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张昆玮在清华大学的《统计的力量》讲座

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简介：
简介：张昆玮于某日在清华大学举办了一场题为《统计的力量》的精彩讲座，深入浅出地探讨了统计学在现代社会中的重要性和广泛应用。演讲吸引了众多学生和学者的关注与参与。 在POJ上有一道题目与清华大学张昆玮的《统计的力量》有关，时间限制非常紧张。大多数人都使用树状数组来解决这个问题，但有些人只会用线段树。此外，我能够轻松地将这道题修改为无法使用树状数组的情况，在多次尝试后有人发帖抱怨：“下次写一个汇编版非递归线段树试试？”然而大家都知道超时的代码已经2k行了。实际上我是采用的是线段树，并且运行速度很快，而且代码量不到1k行。

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  • 张昆玮在清华大学的《统计的力量》讲座
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    简介：张昆玮于某日在清华大学举办了一场题为《统计的力量》的精彩讲座，深入浅出地探讨了统计学在现代社会中的重要性和广泛应用。演讲吸引了众多学生和学者的关注与参与。 在POJ上有一道题目与清华大学张昆玮的《统计的力量》有关，时间限制非常紧张。大多数人都使用树状数组来解决这个问题，但有些人只会用线段树。此外，我能够轻松地将这道题修改为无法使用树状数组的情况，在多次尝试后有人发帖抱怨：“下次写一个汇编版非递归线段树试试？”然而大家都知道超时的代码已经2k行了。实际上我是采用的是线段树，并且运行速度很快，而且代码量不到1k行。
     
  • 线段树详解——统计的力量_张昆玮.pptx
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    本PPT由张昆玮制作，深入浅出地讲解了线段树这一高效的数据结构，重点阐述其在复杂数据统计和查询中的应用及其强大功能。适合算法爱好者和技术人员学习参考。 ### 统计的力量——线段树全接触 #### 引言 线段树作为一种高效的数据结构，在算法竞赛中尤其受到重视。它不仅适用于区间查询，还能处理动态更新问题，是解决许多复杂问题的关键工具之一。张昆玮老师的《统计的力量——线段树全接触》PPT以其独特的视角和深入浅出的讲解方式，为读者提供了关于线段树的全面理解。 #### 线段树的概念与应用 线段树是一种用于区间操作的数据结构，主要用于解决区间查询和更新的问题。相比其他数据结构如树状数组，线段树具有更强大的功能性和灵活性，在处理复杂的区间操作方面尤为突出。其核心优势在于运行速度、适应能力、编写便利性以及易于调试等特点，这些特性使得线段树在算法竞赛中不可或缺。 #### 线段树的历史与发展 最初应用于计算几何领域解决一维空间上的统计问题时，线段树就展现出了强大潜力。尽管经典教科书如《算法导论》较少提及它，但随着竞赛难度的增加，在需要快速准确处理区间查询的情况下，线段树的重要性愈发凸显。 #### “点树”与线段树的区别 在实际应用中，线段树通常被简化为“点树”。这是因为数组数据通常是离散的，因此最底层往往只包含一个点而不是一段区间。尽管如此，“点树”的处理方法和标准线段树基本一致。 #### 区间和问题 区间查询是线段树的一个典型应用场景。对于频繁需要计算某个区间的元素之和，并且该数组可能发生变化的情况，使用线段树可以显著提高效率。通过分治思想将整个区间分解为多个子区间，每个子区间存储其内部的总和值，从而实现快速合并以得出任意查询结果。 #### 前缀和与线段树对比 直接利用前缀和处理固定不变数组中的区间问题非常高效。然而当元素发生变化时，更新前缀和会变得效率低下。相比之下，线段树可以在对数时间内完成单点更新及区间查询操作，因此更适用于动态变化的数据环境。 #### 堆式存储的重要性 高效的实现通常依赖于堆式存储方式。这种方式通过简单的数学运算确定父节点与其子节点之间的关系（例如：左子节点为2N, 右子节点为2N+1, 父节点则为N>>1），从而减少内存消耗并加快访问速度。 #### 非递归实现 除了常用的递归方法，线段树还可以采用非递归方式通过循环结构完成查询或更新操作。这种方法不仅可以避免额外的函数调用开销，还能进一步优化执行时间。 #### 结语 张昆玮老师的讲解不仅让我们了解了线段树的基础概念和应用领域，还深入探讨了其背后的原理和技术细节。作为一种强大的数据结构，在算法竞赛及实际问题解决中发挥着重要作用。通过学习与掌握线段树，可以显著提升解决问题的能力和效率。
     
