07 2019 档案
摘要：基础知识 语料库(corpus)：语料库有三点特征语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料，因此例句库通常不应算作语料库；语料库是承载语言知识的基础资源，但并不等于语言知识；真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。 北京大学语料库(http://icl.pku.edu.
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摘要：推荐系统 简介 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 前景 随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自
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摘要：加载sklearn中的人脸数据集 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 使用百度云下载该数据集，是个.tgz的压缩包 链接：https://pan.baidu.com/s/1eySjV
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摘要：常见函数 常函数: 一次函数: 二次函数: 幂函数: 指数函数:，a的取值范围为: a>0&a≠1 对数函数:, a的取值范围为: a>0&a≠1 对数的运算 指数的运算 导数 一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率，也可以认为是函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点的切
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摘要：1、编辑（Editing） Ctrl + Space 基本的代码完成（类、方法、属性）Ctrl + Alt + Space 快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息（在方法中调用参数） Ctrl + Q 快速查看文档 F1 外部文档 Shift +
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摘要：神经网络 深度学习（deep learning）是机器学习下的分支 它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换 构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一
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摘要：卷积神经网络CNN 卷积神经网络和普通神经网络非常相似：它们由具有学习权重和偏差的神经元组成。每个神经元接收一些输入，执行点积，并且可选地以非线性跟随它。 整个网络仍然表现出单一的可微分评分功能： 从一端的原始图像像素到另一个类的分数。 并且在最后（完全连接）层上它们仍然具有损失函数，并且我们为学习
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摘要：梯度下降 由于梯度下降法中负梯度方向作为变量的变化方向，所以有可能导 致最终求解的值是局部最优解，所以在使用梯度下降的时候，一般需 要进行一些调优策略： 学习率的选择： 学习率过大，表示每次迭代更新的时候变化比较大，有可能 会跳过最优解； 学习率过小，表示每次迭代更新的时候变化比较小，就会导 致迭代
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摘要：求矩阵的秩 设 ，已知r(A)=2，则参数x，y分别是 解：任意三阶子式=0，有二阶子式≠0，但是这些子式比较多，可以使用初等变换，因为初等变换不改变矩阵的秩，可以将矩阵通过初等行（列）变换，化为行阶梯矩阵，有几行不等于0，秩就是几。 行列式的转换 Am×nx=0只有零解 <=> r(A)=n 特别
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摘要：mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载，网址： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分：55000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。每一个MNIST数据单元有两部分组成：
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摘要：SoftMax回归 对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像，并给出它是每个数字的概率。 例如，我们的模型可能会看到一个九分之一的图片，80％的人肯定它是一个九，但是给它一个5％的几率是八分之一（因为顶级循环），并有一点概率所有
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摘要：最大期望算法 EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤，EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法。1983年，美国数
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摘要：上一篇开头说过1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的 即可: 证明: 一直我们的EM算法会极大化这个似然函数L, 问题得证.
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摘要：层次聚类（划分聚类） 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。 算法步骤 1.初始化的k个中心点 2.为每个样本根据距离分配类别 3.更新每个类别的中心点（更新为该类别的所有样本的均值
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摘要：接着是上一篇的apriori算法: FP Tree数据结构 为了减少I/O次数，FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据。这个数据结构包括三部分，如下图所示 第一部分是一个项头表。里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。 比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第
