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将向量下标为偶数的分量 (x2,x4,…)(x_2, x_4, …)(x2​,x4​,…) 累加, 写出相应表达式.∑i%2=0xi\sum_{i\%2=0} x_i∑i%2=0​xi​累加习题：求 1! + 2! + 3! + …\dots… + 20! 。∑i=120i!\sum_{i=1}^{20}i!i=1∑20​i!int sum = 0;int t = 1;for(int i = 1; i < 21; i++){ t *= i; sum += t;}输出.

粗糙集  粗糙集是用来表示不确定集合的一种数学方法，在精确集中设集合 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}\mathbf{X} = \{x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7\}X={x1​,x2​,x3​,x4​,x5​,x6​,x7​}，从 x1−x7x_1 - x_7x1​−x7​ 都确定是集合 X\mathbf{X}X 中的元素。但是在粗糙集中无法确定某些元素是否一定属于这个集合，它可能属于也可能不属于。为了表达这个不确定的集合，我们可以用粗糙集来对于不确定

  作为计算机专业的学生，正儿八经看的第一篇论文怎么也想不到是一篇数学类论文PDE（Beck C , Weinan E , , Jentzen A . Machine learning approximation algorithms for high-dimensional fully nonlinear partial differential equations and second-order backward stochastic differential equations[J]. Jour

smale实验室属于西南石油大学（SWPU）机器学习研究中心，由闵帆教授带领。“smale”中 “s” 表示西南石油大学，“male” 是机器学习英文 “machine leaning” 简称。该实验室（PS：红包实验室）主要研究机器学习与人工智能，主要分为以下六个大致方向。一、主动学习（Active Learning）代表老师：汪敏。一个十分温柔的小姐姐。我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类效果越好。但是现实生活的很多场景，标记样本获取是比较困难的，这需要领域内的