国科大计算机算法设计与分析18-19秋季.rar

本课程为计算机应用学科研究生的专业核心课程。本课程讲授和讨论计算机算法前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有算法分析技术、分治法、动态规划法、贪心法、线性规划的单纯形法和对偶法、网络流、多项式归约、NP难问题、近似算法、随机算法、参数化算法和树分解、启发式方法（局部搜索）等。 通过本课程的学习，希望学生能了解计算机算法前沿研究领域，了解算法设计与分析的最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生三个方面的能力，即将实际问题抽象成算法问题的建模能力、观察问题特性并相应设计算法的能力，以及分析算法性能的能力。

国科大区块链技术及应用18-19秋季.rar

区块链是一种较为新型的互联网应用技术，也是众多以比特币为原型的数字货币的基础设施。本质上来说，设置区块链的目的是通过采用过去中心化的分布式存储方案为用户提供一个有限计算能力的可信第三方服务。本课程将围绕区块链、数字货币、以及分布式共识等内容展开；通过本课程的学习，学生们将掌握数字货币和区块链的基本理论和技术，并对一些较为常见的数字货币系统掌握其运行原理。 学习本课程需要懂一些密码学的基本原理以及有一些编程经验。但是考虑到本课程开设在第一学期，而且其中真正用到的密码学知识也是非常有限的，我们并不要求选课学生必须学习过密码学，而是在课程需要的时候介绍一下密码学Hash函数以及数字签名的必要知识。

国科大图像处理与分析 2018-2019回忆版

中国科学院大学 图像处理与分析

国科大大数据系统与大规模数据分析18-19春季.rar

随着互联网、社交网络、云计算、物联网、移动计算、大规模科学探测与计算分析等的发展，各种新的数据密集型应用如雨后春笋般涌现。这些新的应用通常具有数据量巨大、数据获取速度更新速度快和/或数据种类丰富繁多等特点，被通称为大数据应用。近年来，产业界和学术界面向不同应用场景推出了多种类型、各具特色的大数据处理系统平台。同时，一大批数据建模与分析的方法被应用于大规模数据处理。一方面，多种大数据处理平台没有统一的标准，设计目标、功能和关键技术也多有不同，对于初学者的学习带来了很大的困难，容易“只见树木不见森林”，难以形成全面的认识。另一方面，大规模数据处理要求选择恰当的算法，适合的大数据平台，才能达到其功能和性能的目标。

国科大数据挖掘18-19秋季.rar

本课程为计算机软件学科研究生的专业普及课程。主要介绍数据挖掘技术的起源、原理、主要算法、关键技术等。课程包含的主要议题包括：数据挖掘的重要性、特点、应用领域、数据仓库、数据预处理技术、关联规则、分类、预测、聚类、顺序模式、深度学习、大数据挖掘等。

国科大自然语言处理18-19春季.rar

本课程为计算机学科研究生的专业核心课。本课程讲授和讨论自然语言处理前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容包括语料库与语言知识库、词法分析、句法分析、概率语法、语义分析和机器翻译、文本分类、信息抽取与问答系统等。 通过本课程的学习，希望学生能了解自然语言处理前沿研究领域，了解人类语言技术的最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生自然语言处理相关技术的研究能力。

国科大图像处理与分析-王伟强-作业题及答案汇总-2015年版

国科大图像处理与分析-王伟强-作业题及答案汇总-2015年版

国科大强化学习18-19春季.rar

2016年AlphaGo战胜人类顶级围棋选手，标志人工智能的一个重要里程碑事件，其中强化学习方法做出了重要的贡献。麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等著名学府纷纷开设或着重强化学习的课程。 强化学习是人工智能中最活跃的研究领域之一。强化学习不同于监督学习，强化学习根据系统的状态做出动作，由环境给出奖惩信号，通过学习获得使累计奖惩最高的动作策略。也就是一种基于数据通过自学习方式获得最优决策和控制的方法。在棋类博弈、智能驾驶、机器人控制等领域都有广泛成功的应用。 R. Sutton和A. Barto的《强化学习导论》自1998年第一版发行，为强化学习的关键思想和算法提供了一个清晰而简单的描述，系统介绍了该领域的知识基础和历史到最近的发展和应用。该书被公认是一本经典教材，目前正在更新出版第二版，在网上有电子版可以参考。本课程以该书为主要教材，并展开介绍最新的强化学习算法和深度强化学算法。可作为人工智能学院研究生的专业基础课。

