数学技能树

最新推荐文章于 2023-02-19 17:39:28 发布
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文章标签： 数学
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工科数学科技树
qq_41593516的博客
12-26 436
数学树
njxdth的博客
08-26 1170
        以下是我个人对这次暑期集训中数学部分的知识点梳理，分类可能比较奇怪，目前还只是一个简单的框架，具体链接有待完善。部分参考：ACM数学知识体系 by lamborghini1993 目录 数学问题       计算几何       组合数学       数论       数值分析       博弈论 数学问题       计算几何               ...
数学中的树
写自己看而已
08-28 3333
说一下最常见的一些树....
数学建模的基本技能与方法.pdf
06-10
数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf数学建模的基本技能与方法.pdf
c++ 技能树
weixin_34126557的博客
11-15 396
数学建模基本指南-面试-学习-技能树-初学者
03-13
其次，学习编程语言（如Python）、数据处理技能和常见的机器学习算法。建议通过自学、参加课程和实践项目来深入学习和理解。数据建模是一个不断发展的领域，持续学习和实践是提升能力的关键。通过本指南，你将建立起...
Algorithm:ACM残疾人技能树
04-30
**算法：ACM残疾人技能树** 在编程世界中，算法是解决问题的核心，它们是一系列精心设计的步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。对于ACM（美国计算机科学联盟）竞赛参与者来说，掌握一套强大的算法技能树至关重要...
生信技能树
12-07
生物信息学（Bioinformatics）是一门综合性的交叉学科，它主要运用数学、统计学和计算机科学来分析和解释大量的生物数据。生物信息学的研究范畴广泛，包括基因组学、蛋白质组学、系统生物学等。该领域在现代医学和...
一年级数学下册第六单元知识树.ppt
10-21
它不仅要求学生掌握基本的数学知识和技能，更重要的是要培养他们运用数学解决问题的能力。这一能力的培养对于学生形成严谨的逻辑思维和数学素养至关重要。学生通过本单元的学习，应该能够提出问题，阐述解决过程，并...
推荐算法技能树介绍
GeekDongHuang的博客
02-17 1916
一、掌握核心原理的技能 1、数学：微积分，统计学，线性代数； 2、周边学科：信息论基础； 3、推荐算法： CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL； 4、数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价。 二、实现系统检验想法的技能 1、操作系统： Linux； 2、编程语言： Python/R， Java/C++/C，sql，shell； 3、RPC框架： thrift， Dubbo，gRPC； 4、web服务： tornado, django, fl
ACM技能树加点
zsdostar
06-08 1739
来源于知乎SimonS的回答（zhihu.com/question/23148377/answer/36824071）初期（校赛及省赛水题难度）:一.基本算法:枚举. (poj1753,poj2965)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)递归和分治法.递推.构造法.(poj3295)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算法
优快云 算法技能树 蓝桥杯-基础 刷题+思考总结
shaozheng0503的博客
02-19 1107
优快云 算法技能树 蓝桥杯-基础 刷题+思考总结 目录 切面条 大衍数列 门牌制作 方阵转置 微生物增殖 成绩统计 星系炸弹 判断闰年的依据: 特别数的和 *日志统计*（双指针） 双指针 猜年龄 合并检测 排它平方数 *四平方和定理* *大数乘法* 切面条
浅谈如何构建自己的技能树（知识树）
ShareUs的专栏
03-31 9997
一、什么是种树？ 二、我为什么要种一棵技能树？ 三、如何养一棵技能树？ 1、树干 2、树枝 3、树叶 4、果实 一、什么是种树？ 我一直觉得，我们想要做一件事情的时候其实就是在心里埋下了一颗种子。 任何植物的成长都会经历播种、生根发芽、茁壮成长、开花结果这系列的过程。梦想（想法）的实现也会经历同样的过程。我们埋下一颗想做某件事的种子，当我们为之行动时，他就慢慢开始生根发芽...
CTFHub 技能树rce
weixin_63231007的博客
05-18 1382
前言 最近临近期末考试了，所以打算抽取时间来复习一下高数，线代，不然就要挂科了😭 后面难一些的地方后面再继续练习学习。但是学习也不能停搁，周六学校的战队也要进行纳新面试了，因此那就借CTFHub技能树，综合做一下刚开始学习时的一些基础漏洞，也算是回顾复习一下🐱‍👤 (1) eval执行 eval()函数 eval()函数中的eval是evaluate的简称，这个函数的作用就是把一段字符串当作PHP语句来执行 <?php if (isset($_REQUEST['cmd'...
离散数学——树
不要必应的博客
12-10 2万+
离散数学——树的概念
一份简短又全面的数学建模技能图谱：常用模型&算法总结
热门推荐
冷月无声的博客
06-15 23万+
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。 总的来说，常用主成分分析来降维，综合评价的方法有因子分析法、层次分析法、....，用蒙特卡罗方法来随机模拟求解；...
