本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电
2025/8/14 15:28:45
672KB
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MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。
最基本的查询算法当然是顺序查找（linearsearch），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binarysearch）、二叉树查找（binarytreesearch）等。
如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如
提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。
最基本的查询算法当然是顺序查找（linearsearch），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找（binarysearch）、二叉树查找（binarytreesearch）等。
如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如
2025/8/13 17:52:43
420KB
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本人精心整理自互联网，解压后约150MB,倍增、博弈、递归、递推、贪心、图论、动归、数论、搜索、数据结构(各种树形)、位运算、随机化、分治、字符串、排序、几何当然noi的部分高级算法并未涉及，但针对noip是相当全面的！！
2025/8/11 7:46:25
46.29MB
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后缀树是一种数据结构，它支持有效的字符串匹配和查询。
一个具有m个词的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m个叶子，这些叶子被赋予从1到m的标号。
每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用S的一个非空子串来标识。
出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的词开始。
后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串联起来后恰好拼出S的从i位置开始的后缀，即Si,…,m。
树中节点的标识被定义为从根到该节点的所有边的标识的串联。
一个具有m个词的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m个叶子，这些叶子被赋予从1到m的标号。
每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用S的一个非空子串来标识。
出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的词开始。
后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串联起来后恰好拼出S的从i位置开始的后缀，即Si,…,m。
树中节点的标识被定义为从根到该节点的所有边的标识的串联。
2025/8/9 20:16:02
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鉴于大家的需要,上传MTP文件拷贝传输代码ForC#,代码仅提供参考,希望对大家有所帮助;MTP设备文件并无盘符,是在MTP设备ID下,以树形结构存在的,操作时,我们其实操作的是文件的镜像,文件操作全部使用的是文件ID.MTP文件修改不存在修改功能,全部是本地修改然后覆盖MTP设备上的文件;
2025/8/3 20:44:22
21KB
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华宇信息Java笔试题2018最新。
资源包括笔试题，比较简单，如果需要答案可以留言，看到给回复。
大题包括树的先序后序中序遍历，金字塔，折半查找。
笔试题
资源包括笔试题，比较简单，如果需要答案可以留言，看到给回复。
大题包括树的先序后序中序遍历，金字塔，折半查找。
笔试题
2025/8/3 16:07:11
211KB
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第01章：序第02章：准备与资源第03章：ExtOOP基础第04章：消息框第05章：页面与脚本完全分离第06章：元素操作与模板第07章：格式化第08章：Extjs组件结构第09章：按钮与日期选择器第10章：数据与ComboBox第11章：Ajax与ComboBox第12章：分页与ComboBox第13章：面板（Panel）第14章：Panel的子类——Window窗口第15章：Panel的子类——FormPanel第16章：更多表单组件第17章：悬停提示与验证第18章：FormPanel布局与初始化第19章：叹为观止的表格组件——GridPanel第20章：行模型与Grid视图第21章：GridPanel分页第22章：GridPanel扩展第23章：可编辑的GridPanel——EditGridPanel第24章：树与选择模型第25章：动态操作树节点第26章：远程获取节点数据第27章：选项卡面板——Ext.TabPanel第28章：Viewport类第29章：综合项目
2025/8/3 9:16:31
3.18MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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