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摘要：关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据
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摘要：首先这里有百度云的数据集供大家下载:(官网太慢了) 链接：https://pan.baidu.com/s/1G0MxZIGSK_DyZTcuNbxraQ 提取码：ui51 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 然后奉献代码 找到cifar文件夹下面的二进制文件: 然后对每次的文件进行批
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摘要：回到上一篇文件的读取分这么几步: 图像基本概念 在图像数字化表示当中，分为黑白和彩色两种。在数字化表示图片的时候，有三个因素。分别是图片的长、图片的宽、图片的颜色通道数。那么黑白图片的颜色通道数为1，它只需要一个数字就可以表示一个像素位；而彩色照片就不一样了，它有三个颜色通道，分别为RGB，通过三个
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摘要：小数量数据读取 这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集: 1,储存在常数中 2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值 使用常量 使用变量的方式，您就需要在数据流图建立后初始化这个变量。 设定trainable=False 防止后面被数据流图给改变,也就是不会在训练的时候更新它的值。 设定co
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摘要：线程和队列 在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。 为了感受一下队列，让我们来看一个简单的例子。我们先创建一个“先入先出”的队列（FIFOQueue），并将其内部所有元素初始化为零。然后，我们构建一个TensorFlow图，它从队列前端取走一个元素，加上1之后，放回队列的后
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摘要：模型的保存 tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) •var_list:指定将要保存和还原的变量。它可以作为一个 dict或一个列表传递. •max_to_keep：指示要保留的最近检查点文件的最大数量。 创建新文件时，会删除较旧的文件。如果无或0，则
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摘要：可视化Tensorboard •数据序列化-events文件 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行 •tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorflow/summary/test/',graph= default_graph) 返回fil
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摘要：变量 存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析是被加载。 Variable类 要点 1、转换静态形状的时候，1
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摘要：张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.其实张量更代表的就是一种多位数组。 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同
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摘要：深度学习： 转换编程的思维(和传统的机器学习的编程方式不太一样) 测试链接 TensorFlow的安装 CPU版本： 只支持程序在CPU上计算/运算，默认运行就是CPU上运行 卸载： pip uninstall tensorflow pip uninstall tensorflow-tensorbo
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摘要：TypeError: TF_SessionRun_wrapper: expected all values in input dict to be ndarray 对于下面的实际代码: 在github有讨论这个问题,其中一个叫mrevow网友给出了它的答案: I ran into the same
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摘要：sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致，但对于只需要短时间入手的同学来说，还是比较复杂的，下面将会列举sklearn的使用技巧。 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下。 规范化： MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normali
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摘要：Adaptive Boosting是一种迭代算法。每轮迭代中会在训练集上产生一个新的学习器，然后使用该学习器对所有样本进行预测，以评估每个样本的重要性(Informative)。换句话来讲就是，算法会为每个样本赋予一个权重，每次用训练好的学习器标注/预测各个样本，如果某个样本点被预测的越正确，则将其
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摘要：C4.5和ID3的差别 决策树分为两大类：分类树和回归树，前者用于分类标签值，后者用于预测连续值，常用算法有ID3、C4.5、CART等。 信息熵 信息量: 信息熵: 信息增益 当计算出各个特征属性的量化纯度值后使用信息增益度来选择出当前数据集的分割特征属性；如果信息增益度的值越大，表示在该特征属性
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摘要：通过学习贝叶斯(https://www.cnblogs.com/TimVerion/p/11197043.html)解决案例: 过滤网站的恶意留言
