本资源分为8个单独的PDF文档，囊括了斯坦福大学Boyd教授所开设的凸优化课程（EE364a）的所有课后习题解答。这些习题一部分来自于Boyd所著的凸优化一书，一部分来自于数值优化、机器学习、统计拟合等工程领域，同时配有大量的Matlab实验和代码，可以帮助读者快速入门优化领域。建议读者配合EE364a的公开课一起学习。
2019-12-21 19:36:02
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Verilog HDL高级数字设计（第二版）课后作业Verilog代码，很全的资料哦！
2019-12-21 19:23:20
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吴恩达老师 深度学习课程
第一课 神经网络和深度学习
第二周神经网络基础 编程作业 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）
注：底部附带datasets和lr_utils 资源文件
2019-12-21 18:55:22
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吴恩达老师的深度学习课程的第一部分——神经网络与深度学习的课后作业，四周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。
2019-12-21 18:49:27
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