@matsuz 让用户自己写吧。。。我是想不出来为啥公式要写中文。

@matsuz 那大概是因为数学公式里面的 font-family 和正文是不一样的。我没试过公式用中文，你要不查一查这方面的文档？

@matsuz 你需要用 xelatex 处理中文。

楼主你说的是 Chrome OS 吗？

可是断网了就没法用了，比如我们国内就用不了。

才 50MB。。

读进来，然后 re.findall 或者 re.finditer 都可以

干嘛不去面后端。

@ibugeek 三个 16 款 15 寸，都没出问题

Python 2 不支持 yield from。

其实我觉得是时候投向 Python 3 了，除非你有老项目的历史包袱。

P.S. yield from xx 等价于

for x in xx: yield x

@chaleaoch 好吧这个截图里面，实验脚本（ 132 failure ）有个 bug 没修，你无视掉就好。

@chaleaoch 对了我上面提到的这个我自己写的项目，是 Flask 后端 Vue 前端的，用来看服务器上机器学习的程序运行情况和实验报告。

https://ws4.sinaimg.cn/large/006tNc79ly1fibhelawwmj31kw0xu46y.jpg
https://ws4.sinaimg.cn/large/006tNc79ly1fibhdp3f6zj31kw0xvn8k.jpg

@autoxbc 跨界学语言，我觉得重要的不是把语言学得多精致，会做项目就行了。

ES6 我觉得挺好的，改掉了传统 JS 一堆恶心的特性。讲道理你要做个轮子项目，只要用 ES6 的良定义的子集不就得了。至于类型之类的坑，我觉得只要遵循 Python 写程序的习惯（变量名没有绑定类型，但是值有强类型。所以 str + int 在 Python 会直接报错。到 JS 里面，也可以遵照这种规则，每个地方都谨慎地显式处理类型转换），不会踩多少坑的。

我也是 Python 程序员，半年前也就花了两个星期学了学 Webpack + Vue + ES6，也就能做有用的东西了： https://github.com/korepwx/mlcomp/tree/dev/mlcomp/board/frontend

随便做个什么项目就上手了。

我推荐 Webpack + Vue + ES6 正儿八经地造个什么轮子。

一般碰到这种情况，我都会劝人用 Anaconda，省时又省力。

而且楼主要用 NumPy 和 Pandas，就更适合用 Anaconda 了。

严格的大 O 定义要用极限语言，有微积分基础才行。

所以楼主别追求严格定义了，形象理解一下就行。就是这个算法消耗的时间和你的数据量成平方相关，系数不确定。但是常数系数一般在算法复杂度分析里面忽略。

复杂度分析理论的优势是，不需要跑一下程序，就可以估计算法之间的优劣。

用 bridge 模式组网。

PyCharm，写好文档注释（包括类型，我用 NumPy style docstring ）。在文档注释无法起作用的地方用 # type: XXX 指定类型。

这种情况下，PyCharm 智能提示完全可以媲美强类型的语言。

@lydasia @xenme 如果你们有 iPad Pro，用手写笔做一些 annotation，而且涉及到文献管理软件比如 zotero，才会发现 PDF Expert 的强大。

你在 iPad 上面的 annotation 可以同步到 mac 上面，只要两边都打开了同样的文档。然后 annotation，这个是 mac 上最好用的，没有之一。

比如右侧的手写区域是 iPad Pro 上的 PDF Expert 做的。