使用scihub.py下载论文
scihub.py是一个sci-hub.cc的非官方的python接口，可以在实现从谷歌学术搜索论文并从sci-hub.cc下载论文的操作。
Recent Posts
使用python可视化地理空间数据
本文介绍使用python可视化地理数据，使用维基解密阿富汗战争日志数据作为例子，涵盖folium，geopandas两个主要的工具。
使用Boostrap方法为长尾数据计算置信区间
A robust way to calculate confidence intervals for machine learning algorithms is to use the bootstrap. This is a general technique for estimating statistics...
基于泰森多边形的网络可视化
Voronoi图，又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。N个在平面上有区别的点，按照最邻近原则划分平面；每个点与它的最近邻区域相关联。本文介绍Emden Gansner, Yifan Hu, Stephen Kobourov三人所发展的GMap方法，将网...
使用python进行数据清洗
本文介绍使用python进行数据清洗的一个案例。在数据新闻教学当中，我们通常会介绍使用open refine进行数据清洗。不过我一贯主张采用编程的思路来进行数据清洗，以保证分析的可复制性。本文介绍使用python，尤其是pandas包对university data进行数据清洗的一个例子。
ROC分析与统计检验
pROC是一个进行deLong显著性检验的R包。本文介绍计算AUC、绘制ROC曲线、并进行显著性检验。
真实熵与人类行为可预测性
在Limits of Predictability in Human Mobility一文（Song, 2010, Science）当中，Song等人提出人类移动行为的可预测性问题。强调了采用香农熵或随机熵不能捕捉到移动位置的时间序列特点，主张采用一种真实熵(the actual entropy)的测量方式，表示...
2017年计算传播学年会暨工作坊
熟悉计算社会科学研究范式并掌握基本的计算技能，是传播学者进入计算计算传播学领域的基本条件。基于此，南京大学新闻传播学院、百度、社会媒体处理专业委员会以及香港城市大学传播研究中心/互联网挖掘实验室拟共同举办2017年计算传播学年会暨工作坊（南京，9月22-9月24日），包括一天半工作坊 + 一天会议。
使用LSTM进行时间序列预测——基于PyTorch框架
本文基于PyTorch框架使用LSTM模型对时间序列数据进行预测
使用pytorch建立卷积神经网络
本文练习使用pytorch建立卷积神经网络并处理MNIST数据。