国科大李保滨矩阵分析与应用14-17试卷.rar

国科大李保滨矩阵分析与应用14-17试卷

国科大高级软工18-19秋季复习题

国科大研究生课程-高级软件工程期末复习题，18-19秋季学期。

国科大图像处理与分析2018年试题

国科大王伟强老师的图像处理与分析课程，2018年秋季学期考试题

国科大图像处理与分析-2015年

该文档是中国科学院大学，王伟强老师所上《图像处理与分析》课程的作业题以及相关的答案汇总，希望对你有用。

国科大图像处理期末考题2017(王伟强)

国科大2017图像处理与分析期末试题-王伟强，人工智能学院，

国科大算法设计与分析2017-2018作业与答案.zip

国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题 第一章样例： 1.讲义习题一: 第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题 习题一 1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p 2方法一答：2n-2次 方法二答：2n-2次 3 1）证明：任给c，n>c,则10n2>cn 。不存在c使10n2<=cn,证毕。 2) 证明：任给c，当n>2c时，logn>c，从而n2logn>=cn2,同上。 6 答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n! 7 答：1)6+n 2) 3)任意n 2.讲义习题二：第5题。 答：c、e是割点。每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。最大连通分支CD、EFG、ABCE。 3.考虑下述选择排序算法： 输入：n个不等的整数的数组A[1..n] 输出：按递增次序排序的A For i:=1 to n-1 For j:=i+1 to n If A[j]<A[i] then A[i] A[j] 问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2 (2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？ n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。 4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n) ,比较他们的阶。 (1) f(n)=(n2-n)/2, g(n)=6n (2)f(n)=n+2 , g(n)=n2 (3)f(n)=n+nlogn, g(n)=n (4)f(n)=log(n!), g(n)= 答：(1)g(n)=O(f(n)) (2)f(n)=O(g(n) (3)f(n)=O(g(n) (4)f(n)=O(g(n) 5.在表中填入true或false . 答案： f(n) g(n) f(n)=O(g(n) f(n)=(g(n)) f(n)=(g(n)) 1 2n3+3n 100n2+2n+100 F T F 2 50n+logn 10n+loglogn T T T 3 50nlogn 10nloglogn F T F 4 logn Log2n T F F 5 n! 5n F T F 6.用迭代法求解下列递推方程： (1) (2) ,n=2k 答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1 =…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2) (2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1 =4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1 =23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

图像处理与计算机视觉-图像处理简单操作及解析

该压缩包包括的图像处理操作有：(纯代码实现，未调用图像处理函数) (1). 用一系列高斯模板对图片进行平滑处理，变化方差大小，观察不同的平滑效果；同时对图片进行均值滤波处理，和高斯滤波结果进行比较； (2). 对图片进行直方图均衡化，给出均衡前后的对比图； (3). 用拉普拉斯滤波器对图片进行锐化处理 上述说明为作业要求，我的滤波模板是手工的，自动生成的模板有点问题作业中就暂时放在注释中了，代码中有很详细注解、个人理解，也很适合初学者了解写代码过程步骤，VS2015中实现，语言C++，跑起来一点错误也没有，请放心下载！

国科大数值分析2019-2020期末考核试题.pdf

国科大数值分析2019-2020期末考核试题，国科大数值分析2019-2020期末考核试题.pdf，国科大数值分析2019-2020期末考核试题.pdf，国科大数值分析2019-2020期末考核试题.pdf。