计较机科学导论弗罗赞—————————————————
2023/1/13 9:32:06 51.3MB 计算机导论
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《面向对象设计UML实践》(第2版)自第1版出版以来,深受读者喜爱。
为了适应面向对象设计发展,第2版在保留第1版特点的同时,根据当前软件工程的发展趋势和教学特点,精心选择了最主要的基本内容进行引见。
全书包括14章和3个附录,分别为UML导论,对象建模,软件开发过程,餐馆系统的业务建模、分析、设计及实现,类和对象图,交互图,状态图,构件图,约束,实现策略,原则和模式等。
2023/1/12 0:15:40 16.16MB UML 面向对象 软件工程 设计模式
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1)应用随机过程概率模型导论第11版[(美)SHELDONM.ROSS著2)英文原版,PDF书签带目录。
本书是国际知名统计学家SheldonM.Ross所著的关于基础概率理论和随机过程的经典教材,被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。
与其他随机过程教材相比,本书非常强调实践性,内含极其丰富的例子和习题,涵盖了众多学科的各种应用。
作者富于启发而又不失严密性的叙述方式,有助于使读者建立概率思维方式,培养对概率理论、随机过程的直观感觉。
对那些需要将概率理论应用于精算学、计算机科学、管理学和社会科学的读者而言,本书是一本极好的教材或参考书。
第11版新增大量例子和习题,还对连续时间的马尔可夫链、漂移布朗运动等内容做了修订,愈加注重强化读者的概率直观。
============================IntroductiontoProbabilityModels,EleventhEditionisthelatestversionofSheldonRoss'sclassicbestseller,usedextensivelybyprofessionalsandastheprimarytextforafirstundergraduatecourseinappliedprobability.Thebookintroducesthereadertoelementaryprobabilitytheoryandstochasticprocesses,andshowshowprobabilitytheorycanbeappliedfieldssuchasengineering,computerscience,managementscience,thephysicalandsocialsciences,andoperationsresearch.
2019/5/14 23:29:41 6.01MB Probability Statistics Markov
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IntroductiontoProbabilityModeling概率模型导论-英文教材。
适合本科研讨生学习。
2020/6/26 15:49:56 7.02MB Probability 概率模型 随机
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IntroductiontoProbabilityModeling概率模型导论-英文教材。
适合本科研讨生学习。
2018/11/18 20:56:51 7.02MB Probability 概率模型 随机
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2018年4月高等教育自学考试全国一致命题考试数据结构导论试卷及答案
2017/4/5 16:56:48 681KB 数据结构导论试卷及答案
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算法与数据结构傅清祥王晓东这本是国人写的最好的数据结构算法书之一,讲得很细致。
最后的三章:复杂性,并行算法,高级专题有一些有趣的东西,是这些高级内容的很好的导论。
本书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。
它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。
其主要内容有:算法与数据结构的概念、笼统数据类型(ADT)、基于序列的ADT(如表,栈,队列和串等)。
反映层次关系的ADT(如树,堆和各种平衡树等)、关于集合的ADT(如字典,优先队列和共查集等)、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题的计算复杂性、并行算法。
全书强调“算法”与“数据结构”之间密不可分的联系,因而强调融数据类型与定义在数据类型上的运算于一体的笼统数据类型,为面向对象的程序设计方法打下扎实的基础。
本书以知识单元为基本构件,具有可拆卸性和可重组性,内容丰富,表述详细,适合不同类型的院校按照不同的培养规格组织教学,其中基础部分可作为计算机学科各专业本科生的教材,高级专题部分可作为高年级本科生或研究生的教材。
2021/5/11 14:46:40 11.68MB 算法 数据结构 傅清祥 王晓东
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算法与数据结构傅清祥王晓东这本是国人写的最好的数据结构算法书之一,讲得很细致。
最后的三章:复杂性,并行算法,高级专题有一些有趣的东西,是这些高级内容的很好的导论。
本书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。
它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。
其主要内容有:算法与数据结构的概念、笼统数据类型(ADT)、基于序列的ADT(如表,栈,队列和串等)。
反映层次关系的ADT(如树,堆和各种平衡树等)、关于集合的ADT(如字典,优先队列和共查集等)、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题的计算复杂性、并行算法。
全书强调“算法”与“数据结构”之间密不可分的联系,因而强调融数据类型与定义在数据类型上的运算于一体的笼统数据类型,为面向对象的程序设计方法打下扎实的基础。
本书以知识单元为基本构件,具有可拆卸性和可重组性,内容丰富,表述详细,适合不同类型的院校按照不同的培养规格组织教学,其中基础部分可作为计算机学科各专业本科生的教材,高级专题部分可作为高年级本科生或研究生的教材。
2017/7/27 1:12:23 11.68MB 算法 数据结构 傅清祥 王晓东
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文档为人工智能导论的期末复习题目48道和答案,部分题目答案整理自网络,部分题目为同学作答,不保证答案的绝对精确,仅供学习参考。
文档共28页,干货满满。
2019/9/27 5:35:50 3.67MB 人工智能 复习提纲 答案
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《模式识别(第四版)》是2010年电子工业出版社出版的图书,作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著,全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作 者:(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas,李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机:非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性(ROC)曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I:线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换(DFT)6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换(DTWT)6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索:相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习:尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类:基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I:顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II:层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III:基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15
2016/1/18 19:48:46 95.69MB 模式识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