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【数据结构】数组和字符串（十一）：字符串的定义与存储（顺序存储、链式存储及其C语言实现）
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【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算）
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【数据结构】数组和字符串（六）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏列（Compressed Sparse Column,CSC）
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【数据结构实验】图（三）图的深度优先搜索（DFS）生成树
本实验使用C语言实现了深度优先搜索生成树。
【数据结构】数组和字符串（十）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的矩阵操作（加法、乘法、转置）
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【赠书】终于等到你！“西瓜书”《机器学习》官方配套习题集重磅出版
"西瓜书”《机器学习》官方配套习题集和教学参考书，周志华老师亲自撰写推荐序和指导本书习题设计和讲解，南京大学机器学习教学团队骨干教师主编
【深度学习实验】前馈神经网络（九）：整合训练、评估、预测过程（Runner）
本实验实现了Runner类，用于模型的训练、评估和预测。通过该类，可以更方便地进行模型的训练和评估，并获取训练过程中的损失变化和评价指标的变化情况等。
【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数
在强化学习中，为了评估策略 π 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。
【深度学习】强化学习（六）基于值函数的学习方法
值函数在强化学习中起到了桥梁的作用，连接了策略、状态和动作的关系。它们是智能体学习和改进的核心工具，使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作，环境根据智能体的动作转移状态，并提供即时奖励的循环过程。智能体的决策和学习功能使其能够根据状态选择不同的动作，学习通过获得的奖励来调整策略。：是智能体外部的所有事物，对智能体的动作做出响应，改变状态，并反馈相应的奖
