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2023-05-21 千川算法 千川算法逻辑

图书名称：《结构动力学习题详解》【作者】韦忠瑄，万水，孙鹰编著【页数】208【出版社】南京：东南大学出版社,2018.07【ISBN号】978-7-5641-7828-4【价格】48.00【分类】结构动力学-研究生-题解【参考文献】韦忠瑄，万水，孙鹰编著.结构动力学习题详解.南京：东南大学出版社,2018.07.图书封面：图书目录：《结构动力学习题详解》内容提要：结构动力学习题详解（高教版第二版）是硕士研究生学习结构动力学的辅导材料，可与R克拉夫等著、王光远等译，高等教育出版社出版的《结构动力学》（第二版修订版）配套使用。根据《结构动力学习题详解（高教版第二版）》阐述的理论、公式和解题方法，用国际标准单位制详细解答了书中所有的151道习题。《结构动力学习题详解（高教版第二版）》旨在能够帮助读者加深对结构动力学理论的理解和在解决实际问题时开阔思路。《结构动力学习题详解（高教版第二版）》读者对象：土木工程、航空航天、船舶工程、汽车工程等方面从事结构振动学习和工作的研究生、大学教师、土木工程技术人员和自学者。《结构动力学习题详解》内容试读第1章结构动力学概述1-1简述结构动力学分析的主要目的？解：结构动力学分析的主要目的是确定动力荷载作用下结构的内力和变形，并通过动力分析确定结构的动力特性（位移、应力、挠度等），为改善工程结构体系在动力环境中的安全性和可靠性提供理论基础。1-2简述动力荷载的定义和分类？解：大小、方向和作用点随时间快速变化，或在短时间内突然作用或消失的荷载称为动力荷载。动力荷载的分类：①确定性（非随机）动力荷载：荷载随时间的变化规律完全已知。②非确定性（随机）动力荷载：荷载随时间的变化规律不完全已知。1-3动力问题与静力问题分析的主要区别？解：动力问题与静力问题分析的主要区别是：①动力问题随时间变化，结构问题的解不唯一，必须建立感兴趣的全部响应的时间历程，确定响应的极值，因而计算复杂，费时间。②动力问题中位移加速度起了很大的作用，惯性力的影响不得不考虑。1-4什么是动力自由度？解：确定体系中所有质量位置所需的独立坐标数，称为体系的动力自由度数。1-5动力分析中结构模型简化的基本方法？解：实际结构都是无限自由度体系，这不仅导致分析困难，而且从工程角度也没必要。常用简化方法有：(1)集中质量法（堆聚质量）将实际结构的质量看成（按一定规则）集中在某些几何点上，除这些点之外物体是无质量的。这样就将无限自由度系统变成有限自由度系统。(2)广义位移法假定结构的挠曲线形状可用一系列满足边界条件及线性无关且互相正交的位移曲线之和来表示：y(x)=∑Z,(t)平，(x)或y(x)≈∑Z(t)，(x)平：(x)为形状函数、位移函数、坐标函数；Z,(t)为广义坐标。Z,(t)的个数就是结构自由度的个数。平(x)满足的条件：001结构动力学习题详解.必须满足结构的几何边界条件和保持内部位移的连续性要求；.亚(x)(i=1,2,,)线性无关（否则Z(t)不能相互独立）；c正交完备（不一定苛求）。(3)有限元法通过将实际结构离散化为有限个单元的集合，将无限自由度问题转化为有限自由度来解决。1-6建立结构运动方程的一般方法？解：①利用d'Alemert原理的直接平衡法；②虚位移（虚功）原理；③变分方法。002第丨篇单自由度体系···试读结束···...

