学python心得体会(模板8篇)

Python是开发者们大力推崇的新一代脚本语言,有着良好的可读性和易写性,同时也可以通过一些库完成同样需要很大量代码的操作。其中函数是使用Python进行编程的重要部分,Python函数不像其他一些语言的函数一样局限于返回一个单一的结果对象,而是可以返回任何数量的值。使用函数既可以使程序更容易管理,还可以提高代码的可重复性和可拓展性。经过学习Python函数,我从中深深感受到了函数在编程中带来的好处。

其次,函数可以减少重复代码。重复代码通常是一个程序的毒瘤,因为维护将会变得非常困难。在Python中,可以把重复代码作为一个函数封装起来。这样就可以在任何地方使用该函数的调用,就像调用API一样方便。

另外,减少重复代码还可以减少编写时长和错误数量。编写繁琐的重复代码可以导致一些人为错误的发生,例如打错变量名。相反,将函数作为一个单元,可以减少繁琐的重复编码,减少抄错变量名的错误等。

其次,Python函数可以实现递归算法,不需要在代码中使用循环结构。在Python中,可以使用递归算法代替循环算法实现复杂的算法,这种写法可以使代码更易于管理和掌控。同时,递归算法还可以更好的处理树和链表等数据结构问题。

最后,函数可以提高代码的可维护性。一个文件过长,在其中存储的信息过于丰富,就会变得非常难以维护。如果让一个逻辑单元内部的代码段变得更清晰,那么就方便了代码的扩展和修改。在Python中,可以使用函数分割多个逻辑单元,这对代码的维护和扩展是非常重要的。

首先,Python的易学性让我感到惊喜。相比于其他编程语言,Python语法简洁明了,易于理解和掌握,不需要太多的编程基础。在课程的初级阶段,我们从简单的变量定义和数据类型开始学习,逐渐过渡到条件语句和循环结构,同时也学习了函数和面向对象编程等高级特性。老师巧妙地设计了一系列练习和作业,让我们逐步锻炼起对Python编程的感觉,让我们能够在实践中不断地巩固和提升自己的能力。

其次,Python课程的实践性很强。课程内容不仅仅是理论知识的灌输,更注重实际应用和项目实战。在每一节课的实验环节,我们都会面临一些真实世界中的问题,需要借助编程来解决。通过这样的实践,我们不仅能够熟悉和掌握Python的各种功能和库,还能够学会如何应用编程思维来解决现实问题。例如,我曾参与一个小组项目,使用Python编写了一个简单的人脸识别系统,这让我深刻地体会到了编程的魅力和实用性。

第三,Python课程提供了丰富的学习资源。除了课堂上的讲解和实践,我们还可以通过网络来获取更多的学习资源。有很多免费的Python教程和学习网站,如Python官方文档、Coursera等,这些资源可以帮助我们进一步扩展和巩固所学的知识。同时,我们还可以参加一些在线的编程挑战和竞赛,与其他爱好者一起交流思想和切磋技艺,进一步提高自己的编程水平。

第四,Python课程培养了我的团队合作意识和沟通能力。在编程的过程中,我们经常需要与他人合作,如分工合作、交流思路和解决问题等。在小组项目中,我与其他成员共同协作完成了一个复杂的程序,这要求我们充分发挥每个人的特长和优势,同时也注重沟通和协调。通过这样的团队合作,我学会了如何与他人合作,如何利用各自的优势形成互补,从而取得更好的结果。

总之,Python课程是我大学生涯中非常有价值的一门课程。通过这门课程,我学会了Python的基础知识和编程技巧,培养了逻辑思维和问题解决的能力,提高了团队合作意识和沟通能力,更重要的是,培养了我对计算机编程的兴趣和热爱。我相信,这些所学所得将会在我未来的学习和工作中发光发热,让我在科技的道路上走得更远。

心得

现分述如下:

