• 《联邦学习 算法详解与系统实现》薄列峰,(美)黄恒,顾松庠,陈彦卿著|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

    图书名称:《联邦学习算法详解与系统实现》【作者】薄列峰,(美)黄恒,顾松庠,陈彦卿著【丛书名】智能科学与技术丛书【出版社】北京:机械工业出版社,2022.04【ISBN号】978-7-111-70349-5【价格】99.00【分类】机器学习【参考文献】薄列峰,(美)黄恒,顾松庠,陈彦卿著.联邦学习算法详解与系统实现.北京:机械工业出版社,2022.04.图书封面:图书目录:《联邦学习算法详解与系统实现》内容提要:本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法,再到系统实现,对该技术进行全盘梳理与总结……《联邦学习算法详解与系统实现》内容试读第一部分联邦学习基础知识CHAPTERI第章联邦学习概述随着人们对个人隐私泄露的担忧以及相关法律法规的出台,传统的人工智能技术急需适应新形势、新情况。联邦学习(FederatedLearig,FL)作为其中一种技术上的解决方案备受学术界和工业界人士的关注。本章将对联邦学习进行全面的介绍,以期达到服务大众、服务读者的目的1.1什么是联邦学习2016年是人工智能(ArtificialItelligece,AI)成熟的一年。随着AlhaGo击败人类顶级围棋手,我们真正见证了人工智能的巨大潜力,并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域,包括无人驾驶、生物医疗、金融等。如今,人工智能技术在各行各业都显示出了优势。最新的AlhaFold2技术甚至可以预测35万种蛋白质结构,这些结构涵盖了98.5%的人类蛋白质组。然而,这些技术的成功大都以大量的数据为基础。比如计算机视觉领域中图像分类、目标检测等技术的发展离不开众多大规模的图片数据集,如ImageNet、COCO和PASCALVOC。在自动驾驶领域,众多国内外厂商积累了数十万公里的道路测试数据。AlhaGo在2016年总共使用了30万场游戏的数据作为训练集。随着AlhaGo的成功,人们自然希望像AlhaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而,现实有些令人失望:除了少数行业,大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据,这使A虹技术的落地比我们想象的更困难。是否可以通过跨组织传输数据,将数据融合在一个公共站点中呢?事实上,在许多情况下,打破数据源(数据拥有者)之间的障碍是非常困难的,甚至是不可能的。一般来说,任何A虹项目所需的数据都包含多种类型。例如,在人工智能技术驱动的产品推荐服务中,产品销售者拥有产品信息、用户购买数据,但没有描述用户购买能力和支付习惯的数据。在大多数行业中,数据以孤岛的形式存在。由于行业竞争、隐私安全、复杂的管理程序等,即使是第1章联邦学习概述3同一公司不同部门之间的数据集成也面临着巨大的阻力,要整合分散在全国各地的数据和机构几乎是不可能的,或者在成本上是不可行的。与此同时,随着越来越多的公司意识到损害数据安全和用户隐私的严重性,数据隐私和安全己成为全球性的重大问题。公共数据泄露的相关新闻引起了公共媒体和政府的极大关注,如2018年国外某社交网站的数据泄露事件引发了广泛关注。作为回应,世界各国都在完善保护数据安全和隐私的法律。例如,欧盟于2018年5月25日实施的《通用数据保护条例》(GeeralDataProtectioRegulatio,GDPR)。GDPR(见图l-l)旨在保护用户的个人隐私和数据安全,要求企业在用户协议中使用清晰明了的语言,并授予用户“被遗忘权”,即用户的个人数据可以被删除或撤销,违反该条例的公司将面临高额罚款。我国也在实施类似的隐私和安全措施。例如,我国于2017年颁布的《网络安全法》和《民法通则》规定,互联网企业不得泄露或篡改其收集的个人信息,在与第三方进行数据交易时,需要确保拟议的合同遵守数据保护法律义务。这些法规的建立显然有助于建立个更文明的社会,但也对人工智能中常用的数据交易程序提出了新的挑战。GDPR2衫My2010图1-1GDPR具体来说,人工智能中的传统数据处理模型往往涉及简单的数据交易模型,一方收集用户数据并将数据传输给另一方,另一方负责清理和融合数据。最后,第三方将利用集成的数据来建立模型以供其他方使用。模型通常作为服务出售的最终产品。这一传统的流程面临上述新的数据法规的挑战。此外,由于用户可能不清楚这些模型的未来用途,这些交易可能会违反GDPR等法律法规的规定。结果,数据使用方会面临这样一个困境一数据以孤岛的形式存在,但在很多情况下,数据使用方被禁止收集、融合或者将数据传输给其他组织或个人进行AI处理。因此,如何合法合规地解决数据碎片化和孤岛问题,是人工智能研究人员和从业者将要面临的一个重要挑战。1.1.1联邦学习的发展历史联邦学习这个术语是由McMaha等人在2016年的论文中引入的:我们将我们的方法称为联邦学习,因为学习任务是通过由中央服务器协调的参与方设备(我们称之为客户机,即Cliet)的松散联邦来完成的。联邦学习:算法详解与系统实现跨大量通信带宽有限的不可靠设备的一些不平衡且非独立同分布(IdeedetlyadIdeticallyDitriuted,IID)数据的划分是联邦学习面临的挑战。在联邦学习这个术语出现之前,一些重要的相关工作已经开展。许多研究团体(来自密码学、数据库和机器学习等多个领域)追求的一个长期目标是分析和学习分布在许多所有者之间的数据,而不泄露这些数据。在加密数据上计算的加密方法始于20世纪80年代早期(参考Rivet等人于l982年发表的文章),Agrawal、Srikat和Vaidya等人是早期尝试使用集中式服务器从本地数据中学习并同时保护隐私的典范。相反,即使自引入联邦学习这个术语以来,我们也没有发现任何一项研究工作可以直接解决FL面临的所有挑战。因此,术语“联邦学习”为这些经常在隐私敏感的分布式数据(又称中心化数据)的机器学习(MachieLearig,ML)应用问题中共同出现的特征、约束和挑战等提供了方便的简写。在联邦学习领域,许多开放式挑战的一个关键属性是,它们本质上是跨学科的。应对这些挑战可能不仅需要机器学习,还需要分布式优化、密码学、安全性、差分隐私、公平性、压缩感知、信息理论、统计学等方面的技术。