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摘要：sklearn中boston数据集 波士顿房价数据集包含506组数据，每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。因此，波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。 要求：用正则化的线性回归算法（ridge）去拟合数据
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摘要：搜房网--是房地产家居网络平台，提供及时的房地产新闻资讯内容，为楼盘提供网上浏览、业主论坛和社区网站，房地产精英人物个人主页，是国内房地产媒体及业内外网友公认的房地产网络平台，搜房网引擎给网友提供房地产网站中速度快捷内容全面的智能搜索。 现有以下ftx.xls数据表，包括了从2009年1月到2010
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摘要：Spark 目的:达到能在pycharm中测试 1.安装必要的文件: JDK AnaConda spark hadoop jdk测试:java -version Anaconda测试: 打开Anaconda Prompt输入conda list spark测试(注意spark的安装路径不能有空格):
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摘要：一、 排序的基本概念和分类 排序：排序是将一批无序的记录（数据）重新排列成按关键字有序的记录序列的过程。 排序通常是对于记录来说的，将一组记录按照某个关键字排成递增有序（递减有序）。在现实生活照中排序也经常用到，比如站队的时候按照身高由低到高排序。 排序的分类：排序分为插入排序、选择排序、交换排序、
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摘要：一、动态查找的概念： 动态查找表：表结构在查找过程中动态生成。 要求：对于给定值key, 若表中存在其关键字等于key的记录，则查找成功返回（或者删除之）；否则插入关键字等于key 的记录。 二、动态查找表 二叉排序树的定义（Binary Sort Tree或Binary Search Tree）：
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摘要：一、 查找概念 假设有两组数据: int array1[]={6,4,5,3,8,7,1,2,0,9}; int array2[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; 一个有序数组,一个无序数组, 在他们之间查找某一个值的方法有什么区别呢, 对于两组数据我们都可以用最直接的方法，逐个比较直
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摘要：由n（n>=0）个结点的有限集。n=0表示空树。 n>1 满足： (1) 有且只有一个根结点。 (2) 其余结点分成互不相交的m个子集T1、T2、...、Tm,每个集合又都是一颗树。 注意：1）树可以是空树。 1）树的定义具有递归性 （树中有树）。 (1) 根：即根结点(没有前驱) (2) 叶子：即
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摘要：二叉树的遍历与树的转换 一、 二叉树的遍历： 在程序设计基础第三单元中有这么个关于案情分析的逻辑问题： 某地刑侦大队对涉及6个嫌疑人的一桩疑案进行分析： A、B至少有1人作案 A、E、F 3人中至少有2人参与作案 A、D不可能是同案犯 B、C或同时作案，或与本案无关 C、D中有且仅有1 人作案 如果
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摘要：一、 二叉树的定义： 现在我们来做个游戏，我在纸上已经写好了一个100以内的正整数，请大家想办法猜出我写的是哪一个？注意你们猜的数字不能超过7个，我的回答只会告诉你是“大了”还是“小了”。其实这是一个很经典的折半查找算法。如果我们用下图（下三层省略）的办法，就一定能在7次以内，猜出结果来。 我们发现
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摘要：SupportVector Machines are learning models used forclassification: which individuals in a population belong where? 支持向量机（SVM）定义：支持向量机是主要用于解决分类问题的学习模型。
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摘要：
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摘要：线性回归的推导 什么是线性回归? 回归算法是一种有监督算法 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。，用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。 回归算法在使用时，接收一个n维度
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摘要：条件概率 •设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义 乘法公式 •如果P(A)>0，则P(AB)=P(A)P(B|A) •如果P(A1…An-1)>0，则P(A1…An)= P(A1) P(A2|A1) P(A3|A
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摘要：多项式贝叶斯 文本分类 当新来一个文本时，我要对每一个类别y都计算一个向量θy= （θy1，…，θyn） 其中，n表示词汇表中词的种类数，即特征空间的维度 θyi：这个样本如果属于类别 y时，特征 i出现的概率P(xi| y)，即条件概率 分子：这个新文本中特征 i在类别 y下出现的次数 分母：对分
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摘要：一、 树的定义 树是一对多的逻辑结构，在人机对弈、家族族谱、树形信息等应用非常广泛。学习它有很重要的意义。 由n（n>=0）个结点的有限集。n=0表示空树。 n>1 满足： (1) 有且只有一个根结点。 (2) 其余结点分成互不相交的m个子集T1、T2、...、Tm,每个集合又都是一颗树。 注意：1
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摘要：一、 队列的定义 你们在用电脑时有没有经历，机器有时会处于疑似死机的状态，鼠标点什么似乎都没用，双击任何快捷方式都不动弹。就当你失去耐心，打算rest时。突然他像酒醒了一样，把你刚才点击的所有操作全部按顺序执行一遍。这其实是因为操作系统中的多个程序因需要通过一个通道输出，而按先后次序排队等待造成的。
