自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(29)
  • 资源 (34)
  • 收藏
  • 关注

原创 【什么是生成器】

什么是生成器?一、生成式 —— 一种调函数的方式二、元组推导式 —— 延迟演算三、yield 语句 —— 交替执行四、yield 表达式五、计算斐波那契数列 —— 生成无限的数据一、生成式 —— 一种调函数的方式  如果忽略开水、价钱,买方便面和泡方便面有何差别?买方便面可能一次买一箱,不是吃多少卖多少,但泡方便面则不会一次泡一箱,时,肯定是吃多少泡多少。  函数也是一样。如果函数的计算结果有 10000 项数据,调函数时会得到这 10000 项数据,跟买方便面一样,哪怕用不到也得买这么多。  生成

2022-04-09 23:26:33 506

原创 str 与 repr

str 与 reprstr 与 repr 有何差别?一、自测题选择题:执行下列代码,问号处选择(      )将出现异常。a = "hello world"b = eval(?)print(b)选项为:A、repr(a)      B、repr(‘a’)      C、str(a)  &nb

2022-04-02 10:39:56 397

原创 pytorch入门(十):repeat

repeatpytorch的张量与numpy的数组有很多相似之处,但repeat有明显差异。1、方向repeat(repeats,axis)的两个参数,分别表示重复的次数和方向。对于二维数组,axis = 1表示垂直方向,axis = 2表示水平方向,与torch.sum和np.repeat都不一样。2、重复的方式np的重复方式是各向量分别重复,如 001122torch的重复方式为整块复制,如 012012import numpy as npa = np.arange(6).resh

2021-04-13 10:06:03 550 1

原创 代码急转弯——什么是变量?

代码急转弯——什么是变量?1、什么是赋值?2、python 的变量是一个标签3、x = y 是何意?4、x += 1 是赋值吗?5、x += [1] 是赋值吗?5、x[:] = [1] 与 x = [1] 是有何不同?标题有点拗口,实际上是在问变量是什么?1、什么是赋值?百度百科中,将赋值定义为:“将某一数值赋给某个变量的过程,称为赋值。”这种定义将变量视作一个内存地址,用该地址指定的一小块存储空间存储数据,可直观想象为一个房间,变量的地址即为房间的门牌号,赋值意味着把数据存入房间。x = 1意味着把

2021-02-27 20:42:36 292 1

原创 代码急转弯——命令与脚本有差别吗?

代码急转弯——命令与脚本有差别吗1、如何执行语句?2、脚本3、命令4、交互窗口又如何?1、如何执行语句?在集成环境中,可以直接在命令窗口中执行语句。输入一个语句,按下回车键后,系统执行这个语句,像是在执行命令。也可以把多个语句保存在一个脚本文件中,在命令窗口中执行脚本文件。现在问,这两种执行语句的方式有木有什么差别?2、脚本编辑脚本文件E:\Test\python0\t01.py# -*- coding: utf-8 -*-a = 1234567b = 1234567print(id(a)

2021-02-10 16:40:48 1171

原创 代码急转弯——numpy 的 unique 能替代 set 吗?

代码急转弯——np.unique与set1、基本用法2、坑 = 数组元素为数组3、试试 set1、基本用法np.unique用于计算数组中的唯一元素,例如import numpy as npa = [1,2,1,3,1,2]b = np.unique(a)print(b)结果为[1 2 3]2、坑 = 数组元素为数组数组元素为数组时,结果与预期不一致,如import numpy as npa = [(1,2),(1,3),(1,2)]b = np.unique(a)print

2021-02-10 11:36:57 892 1

原创 C++基本概念

C++入门1、基本特性1.1 输入输出1.2 引用1.3 动态对象1.4 异常处理2、类2.1 类定义2.2 静态成员2.3 重载3、派生类4、多态性C++是一种面向对象的程序设计语言。从命名中可以看出它与C的渊源——通过在C中添加面向对象的特性,如类、多态和模板等而得到的一个C的超集。C作为C++的子集也自然得到C++开发环境的支持,而且还能够应用由C++带来的特性。面向对象程序设计的基本特性可概括为:封装性、继承性和多态性。在本章,我们将了解C++的输入输出、引用和异常处理等基本概念,以及C++中类

