这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机科学』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： PL Fundamentals（PL基础知识） Data Structures & Algorithms（数据结构和算法） Bit Manipulations（位操作） Time/Space Complexity（时间/空间复杂度）

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开，包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术，然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术，但对它们进行了更复杂的处理。 ◉ 目录： 贪婪算法和局部搜索 舍入数据和动态编程 线性程序和确定性舍入 线性程序的随机抽样和随机舍入 半定约程序的随机舍入 原始二元法 多路切割问题 随机抽样、优先抽样 心数估计 多数据集的总结 有序数据的总结 乘法权重 在线算法

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SwinTransformer算法原理解析

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大牛的讲义

近期，人工智能频上热搜：Facebook 直击现代人「今天穿什么」的痛点，推出 Fashion++，通过算法调整服装穿搭；美国作家安德鲁•卡普兰则将利用对话 AI 技术和数字助理设备在云上实现「永生」；ZAO 利用 deepfake 技术实现视频换脸，「以假乱真」……

数据集为猫狗数据集，数据集中猫狗图片大小不一致，可以自行来调整数据的大小以便模型可以训练学习。

人工智能实验八数码问题和罗马尼亚问题（含代码和完整实验报告） 本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对智能程序、智能算法等有比较深入的认识。 1.掌握人工智能中涉及的相关概念、算法。 2.熟悉人工智能中的知识表示方法； 3.熟悉盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 4.掌握问题表示、求解及编程实现。 掌握不同搜索策略的设计思想、步骤、性能。 1.在图1，3*3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空。 图1 2.如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态（图1左）到目标状态（图1右）。 可自行设计初始3.状态。目标状态为数字从小到大按顺时针排列。 4.分别用广度优先搜索策略、深度优先搜索策略和启发式搜索算法（A*算法）求解八数码问题；分析估价函数对启发式搜索算法的影响；探究各个搜索算法的特点。 自行设计一个新的启发式函数,并分析该函数的可采纳性和优势(与启发式函数定义为“Zerind到Bu