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摘要：栈有一个很重要的应用：在程序设计语言中讲了递归。那么什么是递归呢？当你往镜子前面一站，镜子里面就有一个你的像。但你试过两面镜子一起照吗？如果A、B两面镜子互相面对面放着，你往中间一站，嘿，两面镜子都有你的千百个“化身”，为什么会有这么奇妙的现象呢？原来，A镜子里有B镜子的像，B镜子里也有A镜子的像，
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摘要：一、 栈 栈是什么？为什么要学习它？现在先来说说栈的辉煌作用吧！在计算机领域中，栈是一种不可忽略的概念，无论从它的结构上，还是存储数据方面，它对于学习数据结构的人们来说，都是非常重要的。那么就会有人问，栈究竟有什么作用，让我们这么重视它？首先，栈具有非常强大的“记忆”功能，它可以保存对你有作用的数据
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摘要：一、 串类型的定义 串（string）（或字符串）是由零个或多个字符组成的有序序列，一般记为 S=”a1a2…an” (n>=0) 其中，s是串的名，用双引号括起来的字符序列是串的值；ai (1≤i≤n)可以是字母、数字或其他字符；串中字符的数目n成为串的长度。零个字符的串称为空串(null str
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摘要：代码如下 需要在同阶目录下存在文件test2.txt,test3.txt,test4.txt 可以自己新建，并往里面写内容。也可以下载这几个文件 https://files-cdn.cnblogs.com/files/TimVerion/%E5%9B%BE%E4%B9%A6%E7%AE%A1%E7%
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摘要：数据结构结论 1.阿基米德说过：“给我一个支点，我就能翘起地球”。 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为：Data_Structure=(D,R) 2、数据：是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。 3、数据元素：是数据的的基本单位，
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摘要：一、 线性表的链式存储结构 前面我们讲的线性表的顺序存储结构。它是有缺点的，最大的缺点就是插入和删除时需要移动大量元素，这显然就需要耗费时间。能不能想办法解决呢? 要解决这个问题，我们就得考虑一下导致这个问题的原因。 为什么当插入和删除时，就要移动大量的元素，仔细分析后，发现原因就在于相邻两个元素的
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摘要：一、 ACM算法：顺序表的查找 顺序表的查找指获取顺序表的第i个元素。对于线性表的顺序存储结构来说，如果我们要实现获取元素的操作(GetElem)，即将线性表L中的第i个位置元素值返回。就程序而言，只要i的数值在数组下标范围内，就是把数组第i-1下标的值返回即可。 #define OK 1 # de
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摘要：一、 线性表的定义 为什么要学习线性表呢？ 因为我们日常生活中存在种数据关系，计算机程序是为了解决日常生活的数据关系，因此我们要学习线性表。 线性表是什么呢？ 线性表是由n个元素组成的有限序列。 需要强调几点: 例子1： 例子2: 大家判断是不是线性表？ 答： 当然是，符合线性表的定义。 例子3：
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摘要：重要算法一览 希尔法排序 递归 披萨订购 斐波那契代码
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摘要：一、 算法设计的要求： 为什么要学算法？ 在此程序中，要综合运用数据结构和算法。数据结构是加工对象，语言是工具，变成需要合适的方法，但没有一个合格的算法，我们称不上合格的开发程序。所以，算法是程序设计的灵魂和核心。 正确性：算法应当满足具体问题的需求。 “正确”一词的含义在通常的用法中有很大的差别，
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摘要：一、 数据结构和算法关系 为什么要学数据结构和算法？ 通常，计算机解决问题的步骤如下： 在数学模型中，计算机处理的对象之间通常存在着一种最简单的线性关系，这类数学模型就是线性的数据结构。著名计算机科学家沃斯（Nikiklaus Wirth）提出一个公式：程序=数据结构+算法。数据结构就是编程的思维，
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摘要：一、 函数的值传递 函数的值传递是指参数为基本类型时，如整型、浮点型、字符型（特指单字符型）时，参数传递时是从实参拷贝一份值传给形参，形参的变化不会影响实参的值。 基本类型：是指整型（short int long等）、浮点型（float、double）、字符型（char特指单字符型） 当参数为基本类
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摘要：一、 数据结构的起源： 阿基米德说过：“给我一个支点，我就能翘起地球”。那么给我一个程序，我就能用好程序，给我一个结构，我就能把内容填充完成。打个比方,一个excel表，如果已经有了结构只是填数据，就很简单了，谁都可以去填数据.那么你是要做建结构的那个人还是去填数据的那个人呢？不言而语，我们要做的是
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摘要：一、 结构体： 在程序设计基础当中我们学习了变量，变量可以节省使用空间相对于常量而言，大家来看下表： 学号 姓名 职位 性别 数学 英语 语文 总成绩 1 刘琳 班委 女 50 61 56 167 2 张华 班委 男 60 60 54 174 3 张三 学生 男 66 62 52 180 4 陈露
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摘要：指针是c语言的一个重要组成部分 是c语言的核心、精髓所在，用好指针可以在c语言编程中起到事半功倍的效果。一方面，可以提高程序的编译效率和执行速度以及实现动态的存储分配；另一方面，使用指针可使程序更灵活，全球表示各种数据结构，编写高质量的程序。 指针是c语言显著的优点之一，其使用起来十分灵活而且能提高