2021-02-08 00:34:57 1236

原创 life游戏——最简元胞自动机

代码急转弯——life游戏1、游戏规则2、python实现1、游戏规则1)二维数组想象一个二维数组。它的所有元素取值为1或者0。取值为1表示在该元素的位置有一个生命,取值为0表示此位置没有生命。2)邻居3×3的二维数组,与中心元素相邻的有8个元素,设想为各元素有8个邻居。3)生存生命代代相传,生生不息。如果某个生命有2个,或者3个邻居,则该生命能够存活到下一代。4)繁衍如果某个空格有3个邻居,则到下一代,该空格将诞生一个新生命。2、python实现import numpy as np

2021-02-06 01:01:09 454

原创 代码急转弯——python -m

代码急转弯——python -m1、python a.py 与 python -m a.py2、python dir 与 python -m dir3、python dir/a.py 与 python -m dir.a在命令窗口中可用命令python a.py来执行python脚本a.py,还可以加上选项 -m 把 a.py 作为模块来执行,如python -m a【问题】是 -m 参数有何作用?下面通过6条命令来加以说明。先来看看目录结构,   E:\dir1&gt

2021-01-30 00:56:44 260 2

原创 代码急转弯——from . import

代码急转弯——from . import xxx1、import2、问题引入3、from .xxx import xxx1、import导入,用于实现在a文件中调用b文件的函数,即我如何调你的函数?格式1:from m1 import fun在m1.py文件中定义了函数fun,如果想在a.py文件中调用fun,先编写上述命令导入指定的fun函数,然后就能在a.py中调用fun函数了。格式2:from m1 import *导入了m1.py中的各个函数,自然也包括fun函数。格式3:i

2021-01-29 14:35:28 282 2

原创 代码急转弯——高维线性可分

代码急转弯——高维线性可分1、线性可分2、高维线性可分3、DIY (Do It Yourself)1、线性可分在二维的情况下,线性可分是指用一条直线将两类点分开,如下图所示。2、高维线性可分也许可用一条曲线将两类点分开,这时,线性模型就不好用了。如果能找到一个映射,把平面点升维到三维空间的点,平面曲线也升维到三维空间的平面,于是这两类点就重归线性可分,这就是高维线性可分。3、DIY (Do It Yourself)先设置绘图方式,以便观察3D效果。在Spyder中选【tools】、【pr

2021-01-17 10:10:43 606

原创 代码急转弯——@staticmethod和@classmethod

代码急转弯——@staticmethod和@classmethod1、类的定义2、三种成员函数3、@classmethod4、@staticmethod1、类的定义类是python中的用户自定义类型。下面的代码定义了一个最简单的类。class A: passprint(A())运行结果<__main__.A object at 0x00000262D34B6C48>2、三种成员函数类是一种容器,可以在里面放一些变量和函数。函数用于实现一些功能,变量则在函数之间传递数

2021-01-13 00:41:51 149

原创 pytorch入门(九):处理异或问题

处理异或1、什么是异或?2、异或是线性不可分的3、用逻辑回归建模4、用简单神经网络处理异或1、什么是异或?异或是一种二元运算&。一位二进制数的&运算规则为:    0 ^ 1 = 1    1 ^ 0 = 1    1 ^ 1 = 0    0 ^ 0 = 0提问:11&22 等于多少?先把11化为5位二进制数,得到 (01011)2(01

2021-01-01 11:49:03 2174

原创 pytorch入门(八):梯度下降

梯度下降1、什么是迭代法2、什么是梯度下降法3、arg min⁡xf(x)=2x12+x22\argmin_{x}f(x)=2x_1^2+x_2^2xargmin​f(x)=2x12​+x22​1、什么是迭代法解方程时,有时可以得到精确解,有时只能得到近似解。如解方程, x2−4=0 x^2-4=0 x2−4=0可以得到精确解,x1=2,x2=−2x_1=2,x_2=-2x1​=2,x2​=−2如果想知道2\sqrt{2}2​是多少,解方程,x2−2=0 x^2-2=0 x2−2=0就只能求近似解了。

