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MARKDOWN 数学符号
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大数据预备知识-数学基础
Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍数据挖掘中所用到的基本数学知识，包括矩阵与线性代数、概率论与数理统计、信息熵和基尼系数，最后介绍了无约束最优化、约束最优化及应用。学完本课内容后您将能够掌握与数据挖掘相关的数学基础，为后面的数据挖掘算法学习奠定基础。
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5.5 广义表的递归算法
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调整法、贪心
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卷积神经网络(CNN)反向传播算法
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如何从数学公式的角度优化算子精度
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Numpy中数组和矩阵操作的数学函数（1）
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Numpy中数组和矩阵操作的数学函数（2）
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前置机器学习（一）：数学符号及希腊字母
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《Kotlin核心编程》 ——1.2.3 简单却不容易
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【有奖征文 第12期】这次高斯不是数学家
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【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 )
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数学竟然可以这样学，用Python魔法突破数学结界！
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C++源码包含math.h导致数学函数重定义
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原因：C++库中实现了部分数学函数库，并在头文件中进行了using 引用，导致与Huawei LiteOS系统C库中的定义冲突了。解决方案：C++源码math.h的包含修改为cmath，即“#include
”修改为 “#include ”。 来自：帮助中心 -
字符串全排列（精讲）
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为什么保护云安全是一个数学问题
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【武汉HDZ】Python算法--常用降维方法-机器学习数学预备知识
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学习数学挺好的
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【数学建模】整数规划
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AI数学基础之高等数学——华为AI学习笔记2
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数学常见模型总结
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