/statisti&/span&&span class=&invisible&&cs-unlocking-world-data-edinburghx-statsx#!&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&4. 概率和数据入门（Introduction to Probability and Data）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/probability-intro& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/prob&/span&&span class=&invisible&&ability-intro&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：杜克大学（Coursera）&/p&&p&本课会带你使用 R 和 RStudio 接触数据视觉化和数值统计。&/p&&p&首先带你掌握概率和数据挖掘基本概念，开始对课程有个基本了解。然后，分别解释不同主题下的各个概念。最后会使用真实数据集，通过一个数据分析项目测试你的学习情况。&/p&&p&授课人是来自杜克大学的统计学教授，也需要你预先掌握专门的 R 统计学知识。如果希望为了研究数学科学而学习 R，那么，这门课程不容错过。课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础统计学和 R 知识。&/p&&p&5. 无处不在的数学：有限数学应用（Math is Everywhere: Applications of Finite Math）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///math-is-everywhere-applications-of-finite-math/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/math-is-every&/span&&span class=&invisible&&where-applications-of-finite-math/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&授课周期：1 周&/p&&p&授课：戴维森分校（Udemy）&/p&&p&课如其名，讲授无处不在的数学，从愤怒的小鸟到谷歌。以有趣的方式讲授应用中的数学概念。&/p&&p&课程中，你会学到如何使用线式方程（equation of lines）来创造计算机字体、图论如何在愤怒的小鸟中扮演重要角色、线性系统如何为一个运动团队的表现建模以及谷歌如何使用概率和模拟来保持在搜索引擎上的领先优势。&/p&&p&授课人系戴维斯分校的数学教授，开放注册。&/p&&p&预备知识：要懂线性代数和编程。&/p&&p&6. 概率论：基本概念和离散型随机变量（Probability: Basic Concepts & Discrete Random Variables）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/probability-basic-concepts-discrete-purduex-416-1x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/probabil&/span&&span class=&invisible&&ity-basic-concepts-discrete-purduex-416-1x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：普渡大学（Purdue University）&/p&&p&本课程是为谋求有关数据科学和信息科学职业者所设计。其涵盖了数学概率论的基本要素。&/p&&p&在本课程中，你将学习到概率论、随机变量、分布、贝叶斯定理概率质量函数和 CDF、联合分布律和期望值等基本概念。&/p&&p&一旦你熟悉了这些基础知识，就可以研究更加深入的概念，如伯努力和二项式分布、几何分布、负二项式分布、泊松分布、超几何分布和离散均匀分布。&/p&&p&在学习本课程之后，你将对日常生活中的概率应用有一个深入了解。本课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：基本统计学知识。&/p&&p&7. 数学生物统计学训练营 1（Mathematical Biostatistics Boot Camp 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/biostatistics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/bios&/span&&span class=&invisible&&tatistics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）&/p&&p&实际上，「生物统计学」里面的「生物」是个误导。本课程全是用于数据分析的概率论和统计学技术基础。&/p&&p&该课程包含概率、期望、条件概率、分布、置信区间、bootstrapping、二项式分布（binomial proportions）和对数分布（logs）。&/p&&p&线性代数和编程的背景知识对本课程很有帮助，但不是强制需要的预备知识。该课程从 2017 年 1 月 16 日开始，由约翰霍普金斯大学的生物统计学教授授课。&/p&&p&该课程进度合理并会对数理统计进行完整的剖析。&/p&&p&预备知识：基本线性代数、微积分和实用编程（非强制）。&/p&&p&8. 线性代数的应用（第一部分）（Applications of Linear Algebra Part 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/applications-linear-algebra-part-1-davidsonx-d003x-1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/applicat&/span&&span class=&invisible&&ions-linear-algebra-part-1-davidsonx-d003x-1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：戴维森学院（Davidson College (edX)）&/p&&p&这是一门讲述线性代数在数据科学中应用的有趣课程。&/p&&p&本课程将首先介绍线性代数的基本知识。然后将向你介绍线性代数的应用，如用于手写数字识别和球队排名等在线代码。&/p&&p&本课程开放注册。&/p&&p&预备知识：基本线性代数知识&/p&&p&9、数学思维入门（Introduction to Mathematical Thinking）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/mathematical-thinking%23& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/math&/span&&span class=&invisible&&ematical-thinking#&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：斯坦福大学（Coursera）&/p&&p&这门来自斯坦福大学的课程会教你掌握分析思维技能。你能学到有趣的开箱即用的思维方式，帮助你在竞争中保持优势。&/p&&p&在这门课中，你将学会一种语言、量词分析，数论以及实分析的简单入门。充分掌握这本课程需要熟悉代数、数系（number system）以及初级集合论的知识。&/p&&p&课程将于 2017 年 1 月 9 日开始，授课老师来自斯坦福大学。目前已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础代数、数系以及初等集合论。&/p&&p&&b&中等数学与统计学&/b&&/p&&p&这个时候，你应该已经知道了一个数据科学家需要知道的所有基础概念。是时候把你的数学知识提升到下一个级别了。&/p&&p&1. 贝叶斯统计：从概念到数据分析（Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/bayesian-statistics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/baye&/span&&span class=&invisible&&sian-statistics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：加州大学（Coursera)&/p&&p&贝叶斯统计师数据科学的一个重要课题。因某些原因，它没获得足够的重视。&/p&&p&在此课程中，第一节讲了基础的概率课题，比如条件概率、概率分布和贝叶斯定理。然后，你会学习 Frequentist 和贝叶斯方法的统计推断、选择最优分布的方法、离散数据的模型以及连续数据的贝叶斯分析。&/p&&p&上此课程需要之前需要掌握统计概念的知识，课程开始于 2017 年 1 月 16 日。&/p&&p&预备知识：基础与高级统计学&/p&&p&2. 博弈论 1（Game Theory 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/game-theory-1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/game&/span&&span class=&invisible&&-theory-1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：斯坦福大学和英属哥伦比亚大学（Coursera）&/p&&p&博弈论是数据科学中一个非常重要的组成部分。本课中，你会学习博弈论的基础知识及其应用。如果你打算今年掌握强化学习，这门课非常适合你。&/p&&p&课程会让你对以下内容等有个基本了解：表征博弈和策略、扩展形式（计算机科学家称为博弈树）、贝叶斯博弈（为诸如拍卖之类的事情建模）、重复和随机博弈。每个概念都会辅以样例和应用。授课老师来自斯坦福大学和英属哥伦比亚大学，已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础概率和数学思维&/p&&p&3. 博弈论 II：高级应用（Game Theory II: Advanced Applications）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/game-theory-2& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/game&/span&&span class=&invisible&&-theory-2&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：斯坦福大学和英属哥伦比亚大学（Coursera）&/p&&p&在之前的课程上过博弈论基础之后，该课程是对博弈论高级应用的讲解。&/p&&p&在此课程中，你将会学到如何设计代理之间的交互，从而获取好的社会结果（social outcome）。课程覆盖的三个主要课题是：社会选择理论、机制设计和竞拍。&/p&&p&该课程开始于 2017 年 1 月 30 日，由来自斯坦福大学与英属哥伦比亚大学的教授教课。&/p&&p&课程已经开放注册。&/p&&p&预备知识：博弈论基础&/p&&p&4. 线性模型导论和矩阵代数（Introduction to Linear Models and Matrix Algebra）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-linear-models-matrix-harvardx-ph525-2x-0& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/introduc&/span&&span class=&invisible&&tion-linear-models-matrix-harvardx-ph525-2x-0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：哈佛大学（edX）&/p&&p&矩阵代数已在实验性设计和高维数据分析的各种工具中使用。&/p&&p&为了易于理解，这个课程分成 7 部分以循序渐进的方式进行讲授。你将会学到矩阵代数的符号及其运算，数据分析中的矩阵代数应用，线性模型和 QR 分解。&/p&&p&这个课程所用的编程语言是 R 语言。你可以自由选择课程内容中更迎合你兴趣点的部分并进行相应内容的学习。&/p&&p&这个课程是由哈佛大学的生物统计教授讲授，且目前只开放给该课注册学员。&/p&&p&预备知识：线性代数基础和 R 语言知识&/p&&p&5. 数据科学的高阶线性模型 1：最小二乘法（Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/linear-models& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/line&/span&&span class=&invisible&&ar-models&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学（来源：Coursera）&/p&&p&这个课程是高阶线性统计学习模型两部分系列的第一部分内容。那些对回归模型已经有了解并且想要在这上面寻求进一步学习的人一定要学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到一个和两个参数的回归分析、线性回归分析、一般最小二乘法、最小二乘法的范例、基础以及残差。在你开始下一步学习之前，我需要澄清一点，你需要有线性代数基础、多元微积分基础、了解统计和回归模型、熟悉基于论证的数学和 R 语言的操作知识。这个课程将在 2017 年 1 月 23 日开始。&/p&&p&预备知识：线性代数、微积分、统计学以及 R 语言知识&/p&&p&6. 数据科学的高阶线性模型 2：统计的线性模型（Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/linear-models-2& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/line&/span&&span class=&invisible&&ar-models-2&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学&/p&&p&这个是高阶线性统计学习模型课程的第二部分。那些对回归模型已经有了解并且想要在这上面寻求进一步学习的人一定要学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到多元正态分布的统计建模基础、分布结果以及残差选项的基础内容。在你开始下一步学习之前，我需要澄清一点，你需要有线性代数基础、多元微积分基础、了解统计和回归模型、熟悉基于论证的数学和 R 语言的操作知识。这个课程将在 2017 年 1 月 23 日开始。&/p&&p&预备知识：线性代数、微积分、统计学以及 R 语言知识&/p&&p&7. 体育中的数学（Maths in Sports）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/math-sports-notredamex-mat150x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/math-spo&/span&&span class=&invisible&&rts-notredamex-mat150x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：圣母（Notre Dam）大学（来源 edX）&/p&&p&我是一个对数学如何被用于触发运动和日常生活更深入见解非常好奇的人。&/p&&p&我发现了这个课程，这个课程呈现了你最喜爱运动中如何运用数学来分析数据并且预知运动员及其团队的发展趋势和未来表现。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到归纳推理是如何被用于数学分析的；概率论怎么被用于数据评估以及风险和任何事件结果的评估。&/p&&p&所有主要的团队运动，田径运动，甚至极限运动如攀岩都包括在课程之中。这个课程是由圣母大学的教授讲授，目前只开放给注册该课程的学员。&/p&&p&预备知识：统计学和线性代数&/p&&p&&b&高级数学和统计学&/b&&/p&&p&太棒了，到目前为止，你将可以完全自主学习了。你应该已经掌握了数学与统计上的一些技巧，将会对接下来的继续学习充满信心，加油！&/p&&p&1. 离散最优化（Discrete Optimization）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/discrete-optimization& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/disc&/span&&span class=&invisible&&rete-optimization&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：墨尔本大学（来源 Coursera）&/p&&p&所有行业以及公司都会运用最优化。航空公司运用最优化来确保固定的周转时间；电子商务公司如亚马逊运用最优化来实现货物的准时送达。最优化在宏观层面上的应用包括成千上万人的供电部署、新药的研发路径制定等等。&/p&&p&这个课程给你提供一个全方位理解离散最优化的机会，并且离散最优化已用于我们日常生活。这个课程首先会带你学习离散最优化的基础知识及其不同技巧。你将会学到约束条件（constraint），线性和混合整数的编程。这个课程的最后一部分包括了最优化的高阶专题。&/p&&p&学习这门课程的先决条件是你需要具备很好的编程能力，对基础算法的了解以及线性代数知识。这门课将在 2017 年 1 月 16 日开始，由墨尔本大学的教授讲授。&/p&&p&预备知识：编程、算法和线性代数&/p&&p&2. 基因数据科学的统计（Statistics for Genomic Data Science）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/statistical-genomics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/stat&/span&&span class=&invisible&&istical-genomics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学&/p&&p&如果你渴望成为下一代数据测序科学家，那么你必须学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到探索性分析；线性建模；假设测试和多假设追踪测试；不同类型的数据处理如转录组测序（RNA-seq）、全基因组关联研究（GWAS）、染色质免疫共沉淀测序（ChIP-Seq）以及 DNA 甲基化（DNA Methylation）研究。这个课程是约翰霍普金斯大学基因组数据科学家特别专题的一部分。课程将会从 2017 年 1 月 16 日开始。&/p&&p&预备知识：高阶统计和算法&/p&&p&3. 大数据应用的生物统计（Biostatistics for Big Data Applications）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/biostatistics-big-data-applications-utmbx-stat101x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/biostati&/span&&span class=&invisible&&stics-big-data-applications-utmbx-stat101x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：德州大学医学部（来源 edX）&/p&&p&这个课程是对运用生物医学大数据进行数据分析的介绍。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到生物统计方法的基本组件。不熟悉统计学的人在处理生物医学的大数据时能遇到不同类型的挑战。&/p&&p&学习在生物医学数据类型下基本统计是如何运用的。你将在课程里学到 R 语言编程的基础知识；如何创建以及解释数据的图形摘要；参数化和非参数化的推论统计方法。你将会收获 R 语言下生物医学问题的处理经验。&/p&&p&这个课程开放给注册该课程的学员。&/p&&p&预备知识：高阶统计学和 R 语言知识&/p&&p&&b&尾注&/b&&/p&&p&希望你觉得这篇文章有用。到目前为止，你已经搞清楚了自学的学习领域。如果你有数学背景，可以学习高级课程。如果没有，就从初级开始吧，再一步步前进。&/p&
该回答分为两个部分，前半部分为机器学习所需数学基础概览和简要介绍，后半部分为数学与统计学相关公开课推荐和相关介绍。希望这个答案对于大家学习数学与机器学习有所帮助。机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从数据中的…