一、节省材料车工实习过程中的材料在实习经费中占相当大的比重,而且材料有相当大的节省空间,因此节省材料十分重要。用以下三种方法可以使材料消耗在原有基础上降低50%以上。

1、课题整合在车工实习中有很多内容比较简单的课题,若将这些课题分开实习势必造成较大的材料消耗,因此可将这些课题整合成数量较少、难度不大的课题进行实习。比如,教材上一般有这样三个课题:车外圆柱面、车内圆柱面和车内外圆锥面,可将车外圆柱面和车外圆锥面整合成车轴类工件;将车内圆柱面和车内圆锥面整合成车套类工件。将原来三个简单课题整合成两个难度不大的课题。

2、材料延续材料延续就是将前续课题的实习成品延续,作为后续课题的实习坯料。比如,将轴类工件的实习成品作为套类工件和外螺纹工件的实习坯料,将套类工件的实习成品作为内螺纹工件的实习坯料。

3、减小尺寸在不影响学生实习效果的前提下,实习工件的尺寸宜小不宜大。以上三种方法在降低材料消耗的同时,也降低了刀具的损耗和车床的电能消耗。

二、节省刀具金车刀,这种车刀的损耗部位最主要是刀头,而刀杆的损耗极小。因此,针对这种情况,对废弃刀杆进行再利用也是节省刀具的一条重要途径,具体做法有如下两种:

1、自制车刀购买刀头,在废弃的刀杆上按所购刀头的形状和尺寸在铣床上铣出刀槽,然后将刀头钎焊在刀槽内,就制成了一把焊接式硬质合金车刀。一粒刀头的价格不足整把车刀的50%,利用这种方法节省刀具的效果是相当明显的。

2、模拟训练在练习刃磨整体式普通成形车刀时,刀刃形状较难____;在练习刃磨梯形螺纹车刀和蜗杆车刀时,刀具角度较难保证。这类课题可利用废弃的刀杆代替价格昂贵的高速钢条让学生模拟训练,待学生训练熟练后,再让他们用高速钢条练习刃磨。这样,可以避免高速钢条在刃磨训练过程中的不必要损耗。

三、节省量具对一些使用频率很低、价格昂贵的量具,若根据车床数量配置的话是不明智、不经济的,很有必要____这类量具的种类和数量。具体有如下三种做法:

1、自制量具利用现有实习设备制造结构简单的量具,替代那些使用频率低、结构复杂而相应价格昂贵的量具。比如,车套类工件时要用到内径百分表,这种量具只有在测量精度要求较高的深孔时才用得着,而且结构复杂、使用麻烦、价格较贵。其实,在不影响测量精度的情况下可以用塞规替代,而塞规结构简单,制造容易,可以在现有的车床上自制,成本很低。

2、转换测量方法在不影响测量精度的前提下,用那些价格便宜的常用量具进行测量。比如,在测量梯形螺纹中径时,尽量采用单针测量而不采用三针测量;在测量蜗杆齿厚时,可以用单针间接测量代替使用齿厚游标卡尺(齿轮卡尺)进行的直接测量。这样可以避免使用价格很高、使用频率又很低的公法线千分尺和齿厚游标卡尺,而使用价格相对便宜、使用频率很高的外径千分尺。非常昂贵、使用频率又很低的量块;在车床上加工大偏心距(偏心距e5mm)的偏心工件时,对工件进行找正的量具一般是量块和百分表,而其中的量块可利用车床中拖板刻度盘来替代。

实践证明,在不降低教学

材料

不过非科班出生虽然是一个痛点,但是在工作上,我其实不输给我其他同事,这点我倒是很有自信,而且我也统一一句话“目前互联网上的免费编程课程,足够让你成为一个合格的码农”。

