【导语】数据结构与算法是所有人都要学习的基础课程，自己写算法的过程可以帮助我们更好地理解算法思路，不要轻视每一个算法，一些虽然看似容易，但可能有很多坑。但是坑还是要自己一个一个踩过来的，而且也只有自己踩过坑，才能让自己从理论到技能都得到提升。为了帮助大家在这个假期能提高学习效率，进阶 Python 技能，营长为大家推荐了一份用 Python代码实现算法的资源帖，涵盖从入门到高级的各类算法。
输出100以内的所有素数，素数之间以一个空格区分（注意，最后一个数字之后不能有空格)
给你一个整数列表L, 输出L的中位数（若结果为小数，则保留一位小数）。 例如： L=[0,1,2,3,4] 则输出：2
距离上一次更新Python，不知觉已经2个月了 徘徊了两个月，只好重新来过。看了一下专业培训的，上课大概就要上500小时＋，我这短短几个月的酱油式填鸭，连100个小时都没凑?，接下来就简单的习题式的更
这道题需要使用input输入函数以及掌握python运算符相关知识点(这里打印用format格式化输出函数优化一下格式)
给你一字典a，如a = {“honker”: 707, “hacker”: 707, “ker”: 707}，输出字典a的key，以’,‘连接，如‘honker’,‘hacker’,‘ker’。要求key按照字典序升序排列 例如：a = {“honker”: 707, “hacker”: 707, “ker”: 707}, 则输出：honker,hacker,ker
前言 2016年，对我而言，无疑至关重要，无论是对前路的探索，从当初的工作党转为考研党，还是对于自己以后的路的选择，无疑更加清晰与自信。 如今，我依旧在心怀感慨的看着我的那段考研时间：8月02--12月25日。 现在，初试成绩已经公布，心情却是更加的奇怪，激动之余，却有着一种庆幸。 回答一个问题 我为何会在8月份才开始准备？ 我在7月份有大创项目与期末考试，在大创答辩完大概在7月25日，我在7月27日回家办理助学贷款（生源地），8月1号回来，8月2号正式开始。当然，前期在大创期间，我对整个考研
本文是SIGAI公众号文章作者编写的《机器学习》课程新版PPT，是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！
本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第二部分，包含了课程内容的数学、基本概念、线性回归、贝叶斯分类器、决策树、K近邻算法与距离度量学习、数据降维算法、线性判别分析、人工神经网络等7~17讲内容的PPT，是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！
本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第三部分，包含了课程内容的人工神经网络、支持向量机、线性模型等18~24讲内容共7章的PPT，对算法进行了详尽的推导，并附以实验例子帮助大家更好的理解，旨在帮大家建立全面的认识，构建知识脉络。
有三个数字：1、2、3，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ 思路：用for循环嵌套和range函数结合取出三位数所有可能的结果，再用if判断符合条件的可能性
本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第四部分，包含了课程内容的深度学习概论，自动编码器，受限玻尔兹曼机，聚类算法1，聚类算法2，聚类算法3，半监督学习，强化学习的PPT，对算法进行了详尽的推导，并附以实验例子帮助大家更好的理解，旨在帮大家建立全面的认识，构建知识脉络。
家里有小孩已经上大班，明年入学小学一年级，现在开始加减法的数学训练，于是乎我在网上查看了很多幼小衔接的数学题，都是随机生成的 计算公式，比如 《每日30题》 ，《一日一练》 等等。
最近事情有些多，所以“每周一坑”偶尔不得不跳票一下，各位莫急哈。 既然来都来了，说几个经常被问到的资源，应该还是不少人需要的。已经看过的就忽略。有其他好资源欢迎在留言里补充。 首先是问的最多的：初学者有什么书籍推荐？ 如果是零基础，不懂编程，甚至计算机基础都比较薄弱的。推荐一本叫做《父与子的编程之旅》，老版本叫《与孩子一起学编程》。唯一不足的是有些年头了，讲的不是最新版 Python，不过第二版里有简单提到 2 和 3 版本的区别。（公众号回复 2v3 也可以看到我们总结的一篇版本差异说明） 另外，我们公众
