Huangs's Notes

明天的事后天就知道了

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【持续扩充】由于经常使用Matplotlib绘制==草图==，发现需要时常去找一些之前的代码，因此便将常用代码和有人整理的一个很nice的速查备忘录贴于此处便于查看。

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在处理和分析大量大型的csv文件时（尤其是Geopandas）会遇到读写速度过慢的问题，因此一直想补充一个关于表格型文件读写步骤优化的讨论，此处对主要的结果进行了整理。

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学习task02，关于模型的建立和训练，免模型预测和控制，预测此处指学习环境的状态转移矩阵，控制则是得到并改进策略并输出最佳结果。

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近期计划开始上手一些深度学习相关的内容，刚好看到DataWhale发布的友好的“小白”组队学习计划，便跟随教材任务学习并定期记录学习过程，首先是第一部分，包含基本概念、马尔可夫过程和动态规划三部分的内容学习。

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在绘图时有时需要将本地的表格转换为目标接口要求的格式 -> reshape。以seaborn绘制多变量箱线图为例，其默认数据接口需要的是一列数值加一列类型，但是本地通常是多列，因此需要转换，此外如果涉及到排序也需要自行调整，以下为案例代码记录以供复用：

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近期准备把旧电脑给弟用，游戏本，之前装的ubuntu系统，现在重装回windows10，现在装系统之类的事情都十分便捷，此处简单记录一下步骤

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上一次用R语言已经是去年的事情了，最近想用R进行制图（在涉及统计和统计图表方面还得是R），R的图表和配色也都很好看，便开始再来学一学R。

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空间自相关强度计算、热点分析与异常值分析是空间分析中的常用工具，在此简单辨析一下空间自相关等相关工具的差异和用法。主要对比的是全局和局部的==Moran‘s I==以及==Getis-Ord General G==。

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这是一个之前就想写一写的话题，昨晚奥特曼发布了GPT-4，继而又引发了一大波转发。其实，从它最开始到现在，我只在测试的时候用过，所以并未在我个人的工作中体会到它的声势所应有的价值，但我对于它是持一个积极的态度，或者说我对GPT模型的应用有一些==期待==。

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2023-04-13，不去做一些事情，有时候比去做一件事情还难。

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2023-03-17，从1月29返京，到2月3组会+元宵节和老师一起庆祝开工，再到2月9日北京下雪，再到2月16号开学注册，再到今天的组会+课题组聚餐，一个多月的时间过得匆忙但也丰富，当然，也得益于似乎远去的疫情。