伯克利大学的CS61B课程是一门深入教授Java编程的课程，专注于数据结构、算法和面向对象编程。"CS61B_skeleton_sp18"是这门课程春季2018学期的课程骨架代码，为学生提供了一个基础框架，以便他们能够在其中添加自己的代码，完成课后作业和项目。 在Java编程中，骨架代码通常包含了一些基本的类、方法和结构，用于指导学生如何组织代码，理解课程中涉及的概念。这个压缩包中的"CS61B_skeleton_sp18-master"可能包含了以下几方面的知识点： 1. **数据结构**：CS61B课程会涵盖多种数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。骨架代码可能包含了这些数据结构的实现，帮助学生理解它们的工作原理和操作方式。 2. **算法**：课程会涉及排序（如快速排序、归并排序）、搜索（如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索）等算法。骨架代码中可能会有这些算法的模板，供学生学习和应用。 3. **面向对象编程**：Java是面向对象的语言，骨架代码会展示如何定义类、对象，以及如何使用继承、封装和多态性。学生可以通过骨架代码了解如何设计和实现具有复杂关系的对象模型。 4. **异常处理**：Java强调异常处理，骨架代码可能包含了如何使用try-catch语句来捕获和处理程序运行时可能出现的错误。 5. **I/O与文件操作**：课程可能会涉及到读写文件，骨架代码可能包含示例，演示如何使用Java的File、Scanner和PrintWriter等类进行输入输出操作。 6. **集合框架**：Java的集合框架包括ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等，骨架代码可能展示了如何有效地使用这些集合类来存储和操作数据。 7. **递归与函数式编程**：CS61B可能讲解了递归算法和函数式编程思想，骨架代码中可能包含递归函数的实例，以及对Stream API的使用。 8. **多线程**：Java支持并发编程，骨架代码可能涉及Thread类、Runnable接口以及并发工具类的使用，帮助学生理解如何编写多线程程序。 9. **单元测试**：良好的编程实践包括编写单元测试，骨架代码可能会包含JUnit测试用例，教导学生如何验证代码的正确性。 10. **设计模式**：虽然可能不会深入，但骨架代码可能包含了一些常见的设计模式，如工厂模式、单例模式、观察者模式等，以提高代码的可维护性和可扩展性。 通过研究和扩展这些骨架代码，学生不仅能掌握Java编程的基本技能，还能提升问题解决能力和软件工程实践。这个压缩包对于CS61B的学习者来说，无疑是一个宝贵的资源，帮助他们在实践中学习和巩固课程内容。

伯克利计算机学科必学课程,从零开始培养计算机思维和软件工程思想.非常实用,非常棒的文档

伯克利数学问题集].Berkeley.Problems.in.Mathematics,.3ed.(Problem.Books.in.Mathematics).(Paulo.N.de.Souza,.Jorge-Nuno.Silva)

许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起 作　者： 佩捷 著 出版时间：2014 丛编项： 《数学中的小问题大定理》丛书 内容简介 《许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起》系统地介绍了许瓦兹引理、保角映射以及复函数的逼近，并且着重地介绍了Caratheodory和Kobayashi度量及其在复分析中的应用。论述深入浅出，简明生动，读后有益于提高数学修养，开阔知识视野。《许瓦兹引理：从一道加利福尼亚大学伯克利分校数学系博士生试题谈起》可供从事这一数学分支相关学科的数学工作者、大学生以及数学爱好者研读。 目录 1 几道数学竞赛培训题 2 保角映射 3 一道西德竞赛题 4 Schwarz引理 5 同时代的两位Schwarz 6 一个伯克利问题 7 中国大学生夏令营试题 8 与非欧几何的联系 9 与多复变函数论的联系 10 复函数的逼近 11 与插值问题的联系 12 Caratheodory和Kobayashi度量及其在复分析中的应用 1 序言 2 单值化定理 3 源自于Schwarz引理和Schwarz-Pick引理的推动 4 关于小林度量的基本事实 5 关于Caratheodory度量的一些基本事实 6 小林度量和Caratheodory度量的比较 13 陆启铿论Schwarz引理 附录 线性变换与罗巴切夫斯基几何 1 罗巴切夫斯基几何在圆上的欧几里得图像 2 给定附标的两点间的非欧距离的计算法 3 非欧几里得圆周 4 曲线的非欧长度 5 非欧几里得面积 6 远环 7 超环 8 罗巴切夫斯基几何在平面上的欧几里得图像 参考文献 编辑手记

成为一名气候科学家是多么激动人心的时刻。 鉴于最近由科克兄弟资助的伯克利地球表面温度（BEST）研究的透明性，我想看看它们的结果，并将其与NASA戈达德太空研究所（GISS）和美国提供的温度历史进行比较国家海洋和大气管理局（NOAA）国家气候数据中心（NCDC）。 结果是以下三个 MATLAB 函数，它们从三个机构获取全球平均地表温度： [best_temp,best_dates,best_temp_unc] = best_tavg(start_date,end_date,moving_average) [giss_temp，giss_dates] = giss_tavg（开始日期，结束日期，移动平均值） [noaa_temp,noaa_dates] = noaa_tavg(start_date,end_date,moving_average) 输出变量是温度数据的向量，相应的日期，

ml_cheatsheet 加州大学伯克利分校 CS189/289 备忘单

美国伯克利著名结构抗震分析程序drain2DX的源代码，可以进行框架结构的非线性分析，非常好

note0主要是对数学符号和集合的回顾

berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习

matlab整理代码加州大学伯克利分校的Lumerical伴随优化软件 此处的新Python实现：带有docs 我强烈建议您使用python版本，从现在开始我将支持该版本。 介绍 这是用于Lumerical FDTD的连续伴随优化方法的matlab实现。 此代码由Eli Yablonovitch教授小组的学生于2008年至2013年在加州大学伯克利分校的EECS部门开发。 它根据MIT许可证分发。 此处的代码演示： 从事过以下代码的研究生： 欧文·米勒（Owen Miller） 萨玛斯·巴尔加瓦（Samarth Bhargava） 维迪亚·加纳帕蒂（Vidya Ganapati） 克里斯托弗·拉劳·卡拉利 一些资源 论文： - Owen Miller: Photonic Design: From Fundamental Solar Cell Physics to Computational Inverse Design http://optoelectronics.eecs.berkeley.edu/ThesisOwenMiller.pdf - Samarth Bhargava: