Fizikçilerin sana söylemediği çok rahatsız edici bir sır var
evrenin her şeyini açıklayacak o kusursuz tek denklemi asla bulamadılar ve yıllarca süren çıkmazların ardından işin içinden sıyrılmak için çoklu evrenleri icat ettiler. Matematik tıkandığında sonsuzluğu masaya sürmek en kolay kaçış yoludur. Sicim teorisi veya popüler astrofizikçilerin dilinden düşürmediği bu konsept bir çaresizlikten doğdu ama sarsıcı olan kısım şu son yıllarda bunun sadece bir kaçış teorisi olmadığına dair sinyaller artıyor. Eğer çoklu evren teorisi doğruysa senin sabah verdiğin o basit karar yeni bir evren yaratmıyor zaten var olan sonsuz olasılık denizinde senin hangi gerçekliğe geçiş yaptığını belirliyor.
Biz her seçişimizde bir şeylerden sonsuza dek vazgeçtiğimizi sanıyoruz ama kuantum fiziğine göre hiçbir şeyden vazgeçmiyorsun. O yapmadığın seçim o söylemediğin söz o gitmediğin şehir şu an başka bir gerçeklikte senin tam bir kopyan tarafından saniyesi saniyesine yaşanıyor. Evren bizim doğrularımızı ya da yanlışlarımızı umursamıyor o sadece bütün ihtimalleri aynı anda çalıştıran devasa ve kayıtsız bir makine. Karar verdiğini sandığın her an sadece o sonsuz sayıdaki trenlerden birine bilet alıyorsun. Geri kalan bütün senaryolar kendi raylarında ilerlemeye devam ediyor.
Sen hayatını kontrol ettiğini sanıyorsun ama sadece evrenin sana sunduğu sonsuz sayıdaki kanaldan birini izliyorsun ve kumanda sandığın şey hiçbir zaman senin elinde değildi.
The tidyplots package is an excellent tool for creating data visualizations in R. But the package itself is not the only highlight. It also comes with exceptionally well-written documentation.
Jan Broder Engler, the developer of tidyplots, has not only created the package but also written a full paper that explains how to use it in practice. The tidyplots paper is a great example of how package documentation can be done well. It clearly introduces the main ideas behind the package and shows how complex visualizations can be created with concise and readable code.
Throughout the paper, the tidyplots workflow is explained step by step. It shows how the package builds on ggplot2 while adding convenient helper functions and a tidyverse-style syntax. This approach makes it easier to create clean and consistent plots without writing long and complicated ggplot2 code.
Another strong aspect of the paper is the combination of explanations and practical examples. This makes it easy to follow along and understand how different types of visualizations are created while keeping the syntax consistent across tasks.
If you want to improve your data visualization workflow in R, the tidyplots paper is definitely worth reading. You can find it here: https://t.co/FhqkEY0N6b
I also recently published a Statistics Globe Hub module where I introduce tidyplots and show how to apply it using practical examples and exercises.
If you are not yet part of the Statistics Globe Hub, it is an ongoing learning program where I release a new module every week covering topics in statistics, data science, AI, R, and Python.
Join the Hub now to get immediate access to the tidyplots module and all other modules released this month.
More information about the Statistics Globe Hub: https://t.co/NA2b7UAXJ4
#rstats #datascience #datavisualization #ggplot2 #statisticsglobehub
Pensar se está convirtiendo en un lujo. Entre pantallas omnipresentes y atención fragmentada, leer, concentrarse y razonar sin interrupciones exige hoy una disciplina que antes era casi automática.
Las señales empíricas preocupan: tras décadas de mejora (efecto Flynn), la alfabetización de adultos y niños se estanca o retrocede en muchos países de la OCDE, con caídas más fuertes entre los más vulnerables. Pensar bien ya no es gratis https://t.co/YJaCTIzHn0
La mayor de las verdades es que tú no existes, ni estás en ningún sitio.
La idea no es que te deshagas del ego, sino que reconozcas que no existe, pues cuando crees ser alguien dejas de ser el creador para ser lo creado.
Sé libre de creer quien eres, y el vacío te permitirá ser