编程入门

我刚开始学习编程,主要是因为自己想动手做个网站,但是由于技术原因,再加上朋友都比较忙,最后抱着“求人不如求己”的想法,干脆自学。

编程难不难

这个问题我觉得所有认真学过的人,都一定会肯定告诉你编程不难,但是精通那是相当困难的。

如果你还没去学习,就觉得编程一定很难,那么其实你是没有资格说这句话的,任何事情一定是要去尝试后,才能这么说。

编程其实很像堆积木,然后根据需求,把东西造出来,可以是房子,也可以是桥梁。

学习编程无非运用这些积木,来创造你要的东西。

编程语言选择

这边说个题外话,关于当时编程语言的选择,很多时候我觉得不是你选择编程语言,而是编程语言选择你,也就是你的“本命编程语言”。

人的性格会影响你适合的编程语言,比如你做事有条理,喜欢定期清理房间,那么可能c语言很适合你;如果你不喜欢打扫房间,实在受不了,才打扫一次,可能你适合java。

哈哈,开个玩笑,不过确实有这种很玄的存在。

我当时在编程语言的选择上,用了一个笨方法。

我跑到w3cschool上面,把所有编程语言的第一章都去试了一遍,看看自己喜欢哪个语言,然后就选哪个语言,如果你不知道选哪门语言,可以用我的方法试试看。

至于编程语言,没有高低之分,因为无论你学习哪门语言,你都非常有市场,而且你都能够拿到高薪,关键是哪门语言适合你,并且能够让你有兴趣学下去,能学好,这个很关键。

兴趣是学习编程最大的驱动力!

为什么是python

说下为什么选择python

因为简单,python是公认的最容易入门的编程语言,而且也是公认有发展前景的编程语言,适用于机器人、大数据、人工智商等未来高科技。

基于以上的原因,我选择python来作为自己的入门语言,而且我觉得我适合python这么语言。(因为我很懒)

之前有个梗,大概就是其他编程语言在讨论某个问题,怎么解决,而python的程序员已经下班了,由此可见python的效率。

总结:python的语言特点就是“一气呵成,痛快如拉稀”。

学习心得

由于我是自学的,所以参考的网站比较多,小伙伴可以按照我的学习路线,一般来说不会出现什么问题。

基础:教程+视频

进阶:视频+实践

进阶pro:视频+实践+书籍+交流

基础

刚开始学习的时候,我比较推荐w3cschool和菜鸟教程这两个网站。

w3cschool-学编程,从w3cschool开始!

菜鸟教程-学的不仅是技术,更是梦想!

这两个网站在我看来,是编程自学的福音。

w3cschool这个网站手册非常棒,另外这个网站的编程微课以及编程实战对新手来说非常友好!

我当时就是靠这两个,引发我学习的乐趣,不然对着枯燥的代码,说实话,很无聊的。

菜鸟教程,这个网站的实例是最棒的,很多时候,你不仅仅要自己看教程,还要去看看为什么,而菜鸟教程的实例就能够让你清晰的知道,为什么,并且会原来如此。

总的来说,这两个网站就像新手村刚出来的剑和盾!是新手入门绝对不能少的,尤其是w3cschool,强烈推荐。

还有一个就是视频,视频我是在慕课网上面看的,我很喜欢慕课网这个网站,网站风格很棒,而且视频也很清晰。

也可以在阿里云上面看python的视频,也很不错,并且是免费的。

进阶

进阶结束后,代表你是个初级工程师。

这一步实践非常重要,你要自己动手,做一些小玩意,实践才是最重要的,在实践中发现问题,那是学习最快并且效率最高的时刻。

你可以先给自己定下一个目标,比如我要做一个简单的页面,或者我要做一个简单的小程序。

然后就开始动手去实践,这步很重要。

同时还是要多看书籍。

进阶pro

到这一步,我建议务必买书,你需要书籍帮你反向梳理你的知识,这决定了你以后的高度,而不是这个也懂,那个也懂,但是东西就是做不出来。

我记得当时我买完书,看完后的第一感受就是:原来这个世界是这样的!

书会非常系统性的帮你梳理你自己学过的知识!

这里只推荐两本书:《python入门手册》和《python核心编程》

小伙伴可以自己去亚马逊购买。

然后就是和身边的小伙伴交流!