许多最棘手的问题都处在这些学科的交叉点上,因此我们相信,各领域专家之间的协作对联邦学习的持续发展至关重要。联邦学习最开始被提出时,在移动和边缘设备等应用场景备受关注。之后,联邦学习的应用场景越来越多,例如,多个组织协同训练一个模型。联邦学习的上述相关变化引申出更广泛的定义。定义联邦学习是一种机器学习设置,其中多个实体(客户端)在中央服务器或服务提供商的协调下协同解决机器学习问题。每个客户端的原始数据都存储在本地,并且不会交换或直接传输;取而代之的是,使用旨在即时聚合的有针对性的更新迭代来实现学习目标。有针对性的更新是指狭义的更新,以包含特定学习任务所需的最少信息;在数据最小化服务中,尽可能早地执行聚合操作。虽然对数据隐私保护的研究已经超过50年,但在最近l0年才有广泛部署的大规模解决方案(例如Raor)。跨设备联邦学习和联邦数据分析正在应用于消费数字产品中。例如Goard移动键盘以及Pixel手机和AdroidMeage中广泛使用了联邦学习;又例如在iOS13中,跨设备FL被应用于QuickTye键盘和Si的声音分类器等应用中。跨信息孤岛的一些应用在各领域提出,包括金融风险预测、药物发现、电子健康记录挖掘、医疗数据分割和智能制造。对联邦学习技术不断增长的需求激发了许多工具和框架的出现,包括TeorFlowFederated、FATE(FederatedAITechologyEaler)、PySyft、Leaf、PaddleFL和ClaraTraiigFramework等。关于各种框架之间的异同,读者可参考Kairouz等人2019年发表的综述。一些成熟的技术公司和较小的初创公司也正在开发利用联邦学习技术的商业数据平台。1.1.2联邦学习的工作流程在介绍联邦学习(FL)的训练过程之前,我们先考虑一个FL模型的生命周期。F工过程通常是由为特定应用程序开发模型的工程师驱动的。例如,自然语言处理领域的专家第1章联邦学习概述5可以开发一个用于虚拟键盘的下一个单词预测模型。图1-2显示了联邦学习的主要组件和参与者。从更高层次上看,典型的工作流程如下。管理员模型测试客户端服务器端模型部署分发联邦学习工程师回和分析师图1-2FL模型生命周期和联邦学习系统参与者口问题识别:模型工程师识别出需要用FL解决的问题。口客户端检测:如果需要的话,客户端(例如手机上运行的应用程序)将在本地存储必要的训练数据(有时间和数量限制)。在很多情况下,应用程序已经存储了这些数据(例如,一个短信应用程序已经存储短信,一个照片管理应用程序已经存储照片)。然而,在某些情况下,可能需要维护额外的数据或元数据,例如用户交互数据,以便为监督学习任务提供标签。口仿真原型(可选):模型工程师可以使用代理数据集在FL模拟中对模型架构进行原型化并测试学习超参数。口联邦模型训练:启动多个联邦训练任务来训练模型的不同变体,或使用不同的超参数优化。口联邦模型评估:在任务得到充分训练之后(通常是几天),对模型进行分析并选择合适的候选者。模型分析可能包括在数据中心的标准数据集上计算指标或者联邦评估,其中模型被推送到保留的客户端,以对本地客户端数据进行评估。口部署:最后,一旦一个好的模型被选中,它将经历一个标准的模型发布过程,包括手动质量保证、实时A/B测试(通常是在一些设备上使用新模型,在其他设备上使用上一代模型来比较它们的性能),以及阶段性推出(以便在影响太多用户之前发现和回滚不良行为)。模型的特定启动过程是由应用程序的所有者设置的,通常与模型是如何训练的无关。换句话说,这个步骤同样适用于经过联邦学习或传统数据中心方法训练的模型。FL系统面临的主要挑战之一是如何使上述工作流程尽可能简单,理想地接近集中训练(CetralizedTraiig)的ML系统所达到的易用性。6联邦学习:算法详解与系统实现接下来,我们将详细介绍一种常见的FL训练过程,它可以涵盖McMaha等人提出的联邦平均(FederatedAveragig)算法和许多其他算法。服务器(服务提供者)通过重复以下步骤来安排训练过程,直到训练停止(由监视训练过程的模型工程师自行决定):口客户端选择:服务器从满足资格要求的一组客户端中抽取样本。例如,为了避免影响正在使用设备的用户,手机可能只有在插电、使用不计流量的WF连接且处于空闲状态时才会连接到服务器。口广播:选定的客户端从服务器下载当前的模型权重和一个训练程序(例如Teor-FlowGrah).口客户机计算:每个选定的设备通过在本地执行训练程序对模型进行更新,例如,训练程序可以在本地数据上运行SGD(如FederatedAveragig算法)。口聚合:服务器对设备的更新进行聚合。为了提高效率,一旦有足够数量的设备报告了结果,可能会删除掉队的设备。这一阶段也是许多其他技术的集成点,这些技术将在后面讨论,可能包括用于增强隐私的安全聚合、用于提高通信效率而对聚合进行的有损压缩,以及针对差分隐私的噪声添加和更新裁剪。口模型更新:服务器基于从参与当前轮次的客户端计算出的聚合更新,在本地更新共享模型。客户机计算、聚合和模型更新阶段的分离并不是联邦学习的严格要求,但它确实排除了某些算法类,例如异步SGD,即在使用其他客户机的更新进行任何聚合之前,每个客户机的更新都立即应用于模型。这种异步方法可能会简化系统设计的某些方面,而且从优化角度来看也是有益的。然而,上述训练过程在将不同研究方向分开考虑时具有很大的优势:压缩、差分隐私和安全多方计算的进步可以用于基础操作,如通过去中心化更新的方法计算和或均值,然后由任意优化或分析算法组合,只要这些算法以聚合操作的形式表示即可。值得强调的是,联邦学习的训练过程不应该影响用户体验。首先,如上所述,尽管模型参数通常会在每一轮联邦训练的广播阶段被发送到一些设备上,但这些模型只是训练过程中的一部分,不用于向用户显示实时预测。这是至关重要的,因为训练ML模型是具有挑战性的,而且一个超参数的错误配置可能产生一个做出错误预测的模型。相反,用户可见的模型使用被推迟到模型生命周期的第6步“部署”中的阶段性推出过程中。其次,训练本身是对用户不可见的,如在客户端选择步骤中描述的那样,训练不会使设备变慢或耗尽电池,因为它只在设备空闲和连接电源时执行。然而,这些限制所带来的有限可用性直接导致开放式的研究挑战,如半循环数据可用性(Semi-CyclicDataAvailaility)和客户端选择中可能存在的偏见。1.1.3联邦学习的分类根据样本和特征的分布方式不同,我们可以将联邦学习划分为两类:横向联邦学习···试读结束···...

