软件测试
摘要：
testing overview standard define a process of analyzing a software item to detect the differences between existing and required conditions( that is de
Git Push推送到GitHub问题解决
摘要：
报错： Failed to connect to github.com port 443 原因分析：Git命令没有正确联网。 解决办法：配置http/https代理（Windows、Linux、MacOS命令相同）： 配置socks5代理 # IP和端口号 需要 按照注意事项改成自己的 git co
解决jupyter训练tqdm进度条显示不正常 和 IProgress not found.
摘要：
jupyter训练tqdm进度条显示不正常 将from tqdm import tqdm改为： from tqdm.notebook import tqdm 解决报错 IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. 错误分析： 根
算法设计与分析6_近似算法
摘要：
苏大(suda)——算法设计与分析 多级调度问题 如果我们不排序，直接按。。。。，则可以得到2xx近似算法。 近似算法 优化问题 装箱问题 每个NP完全优化问题，都有一个判定问题的版本 近似算法都不是指数时间，一定是多项式时间。 总之就是拿精度，换时间。 近似算法的性能 即，性能保证。就是衡量近似算
算法设计与分析7_快速排序 and 动态规划DP and 贪心
摘要：
苏大(suda)——算法设计与分析 快排 /## 快排的时间确界分析 /## 快排的随机化版本 随机化算法（randomized algorithm），是一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。 降低最坏情况的概率 /## 快排平均情况下的时
算法设计与分析5_Probabilistic Algorithms
摘要：
算法设计与分析5_概率算法 算法导论，第五章 概率算法 概率分析相关知识 盲盒问题 盲盒问题: 假设有 种盲盒，每次抽到某个盲盒的概率是 1/b。你想知道，平均需要抽多少次才能集齐所有的盲盒。 计算 假设我们一次购买买到一个之前没买到的新的款式，则称作一次命中（ hit 问题转化为：求有
算法设计与分析4_Divide & Conquer
摘要：
与课本对应关系 教材Chapter 4 & Chapter 7 Chapter 4. 分治策略 Chapter 7. Quick Sort 考试考三种递归法 算法设计与分析4_递归式和分治法 Main Topics (Cont.): 掌握设计有效的分治策略算法及时间性能分析(本章重点讨论) 而时间性
算法设计与分析3 NP, NPC, NP-hard
摘要：
NP问题 NP问题 给定一个解，多项式时间内验证是不是正解 NP 完全问题 问题是 NP 完全的，这意味着： 该问题的解可以在多项式时间内验证。 目前没有已知的多项式时间算法可以解决所有实例。 规约（必考） 核心目的：证明两个问题是同等难度的问题。 一般性问题是NPC，特殊的问题也是NPC 三种规约
算法设计与分析2_Growth of functions(渐进界)
摘要：
与MIT算法导论教材对应关系 Chapter 3. 函数的渐进增长 Topics: • Growth of functions • O/o/Θ/Ω/ω notations 渐近表示法 算法的渐近时间定义为一个函数，定义域为自然数集合N={0,1,2,...}(∵n表示Size)。但有时也将其扩展到实
机器学习_编码Embedding
摘要：
Sparse Coding 稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用于寻找一组“超完备基（over-complete bases）”来更高效地表示样本数据。 换句话收，稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量Φϕ，使得我们能将输入向量 x 表示为这些基向量的线性组合 “稀疏性（sparsity