多看看别人的代码,自己多敲敲代码,是必经之路,也是一定要做的。

以上,希望对想入门python的小伙伴能够提供一点点帮助。

首先,学习Python让我意识到编程并不是一个遥不可及的领域。在刚开始学习Python的时候,我对编程一无所知,对代码充满了陌生感和困惑。然而,通过课程的系统学习,我逐渐掌握了Python的基本语法和编程思维,开始能够独立解决一些简单的编程问题。这种深入的学习和掌握感带给了我极大的满足感,让我对编程产生了浓厚的兴趣。

其次,Python课程提供了很多实际且有趣的编程项目,让我深入理解了编程的应用场景。课程中,我们编写了一个简单的游戏,模拟了一个实时的数据处理系统,并用Python实现了一个简单的机器学习模型。通过这些实际项目的完成,我不仅学到了如何使用Python语言进行编程,也了解了编程在现实生活中的广泛应用。这不仅提高了我在实际问题中的解决能力,也激发了我进一步学习的动力。

第三,Python课程的教学方法非常灵活和互动。老师不仅向我们传授了基础的知识,还鼓励我们自学和探索更深入的内容。在每节课的开头,老师都会给我们提供一段代码,要求我们改进或者解决其中的问题。这种互动的学习方式让我们能够思考和尝试,并快速获得反馈。这种灵活互动的教学模式使我在学习过程中更加主动,也更加深入地理解了Python语言的特点和优势。

第四,Python课程培养了我解决问题和团队合作的能力。在学习Python的过程中,我们经常遇到一些困难和障碍,需要通过自学和交流与解决。在这个过程中,我学会了如何寻找和理解文档,如何利用搜索引擎和在线社区解决问题。同时,我们也需要通过团队合作来完成一些较大规模的项目。这锻炼了我与他人合作的技能,也让我充分体会到了团队合作的重要性。

最后,学习Python让我看到了计算机科学的无限可能性。在Python课程中,我们接触到了不同领域的应用,如数据分析、机器学习和人工智能等。这让我对计算机科学的广阔前景有了更深入的认识,并激发了我对未来的热情。Python作为一门强大的编程语言,为我将来的学习和职业发展铺平了道路。

总而言之,学习Python让我收获了很多,不仅学到了编程的基本知识和技能,还提高了解决问题和团队合作的能力。通过这门课程,我对计算机科学有了更深入的理解,也为我未来的学习和职业发展带来了更广阔的机遇。我相信,通过不断学习和实践,我能够在Python编程的道路上不断进步,创造出更多的价值。

在实训中有一项很重要的内容它的重要性非常之大,但也经常被很多想要偷懒的同学给忽视掉。那就是设置t型账户。t型账户的设置是科目汇总表登记的依据,我们要根据t型账户来汇总各账户月中和月末的余额。然后在根据科目汇总表登记总账。因此t型账户的重要性是可想而知的。它一旦登记错误还会导致利润表以及资产负债表的错误,影响到期末的试算__衡。所以对于这项工作应该是以150分的认真态度对待的。在t型账户的计算中经常会发现业务数量的少算和漏算以及重复算的现象,这就是要求我们更要认真要及时发现错误一边接下来的工作进展下去。

1、财务会计着重提供财务信息。由于财务会计只对已发生或已完成的、能用货币表现的交易或事项予以确认、计量、记录和报告,因此,财务会计提供的主要信息(包括在财务报告正的信息)必然是历史的和财务的信息。

2、财务会计提供的财务信息是主要由通用财务会计报告加以揭示。财务会计提供财务信息的主要形式和对外传递的主要____是财务报告,包括财务报表、附表、附注和财务状况说明书。虽然,企业外部会计信息使用者众多,其决策各不相同,对企业会计信息的要求也各不相同,但是财务会计不可能针对某个具体外部使用者的决策需求来提供财务报表,而是根据各个________和人士的共同需要综合提供一套财务报告,即定期编制通用的财务报告,以满足所有外部会计信息使用者的共同决策需要。