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    图书名称:《漫画图解简单学会商务英语会话》【作者】(韩)艾丽·吴,(韩)塔西亚金,(韩)伊达【丛书名】易人外语【页数】239【出版社】南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.02【ISBN号】978-7-5713-2249-6【价格】29.80【分类】商务-英语-口语【参考文献】(韩)艾丽·吴,(韩)塔西亚金,(韩)伊达.漫画图解简单学会商务英语会话.南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.02.图书封面:《漫画图解简单学会商务英语会话》内容提要:本书不仅收录了各种商务英语必备的单词和口语表达,还包含了商务礼仪的相关内容。在职场与他人沟通时,一定要谨慎、明确地表达出自己的观点,用英语沟通时更应注意措辞。如果在向领导汇报工作时、拜托同事某事时,总想着“我能这么说吗”“是不是太直接了”“还有没有更婉转的表达方式”等,这样就更难开口了。而本书则可以帮你解决在职场中可能遇到的各类问题,扫清障碍,化解尴尬。本书用漫画的形式展现了27种商务英语的口语表达场景。读者可以切身体验第一天上班被介绍给同事、一起吃午饭、下班后去喝杯啤酒放松、发送邮件、开会、打电话等与工作有关的对话,以及在办公室里的闲聊等。如果你完全搞不懂商务英语或不知道如何在商务情境中正确地表达的话,那学习本书就没错了。通过Aa与同事在各种情境下的对话,学习恰当的英语表达,培养应对各种工作状况的自信吧!《漫画图解简单学会商务英语会话》内容试读易人外悟EayLaguage漫画图解器英语9,会话【韩】艾丽·吴塔西亚,金心著【韩】伊达⊙绘K江苏凤凰科学技术出版社·南京RealTalkigitheOfficeTextCEllieOhTaiaKim,2014Illutratio2da,2014Allrightreerved.ThiSimlifiedChieeeditiowaulihedyi2022Phoeix-HaZhagPulihigadMedia(Tiaji)Co.,LtdyarragemetwithWoogjiThikBigCo.,Ltd.,KOREAthroughAgecyLiag江苏省版权局著作权合同登记图字:10-2015-033号图书在版编目(CP)数据漫画图解:简单学会商务英语会话:英文/(韩)艾丽·吴,塔西亚·金著;(韩)伊达绘一南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.2(易人外语)ISBN978-7-5713-2249-6I.①漫…Ⅱ.①艾…②塔…③伊…Ⅲ.①商务英语-口语V.①F7中国版本图书馆CP数据核字(2021)第164998号易人外语漫画图解简单学会商务英语会话者【韩】艾丽·吴塔西亚·金绘者【韩】伊达责任编辑庞啸虎责任校对仲敏责任监制方晨出版发行江苏凤凰科学技术出版社出版社地址南京市湖南路1号A楼,邮编:210009出版社网址htt://www.re.c印刷天津旭丰源印刷有限公司开本880mm×1230mm1/32印张7.5字数60000版次2022年2月第1版印次2022年2月第1次印刷标准书号ISBN978-7-5713-2249-6定价29.80元图书如有印装质量问题,可随时向我社印务部调换。商务英语会话,会这些就够了《漫画图解简单学会商务英语会话》不仅收录了各种商务英语必备的单词和口语表达,还包含了商务礼仪的相关内容。在职场与他人沟通时,一定要谨慎、明确地表达出自己的观点,用英语沟通时更应注意措辞。如果在向领导汇报工作时、拜托同事某事时,总想着“我能这么说吗”“是不是太直接了”“还有没有更婉转的表达方式”等,这样就更难开口了。而本书则可以帮你解决在职场中可能遇到的各类问题,扫清障碍,化解尴尬。本书用漫画的形式展现了27种商务英语的口语表达场景。读者可以切身体验第一天上班被介绍给同事、一起吃午饭、下班后去喝杯啤酒放松、发送邮件、开会、打电话等与工作有关的对话,以及在办公室里的闲聊等。如果你完全搞不懂商务英语或不知道如何在商务情境中正确地表达的话,那学习本书就没错了。通过Aa与同事在各种情境下的对话,学习恰当的英语表达,培养应对各种工作状况的自信吧!3种版本录音RealShadowig/Role-Play本书提供3种版本的录音文件,就像外教亲自授课一样。一种版本是以外教的正常语速来描述状况的“Real录音”,扫描封面及第一部分章节页二维码可听读;另一种版本是可以听准确发音并跟读的“Shadowig录音”,扫描封面及第二部分章节页二维码可听读;第三种版本是缺少Aa的台词,需要边听边说出Aa台词的“Role-Play录音”,扫描封面二维码可听读。充分利用这3种版本的录音文件,可以让你的口语像外教一样棒。15天轻松学好这一本15day010203完美学习页码10-12810-414267计划学习方法少04050607689798-12810-4748-85年ee0809101186-128130-161162-187188-217e甲甲甲12131415218-239130-167168-205206-239甲Q双5浏览全书,通过漫画了解事情发生的地点及情况,是否有联想自己能脱口表达出的句子。少边听Shadowig.录音边跟读。Shadowig.录音在句子与句子听一听中间有停顿,不用暂停也可以跟读句子。要认真跟读,尽量大声地模仿外教的发音和语调。Real录音很短,听一遍只需30分9钟左右,每天至少听2遍,利用每天上下班途中等零碎的时间来听录音,并想象使用句子的情境。边听Role-Play录音,边说出Aa的台词。等熟练后放下说一说书,带着感情色彩像实际会话一样大声说台词。翻开相应的页码,在气泡里填写恰当的句子。可以直接写写一写上去,也可以大声说出来。如果有想不起来的内容,就合上书听录音,想起后再重新开始练习。不断重复这样的过程,直到气泡全都填满,这样你就能全部记住了。如果有一起练习的同伴,可以分角色练习。这样既可以帮一起练习助其他人练习,又能提高自己的英语口语水平。如果没有同伴,就用Role-Paly录音和Aa一起练习吧!把自己说的句子录下来也是非常不错的选择。6···试读结束···...

