程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦

本文精选了程序员面试技巧、经典算法研究、编程艺术、红黑树及数据挖掘等内容,覆盖微软面试题、算法实现与分析等多个方面,旨在帮助读者提升编程技能。
 

[置顶] 程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦

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算法   http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6543438

                程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大经典原创系列集锦与总结

(部分博文github优化版阅读地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July



作者:July--结构之法算法之道blog之博主。
时间:2010年10月-2014年12月。
出处:http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 
声明:版权所有,侵犯必究。

 

前言
    开博4年有余,回首这4年,自己的研究兴趣从最初的编程、面试、数据结构、算法,转移到最近的数据挖掘、机器学习之上,而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力,写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样,希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。

    下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。

 

无私分享,造福天下
    以下是本blog内的微软面试100题系列,经典算法研究系列,程序员编程艺术系列,红黑树系列,及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦:
一、微软面试100题系列

    上述微软面试100题系列( 共计11篇文章,300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来,其下载地址为: http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4583815

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

    最新的 十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下( 1个月5000+人次下载)http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4478027
   「 此外 原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档,Csdn下载地址: http://download.youkuaiyun.com/source/3427838新浪爱问共享下载地址:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 

三、程序员编程艺术第一~四十章集锦与总结

    程序员 编程艺术第1~37章带标签的最新PDF下载地址为(3天3000人下载): http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/6694053

四、红黑树、B树、R树、KD树

六、其它重要文章节选


后记
    世上本无路,走的人多了,也就成了路。世上本无免费的午餐,分享的人多了,也就造就了开源的辉煌。

    如果你发现了本blog中的任何一个错误,漏洞,bug,和问题,请一定不吝指正,thanks。此外,你可以永久通过搜索引擎搜索本博客名称的前4个字,即:“结构之法” 这4个关键字,进入本博客。

    最后,感谢优快云,感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家,谢谢。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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