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摘要：一、 什么是递归 程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。 递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所
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摘要：一、 从函数返回 从函数返回就是返回语句的第一个主要用途。在程序中，有两种方法可以终止函数的执行，并返回到调用函数的位置。第一种方法是在函数体中，从第一句一直执行到最后一句，当所有语句都执行完，程序遇到结束符号”}”后返回。 例：从函数返回 在代码中，首先声明使用的函数，在主函数中首先输出提示信息来
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摘要：一、 有参函数的定义 有参函数的定义格式如下： 类型标识符 函数名（形式参数表列） { 语句； } 如 void fun(int a,int b) { printf(“a+b=%d”,a+b); } 当然类型标识符也可以是int或float或char,但那是有返回值函数的范畴，我们在下一章节再详细讲
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摘要：一、 什么是函数 函数是具有特定功能的模块。可以说一个完整的程序其实是由多个函数共同完成的。C语言的全部工作都是由程式各样的函数完成的，所以也把C语言称为函数式语言。使用模块化设计可能 使程序的层次结构清晰，全球程序的编写、阅读、调试。 二、 函数的分类 就像你一样，说你从性别的角度分属于男还是女？
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摘要：一、 字符数组的思想及意义： 前两个单位我们操作的都是一些数值型数据，整型或浮点型；但是在程序设计中字符中的处理是非常有用的。比如有一篇文章以文件的形式存在计算机中，如是要统计这篇文章有多少个单词，或都查找有没有出现某个关键词，就需要学习字符串的处理技术，还要用到C语言库中提供的字符串处理函数。 字
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摘要：字母数字 判断字符是否为英文字母isalpha()判断字符是否为数字isdigit()判断字符是否为英文字母或数字isalnum()判断字符是否为小写字母islower()判断字符是否为大写字母isupper() 字符 判断字符是否为ASCII码isascii()判断字符是否为控制字符iscntrl
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摘要：分类函数 ASCII字符可以分为英文字母、数字、控制字符、空白字符、大小写字母以及标点符号，分类是指对字符进行属性判定，判断字符属于哪些范畴，这些属性的判定在程序中非常常见，尤其是通信协议的字符处理部分更是必不可少。 1 字母数字 本节介绍判定字符是否是字母或者数字的相关分类函数，函数所在头文件为c
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摘要：一、 什么是数组 数组就是具有相同数据类型的有序集合。 分为一维数组、二维数组及多维数组。 一维数组就是用一个下标定义的数组 二维数组就是用二个下标定义的数组 我们把具有三个下标及三个下标以上的数组称为多维数组。 二、 数组 （1） 一维数组的定义的形式始下： 类型说明符 数组名[常量表达式]； I
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摘要：程序设计方法基础-循环结构 循环三要素： 初值 循环判断条件 步长（循环增量） 循环结构在有些书籍上也称为重复结构， 即反复执行某一部分的操作。 循环三要素： 初值 循环判断条件 步长（循环增量） 如何控制循环的结束呢？ 第一种方式就是 条件控制的循环（Condition Controlled Lo
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摘要：一、 什么是选择结构？ 选择结构，也称为分支结构！！ 选择结构就是根据 给定的判定条件，判断结果， 并根据 判断的结果 来控制程序的流程 （流程图中， 菱形框 是有来判断的 ，这节课 我们就用到 菱形框） 二、 选择结构的 三种情况 选择结构也称为分支结构，可以分为三种情况 单分支选择结构 if 面
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摘要：C程序中的键盘输入和屏幕输出都是通过 调用输入/输出函数 实现的。 一、数据的格式化 屏幕输出 函数printf（）的一般格式 （有两种） （1）第一种： printf（格式控制字符串）； printf ( “请输入a的值” ); （2）第二种 printf（格式控制字符串 ， 输出值时参数表）；/
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摘要：一、 分类 C语言一共有34种运算符，10种运算类型，本节我们要掌握的有（ 7 种） 算术运算符（+、-、*、/、%）、 关系运算符（>、>=、==、！=、<、<=）、 赋值运算符（=、+=、-=、*=、/=、%=）、 逻辑运算符(!、||、&&)、 条件运算符、（？：）、a 若按参与运算的对象个数
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摘要：一、 计算机程序设计语言 （计算机语言的发展历史） 机器语言 二进制代码语言，由 0和1组成的。 特点是：计算机可以直接识别，不需要进行任何的翻译。 （1）汇编语言是 面向机器 的程序设计语言。 （2）用英文字母或符号串来替代机器语言的二进制码，使用汇编语言就比机器语言便于阅读和理解程序。 （3）汇
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摘要：一、 什么是算法（5个特性） 算法就是 解决问题的方法和步骤。 算法为解决一个具体问题而采取的确定的 有限的 执行步骤 ，仅指 计算机 能执行的算法。 算法是程序设计的灵魂和核心。 算法的五大特性： （1） 有穷性 算法在执行有限的步骤后自动结束、不会出现无限循环。 （2） 确定性 算法的每一步骤都
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摘要：一、 计算机与人工智能、计算机系统： 计算机工作原理：计算机的基本原理是存储程序和程序控制，预先要把指挥计算机如何进行操作的指令序列（称为程序）和原始数据通过输入设备输送到计算机内存贮器中。每一条指令中明确规定了计算机从哪个地址取数，进行什么操作，然后送到什么地址去等步骤。 1、第三个苹果的缔造者，
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