2020-11-22 00:36:54 429 1

原创 代码急转弯——Tupper(塔珀自指公式)

代码急转弯——tupper自指函数自指函数)图塔珀自指函数12<⌊mod(⌊y17⌋2−17⌊x⌋−mod(⌊y⌋,17))⌋\frac{1}{2}<\left\lfloor mod(\left\lfloor\frac{y}{17}\right\rfloor2^{-17\lfloor x \rfloor-mod(\lfloor y \rfloor,17)})\right\rfloor21​<⌊mod(⌊17y​⌋2−17⌊x⌋−mod(⌊y⌋,17))⌋...

2020-11-14 13:03:26 3620 3

原创 pytorch入门(七):unsqueeze

@TOC在这里插入代码片unsqueeze用来改变Tensor的维度,把低维的Tensor变为高维的Tensor。如3×4的Tensor,变为1×3×4、3×1×4、3×4×1的Tensor。先造一个3×4的Tensor,看看结果。a = torch.arange(12).reshape(3,4)print(a)tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])用squeeze做升维操作

2020-11-14 00:45:40 4707

原创 代码急转弯——什么是动态规划

代码急转弯——什么是动态规划1、递归2、备忘录3、计算顺序动态规划是解决计算问题的基本方法。它与递归非常相似,但又有所不同。下面以斐波那契哦数列的计算来说明动态规划的基本思想。1、递归斐波那契数列指的是x0=1x_0=1x0​=1x1=1x_1=1x1​=1xn=xn−1+xn−2,n=3,4,5,...x_n=x_{n-1}+x_{n-2}, n=3,4,5,...xn​=xn−1​+xn−2​,n=3,4,5,...如果果要计算 f(10),需要先计算出 f(8) 和 f(9),然后就能由

2020-10-20 17:06:11 290

原创 代码急转弯——脑洞大开的优化

代码急转弯——两数之和1、nums[i] + nums[j] == x2、nums[j] == x给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。例如,给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, 1]1、nums[i] + nums[j] == x

2020-10-15 03:12:52 181

原创 代码急转弯——环境的陷阱

代码急转弯——改不回去的代码在spyder中,输入一段代码,查看执行结果。把代码修改一下,再次运行发现有错,于是改回到最初的版本,但它还是不能运行。这是什么情况?输入代码一a = 1; print(a)运行结果1加一个语句,修改为如下代码二del aa = 1; print(a)运行结果1分号改逗号,修改为代码三del aa = 1, print(a)运行结果Traceback (most recent call last): File "E:\Python0\

2020-10-10 16:55:15 195 1

原创 pytorch入门(六):神经网络是万能的吗?

有万能的神经网?1、神经元2、一个简单的神经网络3、万能的神经网络

2020-08-16 12:28:57 531 1

原创 pytorch入门(五):什么是广播运算?

什么是广播运算?1、概念2、规则3、应用4、转化5、向量运算6、升维7、降维8、随机数种子9、正态分布随机数10、随机整数11、函数12、求和13、点乘torch与numpy有不少相似之处,可看作gpu版本的numpy代码import numpy as npimport torch1、概念arangeprint(np.arange(6))print(torch.arange(6))结果[0 1 2 3 4 5]tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])2、规则改变形

2020-08-05 13:19:52 2924

原创 pytorch入门(四):gpu 比 cpu 快吗?

gpu 比 cpu 快吗?  早期的计算机是顺序执行程序的,每次执行一个程序中的一个函数。为了提高机器的利用率,允许机器同时执行多个程序或者多个函数,前者称为多进程,后者称为多线程,常采用基于任务的并行处理方式。gpu是一种基于数据的并行处理方式,它将数据分解为多个部分,在多个计算单元中分别计算。在pytorch中,只需要说明数据的位置即可。  一般来说,用cpu训练模型花费的时间比用gpu的用时要多出几十倍,但并非总是如此。下列代码分别对10×10、100×100、1000×1000元素的数组做加法运

