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简介：大神看过来！福瑞迪离合器异响什么毛病
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楼下上图。生长于南方。能治感冒发烧肠炎。
没看到图片
老是上传失败最后搞成这样子了
有认识的人没有，求药名。
谢谢老哥们。我还想问下，，能治感冒发烧肠炎吗？记得我小时候有次发烧了很难受，喝了一碗这汤就好了
仙鹤草味苦性平，功擅抗癌止血，能治各部位出血病症，无论寒热虚实皆可应用，作用显著，往往用为主药，可视病因兼夹情况适当配伍之。民间用治脱力劳伤，常与大枣同煎服。
早在明代,我国医学家蒋仪就将仙鹤草用于治疗食道癌和胃癌。他在医着中写道:“滚咽隔之痰,平翻胃之秽”,咽隔翻胃是古人用以形容食道癌和胃癌的病症,“从来医者群相畏惧,以为不治之症。”“余得此剂,十投九效”癌症患者服食仙鹤草后,如“饥荒之粟,隆冬之裘”。
仙鹤草治癌验方：仙鹤草（去根）120克，大枣100枚，粳米(或糯米)100克。先将仙鹤草放入砂锅中加清水煎取浓汁500毫升,待粳米与大枣煮粥快好时,兑入仙鹤草汁,者沸后即可食用,每日2次,连服1—2个月。
仙鹤草治疗糖尿病如今，糖尿病已成为一种严重危害人类健康的“流行病”，给人们的生活及心理健康也造成了严重影响。临床实践发现，仙鹤草对于防治糖尿病有很好的疗效，既可单方面应用，也可在辨证的基础配入复方。单方使用时，每次30克开水冲泡代茶，每日一剂。
请别删收藏之
仙鹤草~扶正祛邪对于一些虚人感冒，屡屡发热不退，外邪留恋不去的，虽然屡屡经过休息，一时却难以恢复，你用仙鹤草，一旦补足力气，使身体不再疲倦乏力，感冒发热也很快好过来。
天下由来重贵药，不知贫药有佳效。
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统计生统phd找工作有些问题,各位大神看过来
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月)-[10]Stat/Biostat博士+<3个月短暂实习/全职
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本人统计专业phd, 但做的做的偏生统,什么survival data, missing data的. 老板同意了明年5月毕业,想找那时候的业界工作.想去药厂或者有研究性质工作,不想纯编程写报告....
投了几个简历,HR联系了我之后就说他们想要立马就能工作的人,于是都没能继续谈下去. 是不是现在找还早了? 那个时候的职位什么时候会提前多久招人呢? . 留学申请论坛-一亩三分地
谢谢各位大神, 要有内推什么的也可以推荐下我,本人极其靠谱,各种实习,研究经验也蛮多....(怎么像征婚?)
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谢谢详细解释！
我之前学过 C 和 MATLAB，所以 R 不是我的第一门语言。
不会当然完全可以学。只要真想学，现在资源这么丰富，要学上手并不是问题。
关于数科为什么要自己取数据，故事好长一下说不完。.本文原创自1point3acres论坛
简言之是效率。假设数据是码农扒拉好了给你，你也得自己洗数据。假定别人洗数据，你要浪费半天时间解释如何如何洗，完事还未必是你想要的样子。。再说经常分析了一下觉得不够，又重新去取数据，重新洗，重新分析。而且数据也不是想药厂，就在个SQL甚至文档里面，你读进来一次就完事，数据的样子可能几年之前都设计好了，不允许随便改。数科面对的：可能有30T X 21的大数据需要MapReduce拿出里面需要的部分，可能有几百兆meta data在SQL数据库，可能有其他相关数据只用内部API expose给你，可能还需要去其他网站找点数据，可能有其他成分在Rdata/Json/py picke dump之类的地方。the iterative process can benefit hugely from speed. 如果真要说清楚了，你得浪费多少时间写specs，还不如自己做了算了。而且最初你也不是特别清楚你到底要什么数据的，看见了才知道。. from: 1point3acres
大数据要求高效率分析。药厂可以慢慢的每个步骤都分开来，因为clinical data积累慢，一个数据集了不起成千上万人（这已经很大了）你可以分析几个月，一点点数据里面要挖出金子来。大数据么当然相反。金子相对较多，不需要太过复杂的办法去提高那么一丁丁效果。而且数据太多，根本不可能每个都慢吞吞的看。对比两者分析效率，可能相差10X, 100X或者更多。绝不是瞎说。
IT的数科做统计的人，也不是药厂里面一样只跟“一个项目”跟n久。个人感觉真正用到统计的是整体方法上改进整个流程之类的事情。只是跟项目做分析的那种，我觉得基本都不需要多少统计，撑死1-2门课就够了。有不懂的问其他组的统计人。. 牛人云集,一亩三分地
. 1point3acres
改进流程给个例子，这个流程可以展示，为什么需要编程能力。
