采用c语言实现的四则运算器源代码，使用了栈和递归，支持括号。
国内某知名游戏公司复试题目

本书是系统阐述组合数学基础、理论、方法和实例的优秀教材，出版三十多年来多次改版，被MIT、哥伦比亚大学、UIUC、威斯康星大学等众多国外高校采用，对国内外组合数学教学产生了较大影响，也是相关学科的主要参考文献之一。
本书侧重于组合数学的概念和思想，包括鸽巢原理、计数技术、排列与组合、P條ya计数法、二项式系数、容斥原理、生成函数和递推关系以及组合结构（匹配、试验设计、图）等，深入浅出地表达了作者对该领域全面和深刻的理解。
自2004年出版第4版以来，作者又对本书进行了全面的修订和更新，第5版增加了有限概率、相异代表系、匹配数等内容。
有第四版和第五版pdf，方便比较。
还有答案供参考。

matlabAR模型参数谱估计，建立yule-walker方程，通过levinson-durbin递推法解方程。
本次实验通过调用matlab现有函数实现。

第6章函数和递归(C++版)第二节递归算法-2021-01-25(B).pdf

用栈来实现汉诺塔，要明白递归就是栈的重要应用之一，递归是系统自动调用栈来处理。

栈、指针、二维数组、结构体、链表、递归、库

利用deCasteljau算法绘制Bezier曲线，是利用了递归的思想

汇编的递归子程序实现阶乘部分代码DATAsegmenttishidb'intputN(0~7):$'jieguodb0dh,0ah,'jieguois:$'quitdb0dh,0ah,'pressanykeytoexit...$'DATAendsSTACKsegmentdb100dup(?)STACKendsCODEsegmentassumecs:CODE,ss:STACK,ds:DATAmainprocfarstart:movax,DATAmovds,ax;初始化数据段movah,09hleadx,tishi;输出提示int21hxorax,ax;清零movah,01hint21h;键盘输入数据movah,00handal,0fh;转化为非压缩的BCD码callsubproc;调用子过程movbx,dxmovah,09h;输出提示leadx,jieguoint21hmovax,bxcalldisplay;调用子过程movah,09hleadx,quit;输出提示。
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在matlab的环境下安装的工具箱，提供了非常方便的递归分析方法。

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题上的不足而设计。
在序列数据的建模和预测任务中，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，LSTM表现出色。
本项目“LSTM-master.zip”提供的代码是基于TensorFlow实现的LSTM模型，涵盖了多种应用场景，包括多步预测和单变量或多变量预测。
我们来深入理解LSTM的基本结构。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个称为细胞状态的特殊单元，用于存储长期信息。
通过这些门控机制，LSTM能够有效地选择性地记住或忘记信息，从而在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸问题。
在多步预测中，LSTM通常用于对未来多个时间步的值进行连续预测。
例如，在天气预报或者股票价格预测中，模型不仅需要根据当前信息预测下一个时间点的结果，还需要进一步预测接下来的多个时间点。
这个项目中的“多步的迭代按照步长预测的LSTM”可能涉及使用递归或堆叠的LSTM层来逐步生成未来多个时间点的预测值。
另一方面，单变量预测是指仅基于单一特征进行预测，而多变量预测则涉及到多个特征。
在“多变量和单变量预测的LSTM”中，可能包含了对不同输入维度的处理方式，例如如何将多维输入数据编码到LSTM的输入向量中，以及如何利用这些信息进行联合预测。
在多变量预测中，LSTM可以捕获不同特征之间的复杂交互关系，提高预测的准确性。
TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。
在这个项目中，使用TensorFlow可以方便地定义LSTM模型的计算图，执行反向传播优化，以及实现模型的保存和加载等功能。
此外，TensorFlow还提供了丰富的工具和API，如数据预处理、模型评估等，有助于整个预测系统的开发和调试。
在探索此项目时，你可以学习到以下关键点：1. LSTM单元的工作原理和实现细节。
2. 如何使用TensorFlow构建和训练LSTM模型。
3. 处理序列数据的技巧，如时间序列切片、数据标准化等。
4. 多步预测的策略，如滑动窗口方法。
5. 单变量与多变量预测模型的差异及其应用。
6. 模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过深入研究这个项目，你不仅可以掌握LSTM模型的使用，还能提升在实际问题中应用深度学习解决序列预测问题的能力。
同时，对于希望进一步提升技能的开发者，还可以尝试改进模型，比如引入注意力机制、优化超参数、或者结合其他序列模型（如GRU）进行比较研究。

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。