2023-05-15 epub格式书籍 epubpdf

图书名称：《ANSYS电池仿真与实例详解结构篇》【作者】张寅，井文明，宋述军作【页数】379【出版社】北京：机械工业出版社,2021.10【ISBN号】978-7-111-68776-4【参考文献】张寅，井文明，宋述军作.ANSYS电池仿真与实例详解结构篇.北京：机械工业出版社,2021.10.图书封面：图书目录：《ANSYS电池仿真与实例详解结构篇》内容提要：本书以ANSYSMechaical为平台，以理论知识为辅，以具体软件案例操作为主，讲述了电池包结构仿真的思路以及具体实施过程，可以很好地帮助读者理解从理论知识到行业要求和标准，再到实践的具体过程。全书共分4章，包括有限元仿真分析理论、电池包结构分析前处理、电池包结构强度仿真计算、电池包结构疲劳仿真计算。本书适用于从事新能源电池行业的工程技术人员，以及工科相关专业的高年级本科生、研究生，同时可以作为学习ANSYS软件分析应用的相关人员的参考教材。《ANSYS电池仿真与实例详解结构篇》内容试读第1章有限元仿真分析理论1.1有限元分析方法概述1.1.1有限元方法有限元方法(FiiteElemetMethod,FEM),是将有限个单元的连续体离散化，通过对有限个单元做分片插值并求解各种力学和物理问题的一种求解方法。在早期，有限元方法是在变分原理的基础上发展起来的，广泛地应用于与泛函的极值问题相联系的泊松方程和拉普拉斯方程所描述的物理场中，后来在流体力学中利用加权余数法中的最小二乘法或伽辽金法(Galerki)等也获得了有限元方程，不需要与泛函的极值有关系，可以应用到任何微分方程所描述的物理场中。有限元方法是20世纪50年代末60年代初兴起的应用数学、现代力学及计算机科学相互渗透、综合利用的交叉学科。经过50年特别是近30年的发展，已经成为当今工程技术领域应用最广泛、成效最显著的数值分析方法，例如，在基础产业（汽车、船舶、飞机等）和高新技术产业（宇宙飞船、空间站、微机电系统、纳米器件等），更需要新的设计理论和制造方法有限元方法分析计算的基本步骤可以归纳为以下5点：1)结构离散化。将某个机械结构划分成有限个单元组成体，离散后的单元体和单元体之间用节点相互连接起来，并将有限个单元组合成集合体，然后用集合体来代表原来的物体或机械结构。2)单元分析。①选择位移模式：位移模式是表示单元内任意点的位移随位置变化的函数式，这种函数式不能精确地反映单元中真实的位移分布，也是有限元的一种近似行为。采用位移法的时候，物体和结构被离散后，单元中的一些物理量，如位移、应变、应力等都可以用节点位移来表示。通常将有限元方法中的位移表示为坐标变量的简单函数，这种函数叫做位移函数或者位移模式，如ANSYS电池仿真与实例详解一结构篇y=∑a式中，，为待定系数；中为与坐标有关的某种函数。②建立单元刚度方程：选好位移模式和单元的类型后，就可以按照最小势能原理或虚功原理建立单元刚度方程，它实际上是单元的每个节点上的平衡方程，其系数矩阵被称作单元刚度矩阵kσ°=F式中，e为单元编号；σ为单元的节点位置向量；F为单元的节点力向量；k“为单元刚度矩阵，它的每一个元素都反映了一定的刚度特性。③计算等效节点力：物体被离散后，假设力是通过节点从其中一个单元传递到了另一个单元。但是实际物体为连续体，力是从单元的公共边界传递到另一个单元中去的。因此，这种在单元边界的表面力、集中力或体积力都要等效地移动到节点上去，也就是要用等效节点力来替代作用在单元上的力。3)整体分析。有限元方法的分析过程为先分后合，即在建立单元刚度方程后，先进行单元分析，再进行整体分析，把这些方程式集合起来，形成求解域所需要的刚度方程，其称为有限元位移法的基本方程。集成所遵守的原则为各个相邻的单元在共同拥有的节点处具有相同位移。利用结构力学的边界条件和平衡条件把每个单元按照原来的结构方式重新连接起来，形成整体有限元方程Ko=F式中，K是结构的总刚度矩阵；σ是节点的位移方向向量；F是载荷方向向量。4)求解方程并得出节点各方位移：选择最为简明的计算方法得到有限元方程，并且得出位移各方结果。5)由节点各方位移得出所有单元的应变和应力，算出节点各方位移，可以根据弹性力学弹性方程和几何方程计算应力和应变。1.1.2ANSYS分析流程简介ANSYS分析流程主要包含3个步骤，分别为1.建立有限元模型1)创建或者导入几何模型：2)定义材料的各项属性；3)对模型划分有限元网格，使其产生单元和节点；4)定义节点和单元的各项属性。2.对有限元单元施加载荷并且求解1)对有限元单元施加载荷：2)设定模型的边界约束条件：2第1章有限元仿真分析理论3)求解运算。