&p&曾经被大众定格在青少年时期的绘画课中的彩铅，近年来作为一种廉价、无毒、方便使用的绘画工具，被很多艺术家重新拾起，它既可以表现非常轻松懒散的笔触和画面，又可以表现严谨的造型和细节，并与各种绘画媒介共同使用。&/p&&p&&b&彩铅的着色情况主要受&/b& &b&绘画工具&/b&、&b&拿笔方式&/b&、&b&表现手法&/b&等多方面因素的影响，以下分别进行详细讲解：&/p&&blockquote&&b&一、彩铅工具&/b&&/blockquote&&p&彩铅，橡皮，转笔刀，COLORLESS BLENDER（笔擦)，纸，尺子，硫酸纸，复写纸，纸胶带，毛刷，定画液。&/p&&p&&b&彩铅：&/b&较常用的品牌是辉柏嘉，国内更多的品牌比如蒙马特，马克，齐多可以选择。&/p&&img src=&/v2-df620cceabcc7_b.jpg& data-rawwidth=&564& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&564& data-original=&/v2-df620cceabcc7_r.jpg&&&p&&b&橡皮：&/b& 一般可选用普通橡皮和可塑性橡皮，多重叠的区域或下笔重的区域比较不好擦除颜色。&/p&&p&&b&纸：&/b&纸的选用会影响画面的最终成效，很多纸并不能很好地留住彩铅的颗粒，不停地纸呈现出不同的效果。想表现细节的同学们选用热压面的水彩纸，较平滑的纸面可以方便表现细致的刻。另外还有各色不同的画纸可以尝试。&/p&&p&&b&硫酸纸和复写纸：&/b&用于起草。同学们可以直接豪迈的用铅笔或彩铅起草，但是追求造型精确细节精细的同学可以再草稿纸上起着草稿在将大轮廓复制到画纸上。&/p&&p&&b&纸胶带：&/b&纸面胶带，容易拆除，不会破坏纸面肌理。&/p&&p&&b&毛刷：&/b&软毛刷用于清理画面多余的色彩粉末和橡皮等。&/p&&p&&b&定画液：&/b&保护颜色的厚度及色彩。轻轻的喷一层可以再继续添加颜色，多次使用后，可能会不好再添加笔触和颜色。&/p&&p&&b&笔擦：&/b&笔擦是不含任何颜料的彩铅。可以用来制造平滑，有光泽的融合和过渡。用笔擦划过的地方会很滑，适合用于描绘光滑和湿润的效果。这种技法也叫抛光。&/p&&br&&blockquote&&b&二、色彩认识及拿笔方式&/b&&/blockquote&&p&&b&1）色彩认识&/b&&/p&&p&&b&色彩轮：&/b&色彩轮是非常好的参考工具，有助于同学们了解色彩间的颜色关系：帮助分析一个颜色与他周边颜色的的差别和表现。&/p&&img src=&/v2-d0b586ca76a06a3b8b70d4a_b.png& data-rawwidth=&642& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&642& data-original=&/v2-d0b586ca76a06a3b8b70d4a_r.png&&&p&&b&互补色/对比色：&/b&互补色就是两个在色彩轮中对立的两个颜色。比如红色和绿色，橘黄和蓝色，黄色和紫色。互补色也是经常会出现在我们生活当中的，比如当你认真盯着蓝天中白云，你会注意到云里会出现橘黄色。互补色的运用会在画面中产生活泼，生动的对比。如果你画面的背景用了对比色，画面的主体会有天出来的效果。例如，橘黄色的花和蓝色的背景，红色的莓子和绿叶。&/p&&img src=&/v2-dd930f38d61bffd49c405ac_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&2448& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-dd930f38d61bffd49c405ac_r.jpg&&&p&&b&冷暖的色差：&/b&暖色调就是&b&偏黄色和红色&/b&的颜色，冷色调&b&偏蓝色和绿色&/b&的色调。以下左边是暖白色调，右边是冷色调。一个冷色例如绿色里加一些黄色，颜色会偏暖，一个暖色例如红色里加一些蓝色，颜色会偏。另外需要谨记的：暖色调更偏向于在画面中显现出来，蓝色调则是显现在画面中减淡。&/p&&br&&p&&b&2）拿笔方式&/b&&/p&&ul&&li&&b&传统拿笔：&/b&写字时的拿笔方法，适用于画平滑的颜色和排线和细节的刻画&/li&&li&&b&反手握笔：&/b&用于会发松散或者较轻的线条。注意不光是手指和手腕，手臂要放松一起活动。&/li&&/ul&&br&&blockquote&&b&三、彩铅的表现&/b&&/blockquote&&p&&b&颜色的深浅：&/b&&/p&&ul&&li&上——轻笔触&/li&&li&中——中笔触&/li&&li&下——重笔触&/li&&/ul&&img src=&/v2-1865caaa76c3c3adfc71ee_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&721& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-1865caaa76c3c3adfc71ee_r.jpg&&&br&&p&&b&笔触的表现：&/b&&/p&&ul&&li&左——打圆画出的效果&/li&&li&中——同方向排线&/li&&li&右——不规则画线&/li&&/ul&&img src=&/v2-559ddf12eb8e370ddae03f_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-559ddf12eb8e370ddae03f_r.jpg&&&ul&&li&左——交叉排线&/li&&li&中——均匀涂色&/li&&li&右——笔尖打点&/li&&/ul&&img src=&/v2-d8aba9effc4a_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&997& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-d8aba9effc4a_r.jpg&&&p&&b&重叠与融合：&/b&&/p&&ul&&li&左——重叠：两个或多个颜色重叠，技巧是用轻笔触绘画，重叠区域会自然&/li&&li&右——融合：用笔擦稍用力将两个颜色揉和，有光滑的效果&/li&&/ul&&br&&img src=&/v2-aeaebf12288e7bbc50f4_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-aeaebf12288e7bbc50f4_r.jpg&&&p&&b&色彩练习：&/b&&/p&&ul&&li&相近色的渐变练习——可以练习和熟悉近似色的融合和过渡&/li&&/ul&&img src=&/v2-4a4bc6b6caf9c15d9bdfdf9_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&1863& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-4a4bc6b6caf9c15d9bdfdf9_r.jpg&&&ul&&li&叠色练习——以一个颜色为基础，交错叠色，熟悉重合效果，颜色越深覆盖力越强&/li&&/ul&&img src=&/v2-beb23f59c625ab53f5b273_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&765& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-beb23f59c625ab53f5b273_r.jpg&&&br&&p&最后，康石石为大家提供了一套&b&人物肖像手绘&/b&参考步骤，主要体现光线与阴影、冷色调与暖色调阴影的变幻，大家可以进行临摹练习。&/p&&p&&b&第一步，&/b&用铅笔起稿，大致画出明暗交界线&/p&&img src=&/v2-44c41dfc0ae_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&815& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-44c41dfc0ae_r.jpg&&&p&&b&第二步，&/b&擦干净铅笔稿，用蓝色彩铅和红色彩铅将轮廓勾出来&/p&&img src=&/v2-fcaa9f3bba645_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&814& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-fcaa9f3bba645_r.jpg&&&p&&b&第三步，&/b&冷色系和暖色系将各自深色区域上色&/p&&img src=&/v2-04c634faffd29_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&950& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-04c634faffd29_r.jpg&&&p&&b&第四步，&/b&肌肤用浅肉色和浅粉色完成。阴影区域加入护补色，细节部分可稍微细抠一下&/p&&img src=&/v2-1f8b1bbb1b3d9a3f11f87ecac13f1860_b.jpg& data-rawwidth=&2883& data-rawheight=&1792& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2883& data-original=&/v2-1f8b1bbb1b3d9a3f11f87ecac13f1860_r.jpg&&&p&以上为彩铅着色的基础性技巧，高阶手绘技法可以持续关注，康石石会陆续推出&/p&&br&&p&欢迎交流&/p&&p& ———————————————————
&/p&&p&欢迎关注我的&b&个人官方微信（kang-shishi）&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/BkRfRzjE_2WErXwk9xEU& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/BkRfRzj&/span&&span class=&invisible&&E_2WErXwk9xEU&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&&p&如有艺术留学、院校、专业、作品集方面的问题，可私信康石石咨询&/p&
曾经被大众定格在青少年时期的绘画课中的彩铅，近年来作为一种廉价、无毒、方便使用的绘画工具，被很多艺术家重新拾起，它既可以表现非常轻松懒散的笔触和画面，又可以表现严谨的造型和细节，并与各种绘画媒介共同使用。彩铅的着色情况主要受 绘画工具、拿…
&img src=&/50/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&667& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_r.jpg&&&p&看似清淡的蒸菜，品尝起来却是浓郁滋味。今天给大家推荐的蒸菜都极为诱人，好吃到两眼放光！而它们的制作过程却非常简单，不需要花太多功夫就能轻松完成。往下看，总有你中意的那道菜~&/p&&br&&br&&h2&&b&--&a href=&/?target=http%3A///recipe/37775/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&肉末蒸豆腐&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&万万&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&蒸豆腐是最能保持豆腐原汁原味的做法，肉末与榨菜不可少。豆腐吸收了肉末的香味，榨菜又消除了肉末的腻味，两两相辅真美妙。&img src=&/v2-2cce7a28edb1e698ec10cf1_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-2cce7a28edb1e698ec10cf1_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&绢豆腐（日本豆腐）
400g&/p&&p&肉泥 150g &/p&&p&榨菜 50g &/p&&p&油 2汤匙（30ml） &/p&&p&生抽 2汤匙（30ml） &/p&&p&盐 盐1/2茶匙（2g） &/p&&p&葱 少许 &/p&&p&姜 少许 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 榨菜切成碎。豆腐切小块，排入蒸碗中。撒上榨菜碎。&/p&&p&? 榨菜可以多放一些，口味比较好。若怕咸，可以把榨菜多冲洗几片，挤干水份。&/p&&p&? 锅里热油，放入葱姜爆香，倒入肉末，迅速划散，倒入生抽翻炒几分钟加盐即可。&/p&&p&? 把炒好的肉末连汤一起倒在豆腐上。上锅蒸，水开后10分钟，取出撒香葱，搭配香菜更好。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 此菜选择绢豆腐最好，超市可以买到盒装的。太硬的豆腐不入味，太软又不成形。&/p&&p&? 肉泥可选用颈背肉，也可加少许五花肉泥。可根据自己的口味儿来炒，加辣椒，或者别的都好吃。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1060968/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&豉椒蒸土豆排骨&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&烟火间&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道豉椒蒸排骨算是蒸菜中的经典，味道浓郁，非常之下饭。在蒸排骨的同时，下面垫些土豆，吸收了排骨肉汁的土豆也非常好吃！&img src=&/v2-65dfbde7a12dfb7d950fc365b3c87daa_b.jpg& data-rawwidth=&450& data-rawheight=&408& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&450& data-original=&/v2-65dfbde7a12dfb7d950fc365b3c87daa_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&猪小排 350克 &/p&&p&土豆 1个 &/p&&p&豆豉 1大勺 &/p&&p&小红尖椒 1-2个 &/p&&p&香葱 1棵 &/p&&p&姜 2片 &/p&&p&蒜头 2-3瓣 &/p&&p&料酒 1大勺 &/p&&p&淡色鲜酱油 1大勺 &/p&&p&蚝油 1大勺 &/p&&p&盐 1/4小勺 &/p&&p&糖 1/2小勺 &/p&&p&胡椒粉 少许 &/p&&p&淀粉 1小勺 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 豆豉用冷水泡3-5分钟，葱、姜、蒜、红尖椒切碎，与所有腌料（料酒、酱油、蚝油、盐、糖、胡椒粉、淀粉）混合拌匀。&/p&&p&? 猪小排用清水彻底洗去血水，沥干水分，把排骨放入腌料中腌制大约1小时左右入味。&/p&&p&? 土豆削皮切成小块，铺放在盘子底部。&/p&&p&? 腌好的排骨放在土豆上面，上蒸锅中火蒸30分-40分钟即可（喜欢软一点口感的适当延长蒸煮时间）。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1004540/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&粉蒸肉&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&labrador&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&在家里自己做的碎米，吃起来更香！覆盖在上层的粉儿颗粒感明显，被重重包裹住的肉吃起来又是相当软糯，两者口感形成对比，组合在一起却是十分完美。&img src=&/v2-b14dec8e5549e_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-b14dec8e5549e_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&排骨
&/p&&p&红薯
&/p&&p&大米
&/p&&p&糯米
&/p&&p&红花椒
&/p&&p&五香粉
&/p&&p&胡椒粉
&/p&&p&豆瓣酱
&/p&&p&老抽
&/p&&p&麻油
&/p&&p&料酒
&/p&&p&盐 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 等量的大米和糯米挑选去杂质，在锅里和红花椒一起炒黄，起锅。加入少许五香粉，利用余热逼出香气，晾凉后再加入适量盐，备用。&/p&&p&? 炒好的米和香料一起打碎，不需要太细，有些粗粒吃起来会更香。一次可以多打一点放在瓶子里，下次还能用。&/p&&p&? 排骨洗净斩件，在碗里混合料酒、麻油、姜末、老抽、盐、白胡椒粉和剁碎的豆瓣酱的味汁，倒入排骨里混合均匀，醃渍约半小时。&/p&&p&? 准备好蒸笼。红薯切滚刀，在米粉里滚一圈垫底，排骨也滚上米粉，均匀铺在红薯上方。&/p&&p&? 入蒸锅蒸2个小时至排骨酥烂，葱花撒入再焖上几分钟即可取出食用。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 如果有必要可以把米用水淘洗，切记淘洗完一定要彻底阴干才能使用，否则米会在锅里糊掉。&/p&&p&? 豆芽一定要去尾...口感会好太多。随便清炒，捏一小撮盐洒下去，加了几粒花椒而已，已经非常非常的鲜了。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/113727/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&腊肠蒸鸡翅&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&梓晴&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&蒸出来的鸡翅肉质很嫩，因为加了香菇吸收了鸡翅的油脂，使得鸡翅很清淡不油腻，香菇又在汤汁的浸泡下更入味，真的是一道健康美味的菜肴！
&img src=&/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&667& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&鸡翅 4个 &/p&&p&腊肠 一根 &/p&&p&干香菇 5朵 &/p&&p&香葱 2根 &/p&&p&生姜 一块 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 鸡翅洗净斩小块；腊肠切片；香菇用温水泡发，切条；生姜去皮切片；小葱洗净切段。&/p&&p&? 鸡块中依次加入料酒、生抽、蚝油、生姜片、淀粉拌匀，腌制20分钟。&/p&&p&? 将腊肠片、香菇条拌入腌制好的鸡块中，装入平盘中，摆上香葱段。&/p&&p&? 大火蒸15分钟即可。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1069039/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&香蒸荔浦芋头&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&小白素食记录&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&荔浦芋头不太适合炖，因为容易碎掉（除非先微炸后再烹饪），却非常适合这样蒸着做，切块摆盘，调个极简单的汁淋上，大火蒸个二十几分钟，香~ &img src=&/v2-63c25be45bd064b860afd_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&451& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-63c25be45bd064b860afd_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&荔浦芋头 一块 &/p&&p&盐 1/2小匙 &/p&&p&生抽 2小匙 &/p&&p&水 1大匙 &/p&&p&油 2小匙 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 芋头去皮，切成较小的滚刀块（这样可减少蒸的时间，也更加入味），将油、水、盐和生抽混合与芋头块拌匀，装入盘中。&/p&&p&? 蒸锅中的水烧开后，将芋头连盘放入，大火蒸25分钟即可。出锅点缀青菜碎装饰。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&清蒸丝瓜虾仁&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&coralie&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道菜颜色青红搭配，清新可人，丝瓜和鲜虾清蒸各自带出最原始的鲜甜，做法简单，吃起来也是带着家常菜固有的舒服感。&img src=&/v2-7afabb73db424_b.jpg& data-rawwidth=&603& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&603& data-original=&/v2-7afabb73db424_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&丝瓜 半根左右 &/p&&p&活虾 200g &/p&&p&葱蒜 适量 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 丝瓜去皮，横向切成小段，铺于碟子中。&/p&&p&? 鲜虾洗净、剥去外壳、虾头，蒜瓣切蓉，适量铺在丝瓜段上。&/p&&p&? 将植物油、酱油、盐适量调匀，浇在虾仁上。最后可以加上点葱段装饰。&/p&&p&? 隔水蒸5~6分钟即可。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&注意清蒸时间，过长容易把虾仁蒸老。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&粉蒸胡萝卜丝&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大小楠楠&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道粉蒸萝卜丝又叫“一面情深”，意思是第一次吃到，就会喜欢它的味道。蒸出来之后每根萝卜丝都包裹面粉， 而且互不粘连， 松软、透亮、筋道、口感好而且不油腻。&img src=&/v2-1ab1f31ebee6ef0b8c4d0f_b.jpg& data-rawwidth=&660& data-rawheight=&441& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&660& data-original=&/v2-1ab1f31ebee6ef0b8c4d0f_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&胡萝卜 一根 &/p&&p&盐 适量 &/p&&p&食用油 少许 &/p&&p&面粉 适量 &/p&&p&葱
&/p&&p&干辣椒丝或辣椒面
&/p&&p&花椒粒 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 胡萝卜用刨菜器刨成细丝，泡在盐水里10分钟左右。（盐适当多放些，因为待会蒸的时候不用再放盐）&/p&&p&? 用纱布把盐水泡好的胡萝卜丝拧干，一定尽量拧到最干，要不拌面会粘的。&/p&&p&? 倒入食用油拌匀。&/p&&p&? 面粉倒入拌了油的胡萝卜丝里，用双手搓匀，直到每根胡萝卜丝用面粉包裹住。&/p&&p&? 锅里倒水，水开后把拌好面的胡萝卜丝放入铺了干屉布的笼屉蒸。上气后3分钟左右即可。&/p&&p&? 蒸好后，依次放葱末、蒜末、干辣椒丝（或辣椒面），油里放花椒粒，烧热后浇上，拌匀即可开吃。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 平时蒸拌面菜是先拌油、后放盐，这个做法是先用盐水泡，这样蒸出来的胡萝卜丝有韧劲。&/p&&p&? 泡好的胡萝卜一定拧干了，要不蒸出来不利落。&/p&&br&&br&&p&&a href=&/?target=http%3A///recipe_list//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&戳这里&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，查看更多蒸菜做法。&/p&&br&&p&------------------------------------------&/p&&p&文中菜谱均来自下厨房，转载需注明来源&链接&img src=&/v2-e25e42b330f9ae14854f_b.jpg& data-rawwidth=&342& data-rawheight=&146& class=&content_image& width=&342&&&/p&&p&下厨房，唯有美食与爱不可辜负。&/p&&p&「下厨房」微信公众号：xiachufang&/p&&p&下厨房已开通知乎机构账号，&a href=&/org/xia-chu-fang& class=&internal&&点击关注&/a&。&/p&
看似清淡的蒸菜，品尝起来却是浓郁滋味。今天给大家推荐的蒸菜都极为诱人，好吃到两眼放光！而它们的制作过程却非常简单，不需要花太多功夫就能轻松完成。往下看，总有你中意的那道菜~ -- -- by 蒸豆腐是最能保持豆腐原汁原味的做法，肉末与…
这是我在过去几家公司招聘到工程师，Python入职培训的过程。&br&&br&时间分为4周，全部自学，仅提供大纲。适用于Web方向：&br&&br&1、Week1：读完《简明Python教程》，适应Python开发环境&br&&br&2、Week2：写个爬虫，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等几个模块。需要用上多线程抓取，正则表达式分析，并发资源控制，重新开启程序自动继续抓取和分析&br&&br&3、Week3：学习一种Web开发框架，推荐Flask、webpy之类的，学个数据库接口如sqlite3，写个简单的web应用如博客&br&&br&4、Week4：给产品做个小功能并走完测试和上线流程，各个时期是不同的&br&&br&我在之前的几家公司招聘工程师时，学过Python的其实较少。更常见的情况是人聪明，招来再学Python。就是按照如上流程。这个流程安排的挺轻松的，我找到的所有人都成功完成了这个流程。并且之后工作也很顺利。