2020-08-04 10:38:35 1342

原创 pytorch入门(三):加法的陷阱

如何执行加法?有几种方法执行加法运算先准备两个变量a、ba = torch.Tensor([1,1,1])b = torch.Tensor([2,3,4])第一种方法是写一个加法表达式c = a + bprint(c)结果tensor([3., 4., 5.])第二种方法是调用torch的加法函数c = torch.add(a, b)print(c)结果tensor([3., 4., 5.])也可以调用a的加法函数c = a.add(a, b)print(c)

2020-07-29 10:33:24 1691

原创 pytorch入门(二):numpy与pytorch(续)

比较numpy与pytorch的用法,涉及到分点、单值、切片、过滤、下标、转置、排序、量词、元素类型、维度、改变元素类型、全1、同形等基本操作。

2020-07-19 22:32:10 340

原创 pytorch入门(一):numpy与pytorch

torch与numpy有不少相似之处,可看作gpu版本的numpy。比较arange、reshape。matmil、mm、T、from_numpy、unsqueeze、sequeeze、seed、randn、normal、randint、sin、sum、mul、multiply等操作。

2020-07-19 18:22:26 1700

原创 LeetCode 赛题(航班预订统计)

5118.航班预订统计(LeetCode第 144 场周赛)这里有n个航班,它们分别从1到n进行编号。我们这儿有一份航班预订表,表中第i条预订记录bookings[i] = [i, j, k]意味着我们在从i到j的每个航班上预订了k个座位。请你返回一个长度为n的数组answer,按航班编号顺序返回每个航班上预订的座位数。示例:...

2019-07-08 00:44:23 1334

原创 【Python小问题】8>6 & 2>0 的陷阱

8&gt;6 &amp; 2&gt;0的结果是多少?&gt;&gt;&gt;8&gt;6 &amp; 2&gt;0True好像挺简单的。交换一下顺序,2&gt;0&amp; 8&gt;6,结果又是多少?&gt;&gt;&gt;2&gt;0&amp; 8&gt;6False这是什么鬼?先看一个类似的运算3&lt;2+2&am

2019-01-06 09:32:39 953

原创 推箱子游戏-用matlab找到解

一个简单的手机推箱子游戏图,自己没找到答案,只好编程求解了。复制代码后,以文件名move_box.m存盘,即可在matlab中执行。每次按下回车键,就会移动一次箱子。修改文件中的grds,可求解其他格局的问题。工人路径没有优化,所以有重复移动的现象。用C++实现的话,只需要5秒钟可求解。function [x]=move_box()set(0,'RecursionLimit',1000);clc;...

2018-06-09 06:55:31 1393

原创 numpy函数hstack,vstack,dstack简介

    vstack、hstack和dstack都用于把几个小数组合并成一个大数组。它们的差别是小数组的元素在大数组中的排列顺序有所不同。把两部手机摆到一起有几种方式?水平的左右排列,垂直的上下排列,还可以把手机一扣在手机二的顶上,把它们摞起来。这三种排列方式体现了vstack、hstack和dstack在合并数组时的特点。一、vstack    vstack实现了轴0合并。vstack的字母v表...

2018-04-11 11:59:57 24239

无监督学习入门 Hands-On Unsupervised Learning Using Python

Hands-On Unsupervised Learning Using Python How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data Ankur A. Patel

2020-10-25

PyTorch 官方教程

PyTorch 官方教程,曾在官网上免费下载。全书短小精悍,只有5章内容,介绍了数据表示、自动求导、神经网络训练等方面的内容。 1 Introducing deep learning and the PyTorch library 1 2 It starts with a tensor 15 3 Real-world data representation with tensors 39 4 The mechanics of learning 67 5 Using a neural network to fit your data 101

2020-08-01

《机器学习与优化》(英文版)

《机器学习与优化》已出中文版,先翻翻英文版,看到适合自己就进中文版

2018-06-23

《GAN:实战生成对抗网络》(英)