3.查看后处理结果1)查看需要得到的分析结果；2)检查结果。1.2材料力学分析理论基础1.2.1材料力学基本概念1.强度概念材料抵抗外力破坏的能力称为材料的强度。任何的零件都是由特定的材料制造完成的，如果没有外力的作用，则该零件不会发生破坏，如果对该零件施加一定的外力，当外力达到一定的水平时，零件就会被破坏。换句话说，任何材料都有某种抵抗外力破坏的能力，而这种抵抗的能力被称为材料强度。将不同的材料做成标准的试棒在拉伸试验机上进行拉压实验，可以发现有些材料需要较大的力才能被破坏，而有些材料只需要很小的力就能被破坏，也就是说，不同的材料抵抗外力的能力不一样，所以材料强度是有高低的差别。另外需要知道一个概念叫做零件强度，即使是同一种材料做成的试棒，如果试棒的截面积不同，则截面积较大的试棒需要更大的外力才能被破坏，而截面积较小的试棒只需要较小的外力就能发生破坏。所以材料强度和零件强度是两个概念，零件抵抗外力破坏的能力叫做零件强度，它不仅和材料的强度有关，还和零件的几何尺寸大小有关。2.刚度概念材料抵抗外力变形的能力被称为材料的刚度。与材料的强度概念类似，任何材料做成的零件，如果没有外力作用就不会发生变形，如果要使零件发生变形则必须对其施加一定的外力，所以任何材料都有抵抗外力变形的能力，而这种能力被称为材料的刚度。将不同的材料做成标准试棒在拉伸试验机上进行拉压实验，在相同的载荷下，有些材料做成的试棒变形比较大，有些材料做成的试棒变形比较小，变形大的零件其材料的刚度较小，而变形小的零件其材料的刚度较大。与强度概念类似，同一种材料做成的试棒，如果试棒的截面积和长度不同，则在相同的载荷下，其变形也是不相同的，所以零件的刚度和材料的刚度也是两个概念，零件抵抗外力变形的能力被称为零件的刚度，而材料抵抗外力变形的能力被称为材料的刚度。3.稳定性概念零件保持其原有平衡状态的能力被称为零件的稳定性。零件在受到外力的作用时处于一种相对平衡的状态，而这种相对平衡的状态有时候是不稳定的。例如，一个细长的零件受到压力作用，当压力F比较小的时候，细长零件保持平3ANSYS电池仿真与实例详解一结构篇衡状态，当压力F达到某一个临界值时，如果外界有一个很小的扰动，则细长零件就会突然弯曲，有时甚至会直接发生折断，这种现象被称为零件的失稳。零件的失稳是由一种平衡状态变成了另外一种平衡状态，使得整个零件失去了正常工作的能力，有时候会发生非常严重的破坏，所以有些零件也必须考虑稳定性的问题。1.2.2材料力学基本假设1,连续性假设真实的材料组成的零件不可能是完全连续的，一定会有各种孔洞和裂纹等缺陷。这里做了一个简化，假定材料所占的空间区域内全部都占满了物质，不存在各种缺陷。因此，在整个零件内的每一个位置的力学属性都可以用空间坐标位置的连续性函数来表示。这个假设建立起来了物理空间和数学计算之间的一个桥梁，可以用数学分析方法来表述整个零件的属性。另外，这个假设不仅指出零件在受力变形之前是连续的，而且在受力变形过程中和受力变形过程后都是连续的。也就是说，整个零件在受力变形的前后过程中材料一直都是连续的，并且不会产生新的裂纹和孔洞。2.均匀性假设零件是由材料组成的，零件内各个部分的材料的性质都是均匀的，即假设同种材料所组成的零件中任何地方的材料力学属性都一样，这样的话就可以用数学的分析方法确定零件每一个坐标位置的力学属性，另外需要知道，连续性是均匀性的前提，首先材料必须是连续的，才能给出材料是均匀的假设。这个均匀性假设也是材料从宏观尺度来衡量的，实际上不管任何零件从微观层面上看都会存在很大的差异。本质是由材料所组成的原子、分子的排列不同所造成的。但是从宏观尺度来看，不管局部原子、分子如何排列不均匀，从统计学的角度来看，材料都是均匀的，其力学性能也是均匀的。3.各向同性假设沿各个方向力学性能完全相同的材料叫做各向同性材料，沿各个方向力学性能不完全相同的材料叫做各向异性材料，这里假设材料是各向同性的，易知材料的连续性和均匀性是各向同性的前提。各向同性的材料有金属材料、玻璃材料、混合均匀的混凝土材料等。各向异性的材料有木头、竹子、复合材料等。对于各向同性的材料来说，只需要给出材料的均一性材料属性即可，而对于各向异性的材料来说，只需要指明材料在不同方向上的材料属性也可以进行求解，比如对于木头，只要描述清楚沿着木头纹理方向的属性和垂直木头纹理方向的属性即可。以上连续性假设、均匀性假设、各向同性假设合称材料的基本假设，它是对实际材料进行理想化以后所得到的模型。4第1章有限元仿真分析理论1.2.3材料力学基本力学性能材料所固有的力学方面的性能叫做材料的力学性能。