这是我在过去几家公司招聘到工程师，Python入职培训的过程。 时间分为4周，全部自学，仅提供大纲。适用于Web方向： 1、Week1：读完《简明Python教程》，适应Python开发环境 2、Week2：写个爬虫，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等几个…
&img src=&/50/v2-41022afa32f3c_b.jpg& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&572& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/50/v2-41022afa32f3c_r.jpg&&&p&&b&背景&/b&&br&&/p&&p&作为一个开放领域的知识社交平台，知乎为大家提供了「友善」、「理性」、「专业」的讨论氛围，吸引了大量用户参与，产生了很多优质内容。但同时也吸引了一些垃圾制造者，在知乎上生产了不少的垃圾内容，如「违法」、「广告」、「淫秽色情」、「人身攻击」等，严重影响了知乎用户的正常讨论交流，极大地影响了用户体验，同时也对社区管理造成了较大的干扰。&/p&&br&&p&我们先来看看都有哪些真实的垃圾：&/p&&br&&p&&i&非法内容&/i&，比如：1）传播、寻求或买卖情色，如「xxx 宾馆酒店小姐」、「xxx 一夜情小姐」、「xxx 全套小姐」、「xxx 红灯区小姐」；2）传播赌博，如 「澳*新*天地 xxx xxx 博人真钱赌 连赢 100 万」、「*博 xxx xx 玩法多」、「xxx xx zzz」等等。这类内容违反了现行法律，危及了国家安全和社会和谐。&/p&&br&&p&&i&不友善内容&/i&，比如：1）辱骂他人，如「你这个智障」、「艹你妈」；2）用侮辱、夸张的手法嘲讽他人，如「脑残」、「智商欠费」等等。这类内容表现为不尊重他人，用恶毒的言语刺激对方，使得讨论无法正常有效进行。&/p&&br&&p&还有一些垃圾广告，如微商、代开发票。&/p&&br&&p&这些垃圾内容严重影响了知乎用户的正常交流。此前我们的工程师们也尝试了一些方法去识别处理它们。如文本分类模型，准确率达到了 96%, 每天识别 300+ 条；利用 DFA 根据关键词大量召回。这些尝试虽然都取得了一定的效果，但是召回不够、或召回过多非垃圾内容、或者存在不少的误伤。为此我们引入人工审核，但不能快速处理，容易造成内容堆积，而且对管理员也是很大压力，平均每周要消耗 1 个人力。&/p&&br&&p&前期的尝试虽然效果不是很理想，但积累了比较多的数据。对这些数据的分析，我们发现这些垃圾内容是有套路的。基于此，我们利用 Aho-Corasick 自动机实现多模匹配，在其基础上增加了过滤机制，实现了第一版的垃圾内容分析系统，取得了不错的效果。&/p&&br&&p&&b&Aho-Corasick 自动机&/b&&/p&&p&AC 自动机算法于 1975 年产生于贝尔实验室。该算法巧妙地将多模式串建成一个确定性有限状态机 (DFA)，以待匹配字符串作为该 DFA 的输入，使状态机进行状态转移，当到达某些特定的状态时，完成模式匹配， 能 &img src=&/equation?tex=O%28n%29& alt=&O(n)& eeimg=&1&& 时间内完成多模式匹配（其中 n 为待匹配字符串的长度）。下面以模式串「 he / she / his / hers 」构建一个 AC 自动机举例说明（如图一所示）&/p&&img src=&/50/v2-1af7cb53112eeecc2a19a198dfbaa251_b.png& data-rawwidth=&826& data-rawheight=&736& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&826& data-original=&/50/v2-1af7cb53112eeecc2a19a198dfbaa251_r.png&&&p&当输入一个字符串时「ushers」，该自动机从状态 0 开始进行状态转换，完整的状态转移路径如图二所示&/p&&br&&img src=&/50/v2-3e411f4c181da4efa633be13d58e7a09_b.png& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&322& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/50/v2-3e411f4c181da4efa633be13d58e7a09_r.png&&&p&当遇到 AC 中的红色节点时，说明发生了模式匹配，匹配到的模式有：「he」、「she」、「hers」。&/p&&br&&p&具体可以用 Double Array Trie 实现 AC 自动机，在保持高效多模匹配的基础，进一步节省空间。&/p&&br&&p&&b&贝叶斯方法&/b&&/p&&p&虽然 AC 自动机能快速的从字符串中找到存在于词典中的关键词，但这仅仅能满足一小部分需求，即不顾准确率的大量召回，很显然会造成误伤，这对知友也是很不友好。肯定有知乎用户会问，直接用「贝叶斯」方法不就可以搞定吗？你看人家做 spam 邮件过滤，不也做得还不错，还用什么 AC ？对对对，你说的都是正确的。但是实验发现，单纯地用 「贝叶斯」方法直接进行过滤时，准确率和召回率都不是很理想。究其原因呀，有 1）知友们知识面广、思维发散，2）长尾，很多词语出现频次相对较低。&/p&&br&&p&&b&AC + 贝叶斯 & max { AC, 贝叶斯 }&/b&&/p&&p&考虑到上述问题，我们提出了利用 AC 自动机，根据设定的类别关键词圈定相应类别的内容，然后在每个类别里利用「贝叶斯」方法的思想准确过滤出垃圾内容。现在我们有了解决问题的思想（思想很重要），来看看我们具体是怎么利用 AC 和「贝叶斯」这两个神器，打造垃圾内容过滤的。直接上图，一图胜千言。&/p&&br&&img src=&/50/v2-031bcbae52_b.png& data-rawwidth=&1246& data-rawheight=&642& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1246& data-original=&/50/v2-031bcbae52_r.png&&&p&图三中「主关键词」就是利用 AC 自动机按关键词圈定相应类别的内容。圈定之后，利用「可有可无」这儿所配置的策略在每个类别里进行垃圾内容过滤，策略即是利用「贝叶斯」思想总结出来的。&br&&/p&&br&&p&下面以评论数据为例，介绍如何运用贝叶斯方法来总结策略。&/p&&br&&p&首先，分析样本数据，提取每一个词，计算每个词在正常评论和垃圾评论中出现的频率。比如，我们假定「sb」这个词，在 1000 条垃圾评论中，有 500 条包含该词，那么它的出现频率就是 &img src=&/equation?tex=0.5& alt=&0.5& eeimg=&1&&；而在 1000 条正常评论中，只有 2 条包含该词，那么出现频率就是 &img src=&/equation?tex=0.002& alt=&0.002& eeimg=&1&&。那现在对一条新的评论，发现其中包含「sb」这个词，它是垃圾评论的概率可以通过式一计算。（此处用 &img src=&/equation?tex=S& alt=&S& eeimg=&1&& 和 &img src=&/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&& 分别表示垃圾评论和正常评论, &img src=&/equation?tex=W& alt=&W& eeimg=&1&& 表示词 「sb」，&img src=&/equation?tex=P%28S%29& alt=&P(S)& eeimg=&1&& 表示垃圾评论的概率，&img src=&/equation?tex=P%28W%7CS%29& alt=&P(W|S)& eeimg=&1&&表示垃圾评论中 &img src=&/equation?tex=W& alt=&W& eeimg=&1&& 出现的频率）&/p&&p&&img src=&/equation?tex=P%28S%7CW%29+%3D+%5Cfrac%7BP%28W%7CS%29P%28S%29%7D%7BP%28W%7CS%29P%28S%29+%2B+P%28W%7CH%29P%28H%29%7D+& alt=&P(S|W) = \frac{P(W|S)P(S)}{P(W|S)P(S) + P(W|H)P(H)} & eeimg=&1&&
(式一）&/p&&br&&p&在没有更多先验知识的情况下，我们通常假设 &img src=&/equation?tex=P%28S%29%3DP%28H%29%3D0.5& alt=&P(S)=P(H)=0.5& eeimg=&1&&。那在前文的例子中，很容易计算出 &img src=&/equation?tex=P%28S%7CW%29+%3D+0.996& alt=&P(S|W) = 0.996& eeimg=&1&&，说明「sb」词很容易区分出垃圾评论。通过这样的方式去挖掘出词语，当然也可以从正面角度考虑，比如「我」这个词，在我们的数据中能较好地区分出不是垃圾评论。此外，还可以考虑多个词语联合共现，甚至词之间的空间结构关系。这些在目前的逻辑里都是支持的。&/p&&br&&p&有了具体实现，我们来看看实际的效果，如图四所示。（对于不利于讨论的内容也会被处理）&/p&&img src=&/50/v2-f74609deeb71f5bdb71679e_b.png& data-rawwidth=&1256& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1256& data-original=&/50/v2-f74609deeb71f5bdb71679e_r.png&&&p&线上效果如图五所示。&/p&&img src=&/50/v2-55d28cd51bebd901b7ac89e_b.png& data-rawwidth=&1238& data-rawheight=&374& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1238& data-original=&/50/v2-55d28cd51bebd901b7ac89e_r.png&&&p&这套逻辑已融入到了算法机器人「瓦力」的大脑中，在知乎的诸多场景下，如评论、私信、回答、提问等，以 99% 的准确率处理着每天产生的垃圾内容。&a href=&/p/& class=&internal&&每天处理掉 3000+ 条垃圾评论&/a&，上线后处理了&a href=&/p/& class=&internal&&站内上万条封建迷信提问&/a&、上千条代为完成个人任务、上千条求医问药等违规提问，帮助知友们维护起了一个「友善」的讨论环境。&/p&&br&&p&此外，这套系统也十分方便运营人员实现一站式自助策略管理。首先通过样本制定策略，然后通过离线版本进行策略验证，评估其准确率和召回率，最后自助上线策略。整个过程均无需工程师的介入，大大提高了运营效率。&/p&&br&&p&&b&总结和展望&/b&&/p&&p&为了让知乎用户友善地讨论交流，我们踏出了这一小步，主动识别处理了诸多垃圾内容。但还有很长的路要走，后续我们将为机器人「瓦力」打造更加完善智能的大脑，如自动归纳策略，引入深度学习等，为其建立更加科学高效的识别能力，以全自动的方式准确地识别出所有内容。&/p&&br&&p&虽以识别垃圾内容为出发点，建立了基于 AC 自动机和「贝叶斯」思想的内容识别系统，但这套系统还可以运用到其他场景，比如舆情、其他内容归类等，在这儿就不展开了。&/p&&br&&br&&p&作者：&a href=&/people/qin-luo-68& class=&internal&&秦洛&/a&，张瑞，王璐&/p&&br&&p&Reference:&/p&&p&[1] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Aho%25E2%Corasick_algorithm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Aho-Corasick Algorithm&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[2] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Finite State Machine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[3] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Deterministic_finite_automaton& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deterministic Finite Automaton&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[4] &a href=&/?target=https%3A///hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AhoCorasickDoubleArrayTrie&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[5] &a href=&/?target=http%3A///blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bayesian Inference&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&img src=&/50/v2-ab465bab5cee5efd75cbd_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&8& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/50/v2-ab465bab5cee5efd75cbd_r.png&&&p&我们正在招聘：&/p&&p&- &a href=&/careers/167& class=&internal&&数据挖掘工程师&/a&&/p&&p&- &a href=&/careers/377& class=&internal&&算法专家&/a&&/p&&p&欢迎投递简历到： &a href=&mailto:&&&/a&&/p&&p&&br&「&a href=&/hackers& class=&internal&&知乎技术日志&/a&」是知乎工程师运营的一个技术专栏，在这里我们会陆续将知乎在机器学习、人工智能、稳定性和安全管理、反作弊系统、微服务实践、Docker、自动化运维、移动端网络优化等领域的技术思考和实践分享给大家。希望各位大家给予关注，并提出你宝贵的意见和反馈。&/p&
背景 作为一个开放领域的知识社交平台，知乎为大家提供了「友善」、「理性」、「专业」的讨论氛围，吸引了大量用户参与，产生了很多优质内容。但同时也吸引了一些垃圾制造者，在知乎上生产了不少的垃圾内容，如「违法」、「广告」、「淫秽色情」、「人身攻…
&img src=&/50/v2-c670e54b8afbd56ce770c3_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&/50/v2-c670e54b8afbd56ce770c3_r.jpg&&&p&本着两条原则推荐一波机器学习，深度学习的课程以及常用的库：&/p&&p&1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为学习知识付费， 而是因为有更好的资源，而这些资源恰好免费。报辅导班学习浪费钱倒是次要的，主要是时间有限，所以我们要把最好的时间集中在最高效的事情上。&/p&&p&2.视频资源种类繁多，但我只选最有价值的。&/p&&p&Are you ready?&/p&&img src=&/v2-bb9edb159d17bf7a0016f4_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&700& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/v2-bb9edb159d17bf7a0016f4_r.jpg&&&br&&p&以下课程均有中文字幕：&/p&&p&1.机器学习&/p&&p&机器学习视频我推荐大神Andrew Ng的课程：&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/mach&/span&&span class=&invisible&&ine-learning/home/welcome&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&Andrew Ng的课程有两个版本，一个是斯坦福大学的公开课，一个是coursera上的课程。我更建议后者。首先是在couresa上讲，Andrew Ng面对的是所有在线的听众，这样自己听课就会有一种带入感，仿佛就在课堂一样，而听斯坦福大学公开课的那个版本自己听起来更像一个旁听生。其次是在couresa上作业，课件齐全，不用再到其他的地方找，减少很多麻烦。&/p&&p&2.深度学习&/p&&p&深度学习我推荐李飞飞团队主讲的《深度学习与计算机视觉》：&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///course/courseMain.htm%3FcourseId%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福CS231n-深度学习与计算机视觉 - 网易云课堂&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&课件下载：&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A///amazingzby/cs231n& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&amazingzby/cs231n&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&剧透一丢丢：第一节李飞飞讲课时怀着孩子，所以只能坐着讲课，但课程内容依然interesting 。&/p&&p&3.推荐个与机器学习，深度学习不相关的课程，Jerry Cain讲的《编程范式》，我只听过前几节，感觉超级赞，就推荐给大家了&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///special/opencourse/paradigms.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福大学公开课：编程范式_全27集_网易公开课&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&OK！第一波已经结束，来第二波&/p&&p&&img src=&/v2-70c92cd288b857a135c493a0c9cd5880_b.jpg& data-rawwidth=&278& data-rawheight=&156& class=&content_image& width=&278&&介绍几款常用的python库：&/p&&p&1.numpy&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//www.numpy.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NumPy - NumPy&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&处理数组，矩阵非常有效的库，不会numpy，学后面的白搭。&/p&&p&2.matplotlib&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//matplotlib.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python plotting - Matplotlib 1.5.3 documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&数据可视化（其实就是画图，直方图，折线图，饼状图等等）必备。&/p&&p&3.pandas&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//pandas.pydata.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Data Analysis Library&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&pandas主要用于清洗数据，如果输入数据不那么规范（比如有数据丢失或有无效数字），用pandas处理会非常方便。&/p&&p&4.sklearn&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//scikit-learn.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&scikit-learn.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&机器学习必备&/p&&p&5.tensorflow&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//www.tensorflow.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&这个不解释，老司机都懂的！&/p&&p&今天就先到这里，下车前记得刷卡~&/p&
本着两条原则推荐一波机器学习，深度学习的课程以及常用的库：1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为学习知识付费， 而是因为有更好的资源，而这些资源恰好免费。报辅导班学习浪费钱倒是次要的，主要是时间有限，所以我们要把最好的时间集中在最高效的事…
装修全部用宜家的优点是， 明码实价，预算可控。而且宜家贴心的设计服务可以帮你最合理的利用空间。如果这是你喜欢的，那么合适。缺点是，你会觉得看上去不叫cheap
&br&&br&已经装修好几次，作为宜家铁粉我来分享一下自己的心得：&br&&b&买了还买的宜家商品&/b&&br&&br&1。&b&
爱克托三人沙发：&/b& 大方，漂亮，耐用，非常舒适， 性价比太高了，特别是孩子们在上面上窜下跳一点都不心疼。完胜一切真皮沙发。&br&2。&b&
&/b&： 铁架床是他家唯一值得买的床&br&3。&b&
灯具&/b&&br&4。
&b&整套厨房：&/b& 没什么，就是设计太合理了。&br&5。&b&
步入式衣柜&/b&： 设计太合理了&br&6。&b&
宜家儿童座椅 / 儿童床/以及一切儿童用品&/b&&br&&b&&br&买了后悔的&/b&，&b&每天都想扔掉重新买的：&/b&&br&1。&b&书架：&/b& 太单薄看着好便宜&br&2。&b&餐具：&/b& 看着真的好便宜&br&3。&b&床上用品&/b&： 选择太少&br&4。&b&餐桌/椅子.&/b&...简而言之就是一切木制品&br&&br&当年买了宜家的沙发餐桌书架后, 怎么看怎么不舒服,
后来在客厅添了实木的电视柜, 茶几, 酒柜和餐柜这压住了.&br&&br&综上所述在不部分用宜家的情况下务必点缀几样实木家具才相得益彰.