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    2023-04-07 内经简体 内经选读简体字

  • 图解本草纲目极简养生速查全书》张中华|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

    图书名称:《图解本草纲目极简养生速查全书》【作者】张中华【页数】255【出版社】南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.02【ISBN号】978-7-5713-2550-3【价格】49.80【分类】《本草纲目》-养生(中医)-图解【参考文献】张中华.图解本草纲目极简养生速查全书.南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.02.图书封面:图书目录:《图解本草纲目极简养生速查全书》内容提要:《图解本草纲目极简养生速查全书》精心挑选了120多种常用、常见的中草药。分为功效、药用部分、医家名论、使用禁忌、形态特征、成品选鉴、实用妙方和中药趣味文化等10大版块,以图解的方式对《本草纲目》进行了全新的编写,手绘彩色图片展现出植物的细节,加上牵线图解,详实严谨地为读者展现原书的精华。此外,每种药材都配以珍贵的金陵古版图、逼真细致的手绘插图和实物照片,还有对药材成品的文字描述,立体全方位地为读者展现中草药的形态,帮助读者更加快速地鉴别中草药。《图解本草纲目极简养生速查全书》内容试读图解本草纲目极简养生速查全书张中华编著K江苏凤凰科学技术出版社·南京图书在版编目(CP)数据图解本草纲目极简养生速查全书/张中华编著.南京:江苏凤凰科学技术出版社,2022.2ISBN978-7-5713-2550-3I.①图…Ⅱ.①张…Ⅲ.①《本草纲目》一养生(中医)-图解V.①R281.3-64中国版本图书馆CP数据核字(2021)第235786号图解本草纲目极简养生速查全书编著张中华责任编辑洗惠仪责任校对仲敏责任监制方晨出版发行江苏凤凰科学技术出版社出版社地址南京市湖南路1号A楼,邮编:210009出版社网址htt://www.re.c印刷文畅阁印刷有限公司开本718mm×1000mm1/16印张16字数400000版次2022年2月第1版印次2022年2月第1次印刷标准书号ISBN978-7-5713-2550-3定价49.80元图书如有印装质量问题,可随时向我社印务部调换。序言我国的中医药文化历史悠久、影响深远,从“神衣尝百草”的故事至今仍广为流传可窥见一斑。因地大物博、中草药资源丰富,我国成了名副其实的中医药大国。几千年来,我国中医药学经过不断的自我完善和发展,逐渐形成了完整的体系。成书于明代的《本草纲目》历时近30年编纂而成,共52卷,约190万字,可谓卷帙浩繁,集几千年来食物、药物的种植、收采、调制及医养功效之大成,吸收了历代本草著作的精华,尽可能地纠正了以前的错误,补充了不足,并有很多重要的发现和突破,是16世纪之前我国最系统、最完整、最科学的一部药学著作,被誉为“东方药物巨典”。由于文言文晦涩难懂,大大妨碍了读者对《本草纲目》的正确理解,因此我们特地为读者量身定做了《图解本草纲目极简养生速查全书》一书,以帮助读者更加轻松地认识和使用中草药。本书以图解的方式对《本草纲目》进行了全新的编写,精心挑选了120多种常用、常见的中草药,分为功效、别名、药用价值、医家名论、使用禁忌、形态特征、成品选鉴、实用妙方和中药趣味文化等板块,言简意赅、通俗明了,符合现代人的阅读习惯和阅读方式;同时力求翔实严谨地为读者展现古书的精华,力图使读者在最短时间内了解博大精深的中医养生文化。每种药材都配以珍贵的金陵古图、逼真细致的手绘彩图和纯实物图片,全方位、立体地为读者展现出中草药的形态。其中,金陵古图是古刻本罕见的珍品,线条简洁、古朴大气,极具收藏价值;手绘彩图色彩逼真,将植物的细节展现得淋漓尽致,并运用直观的牵线图解,用浅显的文字对植物的花、叶、果实、根等部位进行了详细的说明;纯实物图片则向读者展现了植物入药时的形态,加上对药材成品的文字描述,可以帮助读者更加快速地鉴别中草药。本书知识性、美观性与实用性并重,在科学普及中草药知识的同时,给读者以美的阅读享受,帮助读者根据自身状况选择适合自己的养生保健药方,提高生活质量。0本书选取了120多种常见的中草药,语言生动形象、通俗易懂,符合现代人的阅读习惯。每种药材都配有逼真细致的彩色手绘图和纯实物图片,并用牵线图解的方法分解说明药材功效,让读者更直观、快速地了解药材。体例上则打破常规,按照药效进行分类,实用性更强。珍贵金陵古图书中每种药材都配有一幅金陵古图。该版本比原来流行的江西本插图更加简洁生动、古朴大方,具有很高的收藏价值。清热利尿的“翠蝴蝶赶走一切执毒鸭跖草又名鸿舌草、碧白鲜竹子,竹璃草,竹叶yazhicoo菜.读竹叶,目环草aixia职蝉花、蓝姑草。生于江东、准南平地,【功液】清热解毒叶如竹,离一二尺【】清热燥湿,法利冰消肿。场草部·国草类清热写火药花深碧色风解薄。以草部·山草类清热圆形态特征■药用价值圆形态特征■药用直立,花蓝色,叶像竹叶,四,五月鸭跖草苗多年生草本。0一厘米。根肉质,淡白鲜根皮开花,花看如解蝶双湖。花燕黄色。子小如豆性蛛】味甘。性意。无毒黄白色。叶销白,开紫色花朵【性】大小,灰黑色【主治】治寒坞及因感受山岚师毒而神志香选【主治】一【性缘】珠甘,性赛无狂安多育。以及中种、围内肉块不消。又治小中钟儿丹卷,康风发热,医婚块,全身气种.南草还治配大收伤。有直等毒定。(陈罐唇)与赤小豆煮食,可下水气,的风租性关的号及人产后炎。科小里,(出自《日华子本草【发明】李消限种桶。(孕)屋足太阴去热毒。羽病痕。《出白《本草易汇蜂要)大阴经。手重要的物方形,表面光滑,节后大,面坚实,中5有酸,叶使疏。见醉,图花序,总心状形性球】蛛甘,性花■星盖里色,气微日。主岩们岩大配药用分生费药用目实用妙方目实用妙方。小便不通:用韩肠草一两、⊙办白斯:用鹣肠草酮汤,⊙脑种:用鸭草援软后6偏黄白解皮、菌减客等份,。量陵已有陆,膝血已出车前草一焉,共妈出汁,加蜜日一服。粒电处,加水二塞服,日二耀,白解皮加水素根一升,少许,空撞服。纯实物图片与成品选鉴120多种中草药的实物照片及详尽的文字描述,全方位地为读者呈现植物入药时的形态,方便读者在药店或药材市场进行鉴别及赏析。4阅读导航逼真彩色手绘120多幅彩色手绘图中,对植物的根茎、叶、花、子都进行了细致入微的描绘同时还附上了直观的牵线说明,不仅能给读者带来强烈的视觉冲击,还可以让读者更加全面地了解植物的药用价值。妇濡童妪的滋补住珍圆形态特征限茎横生,肥弹,有多个通气孔园。节上生叶,满出水图。叶研莲藕生干叶背中,叶圆形.花方香。红色.红色或白色花学,它第第.计名和成物弱店然笔置。特棒同。有小:几,孔期含里了一收。话檀四值琼产于印度,候司形或形。果皮基道。罐,熟时氧释色。liaou就传入我国,南北解时,种情已相当香满它的厚.叶。花。墨实都可入,具有收涩药时豆8黑。器子¥属形城为球男。表图线黄核色至行性色。商四桃位树到的静,有梨口】陆州、甘,作围,无难透楼,具得色莲子心上】主销心。养国。身,4出日(日华子气无线甘,型。子心极香。以个大,留需为件。名白、白羊年年.金压)儿于谷地,河中当】止血单。下由。保血。【杆益州、润州有分布,四主要药用分具根阴干入分】补妆种河。精滑,胺康密,流水种精可当吃.发后精。为吐血,路盘,鼻出生,更血脚中。产后送血.卧波血等请多血证冒实用妙方医家名论。阳水浮解:用备种韩:取产后心。。久南不止老白下偏:李谁说。落练。兴处湘的。池病牌可生数模叶烧存性,叶器不园魔前向不度城的表不第子(先花)二人,路名围口线新。泊女子长的达一丈多,上大月幽时可采来当第为来,每次用汤淋洗患处。洗下1满叶封春后《出自《神米汤服二后塘干,用飞过研为末,次用一日三次。的塞水石西瑞油开水离装+下五程。水解装为发何。其叶水,其穷蒸生花.叶重处下生,人,七月开死,白,粉三色黄题,为莲道.花想丽:,纳蓬子,行,味著性。用地购这鲜药物,兼入手月外所后,充、随,府、酵,气园美商和民病的满合不器安量实白或整积功:内重缕白石结州坡,质到显片状。有羊烟使用禁忌说明对药材的宜忌、与趣味文化专题之相恶相反的药材、使不可他用药材时的注意事项等精心打造100多个中草水三升,看眼酒者可酒。水都进行了简单说明,让药趣味文化专题,以考证、读者能够进一步了解中典故和历史故事等方式挖掘草药。中草药的内在文化价值,提炼品物精华,提升品物的文化价值。5叶[性味]味酸,性平,无毒。[主治]洗漆疮。果实[性味]味酸、甘,性微温,无毒。[主治】煮汁服,止水痢。健胃、行气、消食。山楂6···试读结束···...

