SICP 第五章 学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-22 19:41:20 发布
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本篇笔记记录了SICP第五章的学习过程，从最初接触Lisp的兴奋到深入理解2、3章的内容，再到面对4、5章挑战的解脱感。作者分享了学习旅程的心得体会。

至此，SICP 第五章 学习笔记 更新完毕。
终于完了，，一开始是兴奋地接触到Lisp，看得最爽的是2,3章，到4,5章感觉不太能看下去了，，终于看完有一点解脱感。。。

SICP学习小结
无名氏
04-13 3495
我一开始在看CSAPP，刚看完第一章，然后看见知乎上萧井陌发表的关于编程入门的新文章。他的推荐是先掌握一门语言比如Python然后看SICP，接着才是CSAPP。我查了一下发现只有400多页，就打算20天看完这本书，结果一不小心用了40天。虽然是一门入门书，但发现这本书讲的内容真不少。我读第一遍的时候还是想着赶进度，看完一章后对照着SICP解题集做一遍习题。到了第四章后就是单纯得看书了。发现到后面越
SICP第三章学习笔记
无名氏
04-06 1098
第三章 模块化、对象和状态（Modularity, Objects, and State）     当我们需要模拟真实物理系统的程序时，我们可以采用基于被模拟的结构去设计程序的结构，这样，在需要针对系统中的新对象或者新活动扩充对应的计算模型时，能够不必对程序做全面的修改，而只需加入与这些对象或者动作相对应的新的符号对象。也就是说，只需在系统里的一些小局部工作。组织大型程序的方式会受到我们对于被模
SICP读书笔记--第五章:序列与协程
weixin_43618900的博客
11-01 332
前段时间偶然发现了github上有了SCIP in python的翻译版本, 想起来之前还有最后一章没整明白就去看了一波, 收获很大, 在这整理一下
PRML读书笔记－我对机器学习的认识
Richard_More的博客
10-08 6474
最近有时间把Christopher M Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）温习了一遍，这本书可以说是机器学习的经典学习之作。以前在上机器学习这么课的时候，很多细节还没联系到，结果在读论文中就显得捉襟见肘。本文打算理清楚这本书的脉络，也顺便为学习机器学习的人打下一个学习路线图。 1. 排除两块内容 现排除第五章的
老赵书托（2）：计算机程序的构造与解释
weixin_34033624的博客
07-15 170
我要推荐的第一本书便是大名鼎鼎的《Structure and Interpretation of Computer Programs》，在国内可以买到中译版，即机械工业出版社的《计算机程序的构造与解释》。 抽象 豪不夸张地说，这是一本影响了好几代程序员的书。自从上世纪80年代MIT开始使用这本书作为教材开始，它使用Lisp语言——直到前两年才被Python取代，但是使用哪本教材不得而知，由这...
Structure And Interpretation Of Computer Programs （SICP)
the growth of Nick
09-27 223
下面的过程处理变量赋值，它调用eval找出需要赋的值，将变量和得到的值传给过程set-variable-value!，将有关的值安置到指定环境里env)'ok)env)'ok)
Sicp第1章学习总结
Move_now的博客
01-19 728
这个博客仅仅记录了学了一定阶段写下的看法和总结，如果有错误的地方请指正，大家一起学习交流，毕竟巫书还是比较抽象的。。。。。 先安利一个不会的习题我就去看答案的地方,里面也给出了测试代码的环境。http://sicp.readthedocs.io/en/latest/index.html第一章 构造过程抽象第1章主要是介绍了lisp基本的语法和怎样一步一步把一些过程抽象出来，主要是以一些常见的数学问
SICP-计算机课后习题资源
04-24
5. 《Chap1》、《Chap2》、《Chap3》、《Chap4》这些文件显然是按照书的章节划分的，分别对应SICP的第一章到第四章的习题解答和学习笔记。每一章节都深入探讨了不同的编程概念，从基本的编程构造到更复杂的程序设计...
Johnson的SICP读书笔记第一篇:构造过程抽象
li2636733583的博客
07-22 1079
构造过程抽象 Is it possible that software is not like anything else，that it is meant to be discarded: that the whole point is to see it as a soap bubble？ -Alan J.Perlis 计算过程抽象(Building Abstractions with Procedures) Procedure is some kind of magic.When we are d
C开发者眼中的SICP学习
专注于移动互联网
10-25 1665
SICP笔记
第一性原理视角下的程序员学习路径优化策略
AI天才研究院
05-22 989
在技术快速迭代的软件开发领域，程序员面临年均30%以上的技术知识更新压力。如何穿透技术表象识别底层不变量怎样建立可迁移的知识结构化体系如何设计科学的实践验证反馈机制怎样量化评估学习投入产出比研究范围涵盖认知科学理论应用、软件工程原理解析、具体编程技术学习路径设计，适用于从初级到资深的全阶段开发者。理论奠基：解析第一性原理在技术学习中的应用模型认知建模：构建基于脑科学的高效学习机制实践框架：设计可落地的三段式学习实施路径量化评估：建立学习效果的科学测评体系。
ADSL或内网用户做个人服务器的几种选择
08-15 1402
1、用www.vicp.net的花生壳特点：ADSL用户很方便，但是内网用户需要做端口映射。支持WWW、FTP等服务器，功能很全。免费！2、用www.comexe.cn的动态域名特点：功能还是不错的，对内网用户支持的很好，并且内置防火墙。美中不足的就是收费。呵呵3、用www.myshow.cn的服务器特点：支持HTM、ASP，并且内置相册、麦秀论坛、动网BBS、网络硬盘等工具，
为什么SICP要讨论那么多的初等数学
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04-04 521
谈论/教授「软件工程」的一大难点在于它太过抽象，你必须辅之以相应的代码，才能较为清楚的表述某一条软件工程的原则。 （抽象不仅导致读者对概念难以把握，更糟糕的是，抽象能够从多个角度被理解。如果不辅之以实际的例子，你的的理解可能会变成误解。这就是为什么教材需要大量实例的原因。而很多大牛的书之所以难读就在于例子太少，导致不得不先消化概念的抽象，再把误解变为正解。） 筛选合适的例子可并不是一件容易的事情...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
SICP第一章习题解答详解
数据对象在程序设计中非常重要，SICP第一章可能会讨论如何组合基本数据构造复合数据，例如对点、矩形等复合数据的定义和操作。 6. 函数作为参数（Higher-order Functions） SICP强调函数是一种值，可以作为参数传递...
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