装修全部用宜家的优点是， 明码实价，预算可控。而且宜家贴心的设计服务可以帮你最合理的利用空间。如果这是你喜欢的，那么合适。缺点是，你会觉得看上去不叫cheap 已经装修好几次，作为宜家铁粉我来分享一下自己的心得： 买了还买的宜家商品 1。 爱克托三…
&p&&/p&&p&过去一年多了，宜家的很多产品发生调整，价位也略有变化。&/p&&p&原来的答案条理也不够清晰，所以全文重新整理，部分有更新。&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&p&利益相关：&/p&&p&宜家济南代购店店长。&/p&&p&实体代购店面，不到300平的卖场，有大件样品。不是淘宝发个杯子发个碗的那种。&/p&&p&我们提供设计和安装服务，所以接触到很多家里用宜家产品（尤其是家具）的顾客。&/p&&p&代购产品纯宜家货值，年均300万+。&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&blockquote&全文默认题主的“全用”指的是大件家具全部采用宜家产品。&br&不讨论各式各样的小件产品，如锅碗瓢盆等。&/blockquote&&p&先回答题主的问题：&/p&&p&&b&如果喜欢，可以全用，一点儿问题没有。&/b&&/p&&p&&b&最后，用不用，全用不全用，随意您。&/b&&/p&&p&&b&脱离开需求谈满足都是耍流氓。&/b&&/p&&p&&b&建议题主补充更多信息。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&1、居住需求&/u&&/b&&/p&&p&家居生活，吃喝拉撒睡，涉及方方面面：&/p&&p&有的人对睡眠质量要求很高，床垫品质必须在五星级酒店标准之上；&/p&&p&有的人对办公椅要求很高，必须国际一线设计，保证N小时连续工作的效率；&/p&&p&有的人觉得宜家的沙发没一款舒服的，就喜欢皮匠大师和芝华士……&/p&&p&&br&&/p&&p&排名第一的答主，也提到了一种消费需求。&/p&&p&但是餐桌部分的选择是一个反面教材。&/p&&p&MUJI和木智工坊的产品我个人也很喜欢，当然也想要，但是确实不符合目前的“社会主义初级阶段”。&/p&&p&先不说价格，毕竟不是法拉利和兰博基尼，攒攒也能买得起。&/p&&p&但是十年内不会搬家吗？住房的改善性需求在哪里？&/p&&p&搬家不打算换风格换家具吗？尺寸还合适吗？&/p&&p&各位小伙伴，在这个年纪，一步到位买了一张“一辈子也不换的餐桌”，好像哪里不太对劲呢~&/p&&p&还是那句话，脱离开需求谈满足都是耍流氓。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&&b&&u&那我们如何考虑居住需求？&/u&&/b&&br&1、居住时限长短。租房？第一套房（过渡性住房）？第二套房（改善性住房）？住到死的豪宅？&br&2、家具预算。&br&3、功能需求。居住人数？储物功能？SOHO？&br&4、风格喜好。日式极简的MUJI？宜家的北欧简约？美式乡村？激进抽象的后现代？&br&5、家是自己的。喜欢什么就买什么。没必要一定要成套、一码色的。&br&&br&至于具体的需求，举个栗子：&br&客厅，需要容纳的设备有三人沙发、单人沙发、女儿（3岁）的玩耍区域、茶几、电视柜、电视、书架，空调柜机；&br&平时夫妻两人在沙发上看电视，小孩子在旁边小桌子上画画、玩玩具；&br&偶尔有客人来家里吃饭，餐桌需要容纳4－6个大人和2-4个小孩子；&br&电视挂墙，不希望看到各种电源线数据线漏在外面，家里有小孩子也不太安全；&br&周末会在客厅里练习瑜伽，需要腾出足够的空间，茶几可以选择带脚轮的，方便挪动；&br&家里有些我们旅游时的照片和小孩子的照片可以摆出来；&br&门厅，需要容纳的设备有可容纳常穿鞋子的鞋柜，放钥匙／收快递用纸笔的收纳筐，换鞋凳，穿衣镜，挂衣区，人体感应的照明；&br&…………&/blockquote&&p&居住需求，越细化越好，提前考虑和规划会大大方便将来入住后的生活。&/p&&p&当然这个也需要有相当的生活经验作为基础。&/p&&p&建议打算装修的小伙伴提前3-6个月开始考虑。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&2、宜家能满足的需求&/u&&/b&&/p&&p&说回宜家，宜家再大，也只是家居市场中的一个品牌，肯定没法满足所有人各式各样的需求。&/p&&p&&br&&/p&&p&首先，宜家的产品并不支持100%的订制。&/p&&p&例如材料方面：&/p&&p&宜家整体以板式材质为主，毕利书柜就是没有实木的，帕克思衣柜系列也只有板式的框架；主力产品基本全是板式，贝达、帕克思、米多等等等等。&/p&&p&例如尺寸方面：&/p&&p&宜家的产品绝大多数都是做好的成品，提供几种固定的尺寸来选择，然后组合成接近顾客要求的尺寸。例如很多顾客想要的衣柜是上面到房顶，宽度一米六到一米八。但是宜家的帕克思系列（最高的了）只能到236cm高，宽度50cm递加，也就是说宽度只能1.5米或者2米。&/p&&p&&br&&/p&&p&所以，宜家根本不能满足顾客100%的需求。&/p&&p&这是宜家的定位决定的——用标准化、模块化、批量生产的产品（20%），满足大多数顾客的需求（80%），走量的同时精简产品线。典型的二八原则。&/p&&p&&br&&/p&&p&我们每天流失很多顾客，对材质、工艺、尺寸要求很高很精细的客户（长尾）。&/p&&p&但是我们每天也接待很多顾客，宜家能满足他们的需求，他们也觉得宜家值得购买。&/p&&p&最后，决定大家买什么的，还是需求。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&我们来刻画一下宜家的目标客户。&/u&&/b&&/p&&p&题主的问题是100平以下的房子。估算一下的话，套内面积在70-85平米。&/p&&p&这个户型的话，多半是首套房，通常也是过渡性住房，然后是年轻小两口或者刚有孩子的小夫妻，工资不是特别高，刚买了房可能还买了车，一般身上都背着贷款，新房装修和家具的预算不高，但是还希望买到安全环保、质量靠谱、看起来有档次的家具。哦，对了，这小两口可能还挺忙活，平时上班，休班的话得见见父母，出去旅游，和朋友见面，健身等等，他们希望能省心省事省钱的把房子弄好，能少跑两趟家具城、少看几圈淘宝，能看得见摸得着的尽快搞定……&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&按照我们的统计，100平方的房子，通过我们代购宜家产品的客户，订单金额超过2W的很少，十个里面有两个吧。总的来看，100平，全屋宜家，而且是中端产品（不是百灵衣柜、比萨鞋柜那种BTI类低端产品），预算就在2W上下。如果题主预算不多，宜家是个很合适的选择。&br&（以上为2014年数据。&b&&u&更新，100平全屋宜家家具约3万上下，约2.5-3.5W区间。&/u&&/b&）&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&需求，需求还是需求！&/b&&/p&&p&&b&建议所有的小伙伴，&/b&&/p&&p&&b&A、装修之前去一趟宜家商场。大家具不买的话，总会有一些小设计小产品能用上；宜家的很多设计已经是在创造需求，引领消费，毕竟宜家不是卖家居，而是卖家居解决方案。&/b&&/p&&p&&b&B、不管买不买宜家，不管找谁设计，一定先想一想家里的规划，居住年限、人员组成、房间划分等等。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&p&OK，济南作为一个没有宜家的二线城市，还是有很多人知道并且去过宜家，也有很多人喜欢宜家产品。（更新，济南宜家预计2017年年底-2018年年初开业。已正式动工）我们接触到非常多的顾客，有各式各样的需求。举几个栗子来说明，选择不用宜家/全用宜家/部分用宜家的几种情况：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&1、不用宜家&/u&&/b&&/p&&p&2014年底一位顾客到店，男老师，年龄约45-50岁，房屋是约260平米别墅，家具预算40万。&/p&&p&我说不好意思，老师，40W买我们的家具，差不多能把您屋子都堆满了，还是建议您去红星美凯龙7楼欧式馆或者富雅家居红木馆看看。&/p&&p&这位顾客，个人并不了解宜家，是听朋友说宜家不错过来看看；风格上喜欢新中式，材质要求实木，这两点宜家无法满足。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&2、全用宜家&/u&&/b&&/p&&p&我们的设计顾客之一。&/p&&p&带高清设计效果套图。（更新全屋实景照，链接见下文效果图下方）&/p&&p&先介绍下房主背景。房子在济南二环东路燕东秀府。&/p&&p&男房主，济南人，27岁，2014年自南开大学计算机类专业研究生毕业，入职成为程序猿一名。女房主为北大研究生毕业，上海人。&/p&&p&两人都对设计有一定要求，看起来得有设计感，有档次。&/p&&p&经济条件尚可。毕业买了辆锐志，不到半年又添置了一辆SMART。&/p&&p&但是刚毕业入职，俩人闲散时间不多，而且都没有独立家庭生活经验，对家居理解不深。&/p&&p&&br&&/p&&p&各方面因素造成一个结果——&b&懒得逛&/b&。&/p&&p&最后选择全屋宜家。&/p&&p&（纠结了一会儿要不要高清无码，也罢，分享是种美德）&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/bbe22ffc4d06b12bbf59f3aba91a17dd_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/bbe22ffc4d06b12bbf59f3aba91a17dd_r.jpg&&&img src=&/075d28dbe29ae29e7e7ae1_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/075d28dbe29ae29e7e7ae1_r.jpg&&&img src=&/7c21b70e4e1a4cb1a5c64b28a409394e_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/7c21b70e4e1a4cb1a5c64b28a409394e_r.jpg&&&p&&b&&u&更新本户完工实景，链接↓↓↓&/u&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIyNTE5OTgxNg%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3Ddf80aec31aae3fc9a539f74%26scene%3D1%26srcid%3D0831bab4n7gzENHLK0pHOOxf%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&完工实景 | 产品经理的平层大阁楼&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这套房子可以说是全屋宜家产品，除了家电、橱柜和个别宜家缺货没买，家具基本都是。&/p&&p&他的这套房子是7楼大阁楼户型，除了走廊是平顶，其他房间都有斜面。房本面积120平，其实套内地面面积要超出房本面积，大概在125-130左右。原因：层高低于2.2米不算面积，所以有很多面积相当于赠送的。但是层高很低不好用（土豪程序猿120W全款一把付清！）&/p&&p&总的来说是，三室两厅一厨一卫一阳光房一大走廊的户型。你猜所有的家具加上杂七杂八的软装饰品，一共多少钱？包括什么？&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&门厅&/u&&/b&，合计977&/p&&p&（更新，鞋柜降价为499了。。）&/p&&img src=&/4efa4e22e8edd776d2f13b8_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&93& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/4efa4e22e8edd776d2f13b8_r.jpg&&&p&&b&&u&客厅&/u&&/b&，合计12826。&/p&&p&包括&/p&&p&一套组合电视机柜（贝达高光门板，在宜家属于中高档，黑褐色很帅！ 2015.7 UPDATE贝达系列改款之后变相涨价了，幅度约10%。纯黑褐色高光柜门现在也停产了）&/p&&p&一套双人沙发+贵妃椅，一套单人沙发，以及上面的抱枕&/p&&p&好几个茶几，一台灯一落地灯，两个花架&/p&&img src=&/a5cb37c0b3aa03b258bd_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&691& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/a5cb37c0b3aa03b258bd_r.jpg&&&p&&b&&u&走廊&/u&&/b&，合计1148&/p&&img src=&/9b8c095d9df83acc5911_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&70& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/9b8c095d9df83acc5911_r.jpg&&&p&&b&&u&餐厅&/u&&/b&，合计3493。&/p&&p&一套餐桌四把餐椅和两组墙面搁架。这里说一下，吧台两把皮吧凳宜家缺货，没买。一把单价999。&/p&&img src=&/9dd17fb6dcab36dc997551_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&139& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/9dd17fb6dcab36dc997551_r.jpg&&&p&&b&&u&主卧，&/u&&/b&合计6899。包括什么自己看吧。额外说一下，宜家床垫整体偏软，房主最后选择了其他床垫。答主帮忙找了熟人，3990的床垫，优惠到3000拿下，没计入本表格。&/p&&p&（更新，汉尼斯双人床降价200，含中挺床板共1999了。。床边桌降价100，399变299了。。）&/p&&img src=&/886aeab918bdc96c32da5_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/886aeab918bdc96c32da5_r.jpg&&&p&&u&&b&次卧，&/b&&/u&合计3135。&/p&&img src=&/b78dbe386feba2fb01d54283bef7bf51_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&231& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/b78dbe386feba2fb01d54283bef7bf51_r.jpg&&&p&&b&&u&衣帽间，合计5428.8。&/u&&/b&&/p&&p&&b&&u&着重说一下，包括一组开放式储物艾格特系列，一组帕克思大衣柜组合。&/u&&/b&&/p&&p&艾格特系列，强烈推荐，非常便宜而且实用，}
MineCraft 同人之曲
ＭＣ同人曲，还有红石音乐改的神曲，其中也有被C418魔改过的，但没在《minecraft》专辑里的音乐。
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网易公司版权所有(C)杭州乐读科技有限公司运营：&blockquote&&i&该回答分为两个部分，前半部分为机器学习所需数学基础概览和简要介绍，后半部分为数学与统计学相关公开课推荐和相关介绍。希望这个答案对于大家学习数学与机器学习有所帮助。&/i&&/blockquote&&p&机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从数据中的迭代学习去发现能够被用来构建智能应用的隐藏知识。尽管机器学习和深度学习有着无限可能，然而为了更好地掌握算法的内部工作机理和得到较好的结果，对大多数这些技术有一个透彻的数学理解是必要的。&/p&&br&&img src=&/v2-91ff3f84b4cbe6498263e_b.png& data-rawwidth=&954& data-rawheight=&513& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&954& data-original=&/v2-91ff3f84b4cbe6498263e_r.png&&&p&&i&逻辑回归和神经网络的代价函数的计算方法&/i& &/p&&p&&b&第一部分：你需要什么水平的数学？&/b&&/p&&p&当你尝试着去理解一个像机器学习（ML）一样的交叉学科的时候，主要问题是理解这些技术所需要的数学知识的量以及必要的水平。这个问题的答案是多维的，也会因个人的水平和兴趣而不同。关于机器学习的数学公式和理论进步正在研究之中，而且一些研究者正在研究更加先进的技术。下面我会说明我所认为的要成为一个机器学习科学家/工程师所需要的最低的数学水平以及每个数学概念的重要性。&/p&&p&1. 线性代数：我的一个同事 Skyler Speakman 最近说过，「线性代数是 21 世纪的数学」，我完全赞同他的说法。在机器学习领域，线性代数无处不在。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中所使用的优化方法所需要的。令人惊奇的是现在有很多关于线性代数的在线资源。我一直说，由于大量的资源在互联网是可以获取的，因而传统的教室正在消失。我最喜欢的线性代数课程是由 MIT Courseware 提供的（Gilbert Strang 教授的讲授的课程）：&a href=&///?target=http%3A//ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&ocw.mit.edu/courses/mat&/span&&span class=&invisible&&hematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&2. 概率论和统计学：机器学习和统计学并不是迥然不同的领域。事实上，最近就有人将机器学习定义为「在机器上做统计」。机器学习需要的一些概率和统计理论分别是：组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯）、 矩母函数 （Moment Generating Functions）、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。&/p&&p&3. 多元微积分：一些必要的主题包括微分和积分、偏微分、向量值函数、方向梯度、海森、雅可比、拉普拉斯、拉格朗日分布。&/p&&p&4. 算法和复杂优化：这对理解我们的机器学习算法的计算效率和可扩展性以及利用我们的数据集中稀疏性很重要。需要的知识有数据结构（二叉树、散列、堆、栈等）、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。&/p&&p&5. 其他：这包括以上四个主要领域没有涵盖的数学主题。它们是实数和复数分析（集合和序列、拓扑学、度量空间、单值连续函数、极限）、信息论（熵和信息增益）、函数空间和流形学习。&/p&&p&本文主要目的给出一些善意的关于数学在机器学中的重要性的建议，一些必需的数学主题。基本的吸纳觉条件是本文所描述的数据分析，你可以在掌握更多的技术和算法的过程中学习数学。&/p&&br&&p&&b&第二部分：什么样的课程适合你？&/b&&/p&&p&为了帮助你浏览这些课程，我将课程分为初级、中级以及高级三类，分别针对不同学习者。在深入学习前，请选择你的数学专业水平。我添加了修习每个课程之前必须做的功课，以资参考。&/p&&p&学习完预备课程才能更好地理解后续课程，这样的课程很少。所以，你一定要确定了解这些课程主题或者上过这些课。&/p&&p&接着读，找到适合你的课程！&/p&&p&内容目录：&/p&&ul&&li&初级数学水平/统计学&/li&&li&数据科学数学技巧&/li&&li&描述统计学入门&/li&&li&推论统计学入门&/li&&li&概率和数据入门&/li&&li&无处不在的数学：有限数学应用&/li&&li&概率：基础概念&离散随机变量&/li&&li&数学生物统计学训练营 1&/li&&li&线性代数应用 第一部分&/li&&li&数学思维入门&/li&&li&中级数学水平/统计学&/li&&li&贝叶斯统计学：从概念到数据分析&/li&&li&博弈论 1&/li&&li&博弈论 2 ：高级应用&/li&&li&数据科学的高级线性模型 1：最小二乘&/li&&li&数据科学的高级线性模型 2：统计线性模型&/li&&li&线性模型和矩阵代数入门&/li&&li&运动中的数学&/li&&li&高级数学水平/统计学&/li&&li&离散优化&/li&&li&基因组数据科学统计学&/li&&li&大数据应用的生物统计学&/li&&/ul&&p&&b&初级水平的数学和统计学&/b&&/p&&p&1. 数据科学数学技巧（Data Science Maths Skills）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/datasciencemathskills& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/data&/span&&span class=&invisible&&sciencemathskills&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：杜克大学（Coursera）&/p&&p&如果你是个初学者，数学知识十分有限，那么，这个课程很适合你。课程中，你会了解许多代数概念，比如集合论、不等式、函数、坐标几何、对数以及概率等等。&/p&&p&这个课程会带你浏览数学科学所需的所有基础数学技能并打下坚实基础。&/p&&p&课程开始时间为 2017 年 1 月 9 日，授课老师来自杜克大学。&/p&&p&预备知识：基础数学知识&/p&&p&2. 描述统计学入门（Intro to Descriptive Statistics）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///course/intro-to-descriptive-statistics--ud827& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/course/intr&/span&&span class=&invisible&&o-to-descriptive-statistics--ud827&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：Udacity (Coursera)&/p&&p&对于想要学习统计学的初学者来说，Udacity 的这门课是非常好的入门指南。内容有趣、实用，而且有很多实例。描述统计学首先会让你熟悉各种统计学和定义。然后教授统计学概念，比如集中趋势（central tendency）、可变性（variability)、标准正态分布以及取样分布。这门课并不需要你提前掌握一些统计学知识，现开放注册。&/p&&p&预备知识：无&/p&&p&3. 推论统计学入门（Intro to Inferential Statistics）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///course/intro-to-inferential-statistics--ud201& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/course/intr&/span&&span class=&invisible&&o-to-inferential-statistics--ud201&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：Udacity（Coursera）&/p&&p&学完描述统计学后，就该学习推论统计学了。本课程仍然延续了实用的授课方式。&/p&&p&课程中，你会学到诸如估算（estimation）、假设检验、t 检验、卡方检验、单向方差分析、双向方差分析以及相关、回归等统计概念。&/p&&p&每个主题后面还配有习题集和小测试。课程结束后，你还能在真实数据组上测试学习情况。课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：完全理解描述统计学（Descriptive Statistics，即上面的第 2 个推荐）&/p&&p&替代课程：《统计学：打开数据世界之门（Statistics: Unlocking the World of Data）》，一个为期 6 周的匹兹堡大学的课程（edX）。