# 9 Неделя года
Имея идеи о крутых Node.js-проектах, от базовых знаний java до сложных задач и вопросов о том, как продолжить.
Идеи проекта Node.js
В конце прошлой недели у меня появилось несколько хороших идей, и я решил создать либо планировщика продуктивности, либо сборщика идей. Я был очень мотивирован и начал создавать небольшие образцы кода, чтобы изучить основы Node.js.
Но в какой-то момент в начале этой недели я застрял. Я действительно не знал, как продолжать. Конечно, было бы неплохо закончить один из упомянутых выше проектов и использовать его в повседневной жизни, но мои знания о Node.js и задачах, с которыми мне приходится иметь дело, были далеко друг от друга.
Я застрял в метафорическом целом. Впервые в этом году я не знала, что делать дальше. Я думаю, это точка, которую достигают многие новички во время или, по крайней мере, после вызова # 100DaysOfCode.
Я пропустил среду и не работал над побочными проектами. Достаточно было прочитать статьи и послушать эпизоды подкастов.
Вы знаете, как я это преодолел? Я начал четверг с мысли узнать что-то новое и создать что-то крутое. Любопытство - самый эффективный и самый важный способ продолжить путь обучения и программирования.
От базовых знаний Java до сложных задач
В четверг утром я столкнулся с трудной проблемой. Мне пришлось интегрировать интеллектуальный счетчик и, следовательно, считывать данные из последовательного порта.
Для тех из вас, кто никогда не работал с чем-то подобным и не знает, в чем настоящая проблема: вы получаете последовательный сигнал, то есть двоичный сигнал бит за битом. Затем вам нужно проанализировать его, чтобы получить нужную информацию, например мощность умного счетчика.
Я никогда не работал с последовательными сигналами и, следовательно, не знал, как их анализировать. Кроме того, мне кажется, что использование Java является обязательным. И я не работал с Java два года, да и то на базовом уровне.
Тем не менее, мне пришлось решать проблему. После десяти часов изучения веб-литературы и работы над проблемой я на удивление смог прочитать данные из последовательного порта и немного их проанализировать. Я не смог полностью разобрать его, чтобы другой человек мог работать с данными и проводить анализ или что-то в этом роде, но я добился большего, чем ожидал!
Как видите, можно начать, не имея базовых знаний или имея только базовые знания по определенной теме, и получить некоторый (незначительный) результат всего за один день.
Погружение глубже в логистическую регрессию
В пятницу днем я возвращался домой и у меня возникло странное чувство: мне сразу же захотелось узнать больше о логистической регрессии и сделать несколько крутых визуальных эффектов.
Из любопытства я принял это чувство и искал простой для понимания учебник или статью, объясняющую основы логистической регрессии.
Вот определение для тех, кто не знаком с термином логистическая регрессия:
Логистическая регрессия - это подходящий регрессионный анализ, который следует проводить, когда зависимая переменная является дихотомической (двоичной). Как и все регрессионные анализы, логистическая регрессия - это прогнозный анализ. Логистическая регрессия используется для описания данных и объяснения взаимосвязи между одной зависимой двоичной переменной и одной или несколькими номинальными, порядковыми, интервальными или пропорциональными независимыми переменными.
- Статистические решения
Я нашел действительно красивую и хорошо объясненную статью на Medium. Из предоставленных примеров кода я создал блокнот, который опубликовал на GitHub. Ссылка на статью находится в списке рекомендуемых статей в конце этой статьи.
Кроме того, я добавил в блокнот еще несколько комментариев и определений, потому что в статье отсутствовали некоторые основы.
Не стесняйтесь скачивать его и оставлять комментарии для себя. Вот ссылка на суть.
Как вы могли заметить, на этой неделе я не так много занимался программированием в свободное время. Но это нормально. Иногда лучше провести более «спокойную» неделю, не уделяя слишком много внимания прогрессу.
Может быть, интересно упомянуть, что я также реорганизовал старые проекты кода и создал некоторые планы кодирования на предстоящую неделю - Продолжайте кодировать!
Рекомендуемые статьи и эпизоды подкастов
Вот списки статей, которые я прочитал, и эпизодов подкастов, которые я слушал за последнюю неделю и которые я могу порекомендовать прочитать или послушать.
Статьи
- Построение логистической регрессии в Python, шаг за шагом
- Как легко создавать темы с помощью CSS-переменных
- Как увеличить объем своего мозга и принимать оптимальные решения
- Как важно оставаться студентом (и как это сделать)
- Почему планирование дня накануне вечером резко увеличивает вашу продуктивность
Эпизоды
- Раскрытие потенциала обучения с подкреплением - выставка данных O’Reilly
- Какой javascript-фреймворк вам следует изучить? (Сара Драснер) - CodeNewbie
- Понимание и использование Python AST - Talk Python To Me