学习游戏建模需要什么技能，建模小白入行须知
langgesanshiyi的博客
09-22 1213
我先来帮你梳理一下学习建模需要的基本技能吧。 1. 首先就是基本的使用电脑的能力。这个不是说你会点鼠标打打字就算会用电脑了，而是在软件硬件出问题的时候能找到解决方法。 随便举个例子，绘制贴图软件Substance Painter，第一次打开的时候有的显卡会提示TDR值过低需要手动修改注册表。 再比如Cinema 4d，新电脑买来安装完以后大概率出现双击半天没打开的问题，这个需要你自己排查出错的dll文件。 2. 需要具备流畅阅读英文文档，操作英文界面软件（甚至是看无字幕英文教程）的能力。往小了说.
Python数据分析技能树
肥猫
08-21 2507
Python数据分析技能树
树的直径（树形dp）
qq_37919863的博客
01-21 2334
设置状态dp[u][2] dp[u][0]表示距离u的最长距离，dp[u][1]表示距离u的次长距离（与最长距离的节点不在同一颗子树上）然后状态方程为 ans=(ans,dp[u][0]+dp[u][1])ans为树的直径答案 #include #include #include #include #include #include using namespace std; co
python技能树
最新发布
03-09
<think>好的，我现在需要处理用户关于Python技能树和学习路径的查询。首先，用户明确提到他们想了解Python的技能体系、学习路径和成长路线图，并且引用了三个站内引用。我需要根据这些引用内容来构建回答，同时遵循系统级指令中的格式要求。 首先，用户提供的引用内容中，引用[1]提到Python技能树的架构图，覆盖了从基础到高级的知识点，适合不同阶段的学习者。引用[2]则强调了Python学习的10大阶段，从基础到专业领域的学习路径。引用[3]提到了包含入门、爬虫、数据分析和web开发的视频资源。 接下来，我需要将这些信息整合成一个结构清晰的回答，分阶段介绍Python的学习路径，并确保每个阶段都有对应的引用支持。同时，需要按照用户的要求生成相关问题，并在回答中正确使用LaTeX格式，尤其是行内数学表达式和独立公式的格式。 在回答结构方面，可能会分为几个阶段：入门基础、进阶编程、专业方向、实战项目、持续学习。每个阶段需要详细说明学习内容，并引用对应的参考资料。例如，在入门基础阶段，可以引用[1]和[2]，说明基础语法和开发环境的重要性。进阶编程部分可以结合引用[2]中的学习路线图，介绍面向对象编程和常用库的学习。 然后，生成的相关问题需要围绕用户可能感兴趣的扩展方向，比如各方向的核心知识点、如何结合其他技术、如何制定学习计划等。这些问题应自然地从回答内容中引申出来，帮助用户深入探索。 在检查LaTeX格式时，需要确保所有数学表达式正确使用$...$或$$...$$，例如在提到算法复杂度时使用$O(n \log n)$。同时，引用标识要自然地添加到对应的段落末尾，如[^1]、[^2]等。 最后，确保整个回答符合用户可见层的要求，结构清晰，逐步引导用户了解Python的学习路径，并保证信息的真实可靠，基于提供的引用内容。需要避免任何Markdown格式，仅使用纯文本和规定的LaTeX格式。</think>根据站内引用内容，Python技能树和学习路径可划分为以下阶段： ### 一、Python技能树成长路线图 1. **入门基础** - 开发环境搭建（Anaconda/PyCharm） - 基础语法：变量、流程控制、函数等[^2] - 数据结构：列表、字典、元组、集合的操作 - 模块化编程：$import$语句与标准库使用 2. **进阶编程能力** - 面向对象编程：类与继承$OOP = \{封装, 继承, 多态\}$ - 文件操作与异常处理 - 常用库学习：$NumPy$（科学计算）、$Pandas$（数据分析）[^3] 3. **专业方向分支** ```text Web开发 → Django/Flask框架 数据分析 → Matplotlib/Pyecharts可视化 人工智能 → TensorFlow/PyTorch 自动化运维 → Ansible/Docker集成 ``` 4. **实战项目沉淀** - 复杂度控制：$O(n \log n)$级别算法实践 - 代码规范：PEP8标准与单元测试 - 项目协作：Git版本控制与CI/CD流程 5. **持续学习体系** - 源码阅读：CPython实现原理 - 性能优化：$Cython$加速与并行计算 - 领域扩展：量子计算$Qiskit$/区块链$Web3.py$ ### 二、学习资源建议 1. 技能树知识图谱（引用[1]架构图） 2. 分阶段路线图（引用[2]的10大阶段） 3. 视频课程组合学习（引用[3]的100+视频库） $$T_{learning} = \alpha \cdot T_{theory} + \beta \cdot T_{practice} \quad (\alpha+\beta=1)$$
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