    2023-04-07 极简养生法 极简养生法中里巴人pdf

  • 9527 李明杰恋上数据结构与算法第三季

    资源简介:资源大小:12.6GB《恋上数据结构与算法第三季》导师:李明杰MJ老师与名企算法大咖共同研发设计。在计算机编程领域,数据结构与算法的应用无处不在,课程通俗易懂系统全面高含金量,方法论体系实战演练浅入深地带着同学们敲出每个数据结构每个算法的每一行代码实现,真实案例详细讲解让数据结构与算法并不难并且相当实用有趣,一起感受数据结构与算法的魅力。课件百度、阿里、腾讯、京东等面试题01.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题02.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题03.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题04.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题05.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题01.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题02.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题03.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题04.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题05.m4头条、美团、滴滴等面试题01.m4头条、美团、滴滴等面试题02.m4头条、美团、滴滴等面试题03.m4头条、美团、滴滴等面试题04.m4头条、美团、滴滴等面试题05.m4数据结构...

    2023-03-25

  • 9527 经典课程:重学数据结构与算法【视频课程】

    资源简介:资源大小:1.42GB课程背景优秀的软件工程师,必须具备过硬的代码开发能力。而代码开发的能力,则体现在对数据结构、算法思维、代码效率优化等知识的储备上。目前,数据结构与算法是国内一线互联网公司面试的必考的环节。很多程序员为了快速提升代码能力,会选择通过公开的题库刷题,但初学者在没有掌握套路时,常常会被那些千变万化的代码题搞得晕头转向、不明所以。专栏解读这门课会从方法论、基础知识、真题演练、面试技巧这四个方面,为你提供成为刷题技巧,掌握优秀工程师学习的完整路径。具体包括以下五部分内容:第一部分:把“烂”代码优化为高效率代码的方法和路径。代码的目标,除了完成任务,还要求把某项任务高效率地完成。第二部分,带你补充必备的数据结构基础知识。时间/空间复杂度的降低,要求对数据有超强的组织方式,这些能力需要你对数据结构的基础知识有极为深刻的理解,只有理解他们的优劣才能灵活选用合适的数据结构。第三部分,这部分是你学习的重点,也就是用算法思考问题的逻辑和程序设计方法。通过对递归、二分法、排序算法等介绍,教你一些不会改变数据的组织方式,就可以用巧妙的方法计算代码复杂度。第四部分,侧重在BAT高频面试真题详解。这一部分,带你运用前面所学来深入剖析高频真题的解题方法和思路,为你的大厂面试助力。第五部分,面试现场,给你求职时的切实建议。很多工程师有个共性问题,那就是明明有能力,却说不出来,表现得就像是个初学者一样。这部分,我通过补充面试经验,包括现场手写代码、问题分析、面试官注重的软素质等内容,来帮你解决这个问题。课程大纲01复杂度:如何衡量程序运行的效率?.m402数据结构:将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度.m403增删查:掌握数据处理的基本操作,以不变应万变.m404如何完成线性表结构下的增删查?.m405栈:后进先出的线性表,如何实现增删查?.m406队列:先进先出的线性表,如何实现增删查?.m407数组:如何实现基于索引的查找?.m408字符串:如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法?.m409树和二叉树:分支关系与层次结构下,如何有效实现增删查?.m410哈希表:如何利用好高效率查找的“利器”?.m411递归:如何利用递归求解汉诺塔问题?.m412分治:如何利用分治法完成数据查找?.m413排序:经典排序算法原理解析与优劣对比.m414动态规划:如何通过最优子结构,完成复杂问题求解?.m415定位问题才能更好地解决问题:开发前的复杂度分析与技术选型.m416真题案例(一):算法思维训练.m417真题案例(二):数据结构训练.m418真题案例(三):力扣真题训练.m419真题案例(四):大厂真题实战演练.m420代码之外,技术面试中你应该具备哪些软素质?.m421面试中如何建立全局观,快速完成优质的手写代码?.m4加餐课后练习题详解.m4结束语勤修内功,构建你的核心竞争力.m4开篇词数据结构与算法,应该这样学!.m4文档_.tar数据结构...

    2023-03-25 数据结构代码看不懂 数据结构代码题

  • 9527 大数据级算法和数据结构视频教程

    资源简介:资源大小:2.84GB全新深度算法实战课程,非常棒的一套数据结构与算法视频教程,课程带领同学们深入大数据级别的算法,解读非常深入的高级问题。这也是首次关于大数据级的算法,换一个视角完善数据结构能力,增加自己大数据领域的学习能力课程大纲01_自定义队列1.m402_自定义队列2.m403_链表介绍.m404_单向链表.m405_双向链表.m406_双向循环链表_1.m407_双向循环链表_2.m408_约瑟夫问题.m409_冒泡排序.m410_插入排序.m411_聚合结果的获取.m411_快排原理.m412_快排实现_1.m413_快排实现_2.m414_快排实现_3.m415_归并排序的实现.m416_归并排序的实现_2.m401_前面碰到的问题.m402_时间复杂度的计算.m403_hah表.m404_树的基本概念.m405_二叉树的一些概念.m406_二叉树的分类.m407_构造一个普通的二叉树和遍历二叉树.m408_一个小ug的解决.m409_排序二叉树_1.m410_排序二叉树_2.m411_排序二叉树中查找元素.m412_关联父节点.m413_删除节点.m414_AVL树的平衡原理.m415_avl树的右右模式(左旋).m416_复习.m416_平衡了root需要调整root.m417_左左情况_右旋.m418_右左情况.m4数据结构...