3、财务会计是为外部使用者提供财务信息。财务会计提供的信息虽可供企业外部和内部使用,但主要是作为企业外部的会计信息使用,如投资人、债权人、__机构、职工、税务部门、证券管理部门和其他外部信息使用者进行投资决策、信贷决策、征税决策、证券上市许可和证券交易管理决策以及其他经济决策的依据。

4、财务会计提供的财务信息必须满足会计信息质量要求。前已述及,财务会计的服务对象主要是企业外界信息使用者,他们与企业管理____有着不同的利益和信息要求,而且不同外界信息使用者也存在着不同的利益和要求。为了维护企业所有利害关系人的利益,财务会计的数据处理过程和财务报表的编制均要严格遵照会计信息质量要求。

5、财务会计以复式簿记系统为基矗复式簿记是现代会计的一个重要基石,自意大利商人在中世纪发明复式簿记以来,它已盛行五百多年。复式簿记的基本原理是:所有经济业务均要做出双重记录(借和贷),以使获得全面反映。同时,复式簿记包括凭证――日记帐――分类帐――试算表――报表这样一个完整的帐务处理体系。财务会计的帐务处理正是复式簿记系统进行的记录、分类、调整、汇总和定期编制报表,以便产生条理化和系统化的会计信息。

7、财务会计提供的信息不能保证绝对精确。财务会计处理的对象带有很大的不确定性,即使是可验证的。

这次实训让我们获益良多,通过实训我们对会计账目的设计有了更深刻的了解,我们的实训课是实践课,是门手工的艺术其要求我们要对会计的理论知识有深刻的理解与掌握。在辽宁华宇起重有限公司的计算中我发现了其实书上的答案出现了很多错误,师傅领进门修行在个人,学不学在于个人,课本上的答案也会出错,就像古人云“人无完人,金无足赤”一样,所以做账还是要靠个人的,我们不能一味的不劳而获他人的劳动成果,只有通过自己的实践得到的才是真正属于自己的。实践是检验真理的唯一标准。

看着这一本本装订成册的会计账簿我开心的笑了,我的劳动终于修成正果了,好开心啊。喜滋滋的去交了自己的劳动成果签下自己的大名。我相信每一份辛勤劳动都会获得成果的。通过这次实训获益良多,我不仅学到了会计上的知识还学到了一些为人处世的方法:有时候你应该更多的让他人有一个安静的空间,不要打扰他人;同学之间应充分发挥集体的力量帮助其他同学查出错误的原因:有问题要更多的去讨论,不要钻牛角尖这样不利于你任务的完成。

首先,自学Python需要坚定的毅力和耐心。作为一门编程语言,Python的学习难度并不高,但需要持续的学习和练习才能真正掌握。记得当初我刚开始学Python时,遇到了很多看起来很复杂的代码和概念,有时候甚至觉得有些无从下手。但通过坚持阅读教材和实践编程,我渐渐克服了这些困难。我发现只要自己有足够的耐心和毅力,就能够逐渐理解并运用Python的知识。

其次,实践是巩固所学的关键。Python是一门动手实践型的语言,理论知识只有通过实际应用才能真正掌握。在自学的过程中,我坚持每天都进行一些小的编程练习,这些练习涵盖了从基本语法到复杂算法的各个方面。通过不断地练习,我发现自己在编程的过程中逐渐找到了一种所谓的“感觉”,能够更快地写出正确的代码并解决问题。因此,我建议想要自学Python的人,一定要保持实践的频率,并且不断挑战自己。

最后,自学Python是一项有趣而富有挑战性的任务。编写代码不仅是一种逻辑思维的训练,还能够培养创造力和解决问题的能力。在我自学Python的过程中,我发现自己越来越喜欢上了编程。我享受着从无到有的创造过程,享受着从“不会”的状态到“会”的成长。这种成就感和乐趣会激励我继续学习下去,不断探索编程的更多可能性。