地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/statistics-unlocking-world-data-edinburghx-statsx%23%21& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/statisti&/span&&span class=&invisible&&cs-unlocking-world-data-edinburghx-statsx#!&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&4. 概率和数据入门（Introduction to Probability and Data）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/probability-intro& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/prob&/span&&span class=&invisible&&ability-intro&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：杜克大学（Coursera）&/p&&p&本课会带你使用 R 和 RStudio 接触数据视觉化和数值统计。&/p&&p&首先带你掌握概率和数据挖掘基本概念，开始对课程有个基本了解。然后，分别解释不同主题下的各个概念。最后会使用真实数据集，通过一个数据分析项目测试你的学习情况。&/p&&p&授课人是来自杜克大学的统计学教授，也需要你预先掌握专门的 R 统计学知识。如果希望为了研究数学科学而学习 R，那么，这门课程不容错过。课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础统计学和 R 知识。&/p&&p&5. 无处不在的数学：有限数学应用（Math is Everywhere: Applications of Finite Math）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A///math-is-everywhere-applications-of-finite-math/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/math-is-every&/span&&span class=&invisible&&where-applications-of-finite-math/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&授课周期：1 周&/p&&p&授课：戴维森分校（Udemy）&/p&&p&课如其名，讲授无处不在的数学，从愤怒的小鸟到谷歌。以有趣的方式讲授应用中的数学概念。&/p&&p&课程中，你会学到如何使用线式方程（equation of lines）来创造计算机字体、图论如何在愤怒的小鸟中扮演重要角色、线性系统如何为一个运动团队的表现建模以及谷歌如何使用概率和模拟来保持在搜索引擎上的领先优势。&/p&&p&授课人系戴维斯分校的数学教授，开放注册。&/p&&p&预备知识：要懂线性代数和编程。&/p&&p&6. 概率论：基本概念和离散型随机变量（Probability: Basic Concepts & Discrete Random Variables）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/probability-basic-concepts-discrete-purduex-416-1x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/probabil&/span&&span class=&invisible&&ity-basic-concepts-discrete-purduex-416-1x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：普渡大学（Purdue University）&/p&&p&本课程是为谋求有关数据科学和信息科学职业者所设计。其涵盖了数学概率论的基本要素。&/p&&p&在本课程中，你将学习到概率论、随机变量、分布、贝叶斯定理概率质量函数和 CDF、联合分布律和期望值等基本概念。&/p&&p&一旦你熟悉了这些基础知识，就可以研究更加深入的概念，如伯努力和二项式分布、几何分布、负二项式分布、泊松分布、超几何分布和离散均匀分布。&/p&&p&在学习本课程之后，你将对日常生活中的概率应用有一个深入了解。本课程已开放注册。&/p&&p&预备知识：基本统计学知识。&/p&&p&7. 数学生物统计学训练营 1（Mathematical Biostatistics Boot Camp 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/biostatistics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/bios&/span&&span class=&invisible&&tatistics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）&/p&&p&实际上，「生物统计学」里面的「生物」是个误导。本课程全是用于数据分析的概率论和统计学技术基础。&/p&&p&该课程包含概率、期望、条件概率、分布、置信区间、bootstrapping、二项式分布（binomial proportions）和对数分布（logs）。&/p&&p&线性代数和编程的背景知识对本课程很有帮助，但不是强制需要的预备知识。该课程从 2017 年 1 月 16 日开始，由约翰霍普金斯大学的生物统计学教授授课。&/p&&p&该课程进度合理并会对数理统计进行完整的剖析。&/p&&p&预备知识：基本线性代数、微积分和实用编程（非强制）。&/p&&p&8. 线性代数的应用（第一部分）（Applications of Linear Algebra Part 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/applications-linear-algebra-part-1-davidsonx-d003x-1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/applicat&/span&&span class=&invisible&&ions-linear-algebra-part-1-davidsonx-d003x-1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：戴维森学院（Davidson College (edX)）&/p&&p&这是一门讲述线性代数在数据科学中应用的有趣课程。&/p&&p&本课程将首先介绍线性代数的基本知识。然后将向你介绍线性代数的应用，如用于手写数字识别和球队排名等在线代码。&/p&&p&本课程开放注册。&/p&&p&预备知识：基本线性代数知识&/p&&p&9、数学思维入门（Introduction to Mathematical Thinking）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/mathematical-thinking%23& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/math&/span&&span class=&invisible&&ematical-thinking#&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：斯坦福大学（Coursera）&/p&&p&这门来自斯坦福大学的课程会教你掌握分析思维技能。你能学到有趣的开箱即用的思维方式，帮助你在竞争中保持优势。&/p&&p&在这门课中，你将学会一种语言、量词分析，数论以及实分析的简单入门。充分掌握这本课程需要熟悉代数、数系（number system）以及初级集合论的知识。&/p&&p&课程将于 2017 年 1 月 9 日开始，授课老师来自斯坦福大学。目前已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础代数、数系以及初等集合论。&/p&&p&&b&中等数学与统计学&/b&&/p&&p&这个时候，你应该已经知道了一个数据科学家需要知道的所有基础概念。是时候把你的数学知识提升到下一个级别了。&/p&&p&1. 贝叶斯统计：从概念到数据分析（Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/bayesian-statistics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/baye&/span&&span class=&invisible&&sian-statistics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：加州大学（Coursera)&/p&&p&贝叶斯统计师数据科学的一个重要课题。因某些原因，它没获得足够的重视。&/p&&p&在此课程中，第一节讲了基础的概率课题，比如条件概率、概率分布和贝叶斯定理。然后，你会学习 Frequentist 和贝叶斯方法的统计推断、选择最优分布的方法、离散数据的模型以及连续数据的贝叶斯分析。&/p&&p&上此课程需要之前需要掌握统计概念的知识，课程开始于 2017 年 1 月 16 日。&/p&&p&预备知识：基础与高级统计学&/p&&p&2. 博弈论 1（Game Theory 1）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/game-theory-1& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/game&/span&&span class=&invisible&&-theory-1&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：斯坦福大学和英属哥伦比亚大学（Coursera）&/p&&p&博弈论是数据科学中一个非常重要的组成部分。本课中，你会学习博弈论的基础知识及其应用。如果你打算今年掌握强化学习，这门课非常适合你。&/p&&p&课程会让你对以下内容等有个基本了解：表征博弈和策略、扩展形式（计算机科学家称为博弈树）、贝叶斯博弈（为诸如拍卖之类的事情建模）、重复和随机博弈。每个概念都会辅以样例和应用。授课老师来自斯坦福大学和英属哥伦比亚大学，已开放注册。&/p&&p&预备知识：基础概率和数学思维&/p&&p&3. 博弈论 II：高级应用（Game Theory II: Advanced Applications）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/game-theory-2& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/game&/span&&span class=&invisible&&-theory-2&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：5 周&/p&&p&授课：斯坦福大学和英属哥伦比亚大学（Coursera）&/p&&p&在之前的课程上过博弈论基础之后，该课程是对博弈论高级应用的讲解。&/p&&p&在此课程中，你将会学到如何设计代理之间的交互，从而获取好的社会结果（social outcome）。课程覆盖的三个主要课题是：社会选择理论、机制设计和竞拍。&/p&&p&该课程开始于 2017 年 1 月 30 日，由来自斯坦福大学与英属哥伦比亚大学的教授教课。&/p&&p&课程已经开放注册。&/p&&p&预备知识：博弈论基础&/p&&p&4. 线性模型导论和矩阵代数（Introduction to Linear Models and Matrix Algebra）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-linear-models-matrix-harvardx-ph525-2x-0& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/introduc&/span&&span class=&invisible&&tion-linear-models-matrix-harvardx-ph525-2x-0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：哈佛大学（edX）&/p&&p&矩阵代数已在实验性设计和高维数据分析的各种工具中使用。&/p&&p&为了易于理解，这个课程分成 7 部分以循序渐进的方式进行讲授。你将会学到矩阵代数的符号及其运算，数据分析中的矩阵代数应用，线性模型和 QR 分解。&/p&&p&这个课程所用的编程语言是 R 语言。你可以自由选择课程内容中更迎合你兴趣点的部分并进行相应内容的学习。&/p&&p&这个课程是由哈佛大学的生物统计教授讲授，且目前只开放给该课注册学员。&/p&&p&预备知识：线性代数基础和 R 语言知识&/p&&p&5. 数据科学的高阶线性模型 1：最小二乘法（Advanced Linear Models for Data Science 1: Least Squares）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/linear-models& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/line&/span&&span class=&invisible&&ar-models&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学（来源：Coursera）&/p&&p&这个课程是高阶线性统计学习模型两部分系列的第一部分内容。那些对回归模型已经有了解并且想要在这上面寻求进一步学习的人一定要学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到一个和两个参数的回归分析、线性回归分析、一般最小二乘法、最小二乘法的范例、基础以及残差。在你开始下一步学习之前，我需要澄清一点，你需要有线性代数基础、多元微积分基础、了解统计和回归模型、熟悉基于论证的数学和 R 语言的操作知识。这个课程将在 2017 年 1 月 23 日开始。&/p&&p&预备知识：线性代数、微积分、统计学以及 R 语言知识&/p&&p&6. 数据科学的高阶线性模型 2：统计的线性模型（Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/linear-models-2& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/line&/span&&span class=&invisible&&ar-models-2&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：6 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学&/p&&p&这个是高阶线性统计学习模型课程的第二部分。那些对回归模型已经有了解并且想要在这上面寻求进一步学习的人一定要学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到多元正态分布的统计建模基础、分布结果以及残差选项的基础内容。在你开始下一步学习之前，我需要澄清一点，你需要有线性代数基础、多元微积分基础、了解统计和回归模型、熟悉基于论证的数学和 R 语言的操作知识。这个课程将在 2017 年 1 月 23 日开始。&/p&&p&预备知识：线性代数、微积分、统计学以及 R 语言知识&/p&&p&7. 体育中的数学（Maths in Sports）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/math-sports-notredamex-mat150x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/math-spo&/span&&span class=&invisible&&rts-notredamex-mat150x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：圣母（Notre Dam）大学（来源 edX）&/p&&p&我是一个对数学如何被用于触发运动和日常生活更深入见解非常好奇的人。&/p&&p&我发现了这个课程，这个课程呈现了你最喜爱运动中如何运用数学来分析数据并且预知运动员及其团队的发展趋势和未来表现。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到归纳推理是如何被用于数学分析的；概率论怎么被用于数据评估以及风险和任何事件结果的评估。&/p&&p&所有主要的团队运动，田径运动，甚至极限运动如攀岩都包括在课程之中。这个课程是由圣母大学的教授讲授，目前只开放给注册该课程的学员。&/p&&p&预备知识：统计学和线性代数&/p&&p&&b&高级数学和统计学&/b&&/p&&p&太棒了，到目前为止，你将可以完全自主学习了。你应该已经掌握了数学与统计上的一些技巧，将会对接下来的继续学习充满信心，加油！&/p&&p&1. 离散最优化（Discrete Optimization）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/discrete-optimization& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/disc&/span&&span class=&invisible&&rete-optimization&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：墨尔本大学（来源 Coursera）&/p&&p&所有行业以及公司都会运用最优化。航空公司运用最优化来确保固定的周转时间；电子商务公司如亚马逊运用最优化来实现货物的准时送达。最优化在宏观层面上的应用包括成千上万人的供电部署、新药的研发路径制定等等。&/p&&p&这个课程给你提供一个全方位理解离散最优化的机会，并且离散最优化已用于我们日常生活。这个课程首先会带你学习离散最优化的基础知识及其不同技巧。你将会学到约束条件（constraint），线性和混合整数的编程。这个课程的最后一部分包括了最优化的高阶专题。&/p&&p&学习这门课程的先决条件是你需要具备很好的编程能力，对基础算法的了解以及线性代数知识。这门课将在 2017 年 1 月 16 日开始，由墨尔本大学的教授讲授。&/p&&p&预备知识：编程、算法和线性代数&/p&&p&2. 基因数据科学的统计（Statistics for Genomic Data Science）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/statistical-genomics& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/stat&/span&&span class=&invisible&&istical-genomics&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：4 周&/p&&p&授课：约翰霍普金斯大学&/p&&p&如果你渴望成为下一代数据测序科学家，那么你必须学习这个课程。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到探索性分析；线性建模；假设测试和多假设追踪测试；不同类型的数据处理如转录组测序（RNA-seq）、全基因组关联研究（GWAS）、染色质免疫共沉淀测序（ChIP-Seq）以及 DNA 甲基化（DNA Methylation）研究。这个课程是约翰霍普金斯大学基因组数据科学家特别专题的一部分。课程将会从 2017 年 1 月 16 日开始。&/p&&p&预备知识：高阶统计和算法&/p&&p&3. 大数据应用的生物统计（Biostatistics for Big Data Applications）&/p&&p&地址：&a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/biostatistics-big-data-applications-utmbx-stat101x& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&edx.org/course/biostati&/span&&span class=&invisible&&stics-big-data-applications-utmbx-stat101x&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&课程周期：8 周&/p&&p&授课：德州大学医学部（来源 edX）&/p&&p&这个课程是对运用生物医学大数据进行数据分析的介绍。&/p&&p&在这个课程里，你将会学到生物统计方法的基本组件。不熟悉统计学的人在处理生物医学的大数据时能遇到不同类型的挑战。&/p&&p&学习在生物医学数据类型下基本统计是如何运用的。你将在课程里学到 R 语言编程的基础知识；如何创建以及解释数据的图形摘要；参数化和非参数化的推论统计方法。你将会收获 R 语言下生物医学问题的处理经验。&/p&&p&这个课程开放给注册该课程的学员。&/p&&p&预备知识：高阶统计学和 R 语言知识&/p&&p&&b&尾注&/b&&/p&&p&希望你觉得这篇文章有用。到目前为止，你已经搞清楚了自学的学习领域。如果你有数学背景，可以学习高级课程。如果没有，就从初级开始吧，再一步步前进。&/p&
该回答分为两个部分，前半部分为机器学习所需数学基础概览和简要介绍，后半部分为数学与统计学相关公开课推荐和相关介绍。希望这个答案对于大家学习数学与机器学习有所帮助。机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从数据中的…
