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RSS订阅原创 Coursera北大《数据结构基础》之二叉树
本文基于Coursera北大课程《数据结构基础》，所有文中非标注图片均来自课件，侵删目录1. 二叉树(binary tree)概念1.1 二叉树定义1.2 二叉树的五种形态1.3 二叉树相关术语1.4 几种特殊的二叉树1.4.1 满二叉树1.4.2 完全二叉树1.4.3 扩充二叉树1.4.4 表达式二叉树1.5 二叉树主要性质2. 二叉树的抽象数据类...
2018-11-13 06:49:47
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原创 Coursera北大《数据结构基础》之字符串
本文基于Coursera北大课程《数据结构基础》，所有文中非标注图片均来自课件，侵删目录1. 字符串基本概念1.1 什么是字符串1.2 字符编码1.3 字符串数据类型1.4 子串（substring）2. 字符串的存储结构3. 字符串运算的算法实现4. 字符串的模式匹配（pattern matching）4.1 朴素算法（Brute Force/Naive）...
2018-11-06 00:58:32
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原创 Coursera北大《数据结构基础》之栈与队列
本文基于Coursera北大课程《数据结构基础》，所有文中非标注图片均来自课件，侵删 根据下图，通过访问形式划分的线性结构中，栈和队列属于顺序访问；按操作方式分，线性结构又可以划分为线性表、栈（LIFO）和队列（FIFO）三种形式，线性表在Coursera北大《数据结构基础》之线性表中已经学习过，这里进行栈和队列的学习。 目录1. 栈（stack）1.1 栈的实现方式...
2018-11-05 23:14:59
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原创 Coursera北大《数据结构基础》之线性表
本文基于Coursera北大课程《数据结构基础》，所有文中非标注图片均来自课件，侵删线性结构是最简单而应用最广泛的一种数据结构，在不同的场合会采取不同的存储结构和实现方法。本模块将介绍一种简单的线性结构——线性表，就是同类型的元素排成的一个线性序列，并且介绍了线性表的两种实现方法，即顺序表和链表。重点：线性结构的逻辑定义，线性表的各种分类，顺序表、链表的定义和相关操作。难点...
2018-11-05 09:51:10
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原创 Coursera北大《数据结构基础》之概论
刷书有点看不下去了，打算换课程试试。Mooc上有一样的内容，更喜欢Coursera。 本文基于Coursera北大课程《数据结构基础》，所有文中非标注图片均来自课件，侵删 程序 = 数据结构 + 算法 1. 问题求解数据结构与算法是围绕问题求解进行的。那么什么是问题求解的过程呢？我们要明确编写计算机程序的目的是为了解决实际应用问题。面对一个问题，首先，我们要...
2018-10-31 21:58:16
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翻译 【译】统计建模：两种文化（第六部分）
谢绝任何不通知本人的转载，尤其是抄袭。 Abstract 1. Introduction 2. ROAD MAP3. Projects in consulting4. Return to the university5. The use of data models6. The limitations of data models7. Algorithmic m...
2018-10-11 11:20:18
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翻译 【译】统计建模：两种文化（第四、五部分）
谢绝任何不通知本人的转载，尤其是抄袭。 Abstract 1. Introduction 2. ROAD MAP3. Projects in consulting4. Return to the university5. The use of data models6. The limitations of data models7. Algorithmic m...
2018-10-10 20:59:20
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翻译 【译】统计建模：两种文化（第三部分）
谢绝任何不通知本人的转载，尤其是抄袭。 Abstract 1. Introduction 2. ROAD MAP3. Projects in consulting4. Return to the university5. The use of data models6. The limitations of data models7. Algorithmic m...
2018-10-10 15:20:20
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原创 《SQL入门经典》笔记（第五章：建立数据库之操作数据）
1. 数据操作语言（DML），用于修改关系型数据库里的数据和表。 2. SQL中三个基本的DML命令是：INSERT UPDATE DELETESELECT（基本查询命令）可以与DML配合使用。 3. INSERT:（1）把数据插入表（此处注意，SQL大小写不敏感，但是数据是敏感的）：INSERT INTO TABLE_NAMEVALUES('VALUE1',...
2018-09-14 02:01:47
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原创 《SQL入门经典》笔记（第四章：建立数据库之去规格化数据库）
1. 什么是去规格化？去规格化是通过修改规格化数据库的表的构成，在允许一定程度的数据冗余的情况下，提高数据库库性能。 2. 为什么要去规格化？尝试提高性能是进行去规格化数据库的唯一原因（规格化的数据库需要频繁地进行表的结合，性能会降低）。 3. 去规格化的代价：增加了数据冗余，付出更多精力处理相关数据。程序代码会更加复杂——数据被分散到多个表，更难定位；引用完整性更加琐...