如题图所示，今天把论坛（crossin.me）的服务器迁移到一个很萌的云服务上，速度还可以。欢迎大家常来。 这里再次感谢 aresli 同学提供的服务器，让论坛运行了两年。 经常有同学表示看完了教程不知道干嘛。我说你们自己找点项目或者小程序做做啊，看看身边有没有什么可以用程序解决的事情。可还是很多人没有头绪。我也只好像很多中学老师喜欢说的那样：“你没有问题，那我就来问你问题！” 1.难度：★ 从控制台输入或从文件中读入一段文本，统计出其中每个字符出现的次数，并按照出现次数排序输出。 例如： History
这是《机器学习-原理、算法与应用》这是机器学习与深度学习习题的第二部分，为《机器学习-原理，算法与应用》一书编写，二者配合使用。习题集的绝大部分题目都可以在此书中找到答案。同时也可以用作高校相关专业的机器学习，深度学习课程习题集。后续我们将给出最后一部分，以及整个习题集的完整答案。
本文是SIGAI公众号文章作者编写的机器学习和深度学习习题集（上），是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集课用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。为了帮助高校更好的教学，我们将会对习题集进行扩充与优化，并免费提供给高校教师使用。对此感兴趣的在校教师和学生可以通过向SIGAI微信公众号发消息获取。习题集的下半部分、所有题目的答案将在后续的公众号文章中持续给出。
本文是雷明老师应清华大学出版社邀请，1.5在珠海“第9届高等学校计算机程序设计课程论坛-智能时代下的程序设计”演讲的讲稿，旨在帮大家快速对机器学习建立直观的认识。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！
或者更直白来说，百度Apollo的工程师们，到底是经过了怎样的技术考核和保障，才敢放心开放给每一个人乘坐？
http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934
CSDN话题挑战赛第2期 参赛话题：学习笔记 个人主页：BoBooY的CSDN博客_Java领域博主 前言：在上一期中我们讲解了MySQL的入门知识点，但理论总还是要通过实践来印证，学了再多不练也是白费，这一期我们讲解MySQL的一些经典查询例题帮助大家巩固已学知识点，如在做题过程中有知识点的遗忘，可以参考往期文章： MySQL入门知识点（上）：https://blog.csdn.net/qq_58233406/article/details/127143537 MySQL入门知识点（下）：h
他们刚刚发射了一套强化学习 (RL) 入门教程，叫做Spinning Up。真诚友好，无微不至。
有 3 个表 S(学生表)，C（课程表），SC（学生选课表） S（SNO，SNAME）代表（学号，姓名） C（CNO，CNAME，CTEACHER）代表（课号，课名，教师） SC（SNO，CNO，SCGRADE）代表（学号，课号，成绩） 问题：
本文是在Cat Qi的参考原帖的基础之上经本人一题一题练习后编辑而成，非原创，仅润色而已。另外，本文所列题目的解法并非只有一种，本文只是给出比较普通的一种而已，也希望各位园友能够自由发挥。
他是非科班转到计算机来的，所以基本功比较差，我专门花了一个多月写了这篇学习路线，全文超过8000字，文章润色了好久，配套的资料全部找齐了。
默认初始化，vector为空， size为0，表明容器中没有元素，而且 capacity 也返回 0，意味着还没有分配内存空间。这种初始化方式适用于元素个数未知，需要在程序中动态添加的情况。
CSDN话题挑战赛第2期 参赛话题：学习笔记 个人主页：BoBooY的CSDN博客_Java领域博主 前言：在上一期中我们讲解了MySQL的入门知识点，但理论总还是要通过实践来印证，学了再多不练也是白费，这一期我们讲解MySQL的一些经典查询例题帮助大家巩固已学知识点，如在做题过程中有知识点的遗忘，可以参考往期文章： MySQL入门知识点（上）：https://blog.csdn.net/qq_58233406/article/details/127143537 MySQL入门知识点（下）
新学期伊始，教师节将至，我们为耕耘在教学一线的教育工作者们，献上我们最喜欢的Wolfram资源，感谢您所做的一切，并希望您能够喜欢！
导读：在 GitHub 上进行搜索，能找到清华、北大等其他高校的课程，其实除了高内顶尖高校的计算机课程资源，还有网友创建了相应项目，如果你需要收集某个高校的学习资料，这些项目中的内容集合可能为你节省了大把时间。
