1. K复杂度自学

这个K复杂度，就是算数型信息论中的一个知识点。算数型信息论就是数学和计算机进行一个结合的交叉学科。那啥是信息论呢？

1.1 信息论简介

它喵的信息论的目的是对数字信息的传输，存储，和量化提供帮助。
香农老头最早研究这个领域的，香农干了啥呢？香浓定义了信息墒，信息墒干了啥呢？信息墒衡量了混乱程度，这个公式看起来很简单，但用这个公式，事件越多，发生的可能性越不确定，那么信息墒就高。更简单的说，有些人脑子乱掉的时候想，怎么这么多事情啊，这些事情一个个都没谱，然后这个信息墒的计算就像一个简单的数学模型，用来衡量你乱的程度。这个数学模型copy到了很多领域中（比如热力学巴拉巴拉），很nb。
信息论的另外一个重点就是用于衡量两个事件相关性的互信息。
有了衡量事件混乱程度的东西和衡量两个事件相关性的东西（经济基础），就能用于对数字信息的传输，存储和量化提供帮助（上层建筑）。

1.2 K复杂度简介

K复杂度的目的是啥呢，说他是信息论的一个知识点，说了跟没说一样。假如你想生成一个对象，K复杂度的值就是用来衡量生成这个对象的最少代码的行数。

例子：

简单来说就是，由于计算机语言也是人编的，我们让计算机代替人理解一个对象就相当于人理解一个对象，如果这个对象难以理解，写的行数多，就说明复杂度高。

2. 可视化自学

2.1 wiki可视化介绍

• 计算机可视化是个大突破
• 用到了不同的领域中，由于应用目的不同，就变成了不同的子类别，子学科
  • 教育可视化
    教育可视化是使用模拟来创建某物的图像，以便对其进行教学。这在教授难以以其他方式看到的主题时非常有用，例如原子结构，因为原子太小而无法在没有昂贵且难以使用的科学设备的情况下轻松研究。
  • 科学可视化
    音乐理论算社会科学吗？
    sociology of music
  • 神经网络embedding可视化 神经网络的这个操作是为了通过可视化探索why make this decision
    https://distill.pub/2017/feature-visualization/
    等值面
  • 信息可视化
    信息可视化在计算机程序中的实际应用包括选择、转换，并以一种便于人类交互探索和理解的形式表示抽象数据。
  • 知识可视化
    信息可视化侧重于使用计算机支持的工具来获得新的见解，而知识可视化侧重于传递见解并在组中创建新知识。
  • 可视化分析
    主要是分析可视化和人的交互结果。得先有可视化，和交互结果data，才能进行分析。
• 心理空间能力：人能通过想象操控2维，3维空间

科学可视化自学

1. 科学可视化重点是uncertaincy data
2. 基础数学和测度
3. 如何理论上和实践上评估可视化技术如何
4. 目前一些传统方法

带更新 class separability + 不确定数据可视化