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中科院研究生C++课程资料 评分:

有些东西光看书是学不到的,现将老师给研究生上课时演示的小程序分享一下,非常实用,对理解C++相对有帮助。
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中科院最优化算法课程课件

中科院最优化算法课程的课件,老师就是按着这个讲,没有教材,方法也比较独特,与经典教材不同

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中科院视频教程

中科院学习视频教程下载地址中科院《统计模拟与统计软件》谢田法 60讲 中科院《统计学习基础》卿来云 43讲 中科院《数学模型及其应用》黄钧 16讲 中科院研究生《美国近现代科技史》王作跃 主讲 中科院研究生课程《高级人工智能》史忠植 视频 4.46G 中科院 黄庆明《模式识别》19讲 中科院《知识管理与工程》游源淳 13讲

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最优化方法ppt(中科院大学研究生课程

国科大的最优化方法ppt,内容非常全,说明也很详细,无论是从事机器学习方向还是本事就是做优化的看,都会有收获

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中国科学院大学研究生课程——C++ 程序设计PPT及代码(杨力祥老师)

C++ 大牛老师

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人工智能1-中国科学院大学课程

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt

统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt,卿来云,副教授。研究方向,多媒体技术。现为中国科学院研究生院信息科学与工程学院副教授。目前主要从事计算机视觉与多媒体技术方面的研究与开发工作。2005年6月获计算机软件与理论专业博士学位,2005年7月进入中国科学院研究生院信息学院工作。在国内外各种重要学术刊物和学术会议上发表论文20余篇。现承担国家863项目《基于生物感知认知的视觉神经信息编码技术的研究》和国家自然科学基金项目《基于时间振荡相关与空间整合编码的视觉感知-眼动控制神经网络系统的模拟研究与应用》。

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中科院深度学习课件

2018年春季中国科学院大学深度学习课程课件,主讲老师王亮。 内容包括基本知识、CNN、RNN、生成模型、强化学习等。(英文版的)

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2018-软件学院-研究生课程-人工智能-1-Linear Regression

该文件是云南大学软件学院李劲老师所上课程《人工智能》的课件,欢迎你们下载学习。

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中科院随机过程讲义 可以跟他们的视频教程一起使用

中科院随机过程讲义 好东西啊 可以跟他们的视频教程一起使用

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C++程序设计语言 中科院大牛杨力祥老师的 视频教程

下面是网上对杨力祥老师的评价: 有感于杨力祥老师和中科院的牛人们,进而有感于中科院和北京的学生 (2007-03-23 09:47:45) 转载▼ 还是再说一个高级Windows程序设计的杨力祥老师,周三上完课后还在回味呢,在他滔滔不绝,口若悬河的精彩讲演中深知计算机这东东的快乐是在巨大的痛若经历和深厚功底下的,当然了激情是支撑这一路下去的唯一东东。对编程的感觉就像艺术般地发挥。像那个五分钟搞出汇编把软件驱修好的牛人,与IBM的角力,小编程的演示,无不透出其出的深厚内涵 ,不禁想到自已是否可以几年以后如此这般萧洒。(总不明白为何身边有那夸夸其谈不干实事的人,不可能是物以类

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中科大(中科院)自动化考研真题及答案

中科大(中科院)自动化考研真题及答案 中科大(中科院)自动化考研真题及答案 中科大(中科院)自动化考研真题及答案

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中科院关于人工智能机器学习,模式识别的视频资源

中科院关于人工智能,机器学习,计算机视觉,模式识别,矩阵分析等等资源

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中科院研究生院高等数理统计讲义作业以及答案(张三国老师)

中科院研究生院高等数理统计讲义作业以及答案(张三国老师),非常详细,课件非常好,还有配套的作业题目

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矩阵分析研究生课程的课件

矩阵分析与应用的课件,线性方程组入门,中科院研究生课程

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信息检索课件

信息检索 第一讲 关于布尔查询的,中科院研究生课程

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机器学习图像视频处理

中科院的机器学习与图像视频处理研究生完整课程百度云盘网址。

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国科大模式识别与机器学习考题总结(详细答案)

国科大模式识别与机器学习考题总结 国科大秋季学期

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研究生初试录取 c++课程设计

研究生考试课程为4门,其中数学、外语、政治为统一命题,而专业基础课则根据不同的专业由招生学校自行命题。国家对初试录取分数有总分要求(如某一年要求4门课总分应达到310分),另外还有对每门课的最低分数要求(如总分为100的试卷最低应达到40分,总分为150的试卷最低应达到65分)。编程统计初试合格的人数,并按总分由高到低的顺序输出合格考生的信息。

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数据科学导论

本书由两位资深数据科学家撰写,融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验,借助现有的Python语法和结构知识,全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践,包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书,你将深入理解Python核心概念,成为高效数据科学实践者。 本书共6章,系统介绍了进行数据科学分析和开发所涉及的关键要素。书中首先介绍Python软件及相关工具包的安装和使用;接着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程,还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作方法;并且建立了由训练、验证、测试等过程组成的数据科学流程,结合具体示例深入浅出地讲解了多种机器学习算法

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TreeView与数据库关联

TreeView与数据库关联,实现类似DB-TreeView的效果

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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