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Python 正在越来越普及，各大公司对 Python 的面试要求也越来越高。 本场 Chat ，将直击 Python 技术栈 5 个最常见的重点、难点问题。结合图形、动画，尽可能直观的帮助你，在短时间内掌握这些困扰你已久的问题。 具体包括： 1. Lambda 函数使用两大核心要点总结，借助动画，直观展示。 2. Yield 关键字在 Stackoverflow 上被提问次数高居榜首。 四个角度，结合图形，通俗易懂讲 Yield。 3. 装饰器 Python 各大框架中随处可见，解密装饰器的本质，真正帮你学会使用装饰器。 4. 数据分析最常用包 Pandas 一个常见且不能忽视的警告 SettingWithCopyWarning 背后原因解密。 5. 机器学习问题最后都归为优化问题，一步一步演示，如何求解一个机器学习问题。 注意：关于这场 Chat 更详细的课程已经上线，有兴趣的话可以继续阅读[《Python 全栈 60 天精通之路》](https://gitbook.cn/gitchat/column/5e37978dec8d9033cf916b5d)

要想从事数据分析相关工作，要学的东西太多了，到底该怎么学？ 学哪些？ 通过 Chat ，你会在最短时间内，系统地学到数据分析如下知识： 1. 数据科学的完整学习路线 2. 数据清洗(真正项目中此部分费时费力)的实施主要步骤( 5 方面展开) 3. 零基础掌握 Python 核心知识 4. NumPy：1 个对象和 2 大机制使用总结 5. Pandas：2 个对象和 20 个常用函数总结 6. Matplotlib：提炼为 100 行代码 7. 机器学习以最经典的线性回归为例，从理论，公式推导，到手写代码实现算法 8. 实战与分享 1 门哈佛大学的数据科学开源课程 9. 分享 2 个数据科学面试经历 10. 本场 chat 总结：1 条数据分析的入门学习路线 + 1 个数据分析核心任务的实施步骤 + Python 语言核心用法总结 + 3 个科学包的工程使用提炼总结 + 机器学习入门 + 1 门名校数据分析课程分享实战 + 2 个面试经历分享 11. 注：预计全文字数 2 万+，干货满满

作为一名程序员，大家有没有想过：编码最本质的知识是什么？或许是算法和数据结构，至少很多人这么认为。 本场 Chat 从以下几个方面讨论算法的性能： 1. 算法研究的科学方法； 2. 编写衡量算法的时间性能类 StopWatch； 3. ThreeSum 的例子阐述算法的方方面面； 4. 衡量时间复杂度的一种简单度量：波浪线表示； 5. 一些典型的 Order of Growth, 比如 log2n, n, nlog2n, n2 , n3； 6. 分析 Java 中各种类型的内存消耗，包括原生类型，对象类型，字符串和数组。

枚举，一般容易想到，但不是高效的算法，怎么办？动态规划（DP）通常可以拿来做优化。 本次 Chat 我们 Talk：如何通过3个难度依次增大的实例，一步一步接近 DP，主要内容包括： 1. 通过最通俗易懂的例子：Climbing Stairs （爬楼梯），初步领悟 DP，带有详细的分析思路和代码。代码版本一步一步从1.0，优化到1.1，最后形成终极版1.2. 2. 聊一道面试真题，分析机器人行驶最短路径，再次体会 DP 构思过程； 3. 通过2个例子，总结使用 DP 的通用条件； 4. 实战 LeetCode 上的一道题：Longest Valid Parentheses (最长连续有效括号对)，一次通过率是23.4%，属于 hard 级别。这道题有难度，但具有很强的 DP 风格，是理解 DP 的试金石； 5. 使用 Python 编码实现以上3个问题； 6. 最后梳理 DP，通过以上，您将学习到 DP 求解最重要的两个步骤： - 如何自顶而下地思考方式找到 DP 的迭代方程？ - 通过自底向上地方法将子问题求解写入到临时表中，这样保证只做一次求解。

现实问题错综复杂，仅仅调调 Sklearn 或 TensorFlow 的几个 API 就能把事做好？ 应该没那么简单？！通常先务实地学几个经典算法，体会其思想，最好能编写源码实现它们，然后再勇往直前。主要内容包括： 1. ML 的算法框架，通常包括哪几部分？ 2. 海量的数据 feed 到 ML 算法模型后，如何高效地利用它们？最终学到了什么？ 让它们停下来的策略都有哪些？ 3. OLS 线性回归的误差项为什么要满足高斯分布？最大似然估计原理如何通俗理解和灵活运用？ 4. OLS 的直接求解是必然还是偶然？ 5. OLS 的梯度下降如何实施？包括不调包的源码实现 6. 线性回归到逻辑回归，Sigmoid 映射起到了什么作用？ 7. 实战逻辑回归任务，包括不调包的梯度下降源码实现。 8. 决策树的算法思想是什么？ 9. 从数据结构看，基本的二叉树如何演化成了决策树？ 10. 实战决策树做回归任务，包括不调包的源码实现。

越到最后，你越会明白算法和数据结构很 cool，很 essential。这些都是内功，和用什么语言、技术或框架无关。本场 Chat 的主要内容包括： - 8 个主要排序算法的思想和原理图解，代码兑现 - 从冒泡排序到快速排序做的那些优化 - 从直接选择排序到堆排序做的那些改进 - 从直接插入排序到希尔排序做的那些改进 - 归并排序算法的过程图解 - 不基于比较的基数排序原理图解 **实录提要：** - 在日常的开发中排序操作的应用都有哪些？ - 无序序列到有序的本质是什么？ - 排序操作主要考虑哪些指标？ - 什么样的场景需要稳定性？什么样不需要？ - 递归调用的开销是怎么算的，递归的总数吗？需不需要考虑递归的栈消耗？ - 为什么排序操作要区分关键码是值类型还是引用类型？ - Java 中 Sort 接口结合了哪几种排序算法？ - 选用插入排序还是快速排序时数字7是怎么选取的？基于经验吗？有没有数学依据？ - 插入排序，快速排序，归并排序，它们各自的算法思想是什么？ - 什么是稳定排序算法，稳定是基于什么来说的？ - 为什么快速排序是通常被认为在同数量级的排序方法中平均性能最好的？