ESP32-S3 Bench Guide
ESP32‑S3 N16R8 벤치 가이드: 실시간 핀아웃, 강의, 시뮬레이터 및 벤치 로그
Think Stats 2판 텍스트와 지원 코드를 제공합니다
Text and supporting code for Think Stats, 2nd Edition
교육Jupyter Notebook · TeXGitHub @AllenDowney직접 설치운영자 미확인
써 보셨어요? 한 번만 눌러 주세요. 로그인은 필요 없어요.
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
설치형 프로젝트는 배포 도메인 없이도 확인할 수 있습니다. 개인 저장소는 GitHub 로그인으로, 조직 저장소는 위의 저장소 확인 파일로 직접 확인해 주세요.
메이커가 쓴 소개는 위의 한 줄이 전부입니다. 더 자세한 내용은 저장소 README에서 읽을 수 있습니다. 저장소 README ↗
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗The third edition of Think Stats is available online now. The print version will be available soon.
In the meantime, you can order the second edition from Amazon.com.
Download the second edition in PDF.
Read the second edition book online.
Think Stats is an introduction to Statistics and Data Science for Python programmers. If you have basic skills in Python, you can use them to learn concepts in probability and statistics and practical skills for working with data.
This book emphasizes simple techniques you can use to explore real data sets and answer interesting questions.
It includes case studies using datasets from the National Institutes of Health and other sources.
Many of the exercises use short programs to run experiments and help readers develop understanding.
This book is available under a Creative Commons license, which means that you are free to copy, distribute, and modify it, as long as you attribute the source and don’t use it for commercial purposes.
The easiest way to work with this code it to run it on Colab, which is a free service that runs Jupyter notebooks in a web browser. For every chapter, I provide two notebooks: one contains the code from the chapter and the exercises; the other also contains the solutions.
Chapter 1:
Chapter 2:
Chapter 3:
Chapter 4:
Chapter 5:
Chapter 6:
Chapter 7:
Chapter 8:
Chapter 9:
Chapter 10:
Chapter 11:
Chapter 12:
Chapter 13:
Chapter 14:
If you want to run these notebooks on your own computer, you can download them individually from GitHub or download the entire repository in a Zip file.
I developed this book using Anaconda, which is a free Python distribution that includes all the packages you'll need to run the code (and lots more). I found Anaconda easy to install. By default it does a user-level installation, so you don't need administrative privileges. You can download it here.