commit

分支branch

branch本質上僅僅是個指向 commit 物件的可變指標。Git 會使用 master 作為分支的預設名字。在若干次提交後，你其實已經有了一個指向最後一次提交物件的 master 分支，它在每次提交的時候都會自動向前移動。

分支其實就是從某個commit物件往回看的歷史。

建立新分支

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$ git branch <new_branch_name>

這個指令僅僅建立了新的分支，而不會自動將所在位址切換到這個新分支上。要切換到新分支上，需透過下方的git checkout指令：

1

$ git checkout <branch_name>

執行 git checkout 就是把HEAD指標指到新的分支上。

捷徑：建立新分支，同時切換到該分支

1

$ git checkout -b <new_branch_name>

合併分支

使用merge

使用rebase

指向目前所在分支的HEAD指標

指向目前所checkout的commit。
每次執行git checkout指令，都會連帶改動HEAD所指向的reference。

例如在執行下面代碼後：

1

$ git checkout <a_commit>

HEAD就會同時指向該a_commit。

HEAD通常指向一個分支的名稱

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-a 詞幹名詞

-a 詞幹名詞包含了陽性與中性名詞，

陽性

中性

除了 Nom, Voc, Acc 這三格之外，其他的變格皆與a-詞幹陽性名詞相同。

-ā 詞幹陰性名詞

除了 Nom, Voc, Acc 這三格之外，其他的變格皆與a-詞幹陽性名詞相同。

參考資料

• The Cambridge Introduction To Sanskrit (2016) 一書中作者 A.M.Ruppel 所整理精美文法表格
  pdf檔連結

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初衷

生活中有大量的訊息，我們往往希望能從這些雜亂的訊息中解讀出有用的資訊甚至是預測未來的趨勢。舉例來說，政府統計全台灣各縣市的人均收入，也許按照年齡層、性別、職業別區份，可以讓人民更了解台灣的經濟現況以及不同群體之間的差異性。

名詞解釋

• 母體 Population: 宇集
• 參數 Parameter: 關於母體的描述統計量，例如母體平均數、母體標準差，或者關於母體的Data model的參數
• 樣本 Sample: 母體的子集合
• 統計值 Statistics: 關於樣本的描述統計量
• Data Model: 用以產生新Data的模型，通常是未知，因此需要透過推論來得出。
• Likelihood: 用來推論Data model時會有各種假說，透過計算各個假說的Likelihood，來找出符合現有證據最可能為真的假說

描述統計學

對於蒐集到的一組資料，要如何描述這組資料的特徵？有哪些特徵可以識別一組資料？

平均數

中數

眾數

range

Q3 - Q1

變異數

標準差

推論統計學

從蒐集到的樣本，我們希望可以推測出母體的狀態

Maximum Likelihood Estimation

Maximum likelihood estimation is a method that determines values for the parameters of a model. The parameter values are found such that they maximise the likelihood that the process described by the model produced the data that were actually observed.

Probability concepts explained: Maximum likelihood estimation

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