「数据分析」这一概念每个人都多少有所接触，并且在日常生活中经常用到。无论是观察市场行情进行合理投资，还是处理一份excel报表，或者是电商大促时观察各种活动的折扣力度。这些工作有时借助了计算设备，有时是经过一阵思考，有时甚至直接发生在潜意识里。随着信息化程度的日渐提高，世界上每时每刻都有新的数据产生和传播。对于企业而言，利用好内部数据可以优化资源配置，充分借助外部数据可以完善产品，制定方略。因此，拥有一个优秀的数据分析团队对于企业来说无疑是至关重要的，互联网企业更是如此。

硬件计算能力和网络传输速度的提升为数据的获取提供了良好条件，受此启发，本文作为课程第二次调研报告，参考文章[1]的思路和做法，尝试从第一手数据出发，观察并分析企业中「数据分析」这一岗位体现出的具体需求，并将结果与旧数据进行对比，从一些特定角度刻画国内数据分析领域一年半内的发展状况。

上一篇笔记中整理了域和欧式环的相关概念，并重点介绍了后者的性质和从欧式环构造域的方法。为了构造有限域，并证明特定元素数目的有限域的存在性和唯一性，我们需要一些基本概念和性质作为支撑。这些概念主要围绕本原元和极小多项式展开。

这份笔记涵盖了第5节至第8节课的核心内容，重在理清这些概念之间的关系和思路，严格的数学证明和推导过程请参考领域专业文献。

Coursera Penn-Perception Week1 笔记整理

https://www.coursera.org/learn/robotics-perception/home/week/1

周五，早八至晚八上课一整天，水课不必听，硬课消化不完，再次陷入课程需要啃，科研推不动的状态。再加上进博会的调休，两天的周末直接变成了一天。

好在直到周日晚上才有课，既然不想泡两天图书馆，不如换个地方学习吧！看攻略/买车票/订住宿/查路线一气呵成，周六早晨洗漱一新。

无锡，出发！

信息论中的两个重要概念，概念杂乱，稍作梳理。

很少能在读英文文章时产生如同看小说般的激动。

《The Phd Grind》这篇一百多页，不长不短的文章彻底吸引了我。

从2016年的「VR元年」，到2017年的「共享经济」，再到今年年初被炒到天价的比特币和与之对应的「区块链」概念，互联网的浪潮来去匆匆。与这些概念相比，「云计算」、「云服务」这些在2012年前后红极一时的词汇早已淡出人们的视野，却在时时刻刻同我们产生紧密的联系。小到使用手机网购或搜索，大到智慧城市和智能监控系统的布局，在信息量爆炸的今天，这些应用几乎都离不开云计算的支持。

本文作为一次课程调研报告，分别从「云计算的相关概念」、「企业“上云”基本流程」、「国内市场格局」和「未来的机遇与挑战」四个方面展开，并尝试用直观易懂的语言进行描述。

图床，简单的说就是用于存储博客静态页面中图像的外部服务器，将图像放入图床后，服务器可以返回一个外部链接，使用外部链接以节约本地服务器空间和数据请求量，并提升页面加载速度。

从前年博客建站开始就一直在使用七牛云服务作为图床，国内图像访问速度较快，免费存储空间10G，每个月提供的免费访问流量也从来就用不完。

所谓习惯成自然，从来没有考虑过这类服务会有一天突然挂掉，或者说，在它挂掉的那一刻，才意识到“免费的往往是最贵的”。

初次接触《应用代数》课程，作为数学学渣还是要整理一遍概念和思路。

虽说是课堂笔记，但部分理论框架还有些价值，发到博客里给有需要的同学看看吧。