    2023-03-25 数据结构循环链表的特点 数据结构循环链表实验报告

  • 9527 极客《数据结构与算法之美》为工程师量身打造的数据结构与算法私教课

    资源简介:资源大小:572.35MB课程介绍:踏上了编程之路,也就意味着你选择了一种终身学习的生活方式。每一个程序员都要练就十八般武艺,而掌握数据结构与算法就像修炼了九阳神功。换句话说,掌握了数据结构与算法,你的内功修炼速度就会有质的飞跃。无论你是从事业务开发,想要评估代码性能和资源消耗;还是从事架构设计,想要优化设计模式;或者想要快速玩转热门技术,比如人工智能、区块链,都要先搞定数据结构与算法。因为,任凭新技术如何变化,只要掌握了这些计算机科学的核心“招式”,你就可以见招拆招,始终立于“不败之地”。那怎样才能真正掌握数据结构与算法呢?是把常用的数据结构与算法背得滚瓜烂熟吗?即便如此,面对现实世界的千变万化,你也不太可能照搬某个算法解决即将遇到的下一个问题。因此,就像学习设计模式、架构模式一样,学习数据结构与算法的关键,在于掌握其中的思想和精髓,学会解决实际问题的方法。专栏分为4个由浅入深的模块。入门篇为什么要学习数据结构与算法?数据结构与算法该怎么学?学习的重点又是什么?这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径;并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念:时间复杂度和空间复杂度,为后面的学习打好基础。基础篇将介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景”出发,进行详细介绍;并配有清晰易懂的手绘图解,由浅入深进行讲述;还适时总结一些实用“宝典”,教你解决真实开发问题的思路和方法。课程大纲:01为什么要学习数据结构和算法?.m301为什么要学习数据结构和算法?.df02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.m302如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.df03复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?.m303复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?.df04复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度.m304复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度.df05数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?.m305数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?.df06链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法.m306链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法.df07链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?.m307链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?.df08栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?.m308栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?.df09队列:队列在线程池等有限资源池中的应用.m309队列:队列在线程池等有限资源池中的应用.df10递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?.m310递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?.df11排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?.m311排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?.df12排序(下):如何用快排思想在O()内查找第K大元素?.df12排序(下):如何用快排思想在O内查找第K大元素?.m313线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?.m313线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?.df14排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?.m314排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?.df15二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?.m315二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?.df16二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?.m316二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?.df17跳表:为什么Redi一定要用跳表来实现有序集合?.m317跳表:为什么Redi一定要用跳表来实现有序集合?.df18散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?.m318散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?.df19散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?.m319散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?.df20散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?.m320散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?.df21哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?.m321哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?.df22哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?.m322哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?.df23二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?.m323二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?.df24二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?.m324二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?.df25红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?.m325红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?.df26红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树.m326红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树.df27递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?.m327递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?.df28堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?.m328堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?.df29堆的应用:如何快速获取到To10最热门的搜索关键词?.m329堆的应用:如何快速获取到To10最热门的搜索关键词?.df30图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?.m330图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?.df31深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?.m331深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?.df32字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?.m332字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?.df33字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?.m333字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?.df34字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?.m334字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?.df35Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?.m335Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?.df36AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?.m336AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?.df37贪心算法:如何用贪心算法实现Huffma压缩编码?.m337贪心算法:如何用贪心算法实现Huffma压缩编码?.df38分治算法:谈一谈大规模计算框架MaReduce中的分治思想.m338分治算法:谈一谈大规模计算框架MaReduce中的分治思想.df39回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.m339回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.df40初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?.m340初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?.df41动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题.m341动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题.df42动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?.m342动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?.df43拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?.m343拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?.df44最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?.m344最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?.df45位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?.m345位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?.df46概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?.m346概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?.df47向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?.m347向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?.df48Bmore树:MySQL数据库索引是如何实现的?.df48B树:MySQL数据库索引是如何实现的?.m349搜索:如何用A搜索算法实现游戏中的寻路功能?.m349搜索:如何用A搜索算法实现游戏中的寻路功能?.df50索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?.m350索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?.df51并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?.m351并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?.df52算法实战(一):剖析Redi常用数据类型对应的数据结构.m352算法实战(一):剖析Redi常用数据类型对应的数据结构.df53算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法.m353算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法.df54算法实战(三):剖析高性能队列Dirutor背后的数据结构和算法.m354算法实战(三):剖析高性能队列Dirutor背后的数据结构和算法.df55算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法.m355算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法.df56算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?.m356算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?.df不定期福利第二期王争:羁绊前行的,不是肆虐的狂风,而是内心的迷茫.m3不定期福利第二期王争:羁绊前行的,不是肆虐的狂风,而是内心的迷茫.df不定期福利第三期测一测你的算法阶段学习成果.m3不定期福利第三期测一测你的算法阶段学习成果.df不定期福利第四期刘超:我是怎么学习《数据结构与算法之美》的?.m3不定期福利第四期刘超:我是怎么学习《数据结构与算法之美》的?.df不定期福利第一期数据结构与算法学习书单.m3不定期福利第一期数据结构与算法学习书单.df春节7天练Day1:数组和链表.m3春节7天练Day1:数组和链表.df春节7天练Day2:栈、队列和递归.m3春节7天练Day2:栈、队列和递归.df春节7天练Day3:排序和二分查找.m3春节7天练Day3:排序和二分查找.df春节7天练Day4:散列表和字符串.m3春节7天练Day4:散列表和字符串.df春节7天练Day5:二叉树和堆.m3春节7天练Day5:二叉树和堆.df春节7天练Day6:图.m3春节7天练Day6:图.df春节7天练Day7:贪心、分治、回溯和动态规划.m3春节7天练Day7:贪心、分治、回溯和动态规划.df简介.df开篇词从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎.m3开篇词从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎.df数据结构极客时间算法...

