“线性代数”,同微积分一样,是高等数学中两大入门课程之一,不仅是一门非常好的数学课程,也是一门非常好的工具学科,在很多领域都有广泛的用途。它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。本课程讲述了矩阵理论及线性代数的基本知识,侧重于那些与其他学科相关的内容,包括方程组、向量空间、行列式、特征值、相似矩阵及正定矩阵。
2024-10-11 14:05:51 47.57MB 麻省理工 线性代数 学习笔记
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麻省理工MIT 版 ,SAP基础教程,总结了一些SAP的使用技巧,很有帮助
2024-01-24 17:34:25 2.46MB SAP 教程
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[麻省理工学院-算法导论].Introduction.to.Algorithms--PPT
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自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界(例如牛津,麻省理工学院)和工业界(例如Google,特斯拉)的极大兴趣。 但是,由于普遍的知识,我们发现直接实现全自动驾驶(SAE 5级)非常困难。 为了解决这个问题,深度模仿学习是一种有前途的解决方案,可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中,我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制(例如转向角,速度)。 我们使用了Udacity( )提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。
2023-03-02 16:47:03 14KB Python
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2014 年有 6,858 个案例 2014 年秋季有 6,858 个实验室
2022-11-08 00:16:38 161KB Python
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Introduction to Algorithms, Second Edition by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein ISBN:0262032937 The MIT Press © 2001 (1180 pages) A course in computer algorithms, suitable for use as a field reference for working software developers. Table of Contents Introduction to Algorithms, Second Edition Preface Part I - Foundations Chapter 1 - The Role of Algorithms in Computing Chapter 2 - Getting Started Chapter 3 - Growth of Functions Chapter 4 - Recurrences Chapter 5 - Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms Part II - Sorting and Order Statistics Chapter 6 - Heapsort Chapter 7 - Quicksort Chapter 8 - Sorting in Linear Time Chapter 9 - Medians and Order Statistics Part III - Data Structures Chapter 10 - Elementary Data Structures Chapter 11 - Hash Tables Chapter 12 - Binary Search Trees Chapter 13 - Red-Black Trees Chapter 14 - Augmenting Data Structures Part IV - Advanced Design and Analysis Techniques Chapter 15 - Dynamic Programming Chapter 16 - Greedy Algorithms Chapter 17 - Amortized Analysis Part V - Advanced Data Structures Chapter 18 - B-Trees Chapter 19 - Binomial Heaps Chapter 20 - Fibonacci Heaps Chapter 21 - Data Structures for Disjoint Sets Part VI - Graph Algorithms Chapter 22 - Elementary Graph Algorithms Chapter 23 - Minimum Spanning Trees Chapter 24 - Single-Source Shortest Paths Chapter 25 - All-Pairs Shortest Paths Chapter 26 - Maximum Flow Part VII - Selected Topics Chapter 27 - Sorting Networks Chapter 28 - Matrix Operations Chapter 29 - Linear Programming Chapter 30 - Polynomials and the FFT Chapter 31 - Number-Theoretic Algorithms Chapter 32 - String Matching Chapter 33 - Computational Geometry Chapter 34 - NP-Completeness Chapter 35 - Approximation Algorithms Part VIII - Appendix: Mathematical Background Appendix A - Summations Appendix B - Sets, Etc. Appendix C - Counting and Probability Bibliography Index List of Figures List of Corollaries List of Problems List of Exercises
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麻省理工学院公开课:计算机科学及编程导论 本课程共24集 翻译完 欢迎学习 讲师:Prof. Eric Grimson Prof. John Guttag - 麻省理工学院计算机科学与工程系的教授 - 里贾纳大数学和学物理学士、麻省理工学院数学博士学位 学院介绍:西卡罗来纳州大学成立于1889年,为北卡罗莱纳州西部地区提供高等教育和职业机会。自成立以来,WCU主要以文化,科学和教育为主。 课程介绍:这门课程适用于那些拥有很少或没有编程经验的学生,它致力于使学生理解计算机在解决问题中的作用,并且帮助学生,不论其专业,使他们对于能够完成有用的小程序的目标充满信心。
2022-09-21 15:01:01 1.5MB 计算机 麻省理工学院 MIT
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麻省理工大学matlab homework,代码+图+报告。里面还涉及到同心圆和奥运五环的绘制。
2022-06-09 13:05:46 1.04MB matlab
麻省理工--算法导论,书本后答案,考试试卷
2022-05-23 17:28:04 2.26MB 算法导论 麻省理工
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A.E Fitzgerald Charles Kingsley,Jr Stephen D.Umans 刘新正 苏少平 高琳等译
2022-05-19 17:44:18 9.54MB MIT 麻省理工 电机学
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