&p&曾经被大众定格在青少年时期的绘画课中的彩铅，近年来作为一种廉价、无毒、方便使用的绘画工具，被很多艺术家重新拾起，它既可以表现非常轻松懒散的笔触和画面，又可以表现严谨的造型和细节，并与各种绘画媒介共同使用。&/p&&p&&b&彩铅的着色情况主要受&/b& &b&绘画工具&/b&、&b&拿笔方式&/b&、&b&表现手法&/b&等多方面因素的影响，以下分别进行详细讲解：&/p&&blockquote&&b&一、彩铅工具&/b&&/blockquote&&p&彩铅，橡皮，转笔刀，COLORLESS BLENDER（笔擦)，纸，尺子，硫酸纸，复写纸，纸胶带，毛刷，定画液。&/p&&p&&b&彩铅：&/b&较常用的品牌是辉柏嘉，国内更多的品牌比如蒙马特，马克，齐多可以选择。&/p&&img src=&/v2-df620cceabcc7_b.jpg& data-rawwidth=&564& data-rawheight=&444& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&564& data-original=&/v2-df620cceabcc7_r.jpg&&&p&&b&橡皮：&/b& 一般可选用普通橡皮和可塑性橡皮，多重叠的区域或下笔重的区域比较不好擦除颜色。&/p&&p&&b&纸：&/b&纸的选用会影响画面的最终成效，很多纸并不能很好地留住彩铅的颗粒，不停地纸呈现出不同的效果。想表现细节的同学们选用热压面的水彩纸，较平滑的纸面可以方便表现细致的刻。另外还有各色不同的画纸可以尝试。&/p&&p&&b&硫酸纸和复写纸：&/b&用于起草。同学们可以直接豪迈的用铅笔或彩铅起草，但是追求造型精确细节精细的同学可以再草稿纸上起着草稿在将大轮廓复制到画纸上。&/p&&p&&b&纸胶带：&/b&纸面胶带，容易拆除，不会破坏纸面肌理。&/p&&p&&b&毛刷：&/b&软毛刷用于清理画面多余的色彩粉末和橡皮等。&/p&&p&&b&定画液：&/b&保护颜色的厚度及色彩。轻轻的喷一层可以再继续添加颜色，多次使用后，可能会不好再添加笔触和颜色。&/p&&p&&b&笔擦：&/b&笔擦是不含任何颜料的彩铅。可以用来制造平滑，有光泽的融合和过渡。用笔擦划过的地方会很滑，适合用于描绘光滑和湿润的效果。这种技法也叫抛光。&/p&&br&&blockquote&&b&二、色彩认识及拿笔方式&/b&&/blockquote&&p&&b&1）色彩认识&/b&&/p&&p&&b&色彩轮：&/b&色彩轮是非常好的参考工具，有助于同学们了解色彩间的颜色关系：帮助分析一个颜色与他周边颜色的的差别和表现。&/p&&img src=&/v2-d0b586ca76a06a3b8b70d4a_b.png& data-rawwidth=&642& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&642& data-original=&/v2-d0b586ca76a06a3b8b70d4a_r.png&&&p&&b&互补色/对比色：&/b&互补色就是两个在色彩轮中对立的两个颜色。比如红色和绿色，橘黄和蓝色，黄色和紫色。互补色也是经常会出现在我们生活当中的，比如当你认真盯着蓝天中白云，你会注意到云里会出现橘黄色。互补色的运用会在画面中产生活泼，生动的对比。如果你画面的背景用了对比色，画面的主体会有天出来的效果。例如，橘黄色的花和蓝色的背景，红色的莓子和绿叶。&/p&&img src=&/v2-dd930f38d61bffd49c405ac_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&2448& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-dd930f38d61bffd49c405ac_r.jpg&&&p&&b&冷暖的色差：&/b&暖色调就是&b&偏黄色和红色&/b&的颜色，冷色调&b&偏蓝色和绿色&/b&的色调。以下左边是暖白色调，右边是冷色调。一个冷色例如绿色里加一些黄色，颜色会偏暖，一个暖色例如红色里加一些蓝色，颜色会偏。另外需要谨记的：暖色调更偏向于在画面中显现出来，蓝色调则是显现在画面中减淡。&/p&&br&&p&&b&2）拿笔方式&/b&&/p&&ul&&li&&b&传统拿笔：&/b&写字时的拿笔方法，适用于画平滑的颜色和排线和细节的刻画&/li&&li&&b&反手握笔：&/b&用于会发松散或者较轻的线条。注意不光是手指和手腕，手臂要放松一起活动。&/li&&/ul&&br&&blockquote&&b&三、彩铅的表现&/b&&/blockquote&&p&&b&颜色的深浅：&/b&&/p&&ul&&li&上——轻笔触&/li&&li&中——中笔触&/li&&li&下——重笔触&/li&&/ul&&img src=&/v2-1865caaa76c3c3adfc71ee_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&721& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-1865caaa76c3c3adfc71ee_r.jpg&&&br&&p&&b&笔触的表现：&/b&&/p&&ul&&li&左——打圆画出的效果&/li&&li&中——同方向排线&/li&&li&右——不规则画线&/li&&/ul&&img src=&/v2-559ddf12eb8e370ddae03f_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-559ddf12eb8e370ddae03f_r.jpg&&&ul&&li&左——交叉排线&/li&&li&中——均匀涂色&/li&&li&右——笔尖打点&/li&&/ul&&img src=&/v2-d8aba9effc4a_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&997& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-d8aba9effc4a_r.jpg&&&p&&b&重叠与融合：&/b&&/p&&ul&&li&左——重叠：两个或多个颜色重叠，技巧是用轻笔触绘画，重叠区域会自然&/li&&li&右——融合：用笔擦稍用力将两个颜色揉和，有光滑的效果&/li&&/ul&&br&&img src=&/v2-aeaebf12288e7bbc50f4_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&424& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-aeaebf12288e7bbc50f4_r.jpg&&&p&&b&色彩练习：&/b&&/p&&ul&&li&相近色的渐变练习——可以练习和熟悉近似色的融合和过渡&/li&&/ul&&img src=&/v2-4a4bc6b6caf9c15d9bdfdf9_b.jpg& data-rawwidth=&3264& data-rawheight=&1863& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3264& data-original=&/v2-4a4bc6b6caf9c15d9bdfdf9_r.jpg&&&ul&&li&叠色练习——以一个颜色为基础，交错叠色，熟悉重合效果，颜色越深覆盖力越强&/li&&/ul&&img src=&/v2-beb23f59c625ab53f5b273_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&765& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-beb23f59c625ab53f5b273_r.jpg&&&br&&p&最后，康石石为大家提供了一套&b&人物肖像手绘&/b&参考步骤，主要体现光线与阴影、冷色调与暖色调阴影的变幻，大家可以进行临摹练习。&/p&&p&&b&第一步，&/b&用铅笔起稿，大致画出明暗交界线&/p&&img src=&/v2-44c41dfc0ae_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&815& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-44c41dfc0ae_r.jpg&&&p&&b&第二步，&/b&擦干净铅笔稿，用蓝色彩铅和红色彩铅将轮廓勾出来&/p&&img src=&/v2-fcaa9f3bba645_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&814& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-fcaa9f3bba645_r.jpg&&&p&&b&第三步，&/b&冷色系和暖色系将各自深色区域上色&/p&&img src=&/v2-04c634faffd29_b.jpg& data-rawwidth=&1267& data-rawheight=&950& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1267& data-original=&/v2-04c634faffd29_r.jpg&&&p&&b&第四步，&/b&肌肤用浅肉色和浅粉色完成。阴影区域加入护补色，细节部分可稍微细抠一下&/p&&img src=&/v2-1f8b1bbb1b3d9a3f11f87ecac13f1860_b.jpg& data-rawwidth=&2883& data-rawheight=&1792& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2883& data-original=&/v2-1f8b1bbb1b3d9a3f11f87ecac13f1860_r.jpg&&&p&以上为彩铅着色的基础性技巧，高阶手绘技法可以持续关注，康石石会陆续推出&/p&&br&&p&欢迎交流&/p&&p& ———————————————————
&/p&&p&欢迎关注我的&b&个人官方微信（kang-shishi）&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/BkRfRzjE_2WErXwk9xEU& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/BkRfRzj&/span&&span class=&invisible&&E_2WErXwk9xEU&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&&p&如有艺术留学、院校、专业、作品集方面的问题，可私信康石石咨询&/p&
曾经被大众定格在青少年时期的绘画课中的彩铅，近年来作为一种廉价、无毒、方便使用的绘画工具，被很多艺术家重新拾起，它既可以表现非常轻松懒散的笔触和画面，又可以表现严谨的造型和细节，并与各种绘画媒介共同使用。彩铅的着色情况主要受 绘画工具、拿…
&img src=&/50/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&667& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/50/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_r.jpg&&&p&看似清淡的蒸菜，品尝起来却是浓郁滋味。今天给大家推荐的蒸菜都极为诱人，好吃到两眼放光！而它们的制作过程却非常简单，不需要花太多功夫就能轻松完成。往下看，总有你中意的那道菜~&/p&&br&&br&&h2&&b&--&a href=&/?target=http%3A///recipe/37775/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&肉末蒸豆腐&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&万万&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&蒸豆腐是最能保持豆腐原汁原味的做法，肉末与榨菜不可少。豆腐吸收了肉末的香味，榨菜又消除了肉末的腻味，两两相辅真美妙。&img src=&/v2-2cce7a28edb1e698ec10cf1_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-2cce7a28edb1e698ec10cf1_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&绢豆腐（日本豆腐）
400g&/p&&p&肉泥 150g &/p&&p&榨菜 50g &/p&&p&油 2汤匙（30ml） &/p&&p&生抽 2汤匙（30ml） &/p&&p&盐 盐1/2茶匙（2g） &/p&&p&葱 少许 &/p&&p&姜 少许 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 榨菜切成碎。豆腐切小块，排入蒸碗中。撒上榨菜碎。&/p&&p&? 榨菜可以多放一些，口味比较好。若怕咸，可以把榨菜多冲洗几片，挤干水份。&/p&&p&? 锅里热油，放入葱姜爆香，倒入肉末，迅速划散，倒入生抽翻炒几分钟加盐即可。&/p&&p&? 把炒好的肉末连汤一起倒在豆腐上。上锅蒸，水开后10分钟，取出撒香葱，搭配香菜更好。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 此菜选择绢豆腐最好，超市可以买到盒装的。太硬的豆腐不入味，太软又不成形。&/p&&p&? 肉泥可选用颈背肉，也可加少许五花肉泥。可根据自己的口味儿来炒，加辣椒，或者别的都好吃。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1060968/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&豉椒蒸土豆排骨&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&烟火间&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道豉椒蒸排骨算是蒸菜中的经典，味道浓郁，非常之下饭。在蒸排骨的同时，下面垫些土豆，吸收了排骨肉汁的土豆也非常好吃！&img src=&/v2-65dfbde7a12dfb7d950fc365b3c87daa_b.jpg& data-rawwidth=&450& data-rawheight=&408& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&450& data-original=&/v2-65dfbde7a12dfb7d950fc365b3c87daa_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&猪小排 350克 &/p&&p&土豆 1个 &/p&&p&豆豉 1大勺 &/p&&p&小红尖椒 1-2个 &/p&&p&香葱 1棵 &/p&&p&姜 2片 &/p&&p&蒜头 2-3瓣 &/p&&p&料酒 1大勺 &/p&&p&淡色鲜酱油 1大勺 &/p&&p&蚝油 1大勺 &/p&&p&盐 1/4小勺 &/p&&p&糖 1/2小勺 &/p&&p&胡椒粉 少许 &/p&&p&淀粉 1小勺 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 豆豉用冷水泡3-5分钟，葱、姜、蒜、红尖椒切碎，与所有腌料（料酒、酱油、蚝油、盐、糖、胡椒粉、淀粉）混合拌匀。&/p&&p&? 猪小排用清水彻底洗去血水，沥干水分，把排骨放入腌料中腌制大约1小时左右入味。&/p&&p&? 土豆削皮切成小块，铺放在盘子底部。&/p&&p&? 腌好的排骨放在土豆上面，上蒸锅中火蒸30分-40分钟即可（喜欢软一点口感的适当延长蒸煮时间）。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1004540/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&粉蒸肉&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&labrador&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&在家里自己做的碎米，吃起来更香！覆盖在上层的粉儿颗粒感明显，被重重包裹住的肉吃起来又是相当软糯，两者口感形成对比，组合在一起却是十分完美。&img src=&/v2-b14dec8e5549e_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-b14dec8e5549e_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&排骨
&/p&&p&红薯
&/p&&p&大米
&/p&&p&糯米
&/p&&p&红花椒
&/p&&p&五香粉
&/p&&p&胡椒粉
&/p&&p&豆瓣酱
&/p&&p&老抽
&/p&&p&麻油
&/p&&p&料酒
&/p&&p&盐 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 等量的大米和糯米挑选去杂质，在锅里和红花椒一起炒黄，起锅。加入少许五香粉，利用余热逼出香气，晾凉后再加入适量盐，备用。&/p&&p&? 炒好的米和香料一起打碎，不需要太细，有些粗粒吃起来会更香。一次可以多打一点放在瓶子里，下次还能用。&/p&&p&? 排骨洗净斩件，在碗里混合料酒、麻油、姜末、老抽、盐、白胡椒粉和剁碎的豆瓣酱的味汁，倒入排骨里混合均匀，醃渍约半小时。&/p&&p&? 准备好蒸笼。红薯切滚刀，在米粉里滚一圈垫底，排骨也滚上米粉，均匀铺在红薯上方。&/p&&p&? 入蒸锅蒸2个小时至排骨酥烂，葱花撒入再焖上几分钟即可取出食用。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 如果有必要可以把米用水淘洗，切记淘洗完一定要彻底阴干才能使用，否则米会在锅里糊掉。&/p&&p&? 豆芽一定要去尾...口感会好太多。随便清炒，捏一小撮盐洒下去，加了几粒花椒而已，已经非常非常的鲜了。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/113727/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&腊肠蒸鸡翅&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&梓晴&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&蒸出来的鸡翅肉质很嫩，因为加了香菇吸收了鸡翅的油脂，使得鸡翅很清淡不油腻，香菇又在汤汁的浸泡下更入味，真的是一道健康美味的菜肴！
&img src=&/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&667& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-9c327e70f2f8b85ca38c3e165c0cf0d3_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&鸡翅 4个 &/p&&p&腊肠 一根 &/p&&p&干香菇 5朵 &/p&&p&香葱 2根 &/p&&p&生姜 一块 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 鸡翅洗净斩小块；腊肠切片；香菇用温水泡发，切条；生姜去皮切片；小葱洗净切段。&/p&&p&? 鸡块中依次加入料酒、生抽、蚝油、生姜片、淀粉拌匀，腌制20分钟。&/p&&p&? 将腊肠片、香菇条拌入腌制好的鸡块中，装入平盘中，摆上香葱段。&/p&&p&? 大火蒸15分钟即可。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe/1069039/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&香蒸荔浦芋头&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&小白素食记录&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&荔浦芋头不太适合炖，因为容易碎掉（除非先微炸后再烹饪），却非常适合这样蒸着做，切块摆盘，调个极简单的汁淋上，大火蒸个二十几分钟，香~ &img src=&/v2-63c25be45bd064b860afd_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&451& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-63c25be45bd064b860afd_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&荔浦芋头 一块 &/p&&p&盐 1/2小匙 &/p&&p&生抽 2小匙 &/p&&p&水 1大匙 &/p&&p&油 2小匙 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 芋头去皮，切成较小的滚刀块（这样可减少蒸的时间，也更加入味），将油、水、盐和生抽混合与芋头块拌匀，装入盘中。&/p&&p&? 蒸锅中的水烧开后，将芋头连盘放入，大火蒸25分钟即可。出锅点缀青菜碎装饰。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&清蒸丝瓜虾仁&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&coralie&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道菜颜色青红搭配，清新可人，丝瓜和鲜虾清蒸各自带出最原始的鲜甜，做法简单，吃起来也是带着家常菜固有的舒服感。&img src=&/v2-7afabb73db424_b.jpg& data-rawwidth=&603& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&603& data-original=&/v2-7afabb73db424_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&丝瓜 半根左右 &/p&&p&活虾 200g &/p&&p&葱蒜 适量 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 丝瓜去皮，横向切成小段，铺于碟子中。&/p&&p&? 鲜虾洗净、剥去外壳、虾头，蒜瓣切蓉，适量铺在丝瓜段上。&/p&&p&? 将植物油、酱油、盐适量调匀，浇在虾仁上。最后可以加上点葱段装饰。&/p&&p&? 隔水蒸5~6分钟即可。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&注意清蒸时间，过长容易把虾仁蒸老。&/p&&br&&br&&h2&&b&-- &a href=&/?target=http%3A///recipe//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&粉蒸胡萝卜丝&i class=&icon-external&&&/i&&/a& --&br&&/b&by &a href=&/?target=http%3A///cook//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大小楠楠&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/h2&&p&这道粉蒸萝卜丝又叫“一面情深”，意思是第一次吃到，就会喜欢它的味道。蒸出来之后每根萝卜丝都包裹面粉， 而且互不粘连， 松软、透亮、筋道、口感好而且不油腻。&img src=&/v2-1ab1f31ebee6ef0b8c4d0f_b.jpg& data-rawwidth=&660& data-rawheight=&441& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&660& data-original=&/v2-1ab1f31ebee6ef0b8c4d0f_r.jpg&&&/p&&p&&b&-- 用料 --&/b&&br&&/p&&p&胡萝卜 一根 &/p&&p&盐 适量 &/p&&p&食用油 少许 &/p&&p&面粉 适量 &/p&&p&葱
&/p&&p&干辣椒丝或辣椒面
&/p&&p&花椒粒 &/p&&p&&b&-- 做法 --&/b&&br&&/p&&p&? 胡萝卜用刨菜器刨成细丝，泡在盐水里10分钟左右。（盐适当多放些，因为待会蒸的时候不用再放盐）&/p&&p&? 用纱布把盐水泡好的胡萝卜丝拧干，一定尽量拧到最干，要不拌面会粘的。&/p&&p&? 倒入食用油拌匀。&/p&&p&? 面粉倒入拌了油的胡萝卜丝里，用双手搓匀，直到每根胡萝卜丝用面粉包裹住。&/p&&p&? 锅里倒水，水开后把拌好面的胡萝卜丝放入铺了干屉布的笼屉蒸。上气后3分钟左右即可。&/p&&p&? 蒸好后，依次放葱末、蒜末、干辣椒丝（或辣椒面），油里放花椒粒，烧热后浇上，拌匀即可开吃。&/p&&p&&b&-- 小贴士 --&/b&&br&&/p&&p&? 平时蒸拌面菜是先拌油、后放盐，这个做法是先用盐水泡，这样蒸出来的胡萝卜丝有韧劲。&/p&&p&? 泡好的胡萝卜一定拧干了，要不蒸出来不利落。&/p&&br&&br&&p&&a href=&/?target=http%3A///recipe_list//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&戳这里&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，查看更多蒸菜做法。&/p&&br&&p&------------------------------------------&/p&&p&文中菜谱均来自下厨房，转载需注明来源&链接&img src=&/v2-e25e42b330f9ae14854f_b.jpg& data-rawwidth=&342& data-rawheight=&146& class=&content_image& width=&342&&&/p&&p&下厨房，唯有美食与爱不可辜负。&/p&&p&「下厨房」微信公众号：xiachufang&/p&&p&下厨房已开通知乎机构账号，&a href=&/org/xia-chu-fang& class=&internal&&点击关注&/a&。&/p&
看似清淡的蒸菜，品尝起来却是浓郁滋味。今天给大家推荐的蒸菜都极为诱人，好吃到两眼放光！而它们的制作过程却非常简单，不需要花太多功夫就能轻松完成。往下看，总有你中意的那道菜~ -- -- by 蒸豆腐是最能保持豆腐原汁原味的做法，肉末与…