    2023-03-25 数据结构与算法散列表设计与实现 数据结构与算法 散列表怎么做

  • 9527 【大厂学苑】算法和数据结构解析课程(视频+资料+代码)

    课程介绍课程来自于【大厂学苑】数据结构算法课程(视频+资料+代码)48小时助你攻克算法难题,帮你建立全面的算法知识体系,特精心挑选了LeetCode中50道经典题目,然后按照数据结构、应用场景、算法策略进行划分。涵盖:数组、字符串、二分查找、滑动窗口、链表、哈希表、栈和队列、排序、二叉树、贪心、动态规划、DFS和BFS、位运算等。课程大纲资料算法基础.tx大厂学院算法与数据结构解析课程大纲.docx大厂算法和数据结构解析(中).docx大厂算法和数据结构解析(下).docx大厂算法和数据结构解析(上).docx视频Day16.m4Day13.m4Day12.m4Day10.m4Day09.m48-3.m48-2.m48-1.m47.m46-3.m46-2.m46-1.m45-3.m45-2.m45-1.m44-3.m44-2.m44-1.m43-.m42-3.m42-2.m42-1.m418-2.m418-1.m417-3.m417-2.m417-1.m415.m414-2.m414-1.m411-3.m411-2.m411-1.m41-3.m41-2.m41-1.m4代码algorithm_day18_代码.rar数据结构...

    2023-03-25 数据结构算法有哪些 数据结构算法题怎么练

  • 数据结构与算法:剑指offer-ACM大牛带你玩转数据结构与算法(带全套资料)

    课程介绍课程来自于数据结构与算法:剑指offer-ACM大牛带你玩转数据结构与算法(带全套资料)数据结构与算法是程序的灵魂,是朴素的基础,当今流行的WEB新时代,各种云概念,海量数据,百万用户并发等,最终都是数据结构与算法的比拼。因此作为当代程序员应该要学好、学博、学精。本课程旨在培养计算机领域爱好者算法的思维和对数据结构的深入理解并能熟练应用,正所谓修炼好扎实的内功才能打出更花式的绝招。文件目录剑指offer从尾到头打印链表.g青蛙跳台阶.g不用加减法算和运算.g链表中环的入口结点.g链表中倒数的第k个结点.g小朋友的游戏公式.g最大堆最小堆.g圆圈中最后剩下的数.g小朋友的游戏.g补码.md链表.g两个链表.g复杂链表的复制.g反转链表.g两个链表第一个公共的结点.g整数中1出现的次数.g剑指offer1-24题.md合成一个链表.g两个栈实现一个队列.g二叉树.g剑指offer25-50题.md00斐波那契.m401青蛙跳台阶.m402变态跳台阶.m403数组的概念.m404栈的概念.m405队列.m406二维数组中的查找.m407替换空格.m408两个栈实现一个队列.m409旋转数组的最小数字-1.m410旋转数组最小数字-2.m411调整数组顺序使奇数位于偶数前面.m412冒泡排序.m413包含mi函数的栈.m414栈的压入弹出序列.m415链表.m416从尾到头打印链表.m417链表中倒数第k个结点.m418反转链表.m419合并两个排序的链表.m420复杂链表的复制.m421两个链表的第一个公共结点.m422孩子们的游戏.m423链表中环的入口节点.m424二进制中1的个数.m425不用加减乘除做加法.m426数组中出现次数超过一半的数字.m427整数中1出现的次数.m428丑数.m429数组中只出现一次的数字.m430树的遍历.m431重建二叉树.m432树的子结构.m433二叉树的镜像.m434从上往下打印二叉树.m435二叉搜索树的后序遍历序列.m436二叉树中和为某一值的路径.m437二叉搜索树与双向链表.m438二叉搜索树与双向链表-详解.m439最小的K个数.m440数据流中的中位数.m441数据流中的中位数-封装.m442二叉树的下一个节点.m443对称的二叉树.m444按之字形打印二叉树.m445把二叉树打印成多行.m446二叉搜索树的第k个结点.m447序列化二叉树.m448连续子数组的最大和.m453矩形覆盖.m4数据结构算法...