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    《清华大学编译原理讲座资料》是一套由清华大学计算机系整理的关于编译技术与原理的教学材料，内容涵盖词法分析、语法分析及代码生成等关键环节，旨在为学生提供深入理解编程语言实现机制的知识体系。 清华大学的编译原理讲义内容全面，非常适合自学使用。
     
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    这份讲稿是由清华大学提供的关于使用Cadence软件进行集成电路版图设计的教学材料。它详细介绍了从基础到高级的设计流程和技巧。 这段文字由浅入深地介绍了使用Cadence绘制版图的方法，适合刚开始学习绘制版图的新手阅读，希望能对大家有所帮助。
     
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    本讲座为清华大学DeepSeek系列讲座之一，重点探讨了DeepSeek技术在职场环境下的实际应用及其带来的潜在价值。通过详尽分析与案例研究，揭示其如何助力企业提升效率、优化决策过程并创造竞争优势。演讲材料共涵盖35页内容，深入浅出地介绍了相关技术和实践策略，旨在为专业人士提供实用指导和前沿洞察。 DeepSeek如何赋能职场应用？——从提示语技巧到多场景应用 本段落探讨了DeepSeek在职场中的多种应用场景，并介绍了利用其功能提升工作效率的具体方法和技术。 文章由中央民族大学新闻与传播学院向安玲撰写，清华大学新媒体研究中心沈阳教授团队提供支持。
     
  • 清华大学研究生学术与职业素养讲座答疑
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    清华大学研究生学术与职业素养讲座答疑是由清华研究生院组织的活动，旨在帮助在校研究生提高科研能力和职场竞争力。活动中将有经验丰富的教授和业界专家为学生解答关于学业规划、职业技能培养等方面的疑问，并提供实用建议。 研究生学术与职业素养讲座2020——清华大学，雨课堂，14讲后全部答案。
     
  • 清华大学的计算机图形学课程讲义
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    《清华大学的计算机图形学课程讲义》是为在校学生及对计算机图形学感兴趣的读者设计的一套全面而深入的学习资料。包含从基础理论到高级技术的详尽讲解，旨在培养学生的创新思维和实践能力，帮助他们掌握这一领域内的核心知识与技巧。 这段文字提到的内容是由我的老师编写的内部资料，包含三个章节的信息。
     
  • 杨立昆2014年7月9日在北大关于深度学习的讲座PPT
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    该PPT为著名计算机科学家杨立昆于2014年7月9日在北京大学所作关于深度学习领域的学术报告，内容涵盖深度学习理论与应用。 深度学习是当前人工智能领域的一个核心概念，由Yann LeCun等先驱者在20世纪末和21世纪初推动发展。作为法国计算机科学家的LeCun现为Facebook人工智能实验室（FAIR）主任，并被誉为“深度学习三巨头”之一，他对卷积神经网络（CNNs）的发展做出了重大贡献。他在北京大学的一次关于深度学习的演讲，为我们深入了解这一主题提供了宝贵的资料。 深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑神经网络的工作原理。它通过构建多层非线性处理单元来模拟大脑中复杂连接的方式，从而实现对数据高级抽象和模式识别的能力。在这场讲座中，LeCun可能详细介绍了反向传播算法、损失函数、权重更新以及梯度下降等深度学习基本概念。 卷积神经网络（CNNs）是深度学习中的关键技术之一，在图像识别及计算机视觉任务上表现出色，因为它们可以自动检测和学习到图像特征。这些网络通常包含卷积层、池化层与全连接层等多种组件，每种负责提取不同级别的信息。LeCun在1989年提出的LeNet-5是第一个成功用于手写数字识别的CNN模型，并为后续发展如AlexNet、VGG及ResNet等奠定了基础。 此外，Yann LeCun还可能探讨了深度学习如何革新自然语言处理（NLP）、语音识别和强化学习等领域。他可能会讨论RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）在NLP中的应用以及DQN（深度Q学习）在游戏AI及机器人控制上的突破。 然而，实际应用中面临的问题包括对大量数据的需求、高昂的计算成本以及模型解释性的不足等。LeCun可能也讨论了这些问题并提出解决方案，如迁移学习、元学习和模型压缩技术来提高效率与泛化能力。 此外，在学术研究方面，Yann LeCun还深入探索无监督学习及自监督学习方法，这些也可能成为他在北京大学演讲的重点内容。无监督学习尝试在没有标签的数据上发现模式；而自监督则利用输入数据的内在结构作为自身的指导信号来生成预训练表示，并用于下游任务。 2014年Yann LeCun在北京大学的讲座不仅介绍了深度学习的基本原理和技术，还探讨了该领域的未来趋势和挑战。这对当时及现在的研究者来说具有高度启发性。通过这份演讲资料，我们可以更深入地理解深度学习理论基础及其实际应用，并领略到这位杰出科学家的独特见解与远见。