综上所述,自学Python对我来说是一种挑战和乐趣并存的经历。通过坚持不懈的学习和实践,我逐渐掌握了这门语言的基础知识,并培养了解决问题和持续学习的能力。我相信,只要有足够的毅力和勇气,任何人都能够自学Python并在编程的世界中发现更多的乐趣。

一、八数码问题的定义及求解方法

八数码问题是解谜游戏中常见的一种问题,游戏的规则是在一个3*3的方格中放置1-8的数字,其中有一格为空。利用“上下左右移动”的拼图方式,使得方格中的数字能够按序排列。Python中的求解方法主要有两种:深度优先搜索和广度优先搜索。

二、深度优先搜索的实现

深度优先搜索是从根节点出发,并且在搜索到每个节点时先遍历子节点而不是邻居。实现深度优先搜索要采用递归的思想,通过递归遍历每个节点。具体实现中,可采用树的数据结构结合列表的方式,先记录已经经过的节点,再不断尝试向下深度遍历,直到找到答案或者遍历完整个树。深度优先搜索方法不适合求解较大的问题。

三、广度优先搜索的实现

广度优先搜索是从根节点出发,并首先遍历其所有的邻居节点。实现广度优先搜索也需要借助队列的数据结构,先将起始节点加入队列,然后将起始节点的所有邻居节点依次加入队列,再对队列中的下一个节点做同样的操作,直到找到答案或遍历完整个树。广度优先搜索相对于深度优先搜索而言,效率更高,更适合求解较大的问题。

四、算法的优化方法

Chrome浏览器的扩展程序“Solverforthe8Puzzle”能够解决八数码问题并在计算过程中给出解决方案的步骤。观察该扩展程序的计算过程可以发现,通常情况下启发式算法的效率比普通的深度优先搜索和广度优先搜索高得多。因为启发函数能够替代原先的搜索算法策略,达到更加精准、智能、高效的搜索目的。

五、算法思维的重要性

Python八数码问题采用的是搜索算法,因此算法思维尤为重要。在学习问题求解的过程中,我深深体会到了“算法从思维出发”的道理。我们无论是复杂的算法还是简单的应用,只有了解问题的本质和思想,才能从理论层面上优化算法和提高解决问题的效率。因此,我们始终应该保持谦虚、虚心地从复杂的问题中汲取经验和思维方式。

总之,学习Python八数码问题给了我很多启示。当我们学习Python的语法规则和库时,其实与八数码问题是有一些契合点的。我们的学习是为了在整个编程领域“最优解”的求解过程中更加优秀和出色。在学习过程中我们也要学会吸收他人的经验,并根据自己的需求作出优化,这样才能使我们的学习更有创造性,更加具有实效性。

