如何解决 SIM 卡尺寸对比？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 学习数据科学需要掌握哪些核心数学知识？ 的话，我的经验是：学习数据科学，核心数学知识主要有三方面： 1. **线性代数**：比如矩阵、向量、特征值等，核心在于理解数据的表示和变换。很多算法（如主成分分析PCA、神经网络）都离不开线性代数。 2. **概率与统计**：这是数据科学的基石，帮你理解不确定性和数据分布，掌握概率论基础、统计推断、假设检验、回归分析等内容，能让你正确分析数据、做预测。 3. **微积分**：尤其是导数和积分，主要用来理解模型的优化过程，比如梯度下降、损失函数最小化都依赖微积分。 简单来说，线性代数让你会“看懂数据”，概率统计帮你“理解数据”，微积分教你“优化模型”。掌握这三块，数据科学的数学基础就比较扎实了。

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