比如说，材料的强度和刚度、材料的弹性模量、剪切模量、泊松比、材料的强度极限以及一些力学规律，比如说胡克定律，都属于材料的力学性能范畴。材料的力学性能是零件强度、刚度和稳定性计算的基本物理量和基本规律，它们只能通过实验确定。实验条件和加载方式的不同都将影响材料的力学性能，即使是同一种材料，在高温、常温、低温的情况下表现出来的力学性能也不会相同。快速加载或缓慢加载条件下，材料的力学性能也有很大差别。同一种材料在受到拉伸、压缩、弯曲、扭转不同变形形式下也表现出不同的力学性能。总之，材料的力学性能是非常复杂的，和很多因素有关。特别需要强调的是，同一材料在不同的变形程度下其力学性能相差甚大。因此材料力学中的物理规律，比如胡克定律等都是有条件的，并不是在任何情况下都成立。另外，材料的强度和刚度直接影响零件的强度和刚度。材料依据其变形程度，可以分为塑性材料和脆性材料两大类。变形较大的情况下而不被破坏的材料称为塑性材料，例如，大多数金属材料以及橡胶材料就是塑性材料。变形较小情况下就被破坏的材料称为脆性材料，例如，砖头、瓦砾、石头、玻璃以及金属材料中的铸铁等就是脆性材料。下面介绍一些材料基本力学性能名词：1)弹性模量：在比例极限范围内，应力与应变成正比时的比例常数。它反应的是材料刚性大小的力学指标，又被称为杨氏模量。2)弹性极限：材料只产生弹性变形时的最大应力值。它是反映材料产生最大弹性变形能力的指标。3)比例极限：材料的应力与应变保持正比时的最大应力值。它是反应材料弹性变形按线性变化时的最大能力的指标。4)泊松比：在弹性变形范围内，材料横向线应变与纵向线应变的比值。一般金属材料的泊松比在0.3左右。5)屈服点：材料内应力不断增加，应变仍大量增加时的最低应力值。它反映金属材料抵抗起始塑性变形的能力指标。这时部分材料表面会出现与轴线呈45°夹角的卸载滑移线。图1-2-1所示为弹塑性应力-应变曲线。弹性塑性6)冷拉时效：对材料加载，使其屈服后卸载，接着图1-2-1弹塑性应力-应变曲线又重新加载，引起的弹性极限升高和塑性降低的现象。7)缩颈现象：材料达到最大载荷后，局部截面明显变细的现象。8)伸长率：材料被拉断后，标距内的残余变形与标距原长的比值。9)断面收缩率：材料被拉断后，断裂处横截面与原面积的比值。今ANSYS电池仿真与实例详解—结构篇10)屈服准则：对于单向受拉试件，可以通过简单地比较轴向应力与材料的屈服应力来决定是否有塑性应变发生，然而，对于一般应力状态，是否到达屈服点并不明显。屈服准则是一个可以用来与单轴测试的屈服应力相比较的应力状态的变量表示。因此，知道了应力状态和屈服准则，程序就能确定是否发生塑性应变产生。在多轴应力状态下，屈服准则可以用下式来表示：o.=f({o})=o,式中，σ.为等效应力，σ，为屈服应力。当等效应力超过材料的屈服应力时，将会发生塑性变形。VoMie屈服准则是一个比较通用的屈服准则，尤其适用于金属材料。对于VoMie屈服准则，其等效应力为0=√2[(0)2+(2-)2+(a1-g)2]式中，1、02、0为三个主应力。可以在主应力空间中画出VoMie屈服准则，见图1-2-2。在3D主应力空间中，Mie屈服面是一个以0301=σ2=σ3为轴的圆柱面，在2D中，屈服面是一个椭圆，在屈服面内部的任何应力状态，都是弹01=0203性的，屈服面外部的任何应力状态都会引起屈服。11)流动准则：流动准则描述了发生屈服时塑性应变的方向，也就是说，流动准则定义了单0个塑性应变分量(,等)随着屈服是怎样发图12.2主应力空间中的VoMie屈服准则展的。流动准则由以下方程给出：ide")=式中，入为塑性乘子（决定了塑性应变量）；Q为塑性势，是应力的函数（决定了塑性应变方向)。12)强化准则：强化准则描述了初始屈服准则随着塑性应变的增加是怎样发展的。一般来说，屈服面的变化是以前应变历史的函数，在ANSYS程序中，使用了3种强化准则：①等向强化：是指屈服面以材料中所作塑性功的大小为基础在尺寸上扩张。对Mi屈服准则来说，屈服面在所有方向均匀扩张。示意图见图1-2-3。由于等向强化，在受压方向的屈服应力等于受拉过程中所达到的最高应力。②随动强化：假定屈服面的大小保持不变而仅在屈服的方向上移动，当某个方向的屈服应力升高时，其相反方向的屈服应力应该降低。示意图见图1-24。在随动强化中，由于拉伸方向屈服应力的升高导致压缩方向屈服应力的降低，所以在对应的两个屈服应力之间总存在一一个2σ，的差值，初始各向同性的材料在屈服后将不再是各向同性的。6···试读结束···...