比如设计一套方法改进现有pipeline，整个方法可以应用到几乎全部项目上。首先你从平时工作（i.e. support其他project）里面发现一些现有系统的问题，积累一些解决的设想，然后花一些时间取点小数据(GB instead of TB)，尝试你提出的办法什么的, maybe read papers, derive some theories, type up latex formula, do simulations, run on historical data etc。过程是iterative的。可能一般都不需要1个月那么久。然后应用到大数据。一般是用历史数据，比如上个月所有数据再看一遍，整体性能提高没有，其他有没有受影响 etc. 然后需要产生结果，试图让别人buy in your idea。一般这时候我们会做点presentation，(which is nice)，这个可能几天吧, but a demo would really count。所以也会花个把星期做demo(OK...我比较土，it takes me weeks and weeks to build live demo）。肯定要有plots and tables，要describe 这个问题，你的解法，解法的背景，正确性，局限性什么的，可以认为是个working paper吧。然后谁有空读你的working paper啊，所以一般依赖demo, 这个demo也可以是命令行小程序最后产生个excel报表什么的，但是我们一般会做成几乎web app的样子，可以interact，可以实时取出现在的数据展示结果什么的 。如果大家看了数据结果和demo相信你，觉得的确有用，就要跟dev team pm什么的讨论他们什么时候做出来。当然dev做的时候你也得跟着看着，并且负责提供test case什么的。我们写app一般不太关心效率，只要还能跑出来，不够快不太要紧。别人会改的。但是我们需要懂得流程，如果提出的方法比较麻烦，你得负责讲清楚怎么fit in到现有的流程中。或者改改自己的办法fit到现有流程里面。如果代码强的，直接写production code，如果能力还好，Dev会拿prototype几乎直接去用，如果一般，就拿prototype去改，我比较挫，我的原型只能当pseudo code来帮助别人理解 =__=. 如果连这个都拿不出来的，这个人就没法跟dev合作了，可能不会被招进来。做原型的过程中搞不好还要自己去架个服务器来host自己的service，做个实时取数据的什么什么，这些部分就跟startup的dev差不多了（我至今都只用过别人弄好的，所以不瞎说了）。上线以后也不会就拉倒了，一直要monitor看是否如同设想，是否有新问题，是否需要再改进什么的。全程就是观察，找到问题，分析问题，提出解法，做出实现，然后持续观察。从头到尾，从ideation到做出“数据产品”，假设这个是个大半年的project，统计可能也就只有一个月。。可以想象spectrum 里面自己在什么位置。。。。很多系统也没有那么复杂，也没有那么需要高深统计去做系统性的改进，这种的越发不需要统计人，需要的还是DEV!!
唉，真的有人可以从头一个人做到尾吗。。。。答案是yes....内牛满面。
这些是offline的。还有实时分析的系统貌似更偏engineering.
. 围观我们@1point 3 acres
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research lab不了解，你可以先投投看. Waral 博客有更多文章,
一月份开始联系就好，大公司这个timeline都可以
有的小公司可能确实找人很急
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谢谢啦 好久没来了,duanmu还在
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为什么统计还是coding，coding。。。。
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统计但是不编程的话，难道公司雇佣你推公式吗。。。。。。
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. 围观我们@1point 3 acres
谢谢啦 好久没来了,duanmu还在
嘿嘿，一直都在的 ^^
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为什么统计还是coding，coding。。。。
跟sde的coding还是两码事儿的
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统计但是不编程的话，难道公司雇佣你推公式吗。。。。。。. 1point3acres
哈哈,编程我不怕啦,我的意思是那种没有创造性的纯用sas ttest, 出报表,做做ppt什么的... 要是run点model还是挺好的.
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sas ttest/SQL/reporting is usually not considered &coding&....
R, unless you write packages and write components in C/C++, is not considered coding either
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sas ttest/SQL/reporting is usually not considered &coding&....
