1、解线性方程组的方法大致可以分为两类：直接方法和迭代法。直接方法是指假设计算过程中不产生舍入误差，经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法；迭代法是从解的某个近似值出发，通过构造一个无穷序列去逼近精确解的方法。2、消去法：Gauss（高斯）消去法——是最基本的和最简单的直接方法，它由消元过程和回代过程构成，基本思想是：将方程组逐列逐行消去变量，转化为等价的上三角形方程组（消元过程）；然后按照方程

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1、卷积神经网络CNN （Convolutional Neural Network）：被广泛应用于图像识别、语音识别等场合，在图像识别比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU”组合。2

1.无监督学习：根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，“监督”的意思可以直观理解为“是否有标注的数据”。2.无监督学习的特点是，传递给算法的数据在内部结构中非常丰富，而用于训练的目标和奖励非常稀少。无监督学习算法学到的大部分内容必须包括理解数据本身，而不是将这种理解应用于特定任务。让机器自己去“学习”如何做——让机器具备人工智能的前提，需要我们用一定量的数

桶队模型（bucket brigades）——最重要的物流模型是管理科学最奇妙的模型之一，1996年由乔治亚理工的John J. Bartholdi 和芝加哥大学的Donald D. Eisenstein提出，桶队（bucket brigades）是美国消防队常用的一个词，原意是指消防队提桶形成一个队列以传水救火。桶队模型是一种让工人在流水线达到自平衡的一种组织方式。桶队模型提出了一个协调规则，该