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树：二叉树：二叉树的遍历二叉树遍历的时间复杂度思考 树： 节点的高度=节点到叶子节点的最长路径（边数） 节点的深度=根节点到这个节点所经历的边的个数 节点的层数=节点的深度 + 1 树的高度=根节点的高度 二叉树： 1，二叉树，每个节点最多有两个叉，即两个子节点，分布是左子节点和右子节点。
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课程章节 在课程章节编辑⻚，教师可以管理章节结构，本课程中的学⽣可在学⽣端浏览章节进⾏学习；学⽣也可在线播放观看。 教师可以选择新增章节，填写章节名称，创建课程的章节。 图1 新增章节 章节下可新增⼩节，上传⽂档、视频、⽂本、作业、实验等。 图2 章节内容上传 ⽂档：⽀持上传Word、PPT等⽂本格式内容。
最近重新学习了一下C语言教学视频看了看，把一些知识点细节记录一下。 指针： 一种特殊的变量 指针是C语言中的变量 ，指针专用于保存程序元素的内存地址 可使用 * 操作符 通过指针访问程序元素本身 指针也有类型 ， 指针类型由 数据类型 + * 构成 指针是变量，因此赋值时必须保证类型相同
注意 ∶ 类选择器、属性选择器、伪类选择器，权重为10。 CSS3给我们新增了选择器，可以更加便捷，更加自由的选择目标元素。 属性选择器 结构伪类选择器 伪元素选择器 1. 属性选择器 属性选择器可以根据元素特定属性的来选择元素。这样就可以不用借助于类或者id选择器。 <
训练误差的大小，对判断给定的问题是不是一个容易学习的问题是有意义的，但本质上不重要。测试误差反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，是学习中的重要概念。显然，给定两种学习方法，测试误差小的方法具有更好的预测能力，是更有效的方法。 通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力。 当
一、一些符号 反斜杠 C语言的转义字符（\）主要用于标识无回显字符，也可用于表示常规字符 #include <stdio.h> int main() { char enter = '\n'; // 换行 char* p = "\141\t\x62";
将其传递给学习算法。在本章和下一章的示例中，我们将处理存储在本地硬盘上的文件，并会为提取数据流准备相应的Python代码。我们不使用无意义的数据集，但也不会用太多数据进行测试和演示。2.2.1 处理真实数据集1987年加州大学欧文分校(UCI)就开始建立UCI机器学习库，这是一个
前言 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 背景 Mask R-CNN是一个灵
学习能力 这是最根本，也是最难以提升的一条标准，一个可以自动成长、但数据量很小（能够回答的问题较少）的机器人显然是比一个不能自动成长、但数据量庞大（能够回答的问题较多）实用。机器人的本质是帮助人类，减少人类在各个领域的劳动量，如果一个机器人需要人工录入所有的知识，这本身就增加了人
点击并拖拽以移动 画【Python折线图】的一百个学习报告(三、设置全局 Label 颜色) 目录 画【Python折线图】的一百个学习报告(三、设置全局 Label 颜色) 前言 学习环境 探究目标 分析过程 实践过程 成果展示 总结 前言 &
要。通过网络将计算任务分布在云端或边缘设备上，可以减轻终端设备的计算负担，提高应用的运行效率和用户体验。7. 人工智能和机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在空间计算中扮演着重要角色，用于智能交互、内容生成、用户行为分析等方面。掌握AI和ML的基本原理和算法，对于开发高级空间计算应用非常有帮助。8
从Darknet53到Resnet18从经验来看，网络深度的增加，一般能学习到更多的特征，获得更好的性能，但实践发现随着网络加深，深度网络出现退化，准确度饱和甚至下降，比如56层的网络效果可能比18层的网络更差，但这并不是过拟合造成的，因为网络的训练误差依然很高，这使得深度网络训练遇到了难题，性能无法通
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》和《征服C指针》，《C和指针》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 指针如何阅读，非常重要，实习项目中经常使用 左右法则：
使用场景 Classroom实现教学课程搭建 教师创建考试检验学习成果 学生完成课程学习 学生完成老师布置的考试
摘要 之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总
采用AI分类分割技术，对产品缺陷进行定位和分类 • 采用工业视觉成像系统，进行专业稳定成像 • 采用AI装配检查技术，对产品装配进行有无、对错、正反进行检测 • 深度学习模型：使用神经网络算法，进行缺陷检测和分类 • 多模态融合：结合图像的灰度分布模型和多种图像处理技术，实现缺陷的准确识别和分级 • 采用工业视觉成像系统，进行专业稳定成像
build simple, reliable, and efficient software.- golang.org跟随golang官网教程，学习Go语言基础知识 - 流程控制语句，参考链接https://tour.go-zh.org/list。Let's go!For循环Go 只有一种循环结构：for
的网络，后面三种网络都是在其基础上不断加深，不断加宽得到的。可以通过学习Yolov5s整体的网络结构图，从而对Yolov5系列的网络结构图有比较清晰的认识。 yolov5的网络结构图可以用红框分为输入端、Backbone、Neck、Predictio
之一。大模型是指模型参数数量超过千万、甚至亿级别的深度学习模型。这些模型具有强大的计算能力和学习能力，可以处理更加复杂、细致的任务，并且能够自我学习和不断优化。大模型技术的背景源于深度学习算法的不断发展。在过去的几年中，深度学习算法已经取得了巨大的成功，尤其是在图像、语音和自然语
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