Orangex | 橙式 —— 手机编程的最佳选择

Orangex

Orangex 是一个专为智能手机设计的, 基于 Termux 的代码编辑器。

详见: Orangex 说明文档

Repo: Orangex-Mobile

Orangex 特点

手机编程

借助 Termux 搭建手机上的 Linux 环境,提供几近于电脑的多语言通用编程体验, 支持 Python, C++, JavaScript, Java 等多种语言。

图形界面

提供专门为手机设计的、移动端友好的文件资源管理器、代码编辑器和终端快速执行界面。

体积较小

Termux 通过 Android 底层的 Linux 系统执行命令,不额外安装其他 Linux 系统;Orangex 以 Web 方式渲染界面,不需要额外安装图形界面,占用手机内存较少。

从零开始

为初学者精心设计的编程教程,无需电脑,只需要一台智能手机就能开始你的编程学习之旅。你好,新世界!

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Reversi 黑白棋的前端界面与 AI 实现

Reversi 黑白棋的前端界面与 AI 实现

1. 黑白棋

黑白棋, 又叫翻转棋 (Reversi), 奥赛罗棋 (Othello), 苹果棋或正反棋 (Anti reversi). 黑白棋在西方和日本很流行. 游戏通过相互翻转对方的棋子, 最后以棋盘上谁的棋子多来判断胜负. 它的游戏规则简单, 因此上手很容易, 但是它的变化又非常复杂.

在线网址: https://reversi.orangex4.cool/

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k-means 聚类算法

k-means 聚类算法

1. 概念

K-means 算法是一种无监督学习的聚类算法, 其基本思想是, 在几何空间上靠得越近的点就越相似.

2. 步骤

  1. 将数据集归一化, 即将数据范围变为 [0,1][0,1], 用于保证欧氏距离计算的准确性.
  2. 选择 kk 个初始点, 用这 kk 个和样本维度相等的初始点作为聚类的中心点 (质点), 记作 ai,i=1,2,,ka_{i}, i=1,2,\cdots,k.
  3. 对数据集中每一个样本 xix_{i} 计算它到这 kk 个样本之间的距离, 并将其分到距离最近的中心点对应的类别中. 然后形成 kk 个聚类 CiC_{i}.
  4. 对于每一个聚类 CiC_{i}, 重新计算它的聚类中心 ai=1CixCix\displaystyle a_{i}=\frac{1}{|C_{i}|}\sum_{x\in C_{i}}x, 即聚类里所有点的质心.
  5. 重复第 3. 步骤, 直至这 kk 个中心点稳定, 不再变化.
  6. kk 个新中心点所对应的分类即无监督学习分类结果.
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kNN 近邻分类算法及简单的 Python 实现

kNN 近邻分类算法及简单的 Python 实现

1. 概念

kNN 算法是一种分类和回归算法, 这里我们讨论 kNN 算法在分类问题中的应用.

简而言之, kNN 算法, 即给定一个含分类标记训练数据集 (training data), 对于一个新的未分类的新测试样本 (testing sample), 找到和这个测试样本最邻近的 k 个训练样本 (training samples), 则我们将这 k 个训练样本中出现次数最多的类别看作是这个新测试样本的类别, 这就完成了我们的分类问题.

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PCA 主成分分析与数据降维

PCA 主成分分析与数据降维

简介

PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析是一种重要的数据分析方式, 常常用于高维数据降为低维数据.

PCA 可以用两种方式进行数学推导, 分别称为最大可分型最近重构型, 前者基于基变换之后的方差最大, 后者基于点到划分平面的距离最小. 在这里, 我们使用最大可分型的方式进行数学推导.

本文大部分数学推导基于【机器学习】降维——PCA —— 知乎@阿泽, 但是做了更为完整易懂的解释, 并且附上了以 iris 数据集 (鸢尾花卉数据集) 为案例的相应的 python 代码实现.

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在 VSCode 中用 Markdown 做「数字化」学习笔记

教程向: 在 VSCode 中用 Markdown 做「数字化」学习笔记

VSCode 配上 Markdown 语言, 就能写出酷炫, 便捷, 且适应互联网的「数字化」学习笔记.

这个教程是我这段时间踩过各种各样的坑之后, 总结 VSCode 做学习笔记的最佳实践.

如果你对在 VSCode 中做笔记有什么好的主意, 欢迎留下你的意见, 我会第一时间在教程中加入!

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VSCode 用来记笔记究竟能有多酷炫?

VSCode 用来记笔记究竟能有多酷炫?

很少有人发现, VSCode 配上 Markdown 语言, 就能写出酷炫, 便捷, 且适应互联网的「数字化」学习笔记.

我尝试用 VSCode 写了一段时间的笔记, 非常顺手, 而且管理起来非常方便, 我做的笔记就像这样:

使用 VSCode 做的「数字化」笔记, 你可以很容易的看出和其他的笔记软件完全不一样, 简直是笔记界的一股泥石流 (不是).

事实上, 笔记要做成这样并不难, 只要尝试写几天, 就能轻松上手!

下面是用 VSCode 记笔记的优势!

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GitNotes - 一个在线的 Git 托管笔记浏览应用

什么是 GitNotes?

这是一个我开发的笔记浏览应用, 用于浏览以 Markdown 书写的, 存放在 GitLab 或 GitHub 上的笔记.

优点: 数学公式支持和移动端适配.

笔记 Git Repo 参考: NJUAI-Notes

对应页面: OrangeX’s Notes

Demo

OrangeX4’s Notes

你可以直接使用这个网址查看你要查看的笔记 Repo, 并不需要挂载你自己的 GitNotes.

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GitHub 简易指南

GitHub 简易指南

为什么要看这篇指南

如果你是刚刚开始学习编程的学生, 想要了解和学习如何使用 GitHub, 那么, 你找对教程了!

这就是你最应该看的 GitHub 指南.

看完这篇指南, 你将会收获:

这篇文章的 GitHub 地址, 欢迎 Star!

这篇文章的博客地址, 欢迎访问!

封面图:

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Presentation - The Three Body Problem

Book We Enjoy

Prologue

Hello everyone. I am Fang Shengjun. Today I would like to talk with you a popular book.

Before the start, you can scan the QR code, and you will get the handout of my presentation. I’m worried that I can’t express myself well, but I believe that you can know what I am saying with the handout.

Are you ready? Let us start the presentation.

background

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