2022秋季信息安全实验3

本课程为计算机应用学科研究生的专业核心课程。本课程讲授和讨论计算机算法前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有算法分析技术、分治法、动态规划法、贪心法、线性规划的单纯形法和对偶法、网络流、多项式归约、NP难问题、近似算法、随机算法、参数化算法和树分解、启发式方法（局部搜索）等。 通过本课程的学习，希望学生能了解计算机算法前沿研究领域，了解算法设计与分析的最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生三个方面的能力，即将实际问题抽象成算法问题的建模能力、观察问题特性并相应设计算法的能力，以及分析算法性能的能力。

2018网龙java笔试题 1 准备计划 1.1 目标 工作准备找与大数据处理有关的职位，研究生期间基本上做的也是相关工作。为此需要数量掌握的技能如上面目录中的内容。其中深度学习和区块链仅作为兴趣了解。本文部分内容引用了另一位作者在Github上整理的复习内容，更加全面，对此表示特别感谢！ 2 内容 2.1 算法 企业笔试题目 2.2 操作系统 2.3 计算机网络 2.4 Java Java基础 设计模式 面试 2.5 项目 分布式 其他 2.6 工具 docker 2.7 深度学习 卷积特征图大小计算方式 公式 ( input_size + 2*padding - kernel_size ) / stride = output_size 题目 输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为： 卷积向下取整，池化向上取整。

MIT 6.S081操作系统2020秋季 课程网页： : 我们在课程中实施实验室实验。 我们还将实现讲义中的一些示例 以及讲座视频。 当文件来自分配时，文件名与分配中的文件名相同。 当它们是示例时，我们使用“ example_xxx”。

国科大数值分析2021秋季作业代码

matlab代码循环运行预测电池寿命 注意：请与Richard Braatz教授联系，以访问与Nature Energy论文相关联的代码存储库（具有学术许可）。 该存储库与《自然能源》论文无关。 该存储库包含有关我们的电池寿命早期预测工作的代码。 功能是在MATLAB中生成的，而机器学习是在python中执行的。 请参阅参考资料，以获得该分析的最新版本。 我们的关键脚本和功能总结如下： MATLAB代码： featuregeneration.m ：生成从电池数据集中提取的大量特征，并将其导出到csvs。 此功能以10为增量循环20至100。 Python代码： ElasticNet.py ：使用scikit-learn中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。 该模块自动执行5倍交叉验证，以选择alpha和l-1比率超参数的最佳值。 对于每个使用的初始周期数（20到100，以10为步长），分别对超参数进行了优化。 保存经过训练的模型，以便将其用于测试。 RandomForest.py ：使用scikit-learn中的RandomForestRegressor模块。 对于每个

适合大学生，人工智能导论课作业

多媒体技术第一次作业 1.[单选题]DVD中的电影数据是采用哪一个算法编码的？ B：MPEG-2 2.[单选题]一般说来，要求声音的质量越高，则 C：量化级数越低和采样频率越高 3.[单选题] 我国的电视系统采用PAL制式，其彩色空间是 C：YUV 4.[单选题]下面哪项属于多媒体范畴？ A：交互式视频游戏 5.[单选题]多媒体技术中的媒体指的是 A：感觉媒 6.[单选题]mp3采用了哪个标准进行数据压缩？ A：MPEG-1 7.[单选题]下列哪项是语音编码 A：G.728 8.[单选题] 下列彩色空间模型中，最适合用来作图像处理的是 B：HSI彩色空间 9.[单选题]下列常用于视频通信的压缩编码方法是 C：MPEG-4 10.[单选题]下列不属于多媒体技术特点的是 D：分布性 11.[单选题]静态图象的压缩要消除 A：空间冗余 12.[单选题]一首音乐有4种格式的文件，你认为数据量最小的是 B：.mid 13.[单选题]Winrar文件压缩属于 B：可逆编码 一、对字符串abcabacdbce进行Huffman编码，将之编码成二进制串，并计算平均码长。 （提示：首先要统计各个符号的概

2012年秋季学期《C语言程序设计》作业2012-7-6 18-40-30

matlab条纹代码Matlab填充的ALS（交替最小二乘） 介绍 这是清华大学统计信号处理（2017-2018，秋季）课程的课程。 该算法可用于拟合稀疏矩阵。 进行预测很有用。 假设用户从未给电影《教父》打分，但根据他在其他类似电影（如《美国往事》）中的历史得分，我们可以大致预测出他对这部电影的态度。 之后，可以提出一些个人建议。 参见以获取更多详细信息，包括数学推导。 训练套 训练集位于./Code/data_train.mat ，其中包含90000行的分数记录。 这是一个名为data_train的90000 * 3矩阵，我们使用它生成943 * 1682（943个用户在1682个对象上的得分记录，大多数记录为空）矩阵M data_train每一行都是一条记录，格式为[row, col, score] 。 例如， dara_train(1,:)=[1, 370, 15.1310]表示第一个用户在第370个对象上获得了15.1310分，因此M(1,370) = 15.1310 数据条带化 在项目中，我们需要将数据集分为两部分。 第一部分包含80000条记录以进行训练，第二部分包含10