2018-09-13 13:40:20
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原创 《SQL入门经典》笔记（第四章：建立数据库之规格化数据库）
1. 原始数据库：在未规格化之前，一些数据可能会在多个表中出现，这被称作数据冗余。数据冗余对安全、磁盘利用、查询速度和数据库更新都有坏处。尤其是数据完整性会受到影响。 2. 什么是规格化？规格化是把原始数据库分解为表，去除数据库里冗余数据的过程。数据库开发人员利用规格化来设计数据库。规格化的优点：更好的数据库整体性组织； 减少冗余数据； 数据库内部的数据一致性； 更灵...
2018-09-13 13:25:19
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原创 《SQL入门经典》笔记（第三章：建立数据库之管理数据库对象）
1. 什么是数据库对象？数据库对象用于存储或引用数据，需要被定义，例如表、试图、簇、序列、索引和异名（让表具有另一个名称）。 2. 什么是规划？规划是与数据库某个用户名相关联的数据库对象集合。相应的用户名被称为“规划所有人”/“关联对象组的所有人”。同一个数据库中可以在不同规划下有相同表名的不同表。如果没有指定规划，数据库默认选择所有同名的表。一个数据库可以有多个规划人。例...
2018-09-12 22:51:20
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原创 《SQL入门经典》笔记（第二章：建立数据库之数据类型）
“建立数据库”包括五个内容：定义数据结构、管理数据库对象、规格化过程、操作数据以及管理数据库事务 1. 什么是数据类型？数据类型用于指定特定列所包含数据的规则，它决定了数据保存在列里的方式。SQL最基本的数据类型有字符串、数值、日期和时间（其实每个实现都有自己的数据类型集）。 2. 隐式转换/显式转换：在一些RDBMS实现里，一些数据类型可以根据其格式自动转化为其他数据类型...
2018-09-12 16:31:54
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原创 《SQL入门经典》笔记（第一章：欢迎进入SQL世界）
想刷刷书，顺便做个笔记~ 下列内容大部分都是直接抄书，侵删1. 什么是ANSI SQL？“美国国家标准化组织（ANSI）是一个核准多种行业标准的组织”。1987年，ISO吧ANSI SQL作为国标标准，目前最新的标准是SQL-2008。 2. SQL-2008:SQL-2008由9个相关的文档组成： SQL/架构：指定实现一致性的一般需求，定义SQL的基本概念 SQL/基础...
2018-09-08 09:45:43
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原创 严蔚敏老师版《数据结构》笔记之算法
1. 什么是算法？是对特定问题求解的步骤 2. 算法的5个重要特性：有穷性、确定性（读者阅读时不会产生二义性）、可行性、输入（至少0个）、输出（至少1个） 3. 算法设计的要求：正确性（代码无误、几组输入能够得到满足要求的结果、对典型、苛刻而带有刁难性的数据能够得出满足要求的结果、一切合法输入都能得到满足要求的结果）、可读性、健壮性（输入非法数据作出适当反应）、效率与低...
2018-09-07 02:46:07
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原创 严蔚敏老师版《数据结构》笔记之基本概念和术语
1. 什么是数据结构如果要写好一个程序，必须分析待处理的对象的特性和对象之间的关系，这是“数据结构”形成和发展的背景。“数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科”。 2. 基本概念和术语：（1） 数据（data）：在CS中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。（2）数据元素（data element）...
2018-09-07 01:40:25
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原创 《Dynamic Mode Decomposition for Real-Time Background/Foreground Separation in Video》读书笔记
题目：Dynamic Mode Decomposition for Real-Time Background/Foreground Separation in Video作者：J.Grosek and J.Nathan Kutz链接：https://pdfs.semanticscholar.org/7254/8ac3f20c7cf7428bcddacbeb778068a5d807.pdf...
2018-07-29 02:34:51
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原创 “CNN使我快乐”之CNN基础
本文基于coursera deeplearning.ai 第二课程《Convolutional Neural Networks》第一周，大概讲一下卷积是什么，为之后CNN的学习打一个基础。所有非手绘图像均来自课程，侵删。本人才疏学浅，如有问题欢迎礼貌指正。谢绝任何不标注出处的转发以及百度百家号抄袭。作者：李皮皮在computer vision中，深度学习已经是一个重要的工具了，...
