1.算法笔记(三)算法学习技巧从开始学习算法已经有两三个多月的时间了,从简单到深入层次展开,层层优化,对算法的理解也在逐渐加深,不在那么片面,虽然现在还是片面一些,对它的了解也仅仅知道冰山一角,还有很多的内容需要我们去学习去挖掘。 思路 在学习前我们要尽可能快速阅读一遍要学习的书籍,这样不仅仅让我们知道了有哪些内容需要学习,同时也在https://www.code456.com/article/3598351.html

2.求给个算法学习路线?主要也就两大块内容：常用算法 和 数据结构。可以从最简单的语法开始。一、语言基础 单纯学习语言未免太https://www.zhihu.com/question/505366830/answer/2279533801

3.金三银四跳槽季,为了年后offer,我竟然撸完了这50场1000多道面经3. 操作系统层面怎么实现互斥锁 4. 数据段组成 5. 网络tcp建立与释放 6. tcp长连接 heartbeat 7. tcp半连接 8. 图的遍历算法 迪杰斯特拉算法 9. 上楼梯 10. 64匹马赛跑,8个跑道,选出最快4匹马 11. java单例模式一套 12. java多线程原子锁,cas机制,aba问题 https://maimai.cn/article/detail?fid=1589559958&efid=HMnVzUsEaNASGCiWLCQB4Q

4.从0开始机器学习手把手用Python实现梯度下降法!机器学习课程也上了一段时间了,今天就带大家从 0 开始手把手用 Python 实现第一个机器学习算法:单变量梯度下降(Gradient Descent)! 我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。 一、如何最快下山? 在学习算法之前先来看一个日常生活的例子:下山。想象一下你出去旅游爬山,爬到山顶后已经傍晚了,很快太阳就会落https://www.jianshu.com/p/d298adb3c089

5.17个机器学习的常用算法根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 https://aidc.shisu.edu.cn/78/aa/c13626a161962/page.htm

6.Nature:AlphaZero加强版AlphaTensor问世,发现史上最快矩阵乘法另一篇文章也涉及一种机器学习算法,其能够确定急诊室病人的CT扫描是否显现出中风、颅内出血或其他重要神经疾病的迹象。对于中风患者来说,每一分钟都很重要;治疗耽误的时间越长,结果就越糟。新算法的准确性堪比人类专家,而且比人类专家快150倍。一个更快的诊断有助于医生对最紧急病例进行快速分类,并由人类放射科医生https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f

7.大学四年,从小白到大神,全网最硬核算法学习攻略,不接受反驳你不需要把它学的很精通,但是你要懂一些基本的递归题,知道递归是怎么一回事,例如最简单的斐波那契数列得会用递归做吧?阶乘也会吧(虽然不是最优解)。 所以,死磕入门数据结构,可以学习下一些算法思想,而递归,你必须得入门,至于动态规划、回溯,我觉得慢点学也没有,可以后面刷题遇到时在学,而枚举、贪心,相对比较简https://blog.csdn.net/xxue345678/article/details/131645896

8.整十数加减整十数教学设计(精选15篇)不足:本节课,对于学生来说是很简单的一节课,在讲授过程中我对于算法的探究部分,以及对算法的最优化处理还有待加强,我们既要尊重学生的个体差异,但我们也要帮助学生去学习更科学有效的算法。这个过程不能急于求成,一定要细心引导,让学生去主动接受。 https://xiaoxue.ruiwen.com/jiaoxuesheji/348088.html

9.运筹学教学十分钟快速掌握最大流算法(附C++代码及算例)如上所示,我们输入的是第一个网络图,算法代码运行后的结果如第二个网络图所示,其中边上流量值如11/16,表示这条边的最大容量为16,而从s到t,这条边的路径能通过的最大流量为11。 上述代码仅供分享交流学习用,如有需要复制下面链接自取 ↓↓↓ http://paste.ubuntu.com/25584352/ https://cloud.tencent.com/developer/article/1103608

10.算法数据结构体系学习班马士兵教育官网当你想试试自己的学习状态,你可以每周三晚8点来参加算法直播课,都是大厂最新考的、不重复的算法题。总之,跟课+练课上题+记笔记总结,这样进步最快。仔细阅读上面的材料,然后开始看课,练题。看课过程中任何困惑求解答、debug不出错误、见到新的算法面试题目不会做,都可以官网提问或者找到班主任联系我。 如何提问https://www.mashibing.com/course/339

11.书单豆瓣高分&全网热评的算法神作对于初学者来说,学习算法的旅途是略显无聊与苦涩的,他们亟需有趣、实用的算法读物。 漫画算法系列图书和《图解算法小册》通过漫画和图解的方式将算法的本质呈现在读者面前,好玩又有趣,有效降低了学习算法的门槛,可以顺利引领我们进入算法殿堂,非常适合想学算法却因其枯燥复杂而望之生畏的朋友们一看。 http://www.broadview.com.cn/article/420385

12.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算在给出机器学习计算各种算法之前,最好是先研究一下什么是机器学习和如何对机器学习进行分类,才能更好的理解和掌握一些具体的机器学习算法并将其用于实际问题的计算和处理。 学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有自己不同的看法和说法。比如,http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

13.速度最快的三维重建神经网络三维重建算法速度最快的三维重建神经网络 三维重建算法 三维重建方法总结 1传统方法 2传统方法和深度学习结合 3深度学习方法 1 基于传统多视图几何的三维重建算法 传统的三维重建算法按传感器是否主动向物体照射光源可以分为主动式和被动式 两种方法。这些年,也有不少研究直接基于消费级的 RGB-D 相机进行三维重建,如基于微软的 https://blog.51cto.com/u_16099168/6881261

14.人民日报:用好算法,迈向智能社会深度学习算法,打开人工智能突破口 当前,深度学习是各类算法中最具代表性的一种。深度学习是一类特殊的机器学习算法,其概念源于人工神经网络,目的是探索和模拟人的思维规律,仿照脑神经系统结构与信息处理机制,构建智能软件系统。深度学习通过学习算例数据的内在规律和表示,使计算机能够像人一样有分析能力,为人工智能质的飞https://kjt.shaanxi.gov.cn/kjzx/mtjj/276381.html

15.如何面对海量知识进行非恐慌式非焦虑式学习霜花香似海① 在做每一步的选择的时候,都采取当前状态的最优的选择,前提是当前状态,也即是在我们学习新知识的时候,选择当前自己学习最能学到的,最能学习进到自己的知识体系里的知识(学习是逆人性,学习的都是自己不知道的,所以学习自己能最快接受的知识,能克服一些对未知的恐惧)。就像文中所说,贪婪算法虽然不是全局最优https://www.cnblogs.com/liyy7520/p/12206226.html