这是我在过去几家公司招聘到工程师，Python入职培训的过程。&br&&br&时间分为4周，全部自学，仅提供大纲。适用于Web方向：&br&&br&1、Week1：读完《简明Python教程》，适应Python开发环境&br&&br&2、Week2：写个爬虫，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等几个模块。需要用上多线程抓取，正则表达式分析，并发资源控制，重新开启程序自动继续抓取和分析&br&&br&3、Week3：学习一种Web开发框架，推荐Flask、webpy之类的，学个数据库接口如sqlite3，写个简单的web应用如博客&br&&br&4、Week4：给产品做个小功能并走完测试和上线流程，各个时期是不同的&br&&br&我在之前的几家公司招聘工程师时，学过Python的其实较少。更常见的情况是人聪明，招来再学Python。就是按照如上流程。这个流程安排的挺轻松的，我找到的所有人都成功完成了这个流程。并且之后工作也很顺利。
这是我在过去几家公司招聘到工程师，Python入职培训的过程。 时间分为4周，全部自学，仅提供大纲。适用于Web方向： 1、Week1：读完《简明Python教程》，适应Python开发环境 2、Week2：写个爬虫，需要深入了解re、urllib2、sqlite3、threading，Queue等几个…
&img src=&/50/v2-41022afa32f3c_b.jpg& data-rawwidth=&1244& data-rawheight=&572& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1244& data-original=&/50/v2-41022afa32f3c_r.jpg&&&p&&b&背景&/b&&br&&/p&&p&作为一个开放领域的知识社交平台，知乎为大家提供了「友善」、「理性」、「专业」的讨论氛围，吸引了大量用户参与，产生了很多优质内容。但同时也吸引了一些垃圾制造者，在知乎上生产了不少的垃圾内容，如「违法」、「广告」、「淫秽色情」、「人身攻击」等，严重影响了知乎用户的正常讨论交流，极大地影响了用户体验，同时也对社区管理造成了较大的干扰。&/p&&br&&p&我们先来看看都有哪些真实的垃圾：&/p&&br&&p&&i&非法内容&/i&，比如：1）传播、寻求或买卖情色，如「xxx 宾馆酒店小姐」、「xxx 一夜情小姐」、「xxx 全套小姐」、「xxx 红灯区小姐」；2）传播赌博，如 「澳*新*天地 xxx xxx 博人真钱赌 连赢 100 万」、「*博 xxx xx 玩法多」、「xxx xx zzz」等等。这类内容违反了现行法律，危及了国家安全和社会和谐。&/p&&br&&p&&i&不友善内容&/i&，比如：1）辱骂他人，如「你这个智障」、「艹你妈」；2）用侮辱、夸张的手法嘲讽他人，如「脑残」、「智商欠费」等等。这类内容表现为不尊重他人，用恶毒的言语刺激对方，使得讨论无法正常有效进行。&/p&&br&&p&还有一些垃圾广告，如微商、代开发票。&/p&&br&&p&这些垃圾内容严重影响了知乎用户的正常交流。此前我们的工程师们也尝试了一些方法去识别处理它们。如文本分类模型，准确率达到了 96%, 每天识别 300+ 条；利用 DFA 根据关键词大量召回。这些尝试虽然都取得了一定的效果，但是召回不够、或召回过多非垃圾内容、或者存在不少的误伤。为此我们引入人工审核，但不能快速处理，容易造成内容堆积，而且对管理员也是很大压力，平均每周要消耗 1 个人力。&/p&&br&&p&前期的尝试虽然效果不是很理想，但积累了比较多的数据。对这些数据的分析，我们发现这些垃圾内容是有套路的。基于此，我们利用 Aho-Corasick 自动机实现多模匹配，在其基础上增加了过滤机制，实现了第一版的垃圾内容分析系统，取得了不错的效果。&/p&&br&&p&&b&Aho-Corasick 自动机&/b&&/p&&p&AC 自动机算法于 1975 年产生于贝尔实验室。该算法巧妙地将多模式串建成一个确定性有限状态机 (DFA)，以待匹配字符串作为该 DFA 的输入，使状态机进行状态转移，当到达某些特定的状态时，完成模式匹配， 能 &img src=&/equation?tex=O%28n%29& alt=&O(n)& eeimg=&1&& 时间内完成多模式匹配（其中 n 为待匹配字符串的长度）。下面以模式串「 he / she / his / hers 」构建一个 AC 自动机举例说明（如图一所示）&/p&&img src=&/50/v2-1af7cb53112eeecc2a19a198dfbaa251_b.png& data-rawwidth=&826& data-rawheight=&736& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&826& data-original=&/50/v2-1af7cb53112eeecc2a19a198dfbaa251_r.png&&&p&当输入一个字符串时「ushers」，该自动机从状态 0 开始进行状态转换，完整的状态转移路径如图二所示&/p&&br&&img src=&/50/v2-3e411f4c181da4efa633be13d58e7a09_b.png& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&322& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/50/v2-3e411f4c181da4efa633be13d58e7a09_r.png&&&p&当遇到 AC 中的红色节点时，说明发生了模式匹配，匹配到的模式有：「he」、「she」、「hers」。&/p&&br&&p&具体可以用 Double Array Trie 实现 AC 自动机，在保持高效多模匹配的基础，进一步节省空间。&/p&&br&&p&&b&贝叶斯方法&/b&&/p&&p&虽然 AC 自动机能快速的从字符串中找到存在于词典中的关键词，但这仅仅能满足一小部分需求，即不顾准确率的大量召回，很显然会造成误伤，这对知友也是很不友好。肯定有知乎用户会问，直接用「贝叶斯」方法不就可以搞定吗？你看人家做 spam 邮件过滤，不也做得还不错，还用什么 AC ？对对对，你说的都是正确的。但是实验发现，单纯地用 「贝叶斯」方法直接进行过滤时，准确率和召回率都不是很理想。究其原因呀，有 1）知友们知识面广、思维发散，2）长尾，很多词语出现频次相对较低。&/p&&br&&p&&b&AC + 贝叶斯 & max { AC, 贝叶斯 }&/b&&/p&&p&考虑到上述问题，我们提出了利用 AC 自动机，根据设定的类别关键词圈定相应类别的内容，然后在每个类别里利用「贝叶斯」方法的思想准确过滤出垃圾内容。现在我们有了解决问题的思想（思想很重要），来看看我们具体是怎么利用 AC 和「贝叶斯」这两个神器，打造垃圾内容过滤的。直接上图，一图胜千言。&/p&&br&&img src=&/50/v2-031bcbae52_b.png& data-rawwidth=&1246& data-rawheight=&642& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1246& data-original=&/50/v2-031bcbae52_r.png&&&p&图三中「主关键词」就是利用 AC 自动机按关键词圈定相应类别的内容。圈定之后，利用「可有可无」这儿所配置的策略在每个类别里进行垃圾内容过滤，策略即是利用「贝叶斯」思想总结出来的。&br&&/p&&br&&p&下面以评论数据为例，介绍如何运用贝叶斯方法来总结策略。&/p&&br&&p&首先，分析样本数据，提取每一个词，计算每个词在正常评论和垃圾评论中出现的频率。比如，我们假定「sb」这个词，在 1000 条垃圾评论中，有 500 条包含该词，那么它的出现频率就是 &img src=&/equation?tex=0.5& alt=&0.5& eeimg=&1&&；而在 1000 条正常评论中，只有 2 条包含该词，那么出现频率就是 &img src=&/equation?tex=0.002& alt=&0.002& eeimg=&1&&。那现在对一条新的评论，发现其中包含「sb」这个词，它是垃圾评论的概率可以通过式一计算。（此处用 &img src=&/equation?tex=S& alt=&S& eeimg=&1&& 和 &img src=&/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&& 分别表示垃圾评论和正常评论, &img src=&/equation?tex=W& alt=&W& eeimg=&1&& 表示词 「sb」，&img src=&/equation?tex=P%28S%29& alt=&P(S)& eeimg=&1&& 表示垃圾评论的概率，&img src=&/equation?tex=P%28W%7CS%29& alt=&P(W|S)& eeimg=&1&&表示垃圾评论中 &img src=&/equation?tex=W& alt=&W& eeimg=&1&& 出现的频率）&/p&&p&&img src=&/equation?tex=P%28S%7CW%29+%3D+%5Cfrac%7BP%28W%7CS%29P%28S%29%7D%7BP%28W%7CS%29P%28S%29+%2B+P%28W%7CH%29P%28H%29%7D+& alt=&P(S|W) = \frac{P(W|S)P(S)}{P(W|S)P(S) + P(W|H)P(H)} & eeimg=&1&&
(式一）&/p&&br&&p&在没有更多先验知识的情况下，我们通常假设 &img src=&/equation?tex=P%28S%29%3DP%28H%29%3D0.5& alt=&P(S)=P(H)=0.5& eeimg=&1&&。那在前文的例子中，很容易计算出 &img src=&/equation?tex=P%28S%7CW%29+%3D+0.996& alt=&P(S|W) = 0.996& eeimg=&1&&，说明「sb」词很容易区分出垃圾评论。通过这样的方式去挖掘出词语，当然也可以从正面角度考虑，比如「我」这个词，在我们的数据中能较好地区分出不是垃圾评论。此外，还可以考虑多个词语联合共现，甚至词之间的空间结构关系。这些在目前的逻辑里都是支持的。&/p&&br&&p&有了具体实现，我们来看看实际的效果，如图四所示。（对于不利于讨论的内容也会被处理）&/p&&img src=&/50/v2-f74609deeb71f5bdb71679e_b.png& data-rawwidth=&1256& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1256& data-original=&/50/v2-f74609deeb71f5bdb71679e_r.png&&&p&线上效果如图五所示。&/p&&img src=&/50/v2-55d28cd51bebd901b7ac89e_b.png& data-rawwidth=&1238& data-rawheight=&374& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1238& data-original=&/50/v2-55d28cd51bebd901b7ac89e_r.png&&&p&这套逻辑已融入到了算法机器人「瓦力」的大脑中，在知乎的诸多场景下，如评论、私信、回答、提问等，以 99% 的准确率处理着每天产生的垃圾内容。&a href=&/p/& class=&internal&&每天处理掉 3000+ 条垃圾评论&/a&，上线后处理了&a href=&/p/& class=&internal&&站内上万条封建迷信提问&/a&、上千条代为完成个人任务、上千条求医问药等违规提问，帮助知友们维护起了一个「友善」的讨论环境。&/p&&br&&p&此外，这套系统也十分方便运营人员实现一站式自助策略管理。首先通过样本制定策略，然后通过离线版本进行策略验证，评估其准确率和召回率，最后自助上线策略。整个过程均无需工程师的介入，大大提高了运营效率。&/p&&br&&p&&b&总结和展望&/b&&/p&&p&为了让知乎用户友善地讨论交流，我们踏出了这一小步，主动识别处理了诸多垃圾内容。但还有很长的路要走，后续我们将为机器人「瓦力」打造更加完善智能的大脑，如自动归纳策略，引入深度学习等，为其建立更加科学高效的识别能力，以全自动的方式准确地识别出所有内容。&/p&&br&&p&虽以识别垃圾内容为出发点，建立了基于 AC 自动机和「贝叶斯」思想的内容识别系统，但这套系统还可以运用到其他场景，比如舆情、其他内容归类等，在这儿就不展开了。&/p&&br&&br&&p&作者：&a href=&/people/qin-luo-68& class=&internal&&秦洛&/a&，张瑞，王璐&/p&&br&&p&Reference:&/p&&p&[1] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Aho%25E2%Corasick_algorithm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Aho-Corasick Algorithm&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[2] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Finite State Machine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[3] &a href=&/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Deterministic_finite_automaton& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Deterministic Finite Automaton&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[4] &a href=&/?target=https%3A///hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AhoCorasickDoubleArrayTrie&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&[5] &a href=&/?target=http%3A///blog/2011/08/bayesian_inference_part_two.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Bayesian Inference&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&img src=&/50/v2-ab465bab5cee5efd75cbd_b.png& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&8& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/50/v2-ab465bab5cee5efd75cbd_r.png&&&p&我们正在招聘：&/p&&p&- &a href=&/careers/167& class=&internal&&数据挖掘工程师&/a&&/p&&p&- &a href=&/careers/377& class=&internal&&算法专家&/a&&/p&&p&欢迎投递简历到： &a href=&mailto:&&&/a&&/p&&p&&br&「&a href=&/hackers& class=&internal&&知乎技术日志&/a&」是知乎工程师运营的一个技术专栏，在这里我们会陆续将知乎在机器学习、人工智能、稳定性和安全管理、反作弊系统、微服务实践、Docker、自动化运维、移动端网络优化等领域的技术思考和实践分享给大家。希望各位大家给予关注，并提出你宝贵的意见和反馈。&/p&
背景 作为一个开放领域的知识社交平台，知乎为大家提供了「友善」、「理性」、「专业」的讨论氛围，吸引了大量用户参与，产生了很多优质内容。但同时也吸引了一些垃圾制造者，在知乎上生产了不少的垃圾内容，如「违法」、「广告」、「淫秽色情」、「人身攻…
&img src=&/50/v2-c670e54b8afbd56ce770c3_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&/50/v2-c670e54b8afbd56ce770c3_r.jpg&&&p&本着两条原则推荐一波机器学习，深度学习的课程以及常用的库：&/p&&p&1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为学习知识付费， 而是因为有更好的资源，而这些资源恰好免费。报辅导班学习浪费钱倒是次要的，主要是时间有限，所以我们要把最好的时间集中在最高效的事情上。&/p&&p&2.视频资源种类繁多，但我只选最有价值的。&/p&&p&Are you ready?&/p&&img src=&/v2-bb9edb159d17bf7a0016f4_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&700& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&/v2-bb9edb159d17bf7a0016f4_r.jpg&&&br&&p&以下课程均有中文字幕：&/p&&p&1.机器学习&/p&&p&机器学习视频我推荐大神Andrew Ng的课程：&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&coursera.org/learn/mach&/span&&span class=&invisible&&ine-learning/home/welcome&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&Andrew Ng的课程有两个版本，一个是斯坦福大学的公开课，一个是coursera上的课程。我更建议后者。首先是在couresa上讲，Andrew Ng面对的是所有在线的听众，这样自己听课就会有一种带入感，仿佛就在课堂一样，而听斯坦福大学公开课的那个版本自己听起来更像一个旁听生。其次是在couresa上作业，课件齐全，不用再到其他的地方找，减少很多麻烦。&/p&&p&2.深度学习&/p&&p&深度学习我推荐李飞飞团队主讲的《深度学习与计算机视觉》：&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///course/courseMain.htm%3FcourseId%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福CS231n-深度学习与计算机视觉 - 网易云课堂&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&课件下载：&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A///amazingzby/cs231n& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&amazingzby/cs231n&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&剧透一丢丢：第一节李飞飞讲课时怀着孩子，所以只能坐着讲课，但课程内容依然interesting 。&/p&&p&3.推荐个与机器学习，深度学习不相关的课程，Jerry Cain讲的《编程范式》，我只听过前几节，感觉超级赞，就推荐给大家了&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A///special/opencourse/paradigms.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&斯坦福大学公开课：编程范式_全27集_网易公开课&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&OK！第一波已经结束，来第二波&/p&&p&&img src=&/v2-70c92cd288b857a135c493a0c9cd5880_b.jpg& data-rawwidth=&278& data-rawheight=&156& class=&content_image& width=&278&&介绍几款常用的python库：&/p&&p&1.numpy&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//www.numpy.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NumPy - NumPy&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&处理数组，矩阵非常有效的库，不会numpy，学后面的白搭。&/p&&p&2.matplotlib&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//matplotlib.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python plotting - Matplotlib 1.5.3 documentation&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&数据可视化（其实就是画图，直方图，折线图，饼状图等等）必备。&/p&&p&3.pandas&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//pandas.pydata.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Data Analysis Library&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&pandas主要用于清洗数据，如果输入数据不那么规范（比如有数据丢失或有无效数字），用pandas处理会非常方便。&/p&&p&4.sklearn&/p&&p&&a href=&/?target=http%3A//scikit-learn.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&scikit-learn.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&机器学习必备&/p&&p&5.tensorflow&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//www.tensorflow.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&这个不解释，老司机都懂的！&/p&&p&今天就先到这里，下车前记得刷卡~&/p&
本着两条原则推荐一波机器学习，深度学习的课程以及常用的库：1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为学习知识付费， 而是因为有更好的资源，而这些资源恰好免费。报辅导班学习浪费钱倒是次要的，主要是时间有限，所以我们要把最好的时间集中在最高效的事…
装修全部用宜家的优点是， 明码实价，预算可控。而且宜家贴心的设计服务可以帮你最合理的利用空间。如果这是你喜欢的，那么合适。缺点是，你会觉得看上去不叫cheap
&br&&br&已经装修好几次，作为宜家铁粉我来分享一下自己的心得：&br&&b&买了还买的宜家商品&/b&&br&&br&1。&b&
爱克托三人沙发：&/b& 大方，漂亮，耐用，非常舒适， 性价比太高了，特别是孩子们在上面上窜下跳一点都不心疼。完胜一切真皮沙发。&br&2。&b&
&/b&： 铁架床是他家唯一值得买的床&br&3。&b&
灯具&/b&&br&4。
&b&整套厨房：&/b& 没什么，就是设计太合理了。&br&5。&b&
步入式衣柜&/b&： 设计太合理了&br&6。&b&
宜家儿童座椅 / 儿童床/以及一切儿童用品&/b&&br&&b&&br&买了后悔的&/b&，&b&每天都想扔掉重新买的：&/b&&br&1。&b&书架：&/b& 太单薄看着好便宜&br&2。&b&餐具：&/b& 看着真的好便宜&br&3。&b&床上用品&/b&： 选择太少&br&4。&b&餐桌/椅子.&/b&...简而言之就是一切木制品&br&&br&当年买了宜家的沙发餐桌书架后, 怎么看怎么不舒服,
后来在客厅添了实木的电视柜, 茶几, 酒柜和餐柜这压住了.&br&&br&综上所述在不部分用宜家的情况下务必点缀几样实木家具才相得益彰.