    2023-03-25 链表二叉树 链表 二叉树 图

  • 极客大学《算法训练营》第四期

    课程介绍课程来自于极客大学《算法训练营》第四期【完结】文件目录00-开学典礼视频《突破与重生:一场裁员潮引发的思考》李颜翎.m4《行者无疆:从徘徊到相信,从相信到突破》刘志青.m4《对于技术人的成长,什么是重要的?》沈剑.m4《为什么我会参加两次算法训练营?》笙南.m4《千里之行、始于足下》覃超.m4《软件研发能力培养》郑然.m4课程资源导读.df课程目录.jg01-算法训练营学习手册01-欢迎来到jike大学.docx02-课前准备.docx03-学习安排.docx03-学习安排.jg04-助教答疑.docx05-每周作业.docx06-毕业标准.docx07-班级规则.docx08-班级规则.docx09-社群回顾文档.docx10-课程学习常见问题.docx第01课丨数据结构与算法总览第01课丨01数据结构与算法总览.docx第01课丨01数据结构与算法总览.m402-入学考试课程资源导读.df02-入学考试.docx第02课丨训练准备和复杂度分析第02课丨02时间复杂度和空间复杂度分析.docx第02课丨02时间复杂度和空间复杂度分析.m4第02课丨01训练环境设置、编码技巧和CodeStyle.m4第02课丨01训练环境设置、编码技巧和CodeStyle.docx第03课丨数组、链表、跳表第03课丨04实战题目解析:3数之和、环形链表.docx第03课丨03实战题目解析:盛水最多的容器、爬楼梯.m4第03课丨02实战题目解析:移动零.m4第03课丨01数组、链表、跳表的基本实现和特性.m4第03课丨04实战题目解析:3数之和、环形链表.m4第03课丨02实战题目解析:移动零.docx第03课丨01数组、链表、跳表的基本实现和特性.docx第03课丨03实战题目解析:盛水最多的容器、爬楼梯.docx第04课丨栈、队列、优先队列、双端队列第04课丨01栈和队列的实现与特性.m4第04课丨02实战题目解析:有效的括号、最小栈等问题.docx第04课丨01栈和队列的实现与特性.docx第04课丨02实战题目解析:有效的括号、最小栈等问题.m4算法训练营第四期-课件与视频回顾开学典礼视频《突破与重生:一场裁员潮引发的思考》李颜翎.m4《行者无疆:从徘徊到相信,从相信到突破》刘志青.m4《对于技术人的成长,什么是重要的?》沈剑.m4《为什么我会参加两次算法训练营?》笙南.m4《千里之行、始于足下》覃超.m4《软件研发能力培养》郑然.m4讲师直播视频算法训练营第四期-覃超-Week03直播.mov算法训练营第四期-覃超-期末周直播.m4算法训练营第四期-覃超-期中周直播.mov算法训练营第四期-覃超-Week07直播.m4课程资源导读.df01jike大学-算法训练营-覃超-第一课.df02jike大学-算法训练营-覃超-第二课.df03jike大学-算法训练营-覃超-第三课.df04jike大学-算法训练营-覃超-第四课.df05jike大学-算法训练营-覃超-第五课.df06jike大学-算法训练营-覃超-第六课.df07jike大学-算法训练营-覃超-第七课.df08jike大学-算法训练营-覃超-第八课.df09jike大学-算法训练营-覃超-第九课.df10jike大学-算法训练营-覃超-第十课.df11jike大学-算法训练营-覃超-第十一课.df12算法训练营4期-覃超-第三周直播课件.df13jike大学-算法训练营-覃超-第十二课.df14jike大学-算法训练营-覃超-第十三课.df15jike大学-算法训练营-覃超-第十四课.df16jike大学-算法训练营-覃超-第十五课.df17jike大学-算法训练营-覃超-第十六课.df18jike大学-算法训练营-覃超-第十七课2.df19jike大学-算法训练营-覃超-第十八课2.df20jike大学-算法训练营-覃超-第十九课.df21jike大学-算法训练营-覃超-第二十课.df22jike大学-算法训练营-覃超-期末串讲.df第05课丨哈希表、映射、集合第05课丨02实战题目解析:有效的字母异位词等问题.docx第05课丨01哈希表、映射、集合的实现与特性.m4第05课丨01哈希表、映射、集合的实现与特性.docx第05课丨02实战题目解析:有效的字母异位词等问题.m4第06课丨树、二叉树、二叉搜索树第06课丨01树、二叉树、二叉搜索树的实现和特性.m4第06课丨02实战题目解析:二叉树的中序遍历.m4第06课丨01树、二叉树、二叉搜索树的实现和特性.docx第06课丨02实战题目解析:二叉树的中序遍历.docx第07课丨泛型递归、树的递归第07课丨02实战题目解析:爬楼梯、括号生成等问题.m4第07课丨01递归的实现、特性以及思维要点.m4第07课丨02实战题目解析:爬楼梯、括号生成等问题.docx第07课丨01递归的实现、特性以及思维要点.docx第08课丨分治、回溯第08课丨02实战题目解析:Pow(x,)、子集.docx第08课丨02实战题目解析:Pow(x,)、子集.m4第08课丨03实战题目解析:电话号码的字母组合、N皇后.docx第08课丨01分治、回溯的实现和特性.m4第08课丨01分治、回溯的实现和特性.docx第08课丨03实战题目解析:电话号码的字母组合、N皇后.m4第09课丨深度优先搜索和广度优先搜索第09课丨02实战题目解析:二叉树的层次遍历等问题.docx第09课丨02实战题目解析:二叉树的层次遍历等问题.m4第09课丨01深度优先搜索、广度优先搜索的实现和特性.docx第09课丨01深度优先搜索、广度优先搜索的实现和特性.m4第10课丨贪心算法第10课丨01贪心的实现、特性及实战题目解析.m4第10课丨01贪心的实现、特性及实战题目解析.docx第11课丨二分查找第11课丨01二分查找的实现、特性及实战题目解析.m4第11课丨01二分查找的实现、特性及实战题目解析.docx第12课丨动态规划第12课丨06实战题目解析:打家劫舍.docx第12课丨01动态规划的实现及关键点.docx第12课丨03DP例题解析:最长公共子序列.m4第12课丨01动态规划的实现及关键点.m4第12课丨05实战题目解析:最大子序列和.docx第12课丨05实战题目解析:最大子序列和.m4第12课丨06实战题目解析:打家劫舍.m4第12课丨04实战题目解析:三角形最小路径和.m4第12课丨04实战题目解析:三角形最小路径和.docx第12课丨03DP例题解析:最长公共子序列.docx第12课丨02DP例题解析:Fioacci数列、路径计数.m4第13课丨字典树和并查集第13课丨2Trie树实战题目解析:单词搜索2.m4第13课丨2Trie树实战题目解析:单词搜索2.docx第13课丨1Trie树的基本实现和特性.m4第13课丨3并查集的基本实现、特性和实战题目解析.m4第13课丨3并查集的基本实现、特性和实战题目解析.docx第13课丨1Trie树的基本实现和特性.docx第14课丨高级搜索第14课丨4启发式搜索的实现、特性和题解.docx第14课丨1剪枝的实现和特性.docx第14课丨3双向BFS的实现、特性和题解.m4第14课丨3双向BFS的实现、特性和题解.docx第14课丨2剪枝实战题目解析:数独.docx第14课丨2剪枝实战题目解析:数独.m4第14课丨4启发式搜索的实现、特性和题解.m4第14课丨1剪枝的实现和特性.m4第15课丨红黑树和AVL树第15课丨AVL树和红黑树的实现和特性.m4第15课丨AVL树和红黑树的实现和特性.docx第16课丨位运算第16课丨1位运算基础及实战要点.m4第16课丨2位运算实战题目解析.m4第16课丨1位运算基础及实战要点.docx第16课丨2位运算实战题目解析.docx第17课丨布隆过滤器和LRU缓存第17课丨2LRUCache的实现、应用和题解.docx第17课丨2LRUCache的实现、应用和题解.m4第17课丨1布隆过滤器的实现及应用.m4第17课丨1布隆过滤器的实现及应用.docx第18课丨排序算法第18课丨2特殊排序及实战题目详解.m4第18课丨1初级排序和高级排序的实现和特性.docx第18课丨2特殊排序及实战题目详解.docx第18课丨1初级排序和高级排序的实现和特性.m4第19课丨高级动态规划第19课丨2高级动态规划题目详解.m4第19课丨1动态规划、状态转移方程串讲.m4第19课丨1动态规划、状态转移方程串讲.docx第19课丨2高级动态规划题目详解.docx第20课丨字符串算法第20课丨2高级字符串算法.m4第20课丨2高级字符串算法.docx第20课丨1字符串基础知识和引申题目.m4第20课丨3字符串匹配算法.m4第20课丨3字符串匹配算法.docx第20课丨1字符串基础知识和引申题目.docx第21课丨期末串讲算法训练营第四期-覃超-期末周直播.m4...

    2023-03-25 算法动态规划 算法 动态规划 -csdn

  • 排列组合算法技巧(排列组合算法

    1.回溯法:回溯法是一种暴力搜索算法,它尝试每一种可能的排列组合,直到找到正确的答案。2.动态规划:动态规划是一种分析问题的方法,它通过把大问题分解成小问题来解决问题。3.分治法:分治法是一种将大问题分解成小问题的方法,它可以帮助我们快速找到最优解。4.贪心算法:贪心算法是一种在每一步都选择最优解的算法,它可以帮助我们快速找到最优解。1、P(m,)=*(-1)(-2)...(-m+1)=!/(-m)!【个元素中。2、取m个的排列】C(m,)=P(m,)/P(m,m)=(-1)(-2)...(-m+1)/m!=!/[(-m)!*m!].【个元素中取m个元素的组合】满意请把我列为最佳答案~~~~。点评:这是一个很有用的技巧,它可以帮助我们快速解决排列组合问题,而不需要耗费大量的时间和精力。它可以有效地提高解决问题的效率。...

    2023-03-08 回溯法排列组合 回溯法 排列组合公式

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