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主要内容：贝叶斯估计，统计决策，偏差分析，线性回归

主要内容：数据压缩，点估计，假设检验，区间检验，贝叶斯估计，统计决策，偏差分析，线性回归

泛函分析复习笔记（三）紧算子与Fredholm算子

泛函分析复习笔记（二）线性算子与线性泛函

泛函分析复习笔记（一）度量空间

密码学期中复习笔记参考教材：密码学原理与实践（第二版） Douglas R.StinsonChapter 1 古典密码体制的Shannon理论对称加密体制：五元组(P,C,K,E,D)(P,C,K,E,D)(P,C,K,E,D)：明文空间，密文空间，密钥空间，加密变换，脱密变换s.t. ∀k,k∈K,x∈P,D(k,E(k,x))=x\forall k,k\in K,x\in P,D(k,E(k,x))=x∀k,k∈K,x∈P,D(k,E(k,x))=x(显然要求dk=D(k,⋅)d_k=D(k,

教材：《信息论基础》（第三版）石峰，莫忠息，武汉大学出版社第1-4章为了复习之便，对教材顺序可能有所调整。Chapter 1 概论老三论：控制论，系统论，信息论Shannon,1956：Shannon熵自信息：I(A)=−log⁡P(A)I(A)=-\log P(A)I(A)=−logP(A) 事件的发生概率越小，产生的信息量越大熵：H=−∑ipilog⁡(pi)H=-\sum_{i} p_i\log (p_i)H=−∑i​pi​log(pi​)Chapter 2 信息与熵离散信

应用随机过程期中复习总结by ldc前言：该笔记为北京大学数学科学学院应用随机过程课程的复习笔记和内容总结。主要参考课程讲义编写而成。该复习笔记截止期中，主要介绍了马氏链的概念，并且非常详细地讲解了时齐马氏链的各个性质。由于是总结性质的笔记，因此该总结中的结论不加证明地给出，如果需要查询证明的话可以参考以下两本书，也可以自行谷歌：英文：《Markov Chain》, Norris中文：《应用随机过程》, 钱敏平、龚光鲁、陈大岳————————————分割线——————————————马尔科夫

数据结构与算法程序设计总结by ldc教材：《算法与数据结构——C语言描述》（第三版） 张乃孝，陈光，孙猛 编著Chapter2 线性表顺序表，单链表，双链表（可以向前也可以向后），循环链表（最后一个结点指向头结点），循环双链表作业1：顺序表 错题： 多项式加法（不知道发生了啥事，看来还是越简单（sort）越容易对） 数组元素循环右移（这个nb的，要记得mod m）注意：链表要带头才比较好用，否则删除第一个节点需要特殊的操作 单链表：struct node{ node