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加州大学圣地亚哥分校和美国国立研究大学高等经济学院提供的数据结构和算法专业 这种专业化的内容，可以发现的coursera 请注意，以python语言提供了针对不同问题的解决方案，因此.py文件和.ipynb文件中提供了完整的解决方案。 cpp和java文件只是Coursera提供的入门文件。 本课程的内容，可以发现的coursera 第一周：编程挑战 第2周：Algorithmic_warmup 第三周：贪婪算法 第四周：分而治之 第5周：动态编程1 第六周：动态编程2 关于注意事项 本课程的内容，可以发现的coursera 第一周：基本数据结构 第二周：摊销分析 第3周：优先级队列和不交

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hmm模型matlab代码概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件夹中。 概率堆栈 MATLAB代码'construct_hmm_stack'使用摘要文件中列出的内核构造概率堆栈。 为了构建一个概

内眼深度学习 总览 这是一个深度学习工具箱，用于在医学图像（或更常见的是3D图像）上训练模型。 它与Azure中的云计算无缝集成。 在建模方面，此工具箱支持 细分模型 分类和回归模型 序列模型 分类，回归和序列模型可以仅将图像作为输入，或者将图像和非成像数据的组合作为输入来构建。 这支持了医疗数据的典型用例，在这些用例中，除了图像之外，还经常可以使用测量，生物标记或患者特征。 在用户方面，该工具箱专注于使机器学习团队能够实现更多目标。 它是云计算第一，并依靠来执行，簿记和可视化。 两者合计，得出： 可追溯性：AzureML保留已执行的所有实验的完整记录，包括代码快照。 标签会自动添加到实验中，以后可以帮助过滤和查找旧实验。 透明度：所有团队成员都可以访问彼此的实验和结果。 重现性：使用相同代码和数据的两次模型训练运行将得出完全相同的指标。 所有随机性源（例如多线程）均受到控制。 降低成本：使用AzureML，在开始培训工作时就请求所有计算（虚拟机，VM），并在最后释放它们。 闲置的虚拟机不会产生成本。 此外，Azure低优先级节点可用于进一步降低成本（便宜多达80％）。

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