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:

CS 294-112作业（2017年秋季提供） 这是我为做作业的github（于2017年秋季提供）。 我远程讲授了这门课程（使用讲义和视频），并实施了作业的编码部分。 以下是我为每个作业分配的内容简介。 免责声明：此代码仅用于教育目的。 参加本课程当前迭代的学生应避免复制此代码，因为这会破坏学术诚信并妨碍他们自己的教育。 依存关系 Gym 0.9.5用于作业3。 请注意，在本课程中，其中一些依赖项尚未发布。 此外，已修改了入门代码，以反映OpenAI Gym文档中的更改。 作业1 到目前为止，该课程涵盖了更基本的监督学习。 我实现了BC（行为克隆）和DAgger（数据集聚合），这（略有改善）了结果。 我还尝试了各种超参数。 作业2 我实现了策略梯度算法，并在各种环境下进行了一些测试。 我玩了超参数，发现我的实现使代理的奖励收敛到理论值。 我还实施了GAE（广义优势估算）并比