2018-07-28 03:05:32
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原创 Excel，R求解最优解问题
1. Excel最优化本人使用的是2016版Excel，一开始是没有Solver这个求解最优解的包的按钮的。MS Excel在装载时会下载该包，但是不予激活。所以如果在“数据”这一栏没有找到“Solver/规划求解”按钮，需要自行激活，方法如下：（1）点开“选项”按钮，选中“加载项”，点击“转到”。（2）“跳转”后会显示如下弹窗，选中“分析工具库”和“规划求解加载项”，点击“确定”...
2018-07-24 23:11:19
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原创 基于百度英伟达EasyDL公开课的学习笔记
本文是基于智东西公开课《零算法基础的百度EasyDL定制化图像识别揭秘》整理的学习笔记本文非广告，标注单纯是出于尊重智东西和EasyDL的知识产权如若涉及侵权，请联系本人作者：李皮皮谢绝任何不标注原出处的转载以及百度百家号抄袭 本次公开课为期一小时，涉及四个方面：1. AI赋能行业的的痛点2. EasyDL服务端和设备端技术解析3. GPU集群加速EasyDL训...
2018-07-21 00:42:53
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翻译 《Randomized Low-Rank Dynamic Mode Decomposition for Motion Detection》读书笔记（下）
谢绝任何不标注出处的转载如有问题请联系作者原文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03526上文说了dmd的大概构建过程，这里复习DMD在背景提取上的应用。RPCA中对于背景提取已经有了成果，对于一个视频矩阵A，我们可以将其拆分成L和S两个矩阵。其中L是一个低秩矩阵，用于描述视频的背景；S是一个稀疏矩阵，用于描述视频中的动态物体：DMD不能像RPCA这样直接将矩阵拆分，但是...
2018-07-13 01:15:56
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翻译 《Randomized Low-Rank Dynamic Mode Decomposition for Motion Detection》读书笔记（中）
谢绝任何不标注出处的转载如有问题请联系作者原文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03526上一篇读书笔记大致介绍了svd和rsvd，这一篇来学习一下dmd和rdmd。DMD是一个合并了PCA和时间序列（傅里叶模式）的数据驱动型方法。DMD起源于流体力学，它的使用几乎不需要潜在假设，但是它对数据有一定的要求。数据需要是用于描述动态系统且有序并且均匀分布的（ordered a...
2018-07-13 00:15:43
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翻译 《Randomized Low-Rank Dynamic Mode Decomposition for Motion Detection》读书笔记（上）
谢绝任何不标注出处的转载如有问题请联系作者原文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03526 1. 这篇文章介绍了一种使用矩阵动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）来进行随机化低秩计算的快速算法。...
2018-07-12 21:59:52
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原创 深度学习介绍（上）【Coursera deeplearning.ai 神经网络与深度学习】
1. 深度学习一般指大型神经网络。2. ReLu: rectified(改正) linear unit的
2018-06-08 06:34:08
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原创 机器学习实例：图像文本识别【Coursera 斯坦福 机器学习】
本文基于Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者
2018-06-01 20:53:29
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原创 大型机器学习【Coursera 斯坦福 机器学习】
本文基于Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者即大数据（large datasets）下的机器学习。large scale下的机器学习一个显著问题就是computationally expensive。最简单的解决办法就是采样（比如取10，000个样本），但是这个办法有风险，我们需要用bias-variance tradeoff来探查是否能用采样的方法...
2018-06-01 09:08:48
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原创 异常检测【Coursera 斯坦福 机器学习】
本文基于Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者1. 异常检测 Anomaly Dectection概念顾名思义，anomaly detection 是用来检测出现异常的情况的。如下图所示，异常（红叉）往往会脱离正常值（蓝圈）范围，变得比较明显。这很好判断，难点就是在如何界定正常值的范围了（类似于确定decision boundary）。这里我们会使用一...
2018-05-31 04:28:15
664
原创 支持向量机【Coursera 斯坦福 机器学习】
本文基于coursera 斯坦福 吴恩达机器学习课程谢绝任何不标注出处的转载以及百度百家号抄袭如有问题请联系作者很多监督学习的效果都非常相似。支持向量机（Support Vector Machines, SVM）就是其中一种很强大的监督学习。1. SVM V.S. Logistic RegressionSVM的定义可以和逻辑回归类比着看。首先复习一下逻辑回归。逻辑回归和线性回归假设对比如下所示，逻...