THE END
1.数据结构与算法设计分析——常用搜索算法二、图的遍历算法 (一)深度优先搜索(DFS) (二)广度优先搜索(BFS) 三、回溯法 (一)回溯法的定义 (一) 上界与下界 (二) 分支限界法的定义 (三)分支限界法的应用 五、回溯法与分支限界法的对比 一、穷举搜索 穷举搜索法也被称为穷举法,其基本思想是将问题的所有的候选解都枚举出来,然后对候选解按照某种顺https://blog.csdn.net/qq_43085848/article/details/134363847
2.搜索引擎是如何理解你的查询并提供精准结果的?一、搜索引擎简单介绍 搜索引擎是一种强大的工具,帮助你快速找到互联网上的信息。它通过使用复杂的算法,迅速检索成千上万甚至数十亿的网页,并将与你的搜索查询相关的结果呈现给你。搜索引擎背后涉及多种关键技术,它们协同工作以实现高效的信息检索和呈现。以下是一些主要的搜索引擎技术:这些技术共同推动搜索引擎的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1818694222485003162&wfr=spider&for=pc
3.Python3实现旋转数组的3种算法小结python二分查找算法是一种常见的搜索算法,适用于有序数组。对于旋转数组,我们也可以利用二分查找的思想,但需要对搜索过程进行一些调整。具体步骤如下: 确定数组的左右边界; 通过二分查找,确定目标元素所在的子数组; 根据子数组的大小和左右边界的位置关系,确定目标元素的位置并返回。 https://www.jb51.net/python/30995639p.htm
4.常见的五种搜索算法搜索算法 现阶段一般有枚举算法、深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛树搜索、散列函数等算法。在大规模实验环境中,通常通过在搜索前,根据条件降低搜索规模;根据问题的约束条件进行剪枝;利用搜索过程中的中间解,避免重复计算这几种方法进行优化。https://www.dingshops.com/pub/pjgxgrr12.html
5.JVM高频面试题合集那现在我们上面所说的引用计数就不能解决这个该问题,这时我们就需要使用另外一种定位方式——Root Searching(根可达算法或根搜索算法)。 2、Root Searching(根可达算法或根搜索算法) 所谓的“根”即是:所有的程序都是从 main 方法来运行,在 main 方法里面 new 出来的对象即为根对象。 https://www.tulingxueyuan.cn/tlzx/javamst/5513.html
6.自动驾驶路径规划五大常用算法汽车技术以上几种算法简单总结: 最经典普适的Dijkstra算法,如有最优路径存在一定能找到最与路径,但是扩展的结点多,效率低下;和A*算法适合全局路径规划,利用启发式函数,搜索范围小,提高了搜索效率,但不适用于高维空间,计算量大;D*算法适用于局部路径规划,搜索效率高,但是计算量大。 https://www.auto-testing.net/news/show-116633.html
7.常见的搜索算法有哪几种?全国分支限界算法(Branch-and-boundSearchAlgorithm)https://www.1633.com/ask/150851.html
8.2025SEO优化社媒平台AI内容搜索优化:SEO策略与实战案例本文详细说明在各大社媒平台的搜索结果中出现AI内容,所以AI内容的SEO优化策略非常重要。 通过分析AI搜索数据、效果类型及算法规则等内容,玫瑰互动SEO咨询公司提供具体的SEO优化步骤和实战案例,帮助提升AI内容在搜索结果中的排名和可见度。 - 本文内容由玫瑰互动SEO咨询公司提供 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/12912128872
9.全新复杂网络社团划分LocalSearch算法,效率超经典最快算法5倍近期发表在 Nature 子刊 Communications Physics 上的一项最新研究提出一种新的社团检测算法——局域搜索算法(Local Search)。该方法在多个标准基准测试中表现优异,尤其是在检测社团层次结构方面。与传统的社团检测方法相比,LS算法在保持高准确性的同时,显著提高了效率,例如在三十万节点、一百万条连边的大规模PubMed网络https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28059124
10.人工智能技术导论复习大纲51CTO博客1.遗传算法是一种什么样的算法? 它适合于解决哪一类问题? 遗传算法时人们从生物界按自然选择和有性繁殖、遗传变异的自然进化现象中得到启发,而设计出来的一种随机优化搜索算法。 遗传算法适合解决先验知识缺乏, 希望寻找最优解,搜索空间不连续的这一类问题,如机器学习、规划、聚类、控制、调度等领域的问题。 https://blog.51cto.com/u_15080020/4198917
