数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。

bRPC是用c++语言编写的工业级RPC框架，常用于搜索、存储、机器学习、广告、推荐等高性能系统。

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欢迎阅读本书《自己动手写编译器》，本书将介绍一个非常简单的编译器（ TinyC 编译器）的实现，用简单和易于实现的实例来描述基本的编译原理及过程，希望能为学习编译原理的读者提供一些参考。

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具，简单高效的数据挖掘和数据分析工具，可供大家在各种环境中重复使用，建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上，开源，可商业使用 - BSD许可证

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具。简单高效的数据挖掘和数据分析工具；可供大家在各种环境中重复使用；建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上；开源，可商业使用 - BSD许可证

SQLFlow 将 SQL 与 AI 结合在一起，扩展了 SQL 语言，使其支持模型训练、预测和推理。它可以连接 MySQL、Hive、SparkSQL 与 SQL Server 等 SQL 引擎，并带有 TensorFlow 和其它机器学习工具包。