2018-05-31 00:08:35
286
原创 K-means聚类与PCA【Coursera 斯坦福 机器学习】
本文基于Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程谢绝任何不标记出处的转载如有问题请联系作者所有非手画图像均来自课程侵删————————————————————————————————————————————————1. 无监督学习简介 unsupervised learning无监督学习相比监督学习，最大的差别就是没有用来衡量学习效果的手段（有无监督）。例如在监督学习中，对于回归模型我们可以用观...
2018-05-24 21:48:06
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原创 复习笔记
第一周1. 对于简单线性模型我们有：第二周1. bin smooth functionbasis function有：Rj：region. 将连续线性模型变为Piecewise linear model， 连续性变差了，但是解释性和拟合性变强了。第四周1. overfit不仅包含过多参数（模型过于复杂），还可能是将error当做了signal2. R方：3. 另一种R方：4. adjusted-R...
2018-05-18 19:53:11
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原创 数据分析统计基础篇
本文基于MT5756 Data Analysis 复习笔记。禁止未经本人同意任何形式的转载，如有需要请联系[email protected]第一章 介绍对统计学的理解：相比传统数学观念，统计学包含了data management, display和summary的技巧。下为一现代对统计学的理解：statistics is the sicence of collecting, organisating...
2018-04-18 06:44:16
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原创 Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程笔记 (2)
看了课程一周后发现忘光了，决定做一个笔记用作复习。如果涉及到侵权问题请联系我，我会立马删除并道歉。同时，禁止任何形式的转载，包括全文转载和部分转载。如需使用请联系本人 [email protected]。如若发现侵权行为，我学过知识产权法的，嘿嘿第三周 Logistic RegressionClassification常见的分类问题有：（1）spam（2）肿瘤（3）信用卡诈骗例子：分类肿瘤良性与否下...
2018-04-15 09:01:28
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原创 Coursera 斯坦福吴恩达机器学习课程笔记 (1)
看了课程一周后发现忘光了，决定做一个笔记用作复习。如果涉及到侵权问题请联系我，我会立马删除并道歉。同时，禁止任何形式的转载，包括全文转载和部分转载。如需使用请联系本人 [email protected]。如若发现侵权行为，我学过知识产权法的，嘿嘿第一周：基础概念和介绍对机器学习的理解机器学习现在也没有统一的定义。最浅显易懂的就是赋予计算机不需要得到清晰完整代码就能够通过“自我学习”来完成任务的能力(...
2018-04-14 04:35:44
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原创 Tableau 使用笔记 (持续更新)
1. Tableau worksheet中 “Dimensions” 用来处理categorical attributes， “Measures” 用来处理quantitative attributes2. tableau的可视化是基于marks的水平和垂直方位组成的界面的。每一个可视化都是基于由行和列组成的网格的3. 在处理quantitative attributes时，拖入colour会自动...
2018-03-14 02:05:48
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原创 Information visualisation and visual analytics Week 1 笔记
这门课拿到的数据都是很干净的1. what is information visualisation?Data and information visualisation is concerned with showing quantitative and qualitative information, so that a viewer can see patterns, trends oran...
2018-03-12 05:59:14
338
原创 Information visualisation and visual analytics Week 2 笔记
Information visualisation and visual analyticsWeek2 笔记1. Information visualisation: 强调effectiveness,不只是makingbeautiful pics 2. 要思考的问题:(1) Data: what data users see? Data types(2) Tasks:...
2018-03-12 05:30:32
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原创 Statistical Modelling: The two Cultures 读书笔记
Notes for Statistical Modelling: The twoCultures: 1. statistical modelling中有两种文化|：（1）一种使用algorithmic models并且认为datamechanism是未知的。这个领域在统计学之外得到了很大发展。可以用在大数据集中，并且相比于小数据集，它能更加精确并且可以获取更多信息。（2）一种使用data mode...
2018-03-10 00:05:24
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原创 Visualization Analysis and Design Tamara Munzner chapter 6 读书笔记
Week 6 Chapter 6 The rule of thumb“在英国普通法中，有一条“大拇指规则”（rule of thumb）， 意即只要用一根比大拇指小的棍子鞭打妻子，便不属虐待妻子行为。后经引申在管理学等其他知识领域上理解为经验和试探法".——摘自百度百科https://baike.baidu.com/item/%E6%8B%87%E6%8C%87%E8%A7%84%E5%88%99...
2018-03-09 07:01:53
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