关于遥感 高中天文标题 急求解析 (高中遥感技术)

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高中天文标题，急求解析，关于遥感

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阅历分享 来自 11 位 Technical Writer 晚辈的职业开展倡导（上篇）

初入或许无心进入 Technical Writer 这一行的小同伴，不免会对团体的职业开展有些困惑。那该怎样办呢？其实能做的至少有以下三点：

这里跟大家分享 11 位 Technical Writer 晚辈对这一行的职业开展倡导，听听晚辈们的看法，说不定会对自己有所启示哦。

团体博客：

“假设你想取得成功，那么开局写一个技术流传关系的博客吧，并且活期降级。

这样做会催促你去浏览、思索，并将技术流传的准则运行于日常事务。

这样做会让你与这个行业坚持衔接，让你的上班更具互动性和兴趣性，由于你可以剖析可预感的时机，思索日常上班中遇到的事项。

”

一开局看到 Tom Johnson 的这条倡导时，我的心坎优惠是：呀！好巧，我正好曾经开局做这件事。

2017 年 9 月，在参与 PingCAP 做 Technical Writer 一个月之后，我选择开局写一个技术流传关系的博客，初衷是：催促自己多一点儿更深的思索，对上班中遇到的疑问、习得的技巧启动回忆、反思、总结。

于是便去以下三个平台刷了一点儿存在感：

实践做起来，有了更多收获。

这样做不只促成了我去思索、剖析一些经常出现的疑问，也让我意识了更多的同行小同伴，与这个行业有了更进一步的衔接，让上班更风兴趣。

The Content Wrangler 开创人 & CEO：

这个网站上有很多以后业内比拟抢手的话题，做得比拟好，可以经常刷一刷。

最须要的技艺是：协作式的结构化创作（须要团队协作，以及撰写模块式的、独立于高低文的内容块的才干），内容战略（能够将业务指标与内容创立、治理和交付义务相婚配），以及了解内容规范，例如 DITA（Darwin Information Typing Architecture，达尔文消息分类体系结构）。

此外，了解并能够为当今盛行的移动设施和电子书浏览运行设计交互式的内容，把握社交类文档和社区治理的艺术（与用户坚持互动，让用户协助内容的改良，以便极速发现失误，提高品质，以及减少缺少的内容）是下一代技术写作从业者应把握的关键技艺。

当然，写作、标点符号、语法和修辞也很关键，但这是每个大学毕业生都应该曾经把握的基础常识。

假设你想成功，想在这个极具竞争力的环球市场中锋芒毕露，你必定解脱传统的“写作”角色，把握一切流传类型中的关键概念。

了解受众和流传目的十分关键。

选用正确的流传方式也很关键，由于有些消息经过视频、音频、消息图或交互模拟可以更好地传达。

当今环球仅仅是一个 Writer 是不够的。

”

DITA 是一种基于 XML 的体系结构，可用于编写、生成和颁布技术消息。

它具备代表性的基本内容类型是：task，concept 和 reference。

之前经常使用过一年多的 DITA 编辑工具，像 Arbortext Editor 就比拟轻型。

这里暂不详述。

关于 Technical Writer 来说，除了“写”之外，在技术流传这个大框架下，其实还有很多可以做的事件。

团体博客：

“所以你曾经为自己找了一份技术写作的上班。

首先，不用为这个职位称号感到担心。

你不会终日都在写作，而且很多时刻你的上班并不会特意技术性。

假设你在软件开发的环境中上班，不要希冀有人称誉文档如许好，永远不要。

只管这或许会出现，但不要寄托宿愿。

假设没有人埋怨文档太差或文档不全，那就曾经可以看作是一种称誉了。

你不用为此而感到气馁。

有很多方法可以赢得尊重并成为一名受注重的员工。

在软件开发部门上班，你可以把自己当作最终用户的代表，开发人员有时基本做不到这样，由于他们有自己共同的思想方式，这会使你成为一个十分有用的资源。

所以，施展你的价值吧。

你还可以取得全体且具体的产品架构图，而在公司内简直没有其他人可以取得。

这是由于你的上班触及很多产品，并且从用户的角度来看，你将不时关注这些产品。

当开发人员、产品经理、开售人员和市场团队须要知道哪个产品可以为哪些用户处置哪个疑问，以及产品之间如何关联时，你就成了可以提供协助的人。

对你的上班最高的一种称誉就是在他人找你解答疑问、寻求你的协助时获取的。

你要激励这种行为，并且抓住时机向他人展现你知道的物品。

他们会对此感到惊讶。

然而，一旦你解释了为什么知道那些物品，且言之有理，他们便会让更多人知道你是把握那些物品的人。

作为一个 Technical Writer，很容易石破天惊。

然而，请帮自己一个忙，不要石破天惊。

”

