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2026年3月1日
CCF GESP C++四级上机题 知识点重点、难点与常用模板总结
摘要: CCF GESP C++四级上机题 知识点重点、难点与常用模板总结 结合洛谷CCF GESP C++四级上机题单的题目分布、考点关联及难度标注,该阶段考试聚焦C++基础语法的综合运用和简单算法逻辑的实现,题目以普及-难度为主,少量入门难度,核心考察代码编写的规范性、逻辑思维的严谨性,以下分知识点重点
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posted @ 2026-03-01 12:30 kkman2000
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2026年2月27日
make_blobs 数据生成与可视化代码详解
摘要: make_blobs 数据生成与可视化代码详解 完整代码 # 导入绘图工具 import matplotlib.pyplot as plt # 导入numpy import numpy as np # 导入make_blobs函数(这是缺失的部分) from sklearn.datasets imp
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posted @ 2026-02-27 16:52 kkman2000
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AI工具教学讲解(标书/应答文件场景应用)——20课时完整版
摘要: AI工具教学讲解(标书/应答文件场景应用)——20课时完整版 核心目标:掌握豆包、扣子、DeepSeek、Agent模型及数字人的核心功能,能独立搭建标书专用AI助手、运用工具简化标书/应答文件制作流程,解决工作繁琐问题,提升工作效率。 适用场景:日常标书撰写、应答文件编制、资质匹配、格式校对、自动
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posted @ 2026-02-27 14:05 kkman2000
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scikit-learn 生成样本数据集总结
摘要: scikit-learn 中用于生成合成数据集的核心模块,其结构和关键函数如下: 一、模块概览 这是 sklearn.datasets 模块中的数据生成器集合,主要用于: ✓ 算法测试:无需真实数据即可验证算法性能 ✓ 教学演示:生成可控特征的典型数据集 ✓ 基准测试:生成具有特定统计特性的数据 二
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posted @ 2026-02-27 11:11 kkman2000
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使用 `scikit-learn` 进行数据预处理的核心流程
摘要: 使用 scikit-learn 进行数据预处理的核心流程。 为了更好地梳理这些知识点,将关键技术点进行了提炼和总结。 🛠️ 数据预处理核心工具箱 数据预处理是机器学习中至关重要的一步,它直接影响模型的收敛速度和最终精度。 1. 特征缩放 (Feature Scaling) 当不同特征的量纲(单位)
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posted @ 2026-02-27 10:17 kkman2000
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2026年2月24日
C++ 常用库函数大全(竞赛 / 教学通用版)
摘要: C++ 常用库函数大全(竞赛 / 教学通用版),适合: 一、输入输出库 <iostream> #include <iostream> using namespace std; 常用对象 对象 作用 cin 输入 cout 输出 endl 换行 '\n' 更快换行 示例 int a; cin >> a
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posted @ 2026-02-24 13:56 kkman2000
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2026年2月22日
基于 TensorFlow-Slim 对 CIFAR-10 进行 Fine-tuning
摘要: **基于 TensorFlow-Slim 对 CIFAR-10 进行 Fine-tuning 的完整步骤 选择的模型是 TensorFlow Slim 中的 ResNet_v2_50(ImageNet 预训练),因为: 结构成熟,迁移效果好 Slim 自带 checkpoint 易于替换最后一层 一
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posted @ 2026-02-22 12:28 kkman2000
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2026年2月21日
本专题具体围绕线性规划和单纯形方法展开,结合MATLAB的`linprog`函数进行实战分析。
摘要: 本专题具体围绕线性规划和单纯形方法展开,结合MATLAB的linprog函数进行实战分析。 一、MATLAB 线性规划基础 1.1 linprog 函数标准形式 MATLAB的linprog函数求解的标准形式为: \[\begin{aligned} \min \quad & c^T x \\ \te
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posted @ 2026-02-21 06:25 kkman2000
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2026年2月20日
# 第1.4节 最优化理论基础 习题练习题解
摘要: 第1.4节 数学预备知识 习题练习 本习题围绕向量范数、方阵范数、向量序列、梯度与雅可比矩阵等核心知识点设计,共6题,涵盖基础计算、概念辨析、简单证明,旨在巩固本节数学预备知识的理解与应用。 一、基础计算题 已知向量\(\boldsymbol{x}=(2, -1, 3)^T \in \mathbb{
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posted @ 2026-02-20 22:48 kkman2000
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第1.4节 最优化理论基础 习题练习
摘要: 第1.4节 最优化理论基础 习题练习 本习题围绕向量范数、方阵范数、向量序列、梯度与雅可比矩阵等核心知识点设计,共6题,涵盖基础计算、概念辨析、简单证明,旨在巩固本节数学预备知识的理解与应用。 一、基础计算题 已知向量\(\boldsymbol{x}=(2, -1, 3)^T \in \mathbb
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posted @ 2026-02-20 22:10 kkman2000
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