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这一题，是简单的取尺法的应用。题目大概的意思是：一个人复习一本书，这本书的每一页都有一个知识点ai，每一页的知识点可能会与其他页的知识点相同，问你如何读最少页，将所以知识点读完。使用STL中的set来判断里面有多少个不同的知识点num，用STL中的map表示知识点与出现次数的映射。同样的设置知识点数

八皇后问题1.递归回溯法B站懒猫老师讲的（我在这里学的）八皇后问题的递归回溯算法思路：从第一行开始当某一行皇后位置不与前面所有皇后位置冲突那么记录该行皇后位置并调用递归函数进入下一行，摆放下一个皇后，逐个位置摆放，若该行所有位置都被其他皇后占领，那么就回溯到上一行重新摆放上一行皇后直至所有皇后都不冲

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TN-S接地系统（整个系统的中性线和保护线是分开的）TN-C接地系统（整个系统的中性线和保护线是合一的）TT接地系统（TT接地系统有一个直接接地点，电气装置外露可导电部分则是接地）TN-C-S接地系统（整个系统有一部分的中性线和保护线是合一的）IT接地系统（IT接地系统的带电部分与大地间不直接连接，

鄙人注重学术道德的，怎么可能发出来的嘛~比完赛必更不好意思，博主跑路了~

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前面我们说了方差分析中的单因素方差分析，但是在实际工作中，影响因素往往不止一个，需要考虑两个或以上因素对实验结果的影响。比如某公司销售汽车，在销售时，除了要关注汽车的外形、价格、耗油量等因素以外，还要考虑地区差异是否对销量有影响。今天来看一下双因素方差分析。PART01双因素方差分析如果将汽车颜色看

逻辑回归模型(LR) 原理：分类模型，依据逻辑斯蒂分布，将线性模型转化为逻辑回归模型，使结果分布0~1之间。前置条件：自变量为连续变量，分类变量转为虚拟变量（哑变量）使用自变量与因变量存在相关性自变量之间不存在共线性参数求解：极大似然估计优化算法：拟牛顿法，梯度下降法R方：模型中自变量对因

本文简要介绍了10款Quora上网友推荐的人工智能和机器学习领域方面的开源项目。GraphLabGraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pand

AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。可解释性旨在帮助人们理解：如何学习的?学到了

昨日Python之父GuidoVanRossum宣布退休的消息占据了多家科技媒体的版面。 很快Dropbox团队发表了一篇名为“Thankyou,Guido”的文章，证实了这一消息。 其实早在去年7月，Guido就在Python邮件组里发邮宣布，他将退出Python核心决策层，而

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 Python是军刀型的开源工具，被广泛应用于Web开发、爬虫、数据清洗、自然语言处理、机器学习和人工智能等方面，而且Python的语法简洁易读，这让许多编程入门者不再望而却步，因此Python在最近几年非常受欢迎，各行各业的技术人员都开始使用Python。Python控们，还在为如何开始

@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具