网站：

“我的首要倡导是 - 问为什么 (why)。

假设你只会问一个疑问，那就问为什么。

无论手头的义务是什么，这都是最关键的疑问，是的，比问是谁 (who) 更关键。

（当然了解受众很关键，这里假定你曾经分明了）。

明确你为什么要做某件事，而没有做别的事，可以帮你把精神聚焦在关键上班上。

咱们都有很多事件要做，而且很少能所有做完，所以有必要向自己、向下属、向团队担任人、向共事问个为什么，成为妇孺皆知的问为什么的那团体（同时也要记得问 how，what，where 和 when）。你也可以把这个疑问加长到写作中：为什么这样行得通？为什么用户不应该那样经常使用这款产品？为什么用户应该这样经常使用这款产品？”

问疑问是一门艺术，尤其关于 Technical Writer 来说。

团体博客：

“我来自软件开发的环境，我的倡导是‘成为一个推进者’，也就是协助你的团队成功指标。

这里的团队是指产品经理、开发人员、QA 以及写作人员组成的更狭义的团队。

If they need down and dirty give them minimalist and good. If they need comprehensive, accurate, and this afternoon, give them the most comprehensive and accurate document you can write this afternoon (better yet, find stuff youve already written). Too often, technical communicators get excluded because they turn into blockers, telling the team what they cant have.

任何团队中最好的称誉就是成为公认的让团队变得更好的人。

寻觅时机经常使用你的流传技巧来取得这种称誉吧。

”

团体博客：

“看看如何取得一些可以放在你的简历中的关系写作阅历。

许多开源软件名目都在寻觅人们编写手册。

你可以让自己参与其中一个写作团队。

你可以为外地的慈善机构撰写步骤指南。

写得好和按时交付是两项最关键的技艺，而一些写作名目的阅历可以帮你向未来的雇主展现这两项技艺。

”

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python基础:数据剖析罕用包

本文重点引见pyhon最罕用的几个库： SymPy是python一个迷信计算库，有一套弱小的迷信计算体系，笼罩了从基本的符号运算到计算数学、代数学、团圆数学、量子物理等多个畛域。

可以成功诸如多项式求值、求极限、解方程、微分方程、级数开展、矩阵运算等等计算疑问。

只管Matlab的相似迷信计算才干也很弱小，然而Python以其语法繁难、易上手、意外丰盛的三方库生态，团体以为可以更优雅地处置日常遇到的各种计算疑问。

Numpy是用于数据剖析、机器学习、迷信计算的关键软件包。

它极大的简化了向量矩的操作及处置。

Python的不少数据处置软件包依赖于Numpy作为其基础架构的外围局部（如Scikit-learn, Scipy, Pandas和tensflow等） Scipy是一个迷信计算工具包，可以处置插值、积分、提升、图像处置、常微分方程数据解的求解、消息处置等疑问。

它是基于Numpy搭建的。

可用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同上班，高效处置疑问 Sklearn是一个机器学习包，它是基于Numpy, Scipy和matplotlib搭建。

它的关键配置分为六大局部：分类、回归、聚类、数据降维、模型选用和数据预处置，性能也很不错。

不过，sklearn不允许深度学习和强化学习，不允许图模型和序列预测，同时也不允许python之外的言语，不允许PyPy也不允许GPU减速。

罕用子模块有： Statsmodels用于拟合统计模型、参数据预计、假定测验、不确定性评价以及数据探求和可视化。

相比sklearn，statsmodels更并重于统计推理、p值和不确定性评价。

罕用子模块包括： Matplotlib是python中相似于matlab的绘图工具，实践上matplotlib有一套齐全依照MATLAB的函数方式的绘图接口，在模块中，这套函数接口繁难MATLAB用户适度到matplotlib Seaborn在matplotlib基础上启动封装的，但seaborn是针对统计绘图的。

普通来说，seaborn能满足数据剖析90%的的绘图需求。

Seaborn旨在使可视化成为探求和了解数据的外围局部。

其面向数据集的绘图配置对蕴含整个数据集的数据框和数据组启动操作，并在外部口头必要的语义映射和统计聚合，以生成消息图。

Seaborn可以做热力求、散点图、直方图、箱形图、树形图、热点图等等 Pandas是基于Numpy数组构建的，专门为处置表格和混同数据设的，而Numpy更适宜处置一致的数据数组数据。

参考资料：