对抗网络火的一塌糊涂,《GAN:实战生成对抗网络》(中文版)也出来了,读读英文版,再看中文版

2018-06-12

《Python数据分析》英文版

18年6月出版中文版,这个是英文版, 先翻翻英文版,好就买中文版,还是中文版读取来嗨一些

2018-06-02

《机器学习算法》

《机器学习算法》1018年6月出版,兼顾原理和python实现,先翻翻英文版,不错的话,进中文版

2018-05-27

数据结构 Python语言描述

不学数据结构,就学不会编程。这本能帮助跨界的新手补上这一课。先看英文,有难度的话,买本中文版的看看

2017-12-24

Python数据处理英文版(Data Wrangling with Python)

讲述Python基础,数据预处理、可视化、爬虫,易读易理解,有中文版。

2017-10-14

《贝叶斯数据分析(英文导读版·原书第3版)》(Bayesian Data Analysis)

这本书2014年出版,一直没看,发现2016年出版了带导读的英文版,就把它放上来了。它从贝叶斯讲到马尔科夫、吉布斯抽样、回归模型,洋洋洒洒六百多页,挺厚的一本,

2017-09-23

数据挖掘与分析 概念与算法(英文版)

《数据挖掘与分析 概念与算法》([美]穆罕默德·扎基,[巴西]小瓦格纳·梅拉 (作者), 吴诚堃 (译者))2017年8月有了中文版,500页98元,不便宜,先翻翻英文版再决定买不买

2017-09-17

《面向机器智能的TensorFlow实践》(英文版)

17年4月,有《面向机器智能的TensorFlow实践》中文版,内容扎实,适合初学者入门,评价好。先翻翻英文版,好就买中文版了

2017-09-10

《Python机器学习实践指南》英文版

《Python机器学习实践指南》2017年5月中文版,实例很不错,先翻翻英文版《Python Machine Learning Blueprints》,看到好就可以买中文版了

2017-09-08

深度学习(deep learning) ,伊恩·古德费洛()

亚马逊2017新出中文版, 作者大牛、彩色印刷、翻译到位、好评多多、补习不少数学基础, 现放上英文版,看到不错就可入手中文版了

2017-09-03

数据统治世界

《数据统治世界》英文版。 亚马逊说中文版翻译的不好,所以读原版了

2013-10-22

《R语言经典实例》

《R语言经典实例》英文版 R语言给我们提供了统计分析酣一切工具,但是R本身的结构可能有些难于掌握。《R语言经典实例》涵盖200多个R语言实用方法,可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。

2013-10-09

《UML简明教程》

非常短的UML学习资料(58页),适合于初学者快速了解有关概念

2013-10-09

《R语言实战》

《R语言实战》英文版 本书从解决实际问题入手,尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法

2013-10-09

计算机科学丛书:数据挖掘与R语言

《计算机科学丛书》英文版。 简要介绍了R软件的基础知识,然后通过实际案例介绍数据挖掘技术。这些案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术,从无监督的数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。版

2013-10-08

《统计机器翻译》

讨论了基础知识、核心方法和前沿研等三个方面的内容,包括参数训练方法、语言模型和参数平滑方法、解码算法和译文自动评测方法及系统整合方法等。

2013-09-23

《高效能程序员的修炼》英文版

《高效能程序员的修炼》英文版。 写作风格风趣幽默,适合从菜鸟到大虾的各个阶段的程序员,关注程序员职业生涯中的人文因素,有助于读者成长为真正高效能的程序员。

2013-09-23

在Windows中设计语言的工具,即Windows中的yacc和lex。

在Windows环境下编写yacc程序的工具。用于实现自己的编程语言。

2011-11-02

Java Web程序设计教程5

入门前选薄书,入门后选厚书 因文件长度,分5部分 第1章 web应用开发简介 1 第2章 java ee运行及开发环境 15 第3章 jsp和servlet 33 第4章 sql与jdbc 64 第5章 struts 2框架基础 80 第6章 struts 2高级应用 110 第7章 struts 2中应用模板语言 145 第8章 hibernate框架基础 173 第9章 hibernate查询 188 第10章 hibernate性能优化 208 第11章 spring框架基础 226 第12章 spring aop 242 第13章 spring与java ee持久化数据访问 260 第14章 spring与struts 2、hibernate框架的整合基础 277 第15章 图书馆管理系统 294

