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一、数学&运筹优化
1.线性规划
【LP】00 Pre-Introduction and 01 Introduction
【LP】02 Preliminaries
2.线性代数
3 统计学
【统计学】关于Z score 的一切（如何由一组数据转变为 平均值为0；方差为1的一组数据）
【统计学01】概括性描述-集中趋势，离散程度，分布形状度量
二、数据科学&实战
1.机器学习
包括经典的算法、实例（可能包括数据）、如有理论讲述部分也可能出现
- KNN分类器手动实现，四个参数（待判定的向量x，训练集，标签，k值），返回判定类别
- 读取文本文件，然后获得numpy矩阵的方法函数。输入：txt文件名，指定生成的矩阵的列数col。输出：实例矩阵和标签list（默认最后一列为标签，且为int类型数字）
【机器学习】【监督学习】【算法01-实例01】K近邻（k-nearest neighbor）-改进约会网站的配对效果
【机器学习】【监督学习】【算法01-实例02】K近邻（k-nearest neighbor）-鸢尾花
2.竞赛活动
3.数据处理&&技巧&&使用
三、杂
win10环境下 JDK环境配置以及TOMCAT快速配置 一条龙
基于Python/PYQT5的动物识别专家系统（人工智能实验）
【数据结构】搜索中散列构造时冲突处理方法
imooc-c++远征之启航篇
imooc-C++远征之离港篇
imooc-C++远征之封装篇（上）
四、ACM
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