随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

【github action+python】完成定时任务并推送（学会自制）（这里的github上这个glados签到不能用了，glados上的部分功能也变了，这里代码也跟着变一下。总是忘记给glados签到，试用了一下电脑自带的任务计划程序，给我每天打卡。

简单记录下配置强化学习电脑需要注意的，和了解的。2024年618个人装机：硬盘可以改成 致钛tiplus7100 1tb都可以当时差不多1.5w差不多，618下来1.3w左右，现在在同等价格下配置还能再高一点。

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学习python数据结构与算法，学习常用的算法，b站学习链接链表是由一系列节点组成的元素集合。每个节点包含两部分，数据域item和指向下一个节点的指针next。通过节点之间的相互连接，最终串联成一个链表。手动创建的链表，将next指向下一个。顺序表（列表/数组与 链表按元素值查找：都是O(n)按下标查找：O(1) _O(n)#链表要一个一个查，数组直接按地址找到在某元素后插入：O(n)_O(1)删

学习python数据结构与算法，学习常用的算法，b站学习链接这些问题求解的都是最优解，最多，最大问题而这些不能解决的，比方说0-1背包问题，我们下次讲动态规划来实现。学习了贪心算法的4个例子。

学习python数据结构与算法，学习常用的算法，b站学习链接动态规划在基因测序、基因比对、hmm 有应用场景。从斐波那契数列看动态规划练习： 使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列。这种非递归求斐波那契数，可以看成是一个动态规划思想，每次都会把重复子问题的答案存起来。学习了动态规划算法。

大一时加入的实验室要招新了，不知不觉已经到大三了，想着之前入门学习时的磕磕碰碰。这里浅说一下我自己学习以来总结的一些学习过程。以下均为自己学过并认为讲的还可以的视频和网站，以此推荐并不做强制要求。（本人进实验室时先学过python，所以大多有跟python有关）个人学习经历：python->C->51->51小车->opencv->openmv->无人机->上位机->yolov5识别->32->3

学习python数据结构与算法，学习常用的算法，了解了算法入门概念，复习了递归。

读前须知首先我们得确保你已经完全知晓相关的基本的数学知识，其中包括用最小二乘法拟合曲二次曲面，以及曲面的曲率详细求解。若还是没弄清楚，则详细请看下面链接。【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]（建议从一个标题上从上往下看，比较循序渐进）补充：曲率：反映曲面在某一点处的弯曲程度，它与该点及其邻近点的位置和法向量有关。爆肝5万字❤️Open3D 点云数据处理基础（