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RSS订阅原创 较大分组的位置
变量定义：result：用于存储所有较大分组的区间。start：记录当前连续字符的起始位置。遍历字符串：使用 for 循环遍历字符串中的每个字符。如果当前字符是最后一个字符或与下一个字符不同，则检查当前连续字符的长度是否大于等于3。如果满足条件，则将 [start, i] 添加到 result 中，并更新 start 为下一个字符的位置。返回结果：函数返回所有较大分组的区间列表。
2025-04-02 22:18:25
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原创 斐波那契数
递归是一种直接且直观的方法来实现斐波那契数列，但需要注意的是，递归方法在处理较大数值时可能会导致大量的重复计算和栈溢出问题。递归关系：F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)。定义基本情况：F(0) = 0 和 F(1) = 1。
2025-04-02 20:45:10
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【机器学习教育】支持向量机（SVM）教学设计：概念讲解、课堂互动与实践作业
内容概要：该教案旨在让学生理解支持向量机（SVM）的基本概念、核心思想及其在简单数据集上的分类原理。教学重点在于SVM的核心概念，如最大间隔、支持向量；线性可分情况下SVM的分类原理。难点是理解如何找到最大间隔超平面，以及支持向量对确定超平面的关键作用。教学方法采用讲授法、讨论法、演示法相结合的方式，通过视频演示、教师讲授和学生讨论来加深理解。课程分为导入、知识讲解、课堂讨论、总结归纳和课后作业五个环节，帮助学生逐步掌握SVM的相关知识。;
适合人群：对机器学习感兴趣的初学者，尤其是希望深入了解SVM算法的学生或自学者。;
使用场景及目标：①理解SVM的基本概念和核心思想；②掌握线性可分情况下SVM的分类原理；③学会识别支持向量并理解其重要性；④通过讨论和作业提高对噪声点和非线性问题的处理能力。;
其他说明：课程建议配合课后作业和推荐的学习资料，巩固所学知识，并鼓励学生进一步学习SVM的数学推导和实际应用。
2025-04-17
【深度学习教育】深度学习模型教案：涵盖核心原理、模型结构与训练优化的教学设计
内容概要：该教案旨在全面讲解深度学习模型，教学目标涵盖知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观三个方面。课程内容包括深度学习的定义、核心原理及其发展历程，重点讲解了CNN、RNN、Transformer、GAN四种常见模型的结构、原理、特性和应用场景，同时深入探讨了模型训练中的损失函数、优化算法、评估指标及深度学习框架的作用。教学重难点在于模型的核心原理、结构特点、训练关键要素及复杂机制的理解。教学方法采用讲授法、演示法和讨论法相结合的方式，通过实例展示、模型结构讲解、案例讨论等环节，使学生能够系统掌握深度学习的相关知识，并培养其逻辑思维、归纳总结及实际问题解决能力。最后通过课堂讨论、总结归纳和课后作业巩固所学知识。
适合人群：对深度学习感兴趣的高校学生、研究人员及从业者。
使用场景及目标：①适用于高校课堂教学或企业内部培训；②帮助学生掌握深度学习基础知识、模型原理和训练优化方法；③培养学生将理论知识应用于实际问题解决的能力。
其他说明：教学过程中应密切关注学生的理解情况，适时调整教学节奏，建议增加实践环节以加深学生对知识的理解和应用能力。
2025-04-17
【深度学习教育】卷积神经网络（CNN）教学设计：原理、结构与应用实例讲解
内容概要：本文档是关于卷积神经网络（CNN）的教案，旨在帮助学生全面了解CNN的定义、结构、原理及其应用。首先明确教学目标，包括知识技能、过程方法和情感态度三个层面的目标设定。接着确定了教学的重点和难点，如卷积层、池化层和全连接层的原理及训练优化方法等，并指出卷积操作中的局部感知和权值共享机制为教学难点。教学方法上采用讲授、演示和讨论相结合的方式，确保理论与实践相结合。教学过程分为课程导入、知识讲解、课堂讨论、总结归纳和课后作业五个部分，通过具体实例和互动讨论加深学生对CNN的理解。最后布置课后作业以巩固所学知识，并提供进一步学习的资源推荐。
适合人群：对深度学习和计算机视觉感兴趣的高校学生或初学者，尤其是希望深入了解卷积神经网络的人群。
使用场景及目标：①适用于高校课堂教学或个人自学；②帮助学习者掌握CNN的基本概念、工作原理及训练优化技巧；③培养学习者的逻辑思维能力和解决实际问题的能力。
其他说明：建议学习者在学习过程中积极参与课堂讨论和实践操作，同时参考提供的学习资料进行拓展学习，以更好地理解和应用卷积神经网络的知识。
2025-04-17
空空如也
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