判断是否为完全二叉树 题目要求及思路分析 题目：编写算法判别给定二叉树是否为完全二叉树。 —《数据结构习题集（C语言版）》 思路： 使用层序遍历二叉树 若完全二叉树中的某个结点没有左孩子，则其一定没有右孩子 若完全二叉树中的某个结点缺左孩子或右孩子，则其一定没有后继结点 算法实现 1.二叉树及队列的结构体定义 /*-------二叉树的二叉链结点结构定义------*/ #define TElemType char typedef struct BiTNode{
此前，一份介绍中科大的相关课程资源的 repo 火了，但不知后来是不是因为太火，居然被 404 了，如果你不幸错过了，别紧张，GitHub 上还有其他网友另建了相关 repo，搜索即可找到。
就在最近，Kurose和Ross教授合著的《计算机网络：自顶向下方法》中文版也刚刚升级到了第8版，这是一本目前世界上使用最为广泛的网络教科书，书中倡导的方法就是目前最为流行的自頂向下方法。
综合而言，两个各有优缺，相辅相成，具体用谁看场景，但是总体而言顺序表使用的频率更高一点
1.已知Oracle的Scott用户中提供了三个测试数据库表，名称分别为dept，emp和salgrade。使用SQL语言完成以下操作
在9月8号下午的PAT考试中，我幸运的拿到了满分，用时1小时45分钟，排名第五，算是成功迈出了转专业的第一步。按照惯例应该嘚瑟一波，然而身边并没有人考这个，转念一想，不如把考试日志和备考经验教训记录下来，以期看见此文的后来者能少走一些弯路，更加高效的刷题学习（虽然可能并没有人能看到 _(:△」∠)_ ）。
5.对* p、* q分别调用第4步中的函数，将得到的两个路径栈逆置，在逆置后的栈中出栈顶元素同时进行比较，得到公共祖先结点
本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。
本文总结了pandas的常用操作，并做成练习题，练习题附答案，并且有完整数据集，建议读者把练习题完成。作者认为，做完练习题，pandas的基本操作没有问题了，以后碰到问题也可以查这些习题。（文末提供下载）
咱们不提CES 2017上激动人心的自动驾驶产品（估计七八年之后你的驾驶证就可以扔掉了），也不细讲《最强大脑》节目里人类精英在图像识别环节被碾压（这曾经是人类可以嘲笑人工智能的典型领域），就说说围棋界的海啸吧。
LLM Agent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。
Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
测试和调试的 关键就是将程序分解成独立的部件，可以在不受其他部件影响的情况下实现、测试和调试。
大数据文摘作品 编译：赵逸云、笪洁琼、Aileen 选择数学专业后，发现自己并不喜欢这个学科，然而从未后悔。 尝试在你的脑海里勾勒出一个数学家的形象。 可能大多数人想的是这样一幅画面：深夜，一个人蜷缩在桌子后面，在笔记本上涂涂画画着什么，房间充满了石墨粉尘、橡皮碎屑、各种味道。繁杂的数学符号在灯下闪着光，高耸的参考书旁立着计算器。 这也不全是人们对数学家有失公正的刻板印象。数学确实容易吸引到大量宅男（我知道，因为我和他们一起上过课）。所以当别人知道我在大学学习应用数学的时候，他们那种瞪大眼睛看着我仿佛我是另
Github上有一个仓库（标星2300+），很大程度上解决了这个问题，不但提供了学习路线，为初学者指明了学习的方向，而且所有代码和数据集都提供了下载方式。
如何处理 Python 入门难以进步的现象？ 问题描述： 看视频看呀看呀看， 看完了，基础的都懂了 然后就想写点东西 可是无从下手呀，我以为基础不扎实，又去看视频 好了 视频看完了 想网上找点习题来做，结果简单的习题做不出来，又怀疑基础没学好呀 又看视频和网上的文章 如此的循环着 学习有一个月了 我困惑的是，很难把知识点结合起来写个简单的东西 比如说目录遍历都写不出来我知道站在岸上学不会游泳 你们可能会叫我多练 ， 可是我想知道怎么去练 如何练 不能没有目的的去练， 其实我PHP也是如此的，能看懂代码就是难
我曾经写了一篇初学者入门的文章：《机器学习简易入门-附推荐学习资料》，这篇文章给初学者指明了学习的方向，受到广大初学者好评。
为了帮助小白入门 Java，博主录制了本项目配套的《项目手把手启动教程》，希望能给同学们带来帮助。
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