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matlibplot从入门到精通——基本使用
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深度学习从入门到精通——VOC 2012数据读取(pytorch)
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深度学习从入门到精通——GoogLeNetV1分类算法
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算法: 位运算题目练习
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Mongodb--副本集
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集合的 mongod进程。副本集提供了冗余和高可用性，并且这是所有生产部署的基础。
设计模式：（模板方法模式）
在模板模式（Template Pattern）中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。这种类型的设计模式属于行为型模式。
查找技术（4/6 改）
在计算机科学中，查找技术是对大量数据进行高效检索的关键。无论是数据库查询、信息检索，还是图像处理，查找算法都起着至关重要的作用。理解并掌握这些查找算法有助于在各种场景中快速找到目标数据，提高系统性能。
深入探讨与优化：常见排序算法的原理、实现与应用场景分析
排序算法在计算机科学中占据了重要位置，它不仅仅是数据处理的基础，也是优化许多复杂算法的关键所在。排序算法的效率对系统的整体性能有直接影响，特别是在处理大量数据时，选择合适的排序算法尤为重要。在实际编程中，诸如Java、Python和C语言等都提供了各种内置的排序方法，但理解这些算法的工作原理、实现方法以及如何在不同场景中进行优化，依然是开发者必须掌握的技能。
排序算法（5/6 改）
排序算法是计算机科学中的重要组成部分，在各种应用中都有广泛的应用。排序是数据处理中最基础的操作之一，排序算法的选择和实现直接影响到数据处理的效率。
图与树的基本概念
在计算机科学的世界中，图和树是两种非常重要的数据结构。它们不仅在理论上有着广泛的研究价值，更是在实际编程中广泛应用于网络通信、路径规划、数据库索引等领域。通过深入理解图与树的基本结构与算法，我们可以更高效地解决许多复杂的问题。
网络流探索：解决网络最大流问题的算法集锦
网络流一直是初学者心中很难过去的一道坎，很多人说它是一个不像DFS/BFS那么直观的算法，同时网上也有各种参差不齐的材料，让人感到一知半解。
当线性规划与算法相遇：揭秘单纯形法（Simplex）的独特魅力
传统的解决线性规划问题的方法是图形法、代数法求解，但是图形法解题有极大的局限性，因为一旦变量超过3个，基本上就无法通过图形解决，而代数法虽然可以解题，但对于复杂的问题可能效果较差甚至无法求解！
探索经典算法：贪心、分治、动态规划等
贪心算法是一种常见的算法范式，通常在解决最优化问题中使用。
数学建模算法与应用 第1章 线性规划
线性规划是数学规划领域的重要分支，广泛应用于资源配置、生产计划、物流管理等领域。它主要用于解决如何在满足一定约束条件下，使目标函数（如成本、利润等）达到最大或最小的问题。
数学建模算法与应用 第5章 插值与拟合方法
插值与拟合是数值分析中的重要工具，用于处理数据之间的关系，通过构建函数来逼近数据点或填补未知值。插值用于通过已知的数据点来估计未采集的值，而拟合则是通过数据找到一个合适的模型来近似表示数据的趋势。插值和拟合方法在工程、物理学、经济学等领域有着广泛的应用。
数学建模算法与应用 第3章 非线性规划及其求解方法
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是数学规划中更加复杂的一类问题，与线性规划和整数规划不同，非线性规划的目标函数或约束条件中包含非线性项。非线性规划广泛应用于工程设计、经济管理、机器学习等领域，其求解难度和复杂性远远超过线性规划。
数学建模算法与应用 第4章 图与网络模型及其求解方法
图与网络模型是运筹学中的重要组成部分，用于描述和求解复杂系统中的连接和流动问题。在图与网络的框架下，许多实际问题可以通过节点和边的关系来建模，例如交通网络、物流配送、信息流等问题。
数学建模算法与应用 第9章 支持向量机及其方法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归分析中。它通过寻找最优分隔超平面来最大化类别之间的间隔，是一种强大且高效的机器学习算法。
数学建模算法与应用 第7章 数理统计与方法
数理统计是通过数据来推断不确定性的科学工具，在数据分析和科学实验中起着至关重要的作用。统计方法可以帮助我们从样本中推断总体的特性，验证假设并分析变量之间的关系。
数学建模算法与应用 第11章 偏最小二乘回归及其方法
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种用于分析多个自变量和因变量之间关系的多元统计方法，特别适用于当自变量之间存在多重共线性，或自变量数量大于样本数量的情况。PLS通过同时对自变量和因变量进行降维，提取出一组潜在变量来建立回归模型。
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