装修全部用宜家的优点是， 明码实价，预算可控。而且宜家贴心的设计服务可以帮你最合理的利用空间。如果这是你喜欢的，那么合适。缺点是，你会觉得看上去不叫cheap 已经装修好几次，作为宜家铁粉我来分享一下自己的心得： 买了还买的宜家商品 1。 爱克托三…
&p&&/p&&p&过去一年多了，宜家的很多产品发生调整，价位也略有变化。&/p&&p&原来的答案条理也不够清晰，所以全文重新整理，部分有更新。&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&p&利益相关：&/p&&p&宜家济南代购店店长。&/p&&p&实体代购店面，不到300平的卖场，有大件样品。不是淘宝发个杯子发个碗的那种。&/p&&p&我们提供设计和安装服务，所以接触到很多家里用宜家产品（尤其是家具）的顾客。&/p&&p&代购产品纯宜家货值，年均300万+。&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&blockquote&全文默认题主的“全用”指的是大件家具全部采用宜家产品。&br&不讨论各式各样的小件产品，如锅碗瓢盆等。&/blockquote&&p&先回答题主的问题：&/p&&p&&b&如果喜欢，可以全用，一点儿问题没有。&/b&&/p&&p&&b&最后，用不用，全用不全用，随意您。&/b&&/p&&p&&b&脱离开需求谈满足都是耍流氓。&/b&&/p&&p&&b&建议题主补充更多信息。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&1、居住需求&/u&&/b&&/p&&p&家居生活，吃喝拉撒睡，涉及方方面面：&/p&&p&有的人对睡眠质量要求很高，床垫品质必须在五星级酒店标准之上；&/p&&p&有的人对办公椅要求很高，必须国际一线设计，保证N小时连续工作的效率；&/p&&p&有的人觉得宜家的沙发没一款舒服的，就喜欢皮匠大师和芝华士……&/p&&p&&br&&/p&&p&排名第一的答主，也提到了一种消费需求。&/p&&p&但是餐桌部分的选择是一个反面教材。&/p&&p&MUJI和木智工坊的产品我个人也很喜欢，当然也想要，但是确实不符合目前的“社会主义初级阶段”。&/p&&p&先不说价格，毕竟不是法拉利和兰博基尼，攒攒也能买得起。&/p&&p&但是十年内不会搬家吗？住房的改善性需求在哪里？&/p&&p&搬家不打算换风格换家具吗？尺寸还合适吗？&/p&&p&各位小伙伴，在这个年纪，一步到位买了一张“一辈子也不换的餐桌”，好像哪里不太对劲呢~&/p&&p&还是那句话，脱离开需求谈满足都是耍流氓。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&&b&&u&那我们如何考虑居住需求？&/u&&/b&&br&1、居住时限长短。租房？第一套房（过渡性住房）？第二套房（改善性住房）？住到死的豪宅？&br&2、家具预算。&br&3、功能需求。居住人数？储物功能？SOHO？&br&4、风格喜好。日式极简的MUJI？宜家的北欧简约？美式乡村？激进抽象的后现代？&br&5、家是自己的。喜欢什么就买什么。没必要一定要成套、一码色的。&br&&br&至于具体的需求，举个栗子：&br&客厅，需要容纳的设备有三人沙发、单人沙发、女儿（3岁）的玩耍区域、茶几、电视柜、电视、书架，空调柜机；&br&平时夫妻两人在沙发上看电视，小孩子在旁边小桌子上画画、玩玩具；&br&偶尔有客人来家里吃饭，餐桌需要容纳4－6个大人和2-4个小孩子；&br&电视挂墙，不希望看到各种电源线数据线漏在外面，家里有小孩子也不太安全；&br&周末会在客厅里练习瑜伽，需要腾出足够的空间，茶几可以选择带脚轮的，方便挪动；&br&家里有些我们旅游时的照片和小孩子的照片可以摆出来；&br&门厅，需要容纳的设备有可容纳常穿鞋子的鞋柜，放钥匙／收快递用纸笔的收纳筐，换鞋凳，穿衣镜，挂衣区，人体感应的照明；&br&…………&/blockquote&&p&居住需求，越细化越好，提前考虑和规划会大大方便将来入住后的生活。&/p&&p&当然这个也需要有相当的生活经验作为基础。&/p&&p&建议打算装修的小伙伴提前3-6个月开始考虑。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&2、宜家能满足的需求&/u&&/b&&/p&&p&说回宜家，宜家再大，也只是家居市场中的一个品牌，肯定没法满足所有人各式各样的需求。&/p&&p&&br&&/p&&p&首先，宜家的产品并不支持100%的订制。&/p&&p&例如材料方面：&/p&&p&宜家整体以板式材质为主，毕利书柜就是没有实木的，帕克思衣柜系列也只有板式的框架；主力产品基本全是板式，贝达、帕克思、米多等等等等。&/p&&p&例如尺寸方面：&/p&&p&宜家的产品绝大多数都是做好的成品，提供几种固定的尺寸来选择，然后组合成接近顾客要求的尺寸。例如很多顾客想要的衣柜是上面到房顶，宽度一米六到一米八。但是宜家的帕克思系列（最高的了）只能到236cm高，宽度50cm递加，也就是说宽度只能1.5米或者2米。&/p&&p&&br&&/p&&p&所以，宜家根本不能满足顾客100%的需求。&/p&&p&这是宜家的定位决定的——用标准化、模块化、批量生产的产品（20%），满足大多数顾客的需求（80%），走量的同时精简产品线。典型的二八原则。&/p&&p&&br&&/p&&p&我们每天流失很多顾客，对材质、工艺、尺寸要求很高很精细的客户（长尾）。&/p&&p&但是我们每天也接待很多顾客，宜家能满足他们的需求，他们也觉得宜家值得购买。&/p&&p&最后，决定大家买什么的，还是需求。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&我们来刻画一下宜家的目标客户。&/u&&/b&&/p&&p&题主的问题是100平以下的房子。估算一下的话，套内面积在70-85平米。&/p&&p&这个户型的话，多半是首套房，通常也是过渡性住房，然后是年轻小两口或者刚有孩子的小夫妻，工资不是特别高，刚买了房可能还买了车，一般身上都背着贷款，新房装修和家具的预算不高，但是还希望买到安全环保、质量靠谱、看起来有档次的家具。哦，对了，这小两口可能还挺忙活，平时上班，休班的话得见见父母，出去旅游，和朋友见面，健身等等，他们希望能省心省事省钱的把房子弄好，能少跑两趟家具城、少看几圈淘宝，能看得见摸得着的尽快搞定……&/p&&p&&br&&/p&&blockquote&按照我们的统计，100平方的房子，通过我们代购宜家产品的客户，订单金额超过2W的很少，十个里面有两个吧。总的来看，100平，全屋宜家，而且是中端产品（不是百灵衣柜、比萨鞋柜那种BTI类低端产品），预算就在2W上下。如果题主预算不多，宜家是个很合适的选择。&br&（以上为2014年数据。&b&&u&更新，100平全屋宜家家具约3万上下，约2.5-3.5W区间。&/u&&/b&）&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&&b&需求，需求还是需求！&/b&&/p&&p&&b&建议所有的小伙伴，&/b&&/p&&p&&b&A、装修之前去一趟宜家商场。大家具不买的话，总会有一些小设计小产品能用上；宜家的很多设计已经是在创造需求，引领消费，毕竟宜家不是卖家居，而是卖家居解决方案。&/b&&/p&&p&&b&B、不管买不买宜家，不管找谁设计，一定先想一想家里的规划，居住年限、人员组成、房间划分等等。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&————————————————————————————————————&/p&&p&OK，济南作为一个没有宜家的二线城市，还是有很多人知道并且去过宜家，也有很多人喜欢宜家产品。（更新，济南宜家预计2017年年底-2018年年初开业。已正式动工）我们接触到非常多的顾客，有各式各样的需求。举几个栗子来说明，选择不用宜家/全用宜家/部分用宜家的几种情况：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&1、不用宜家&/u&&/b&&/p&&p&2014年底一位顾客到店，男老师，年龄约45-50岁，房屋是约260平米别墅，家具预算40万。&/p&&p&我说不好意思，老师，40W买我们的家具，差不多能把您屋子都堆满了，还是建议您去红星美凯龙7楼欧式馆或者富雅家居红木馆看看。&/p&&p&这位顾客，个人并不了解宜家，是听朋友说宜家不错过来看看；风格上喜欢新中式，材质要求实木，这两点宜家无法满足。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&2、全用宜家&/u&&/b&&/p&&p&我们的设计顾客之一。&/p&&p&带高清设计效果套图。（更新全屋实景照，链接见下文效果图下方）&/p&&p&先介绍下房主背景。房子在济南二环东路燕东秀府。&/p&&p&男房主，济南人，27岁，2014年自南开大学计算机类专业研究生毕业，入职成为程序猿一名。女房主为北大研究生毕业，上海人。&/p&&p&两人都对设计有一定要求，看起来得有设计感，有档次。&/p&&p&经济条件尚可。毕业买了辆锐志，不到半年又添置了一辆SMART。&/p&&p&但是刚毕业入职，俩人闲散时间不多，而且都没有独立家庭生活经验，对家居理解不深。&/p&&p&&br&&/p&&p&各方面因素造成一个结果——&b&懒得逛&/b&。&/p&&p&最后选择全屋宜家。&/p&&p&（纠结了一会儿要不要高清无码，也罢，分享是种美德）&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/bbe22ffc4d06b12bbf59f3aba91a17dd_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/bbe22ffc4d06b12bbf59f3aba91a17dd_r.jpg&&&img src=&/075d28dbe29ae29e7e7ae1_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/075d28dbe29ae29e7e7ae1_r.jpg&&&img src=&/7c21b70e4e1a4cb1a5c64b28a409394e_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&1043& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&/7c21b70e4e1a4cb1a5c64b28a409394e_r.jpg&&&p&&b&&u&更新本户完工实景，链接↓↓↓&/u&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIyNTE5OTgxNg%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3Ddf80aec31aae3fc9a539f74%26scene%3D1%26srcid%3D0831bab4n7gzENHLK0pHOOxf%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&完工实景 | 产品经理的平层大阁楼&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/u&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&这套房子可以说是全屋宜家产品，除了家电、橱柜和个别宜家缺货没买，家具基本都是。&/p&&p&他的这套房子是7楼大阁楼户型，除了走廊是平顶，其他房间都有斜面。房本面积120平，其实套内地面面积要超出房本面积，大概在125-130左右。原因：层高低于2.2米不算面积，所以有很多面积相当于赠送的。但是层高很低不好用（土豪程序猿120W全款一把付清！）&/p&&p&总的来说是，三室两厅一厨一卫一阳光房一大走廊的户型。你猜所有的家具加上杂七杂八的软装饰品，一共多少钱？包括什么？&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&&u&门厅&/u&&/b&，合计977&/p&&p&（更新，鞋柜降价为499了。。）&/p&&img src=&/4efa4e22e8edd776d2f13b8_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&93& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/4efa4e22e8edd776d2f13b8_r.jpg&&&p&&b&&u&客厅&/u&&/b&，合计12826。&/p&&p&包括&/p&&p&一套组合电视机柜（贝达高光门板，在宜家属于中高档，黑褐色很帅！ 2015.7 UPDATE贝达系列改款之后变相涨价了，幅度约10%。纯黑褐色高光柜门现在也停产了）&/p&&p&一套双人沙发+贵妃椅，一套单人沙发，以及上面的抱枕&/p&&p&好几个茶几，一台灯一落地灯，两个花架&/p&&img src=&/a5cb37c0b3aa03b258bd_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&691& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/a5cb37c0b3aa03b258bd_r.jpg&&&p&&b&&u&走廊&/u&&/b&，合计1148&/p&&img src=&/9b8c095d9df83acc5911_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&70& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/9b8c095d9df83acc5911_r.jpg&&&p&&b&&u&餐厅&/u&&/b&，合计3493。&/p&&p&一套餐桌四把餐椅和两组墙面搁架。这里说一下，吧台两把皮吧凳宜家缺货，没买。一把单价999。&/p&&img src=&/9dd17fb6dcab36dc997551_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&139& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/9dd17fb6dcab36dc997551_r.jpg&&&p&&b&&u&主卧，&/u&&/b&合计6899。包括什么自己看吧。额外说一下，宜家床垫整体偏软，房主最后选择了其他床垫。答主帮忙找了熟人，3990的床垫，优惠到3000拿下，没计入本表格。&/p&&p&（更新，汉尼斯双人床降价200，含中挺床板共1999了。。床边桌降价100，399变299了。。）&/p&&img src=&/886aeab918bdc96c32da5_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/886aeab918bdc96c32da5_r.jpg&&&p&&u&&b&次卧，&/b&&/u&合计3135。&/p&&img src=&/b78dbe386feba2fb01d54283bef7bf51_b.jpg& data-rawwidth=&913& data-rawheight=&231& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&913& data-original=&/b78dbe386feba2fb01d54283bef7bf51_r.jpg&&&p&&b&&u&衣帽间，合计5428.8。&/u&&/b&&/p&&p&&b&&u&着重说一下，包括一组开放式储物艾格特系列，一组帕克思大衣柜组合。&/u&&/b&&/p&&p&艾格特系列，强烈推荐，非常便宜而且实用，}
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