2023-05-15

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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2023-04-10 二次创作youtube到抖音可以吗 二次创作 游戏 诉讼

李政高中高考化学物质结构-强效逆袭班目录：01.宣导片.m401.原子结构模型和电子运动状态.m402.构造原理和三大原理.m403.元素周期律.m404.元素推断方法.m405.共价键和键参数.m406.分子的空间结构及VSEPR模型.m407.杂化轨道理论.m408.配体特征数法简介.m409.键角比大小专题.m410.键和分子的极性.m4（1.15更新）12.分子间作用力和氢键.m413.物质聚集状态和晶体常识.m414.分子晶体及其性质.m415.共价晶体及其性质.m416.离子键和离子晶体.m417.过渡晶体及混合晶体.m418.基础晶胞计算-1.m419.基础晶胞计算-2.m420.基础晶胞计算-3.m421.配位键与配合物.m422.液晶、纳米材料、超分子.m423.基础特训—原子结构和电子排布.m424.基础特训—分子结构和作用力判断.m425.结构选择特训-1.m426.结构选择特训-2.m4（1.17更新）...

2023-03-25

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

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2023-03-25 数据结构代码看不懂 数据结构代码题

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

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

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

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

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

资源名称：2023年新书推荐：《为什么学生不喜欢上学：认知心理学家解开大脑学习的运作结构》资源简介：本书以ldquo人类是如何思考和学习的rdquo为线索，按章节依次阐述了大脑关于学习的10项基本运作原理，回答了诸如为何我们无须费力就能记住热播剧剧情却记不住知识等普遍学习困惑，揭示了故事、情感、记忆、背景知识、练习在构建知识和创造持久学习经验中的重要性，据此给出教育工作者提高学生的学习能力及精进教学技艺的方法建议。学习智库1/文件列表为什么学生不喜欢上学：认知心理学家解开大脑学习的运作结构├──为什么学生不喜欢上学.azw3├──为什么学生不喜欢上学.eu├──为什么学生不喜欢上学.moi├──为什么学生不喜欢上学.df...

2023-03-22 新书epub 新书epub下载

课程介绍课程来自于张丽俊组织设计之治理结构（视频课）张丽俊（Cherry），北京创业酵母管理咨询有限公司创始人，知名组织创新专家。阿里巴巴十年陈，曾任职于B2B事业部、集团湖畔学院和组织部，是"从业务管理者成长为组织发展专家的跨界管理者"。文件目录张丽俊组织设计之治理结构.g079_小米组织架构调整的启示_.mkv080_组织架构设计五要素_.mkv081_案例解析：某集团公司组织架构调整_.mkv082_组织架构从何而来_.mkv083_组织架构设计五步曲_.mkv084_组织架构诊断的九大原则_.mkv085_案例解析（一）：连锁门店_.mkv086_案例解析（二）：区域地产公司_.mkv087_案例解析（三）：互联网平台_.mkv088_案例解析（四）：高科技公司_.mkv089_案例解析（五）：生态型公司_.mkv090_政委，是顶级HR的管理思维_.mkv091_阿里巴巴政委体系的起源_.mkv092_政委体系，价值几何_.mkv093_政委的功能定位_.mkv094_政委的四大角色_.mkv095_政委的管理结构与协同方式_.mkv096_政委的四项基本职责与五大工作职能_.mkv097_业务理解力的三层模型（上）_.mkv098_案例解析：懂业务思维的政委如何设计薪酬体系_.mkv099_政委业务理解力的三层模型（下）_.mkv...

2023-03-09 组织设计架构类型 组织设计架构