这篇周记记录了作者2019年2月18日至24日的学习内容，涉及算法设计与分析、大数据分析中的算法、游戏AI、Python数据挖掘等课程。重点讨论了alpha-beta剪枝、蒙特卡罗树搜索（MCTS）、NP问题和最短路径算法。同时，作者反思了学习态度，分享了编程心得，并对新学期的课程进行了展望。
前言
这学期几乎全是硬核的算法/程序课，为了督促自己认真学习，我将每周写一篇周记。周记模板前一周保留，当周每日更新当日笔记。如有整段文字代码适合另起blog，也将链接标在周记对应的日期下。
课程：算法设计与分析、数字图像处理、程序设计实习、游戏AI中的算法、视觉计算与深度学习、人工智能引论及实践课（NLP）、Python程序设计与数据挖掘导论、大数据分析中的算法
2019.2.18
日记：
大数据似乎默认我们已经有相当的机器学习相关数学知识，应当尽快补上吴恩达的机器学习课程。
算分看上去不是太难，虽然数算我学的是B，但应该没有太大问题，一边上算分一遍补
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