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半个贪心算法 评分:

半个贪心算法
2013-04-25 上传大小:24KB
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算法笔记 胡凡 曾磊

这是一本零基础就能读懂的算法书籍,读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。书籍的第2章便是一个C语言的入门教程,内容非常易懂,并且十分实用,阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。本书已经覆盖了大部分基础经典算法,不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材,对其他的一些算法考试(例如CCF的CSP考试)或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助,甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识,本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长,知晓这类考试中的痛点,以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方,因此可以把本书看作是

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算法笔记.胡凡(带详细书签) PDF 完整版 下载

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算法笔记和上机指南.胡凡(带详细书签) PDF 完整版 下载

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国家集训队论文1999-2017

# 国家集训队论文列表(1999-2017) ## 1999 陈 宏 -《数据结构的选择与算法效率——从IOI98试题PICTURE谈起》 来煜坤 -《把握本质,灵活运用——动态规划的深入探讨》 齐 鑫 -《搜索方法中的剪枝优化》 邵 铮 -《数学模型的建立、比较和应用》 石润婷 -《隐蔽化、多维化、开放化──论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性》 杨 帆 -《准确性、全面性、美观性——测试数据设计中的三要素》 周咏基 -《论随机化算法的原理与设计》 ## 2000 陈 彧 《信息学竞赛中的思维方法》 方 奇 《动态规划》 高寒蕊 -《递推关系的建立及在信息

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深度学习 中文版 最新版

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,

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深度学习 [美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛) 2017-07 PDF + 源码.rar

AI圣经!深度学习领域奠基性的经典畅销书!长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首!所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书!特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐! 深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深

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[en]深度学习[Deep Learning: Adaptive Computation and Machine Learning series]

内容简介 · · · · · · 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 作者简介 ·

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Deep Learning

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,

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