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这一章大部分内容和DDIA很相似，作者也说
“If you’re already familiar with data systems, you might want to move directly to Chapter 4 to learn more about how to sample and generate labels to create training data. If you want to learn more about data engineering from a systems perspective, I recommend Martin Kleppmann’s excellent book Designing Data-Intensive Applica‐ tions (O’Reilly, 2017).”
所以先跳过
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头文件与类声明 Classes 两个分类 Class without pointer member(s): complex Class with pointer member(s): string 也可以分为 Object-Based vs Object Oriented 构造函数 inline函数 函数如果在 class 内定义完成，则自动成为 inline 候选人. 也可以在class 外部定义，方法需要增加inline 关键字。 constructor(ctor, 构造函数) ...
类型限制了一个变量可以接受的有效值的集合，对数据可以进行的操作，数据的意义。 空类型(The empty type) 根据类型的定义，类型定义了可以接受的有效值集合，那么这个集合有没有可能为空？答案是有可能的，TypeScirpt 的 never 就是这种类型。 需要注意的是，空类型不同与 void, 后者是有效值集合当中只有一个值，但这个值没有任何意义。而空类型的有效值集合本身是空的。 使用场景 控制流分析 在函数调用时，标志一个函数不会返回任何值: 在调用过程中抛出异常、死循环或者程序崩溃...
不同于 Chapter03 从系统的角度来处理数据，这一章从数据科学的视角来处理数据。这章的标题是“training Data”，而非“training dataset”，因为 数据集(dataset) 意味着有限(finite)和固定(stationary), 而现实生产环境中的 数据(data) 通常是 无限 并且 不固定 的。 抽样 抽样方法在 ML 项目的生命周期中无处不在，在这一节中，我们使用生成训练数据作为例子。 那为什么需要抽样？直接使用全部数据不可以吗？ 首先，在现实世界中，并不...