R, unless you write packages and wri .... 1point 3acres 论坛
能进一步解释一下吗？为啥 R 不算 coding... 非要到最底层的 C/C++ 才算么。。。
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能进一步解释一下吗？为啥 R 不算 coding... 非要到最底层的 C/C++ 才算么。。。
好吧有点主观了。只从以下这点来看：以下仅仅谈用R做统计建模，不谈写R包，和添加C/C++。
如果一个人只会R，其他语言都没用过，再想学其他语言，我相信都是nontrivial的。
但是如果你已经会Py/java再学其他，就不是那么难。只是pickup一点语法的问题。
sas的话。。如果不写macro，感觉都不能算会编程。基本的control flow/function都没有吧。
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过好的抽象：如果只用R，编程题大部分都无法想象如何去做，比如implement sqrt() -- 因为只需要call sqrt()，从来没想过为什么要自己去实现这样的东西。
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R有点基本的control flow，其他思路都用的很少。调用现成包较多，亲自实现底层细节很少。很多常用东西已经被抽象出来。测试的方法不同，经常没有明确的unit test。
R虽然可以oo但是一般用的话也用不到oo，非常procedural
R没有什么严格的test - 我已经问了好多人了，大家也都是就那么写写，了不起跟其他软件比结果，画图看结果什么的。因为统计的unit test除非reduce到极其简单，否则很难manually generate能用来做测试的结果。但是you don't really want to test if glm() works as advertised, you want to test if the model you fit makes sense ---- 所以不符合软工的所谓unit test。 u can only do integratation/functional test, manually. 除非后来好好学其他语言，否则编程风格上会让其他语言很难上手（个人体会，还有看一些同事做事的体会）
整体上，也不会有特别专门的organization，了不起你把helper functions放在一边。
如果写过packge这一点会有改进。
说实话平常用R fit model我都已经不太用for loop了，很多其他package已经绕过了loop, data.table/plyr什么的，还有apply 系列。这些跟其他语言里面需要亲手实现做事情细节，思路完全不一样。
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R建模的过程需要你做“integration testing”的时候不多。大部分东西就是那么一件小事，不是很多很多细小部分合起来完成一个task。
重复使用率相对低。除非你写一个包，否则很少会把同一个项目的代码原原本本的直接用在下一个项目上。重复使用的function肯定是有的，但是重复使用的component很多R已经有现成包了，除非你写包，否则不会太多重复。建模过程大部分事情也不是特别相同。大部分项目根本variable组织和彼此关系都完全不同，根本没法用一样的代码，可能也是为什么我在R里面从来没用过继承。。。。能复用的部分可能就是glm() -- which don't need u to package up by urself.
一般对perf没有太多关心，除非做很大的数据或者写package。一般统计的那么10来M数据，无论你用什么办法都慢不到哪里去。如果用大数据，别人也写好了包，调用就是了，我也不知道具体data.table背后的index具体是如何实现的，直接就用了。。。复杂度这件事，感觉我在用R的时候几乎从来没有关心过。
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真正大到需要用MapReduce的东西，普通R也做不了，虽然现在也有让R做大数据的工具，但是syntax什么的不太好用。如果真需要，我会宁可换语言。
统计里面写代码是一部分，可能更多时间是花在读结果上面。On a good day where I code smoothly without too many bugs，90%时间都是在读结果，改进model上面。普通的写代码，debug好了就结束交出去了，不会关心跑出来的结果。这个思路完完全全的不一样。
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如果今天能给统计人任何建议的话，就是去本本分分上一点编程课。哪怕将来根本不打算做编程相关工作，也会让平常写R什么的能力大大增强。. 留学申请论坛-一亩三分地
.留学论坛-一亩-三分地
我试图教过只会SAS (non macro)的人写R，难的不得了。
试图教我自己从只会R到用其他语言，也挺费劲的。
但是学了Py之后再学Java/C#/js...就觉得没什么了。
已经会Py/Java的人，不需要别人来教如何写R，因为完全可以自己pick up ---当然，正确的用R做事情，还是需要教的。
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coding只要肯花时间,没什么太难的.就当外语来学好了,fortran和c++都是从一码黑,写几个月写几个大程序就熟了
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这种coding技巧药厂是不是都用不到? 是不是IT公司的data mining的会用一点
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这种coding技巧药厂是不是都用不到? 是不是IT公司的data mining的会用一点
药厂还是以SAS为主吧，但是IT公司不仅仅是只要求会用一点......
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好吧有点主观了。只从以下这点来看：以下仅仅谈用R做统计建模，不谈写R包，和添加C/C++。
如果一个人 ...
谢谢详细解释！
我之前学过 C 和 MATLAB，所以 R 不是我的第一门语言。. 1point3acres
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另外我还是不太懂，数据处理的前期工作不应该是码农做么？比如说地里的那篇 “谈谈 Data Scientist 的入门工作”。
然后到了后期才需要统计的人做 interpretation？
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还是说，在小公司或者是新兴数据部门，往往要一人多用，所以统计学家也做很多编程的工作？
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谢谢详细解释！
我之前学过 C 和 MATLAB，所以 R 不是我的第一门语言。
matlab应该也不算coding。。。
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一般明年毕业的话，今年年底开始投简历就好。药厂用SAS的多，也有用R的。现在不太多做要求。
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作为一个**，觉得能找到用sas的简单工作起步就挺好啊。不过楼主背景强
<form method="post" autocomplete="off" id="fastpostform" action="forum.php?mod=post&action=reply&fid=28&tid=105710&extra=&replysubmit=yes&infloat=yes&handlekey=fastpost"
onSubmit="
// TODO Howard 11/3/2015
var sbtn = $('fastpostsubmit');
sbtn.disabled =
sbtn.innerHTML = ' 回复发表中... ';
sbtn.setAttribute('background', sbtn.style.background);
sbtn.setAttribute('bordercolor', sbtn.style.borderColor);
sbtn.style.background = '#C7C7C7';
sbtn.style.borderColor = '#8B8B8B';
var form =
// --product--
var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
if(!isValid) reoverBtn();
return isV
// --product--
// --testing--
//setTimeout(function() {
// var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
// if(!isValid) reoverBtn();
//}, 2000);
// --testing--
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