本人复试所用，希望对大家有所帮助。 博客链接 https://blog.csdn.net/qq_43369776/article/details/123482738

宁波大学考研复试电子科学与技术复试材料

94~04年的考研英语真题及详细解析 2003 Text 1 　　Wild Bill Donovan would have loved the Internet. The American spymaster who built the Office of Strategic Services in the World War Ⅱ and later laid the roots for the CIA was fascinated with information. Donovan believed in using whatever tools came to hand in the "great game" of espionage — spying as a "profession". These days the Net, which has already re-made such everyday pastimes as buying books and sending mail, is reshaping Donovan's vocation as well.

本资源包括近6年南京航空航天大学所出的所有考研试题，题目经典，且有解答

2．1．2浅层学习和深度学习 机器学习的历史阶段的划分可谓仁者见仁智者见智，从不同的角度可以划分为不同 的阶段。按机器学习模型的层次结构来划分，20世纪80年代至今，机器学习的发展可 以说经历了两个阶段：浅层学习(shallow le锄ing)和深度学习(deep leaming)【27】。 大多数传统的机器学习和信号处理技术，都是利用浅层结构的架构‘301。例如高斯混 合模型(GMMs)、线性或非线性动力系统、条件随机场(CRFs)、最大熵(MaXEnt) 模型、支持向量机(SVMs)、Logistic回归、核回归、多层感知机(MLPs)等等都是 浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换，可以看成是具有一层隐含 层或者没有隐含层的结构。浅层结构在解决一些简单的或者受限的问题中显示出了有效 性，但由于其有限的建模和表征能力，在处理更为复杂的实际的应用时，如人的语音、 自然的声音和语言、自然图像和视觉场景这些自然信号时非常困难。 深度网络，是含有多个隐含层结构的网络。通过引入深度网络，我们可以通过学习 一种深层的非线性网络，来实现复杂函数的逼近，从而计算更为复杂的输入特征【311。由 于每一个隐含层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度网络拥有比浅层网络更 为优异的表达能力，例如可以通过学习得到更为复杂的函数关系，并且表现出了从少数 样本中学习数据的本质特征的能力。 深度网络最主要的优点在于，它能用更加简单的方式来表示比传统浅层网络大得多 的函数集合，而多层的优势是可以利用较少的参数来表示复杂的函数关系。如图所示， 要表达结构复杂的函数蛔(伽《唧(s加3(x))))，用传统的单层结构很难简洁地表示，而 用多隐含层的深层结构，可以用较少的参数表示较为复杂的函数，用多层的简单结构 s伽(工)，x3，e。，cDs(x)，抛(x)来表示上述复杂函数容易很多。 12 zkq 20150924 万方数据

考研浙江理工大学数据结构资料，内含内部复习题及答案、数据结构1800题完整版含答案、数据结构PPT完整版、严蔚敏《数据结构》（C语言版）笔记和习题（含考研真题）详解、浙江理工大学数据结构复习笔记、浙江理工大学数据结构复习提纲、浙江理工大学数据结构复习整理、浙江理工大学数据结构归纳要点、浙江理工大学数据结构练习题(含答案)、浙江理工大学数据结构模拟题及答案、浙江理工大学数据结构习题及答案、浙江理工大学数据结构与算法期末样卷

北京邮电大学是一所通信计算机特色学校，本资料用于考研复试。

该资源为2011-2020年西华师范大学333教育综合考研真题，资源高清无水印哦！ 该资源为2011-2020年西华师范大学333教育综合考研真题，资源高清无水印哦！

该资源为2010-2020年考研英语二真题及答案，资源高清无水印哦！ 该资源为2010-2020年考研英语二真题及答案，资源高清无水印哦！ 该资源为2010-2020年考研英语二真题及答案，资源高清无水印哦！

历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集；历年南京大学计算机考研复试编译原理题集