【洛奇】炼金术师的修行路线 炼金术精通能升就剩（炼金相关伤害加成BRBR水泡和火焰喷射选一个修（2技能都差不多 不过同时修换炮麻烦。LZ想同时也可以BRBR水泡 释放卷 就是一身结尾水滴 首饰接头透明的。
牛顿等科学巨人，为何晚年会相信神学？ 人的生命、思维能力都是有限的，科学无止境，当你研究出来一个科研成果时，又会出现更深的几个、或更多的“为什么”，老了，时间、精力都不允许你再象过去一样，但又好像答案就在面前，不死心。俗人也好，科学家也好，思维总有一种“惯性”，总感到在不明白的问题的背后有一种神奇的东西在起作用。牛顿力后面的“神奇”，已经被相对论揭开，证明了它不是神在起作用。同样，量子纠缠的“神奇”，也终将被科学揭示。生活在宏观世界的人，怎能用宏观的思维方式去理解微观世界呢？比如电子围绕原子核运转，几成的光速围绕那么小的半径运转，每秒上亿圈，通常的思维能理解吗？不能。因此，只能借助于工具（数学也是一种人们认识客观世界的工具）；同时，人类有思维功能，就是说，人类再深入一步，深入到夸子的内部就能认识物质的本源了吗？答案是肯定的：不能。只有用科学辩证的思维，才能认识物质的本质。
化学本质只是物理的分支吗？或者说是物理的一种表现形式吗？ 和老师、喜欢物理的同班同学都讨论过这个问题，化学的本质和物理真的一致吗？或者说人们只是通过化学现象…
数据挖掘和数据仓库的关系？ 若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，数据挖掘就是深入矿坑采矿的工作。毕竟数据挖掘不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待数据挖掘能挖掘出什么有意义的信息的。要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统（Design Support System）所需的数据，供决策支持或数据分析使用。从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。许多人对于Data Warehousing和数据挖掘时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。数据仓库本身是一个非常大的数据库，它储存着由组织作业数据库 中整合而来的数据，特别是指事务处理系统OLTP（On-Line Transactional Processing）所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中，而。
说说你对数据科学与大数据技术专业的看法。？
有比较好的渠道或方式自学投资学吗？
求问什么是数据挖掘 数据挖掘相关的10个问题 NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性：1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具；2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，Data Mining的工具更符合企业需求；3.纯就理论的基础点来看，Data Mining和统计分析有应用上的差别，毕竟Data Mining目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。NO.2 Data Warehousing 和 Data Mining 的关系为何？若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。要将庞大。
钢之炼金术师和钢铁侠打会是什么结果？ 1：第一个问题我不知道，不过变形金刚们那是身经百战，事实证明他们谁都打不过。
读统计学博士（PhD）是怎样的体验？ 统计学这几年大热，关于大数据和数据挖掘的概念一时喧嚣甚上。那想问问统计学博士们对如今的话题怎样看待…
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