2011-08-03

Java Web程序设计教程4

入门前选薄书,入门后选厚书 第1章 web应用开发简介 1 第2章 java ee运行及开发环境 15 第3章 jsp和servlet 33 第4章 sql与jdbc 64 第5章 struts 2框架基础 80 第6章 struts 2高级应用 110 第7章 struts 2中应用模板语言 145 第8章 hibernate框架基础 173 第9章 hibernate查询 188 第10章 hibernate性能优化 208 第11章 spring框架基础 226 第12章 spring aop 242 第13章 spring与java ee持久化数据访问 260 第14章 spring与struts 2、hibernate框架的整合基础 277 第15章 图书馆管理系统 294

2011-08-03

Java Web程序设计教程3

入门前选薄书,入门后选厚书 第1章 web应用开发简介 1 第2章 java ee运行及开发环境 15 第3章 jsp和servlet 33 第4章 sql与jdbc 64 第5章 struts 2框架基础 80 第6章 struts 2高级应用 110 第7章 struts 2中应用模板语言 145 第8章 hibernate框架基础 173 第9章 hibernate查询 188 第10章 hibernate性能优化 208 第11章 spring框架基础 226 第12章 spring aop 242 第13章 spring与java ee持久化数据访问 260 第14章 spring与struts 2、hibernate框架的整合基础 277 第15章 图书馆管理系统 294

2011-08-03

Java Web程序设计教程2

入门前选薄书,入门后选厚书 第1章 web应用开发简介 1 第2章 java ee运行及开发环境 15 第3章 jsp和servlet 33 第4章 sql与jdbc 64 第5章 struts 2框架基础 80 第6章 struts 2高级应用 110 第7章 struts 2中应用模板语言 145 第8章 hibernate框架基础 173 第9章 hibernate查询 188 第10章 hibernate性能优化 208 第11章 spring框架基础 226 第12章 spring aop 242 第13章 spring与java ee持久化数据访问 260 第14章 spring与struts 2、hibernate框架的整合基础 277 第15章 图书馆管理系统 294

2011-08-03

Java Web程序设计教程1

入门前选薄书,入门后选厚书 第1章 web应用开发简介 1 第2章 java ee运行及开发环境 15 第3章 jsp和servlet 33 第4章 sql与jdbc 64 第5章 struts 2框架基础 80 第6章 struts 2高级应用 110 第7章 struts 2中应用模板语言 145 第8章 hibernate框架基础 173 第9章 hibernate查询 188 第10章 hibernate性能优化 208 第11章 spring框架基础 226 第12章 spring aop 242 第13章 spring与java ee持久化数据访问 260 第14章 spring与struts 2、hibernate框架的整合基础 277 第15章 图书馆管理系统 294

2011-08-03

Text Analysis with LingPipe 4

Text Analysis with LingPipe 4

2010-12-07

软件开发者路线图从学徒到高手英文版.pdf

面对今天日新月异和不断拓展的技术,取得成功需要的不仅仅是技术专长。为了增强专业性,你还需要一些软技能以及高效的学习技能。本书的全部内容都是关于如何修炼这些技能的。两位作者dave hoover和adewale oshineye给出了数十种行为模式,来帮你提高主要的技能。

2010-09-25

软件工程卷3:领域、需求与软件设计

看到有卷1和卷2,特上传卷3 《软件工程卷1-3》是冯诺依曼奖章获得者、世界著名的计算机科学家 Dines Bjoiner教授的最新著作。

2010-04-16

XEmacs Reference Card

XEmacs快速浏览卡片,篇幅很小,便于XEmacs学习者在学习过程中参考、查阅快捷键

2009-06-08

Practical AI in Java(含代码)

状态空间搜索、自然语言处理、专家系统、遗传算法、基于统计的自然语言处理、神经网络、机器学习等内容

2009-04-16

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除