11.《集异璧之大成》阅读笔记及杂谈(附录一):人机博弈蒙特卡洛算法也常用于机器学习,特别是强化学习的算法中。一般情况下,针对得到的样本数据集创建相对模糊的模型,通过蒙特卡洛方法对于模型中的参数进行选取,使之于原始数据的误差尽可能的小。从而达到创建模型拟合样本的目的。 超复杂的搜索树 1·五大常用搜索算法https://www.gameres.com/846786.html
12.黑帽SEO技术手法详解,10分钟入门黑帽SEO干货关键词堆砌是比较低级的一种手法,短时间内可以获得很不错的排名。可目前来说,这种手法已经是过去式了,搜索引擎判断这种作弊行为的算法已经相当成熟,所以,一旦网页上出现关键词堆砌现象,网站很容易被惩罚。 网站SEO作弊之关键字堆砌 关键字堆砌是指在一个网页中非常密集地放置关键字。关键字堆砌的常见形式,如:标题、https://www.jxbh.cn/article/2285.html
13.网站优化人员需知的100个问答题!三、网站源码,不要经常修改网站标题与标签,搜索引擎抓取后,可能造成网站排名下降,甚至搜索降级,拔毛。 四、网站构造,改变一个网站结构,就等于让搜索蜘蛛重新来过,不要随便对网站改版,一般都是被K站没法了才改版。 五、搜索引擎算法,搜索引擎本身算法的更新,导致排名下降。 https://www.west.cn/info/html/wangzhanyunying/sousuoyouhua/20171124/4116709.html
14.自动驾驶中的决策规划算法概述常见的全局路径规划算法包括Dijkstra和A算法,以及在这两种算法基础上的多种改进。Dijkstra算法[3]和A*算法[4]也是在许多规划问题中应用最为广泛的两种搜索算法。 图2. 全局路径规划示意 1. Dijkstra算法 Dijkstra算法是由计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出,用来寻找图形中节点之间的最短路径。在Dijkstra算法https://m.elecfans.com/article/994026.html
15.量子计算与量子密码(入门级)(下)量子算法:使用量子计算,可以在一次查询中找到目标元素,这是一个量子搜索算法的示例。以下是算法的描述: 初始化:首先,创建一个量子系统,包含两个量子比特,初始状态为∣ 00 ? |00\rangle∣00?。 量子操作:应用Hadamard门到每个量子比特,即H ∣ 00 ? = 1 2 ( ∣ 00 ? + ∣ 01 ? + ∣ 10 https://developer.aliyun.com/article/1374374
16.阿里面试官:刷4遍以下面试题,你也能从外包成功跳到大厂25.根搜索算法? 26.JVM中三种常见的垃圾收集算法? 27.标记-清除算法? 28.复制算法? 29.标记-整理算法? 30.分代收集算法? 31.垃圾收集器? 32.Stop The World? Mysql 1.什么是数据库? 2.如何查看某个操作的语法? 3.MySql的存储弓擎有哪些? https://maimai.cn/article/detail?fid=1650337220&efid=EBt1w2lyYVHJKvwIFwMu0w
17.证据计数法在落子类机器博弈中的应用3.2 PN2搜索算法 文献[1]提出了PN2算法以减少PN算法所占用的内存空间,文献[3]对算法做了更详细的阐述.PN2由两个PN搜索组成,其中第一层PN(称为PN1)调用第二层的PN(称为PN2)来对PN1的最佳前端节点进行评估.由于PN2受到能够存放在内存中的最大节点数的限制,文献[3]提出了一种对PN2所占用内存的限制方法https://xuebao.neu.edu.cn/natural/article/html/2016-8-1070.htm
18.模型评估(二)网格搜索可能是最简单、应用最广泛的超参数搜索算法,他通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长,网格搜索有很大概率找到全局最优值。然而,这种搜索方式十分消耗计算资源和时间,特别是需要调优的超参数比较多的时候。在实际应用中,网格搜索法一般会先使用较广的搜索范围和较大https://www.jianshu.com/p/fd51122d8835
19.科学网—[转载]转载认清虚拟筛选中的陷阱为了达到这个目的,几个关键的参数需要被经验性地测试和优化,包括(1)抽样算法及其参数;(2)张力能量(strain energy)截断值;(3)每个分子的最大构象数;(4)用于删除重复构象的rmsd阈值。训练集必须明显含有几种生物活性构象已知的对照分子,最常见的是X射线共晶或核磁共振研究。遵循良好的建模实践,从训练集中确定的最佳https://wap.sciencenet.cn/blog-3386602-1162809.html