不是我说，Windows/macOS + Linux 服务器更适合开发。

不过那个也需要命令行呀。楼主不想用命令行，无论怎么用都没办法快乐开发的。

我觉得就算平均呗，如果你没有引入更多的建模。如果不愿意这么草率，你可以走 Bayesian 估计的道路。
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如果记公司上市成功率事件是 E=1，及 P=Pr(E=1)。那么你要估计的随机变量不是 E，而是 P。你没有对 P 进行建模。

很明显，是个伯努利事件。在 Bayesian 领域对伯努利事件的概率进行建模的一个经典做法是使用 Gamma 分布做先验。你可以去找一点资料。等有了 P 的先验，你再把三个公司对于 P 的三个不同估计拿来修正这个先验估计，得到 P 的后验估计。然后你就能得到一个 P 的 Gamma 分布了。

docker 可以导出镜像为本地文件，然后再导入。你想办法在没联网的环境里面装好 Docker 引擎，然后你就可以用你随便啥机器制作一个 Docker 镜像，拷贝过去，就能用了。这是最简单的途径。不然有的你折腾的。

Zotero 的优势在于开放。你可以用它的同步服务同步 PDF，也可以用别的，比如我用的是坚果云的 webdav。当然，meta data 还是得 Zotero 的同步服务器，不过那个基本不会出错。

可以用别的 PDF 阅读器打开，修改（比如添加标注）保存了以后直接同步新的 PDF 文件。

可以自己写插件，会一点 JS 就行。比如我写了个导出 citation 的插件，Cmd+Shift+C 可以直接复制选中论文条目为 Markdown 里面的列表，方便我做 Markdown 笔记。

另外很多人使用的 Zotero BibTeX 插件实在是太好用了，你可以去它官网上找一下。

@VpChris 我用的是 Zotero 配合 PDF Expert。

另外产生 Citation 的话，Zotero 可以直接 Cmd+Shift+C （或者 Ctrl+Shift+C on Windows ？ Maybe ）

@VpChris 我记得五年前它什么样的，现在还是差不多什么样。而且 ReadCube 这家公司做出来的 ReadCube，就喜欢做大一统，你无法使用别的 PDF 阅读器把论文打开，做标注，然后再存回库中并且能同步。你只能用它自己的 PDF 阅读器做标注，那个那用的要死。因此绝对不会更新 Papers 的，因为 Papers 会抢 ReadCube 的饭碗。

papers 已经卖给 readcube 了。

Hackintosh 的总是有各种小问题，比如耳机用着用着不能用了啦（声卡下线），比如有些软件开不了啦（好像 Adobe 家的就有可能开不了），比如稍微更新一下系统就开不了机了啦。

@casillasyi 不要本本主义嘛。我这也只是借用了 O 这个符号表达我的意思。

不同阶的算法比较，忽略常数即可。但是我们在说同阶的事情，当然带上常数比较可以得到更多信息。无论是 O(kn) vs O(n) 还是 O(n+k) vs O(n)，都是计算量上有差别嘛。不然也不会存在“常数优化”的事情了。

不会。我使用 Chrome，搜狗输入法，网易云音乐，微信，QQ，Twitter，Outlook 邮箱，印象笔记等。我感觉单独把 Chrome 替换掉，对于隐私而言没有什么意义。把所有东西都替换成保护隐私的玩意儿，对我来说太麻烦。

@casillasyi 可是 O(2n) 浪费计算时间啊。。。

7z x ...

@casillasyi filter 了为啥还要 anyMatch ？？

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.multinomial.html

设好合适的参数，请。

@crella 你这什么奇怪的思路。

如果你都能数值求导了，说明你的符号计算系统很完善，为啥不直接把多项式展开化简。你说数值计算高次导数？摆脱这无差距大吧。。。还有，SymPy 里面展开叫做 expand，这不是随便查一下文档就知道的事情么。

当然，一般用 WolframAlpha 它不香么，还要开 Python。

https://docs.sympy.org/latest/tutorial/simplification.html#expand

@crella https://www.wolframalpha.com/input/?i=-x%28x-1%29%5E2%2B3*%28x%5E2-x%2B1%29%5E3