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- @l961983207
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【考研—数据结构】查找合集
静态查找（顺序、二分、分块）、动态查找(平衡树系列)、散列查找（hash)
【python】keras包：深度学习（ RNN循环神经网络 Recurrent Neural Networks）
这类问题，都需要通过历史数据，对未来数据进行预判。
【python】keras包：深度学习（ MLP多层感知器 Multi-Layer Perceptron）
python中的VGG包，主要用于抓取图片特征；一般借助VGG算法抓取特征后，通过MLP算法进行训练和预测。
【python】pytorch包（第三章）GPU上运行代码
结果为True即可行，否则不可行。
【python】scikit-learn包：模型评估与优化
由模型构建目的 => 我们要想评估模型，我们在具有“训练数据”的同时，还需要“新数据”，并且知道“新数据”的正确结果=> 所以我们需要将我们已有数据进行分离，训练集测试集训练集用于模型训练，测试集用于预测训练集和测试集的比例可以不断调整混淆矩阵又叫误差矩阵，用来衡量分类算法的准确程度混淆矩阵的评估要素混淆矩阵可以提供更加全面的评估信息可以将混淆矩阵所包含的各种率都进行观察，即可得知该模型的具体情况
【python】pytorch包（第四章）手写数字图像识别
给定手写字体的图片，人工智能自动判断这是数字几。
【python】keras包：深度学习（ CNN卷积神经网络 convolution nulear network）
python中的VGG包，主要用于抓取图片特征；一般借助VGG算法抓取特征后，通过MLP算法进行训练和预测。
【python】keras包：深度学习（ CNN卷积神经网络 convolution nulear network）
python中的VGG包，主要用于抓取图片特征；一般借助VGG算法抓取特征后，通过MLP算法进行训练和预测。
